1) 데이터베이스 정의
1950년대 : '데이터(Data)'와 '기지(Base)'의 합성어로 처음 등장
1963년 데이터베이스 용어를 공식적으로 사용
우리나라에선 1975년 미국의 CAC가 한국과학기술정보센터를 통해 데이터베이스를 처음 시작한 것이 시초다.
2) DB와 DBMS
- DB(Data-Base) : 체계적으로 수집, 축적하여 다양한 용도와 방법으로 이용 할 수 있게 정리한 정보의 집합체
- DBMS(Data-Base Management System) : 이용자가 쉽게 데이터베이스를 구축, 유지할 수 있게 하는 관리 소프트웨어
3) 데이터베이스의 특징
⭐데이터베이스의 일반적인 특징⭐
- 통합된 데이터(Integrated data) : 동일한 내용의 데이터가 중복되지 않게 통합되어 있다.
- 저장된 데이터(Stored data) : 컴퓨터 기술을 바탕으로 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장되어 있다.
- 공용 데이터(Shared data) : 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터베이스의 데이터를 공동으로 이용할 수 있다. 일반적으로 대용량화되고 구조가 복잡하다.
- 변화하는 데이터(Operational data, 운영 데이터) : 새로운 데이터의 삽입, 기존 데이터의 수정 및 삭제의 변화를 통해 항상 최신의 정확한 데이터 상태를 유지한다.
⭐데이터베이스의 다양한 측면에서의 특성⭐
(1) 정보의 축적 및 전달 측면
- 기계 가독성: 대량의 정보를 일정한 형식에 따라 컴퓨터 등의 정보처리기기가 읽고 쓸 수 있다.
- 검색 가능성: 다양한 방법으로 필요한 정보를 검색할 수 있다.
- 원격 조작성: 정보통신망을 통해 원거리에서도 즉시 온라인으로 이용 가능하다.
(2) 정보이용 측면
- 이용자의 정보요규에 따라 다양한 정보를 신속하게 획들할 수 있고 원하는 정보를 정확하고 경제적으로 찾아낼 수 있다.
(3) 정보관리 측면
- 정보를 일정한 질서와 구조에 따라 정리, 저장하고 검색, 관리할 수 있게 하여 방대한 양의 정보를 체계적으로 축적하고, 새로운 내용 추가나 갱신이 용이하다.
(4) 정보기술발전 측면
- 데이터베이스는 정보처리, 검색, 관리 소프트웨어, 관련 하드웨어, 정보 전송을 위한 네트워크 기술 등의 발전을 견인할 수 있다.
(5) 경제, 산업적 측면
- 데이터베이스는 다양한 정보를 필요에 따라 신속하게 제공, 이용할 수 있는 인프라의 특성을 가지고 있어 경제, 산업, 사회 활동의 효율성을 제고하고 국민의 편의를 증진하는 수단으로써의 의미를 가진다.
(TIP) 데이터베이스 트랜잭션 특성
- 트랜잭션(Transaction)이란 데이터베이스에서 명령을 수행하는 하나의 논리적인 기능의 단위다. 데이터베이스에서 명령이 수행됨에 따라 변화가 생기는데, 잘못된 명령 혹은 여러 사용자에 의한 명령 등과 같은 다양한 상황에서 데이터를 보호하기 위해 트랜잭션에는 다음과 같은 4가지 특성이 있다.
(1) 원자성(Atomicty): 트랜잭션이 데이터베이스에 모두 적용되거나 또는 모두 적용되지 않아야 한다.
(2) 일관성(Consistency): 트랜잭션의 결과는 항상 일관성을 띠어야 한다.
(3) 고립성(Isolation): 하나의 트랜잭션이 다른 트랜잭션에 영향을 주지 않아야 한다.
(4) 지속성(Durability): 트랜잭션이 성공적으로 숳애된 경우 그 결과는 영구적이어야 한다.
4) 데이터베이스 활용
(1) 기업 내부의 데이터베이스
- 인하우스 DB
- OLTP(Online Transaction Processing) 시스템
- OLAP(Online Analytical Processing) 시스템
- CRM(Customer Relationship Management, 고객관리)과 SCM(Supply Chain Management, 공급망관리)
(2) 산업 부문별 데이터베이스 발전 과정
- 제조 부문 : 데이터 베이스 기술의 가장 중요한 적용 분야
- 금융 부문 : 향후 EDW(Enter Data Warehouse) 확장이 데이터베이스 시장 확대에 기여 예상
- 유통 부문
(3) '사회기반구조'로서의 데이터베이스
- 1990년대 사회 각 부문의 정보화가 본격화되며 DB구축이 활발하게 추진됐다.
- 이후 무역, 통관, 물류, 조세, 국세, 조달 등 사회간접자본(SOC) 차원에서 EDI 활용이 본격화되면서 부가가치통신망(VAN)을 통한 정보망이 구축됐다.
- 지리, 교통 부문의 데이터베이스는 고도화되고, 의료, 교육, 해정 등 사회 각 부문으로 공공 DB의 구축, 이용이 확대됐다.
[부문별 사회 기반 구조 데이터베이스]
- 물류 부문 : CVO, EDI, 물류 정보 DB, CALS(Commerce At Light Speed)
PORT_MIS, KROIS - 지리 부문 : GIS, 지리정보유통망 가시화, GIS(Geographic Information System), LBS(Location-Based Service), SIM(Spatial Information Management)
- 교통 부문 : 지능형교통정보시스템(ITS), 교통정보, 기초자료 및 통계 제공, 대국민 서비스 확대
- 의료 부문 : 의료정보시스템, 진료 정보 구체계 구축 계획 수립, PACS(Picture Archiving and Communications System), U-Health(Ubiquitous-Health)
- 교육 부문 : 첨단 정보통신기술을 활용한 각종 교육 정보의 개발 및 보급, 정보 활용 교육, 교육행정정보시스템(NEIS)
5) 데이터베이스 종류
데이터베이스의 종류는 계층형, 네트워크형, 관계형, NoSQL 등 여러 가지가 있다.
가장 많이 사용하는 것은 관계형 데이터베이스와 NoSQL이다.
- 관계형 데이터베이스(RDB) : 데이터를 행과 열로 이뤄진 테이블에 저장하며, 하나의 열은 하나의 속성을 나타내고 같은 속성의 값만 가질 수 있다.
- NoSQL : NoSQL은 'Not only SQL', 'Non SQL' 또는 'Non-relational'의 의미로 관계형이 아닌 비관계형을 의미하는 단어에서 생성된 명칭이다. 비정형 데이터와 대용량 데이터 분석 및 분산처리에 용이하다.
[RDB와 NoSQL]
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RDB : Oracle, MySQL(Oracle), MS-SQL(Microsoft), DB2 Infomix(IBM), MariaDB(SunMicrosystems), Derby(Apache), SQLite(오픈소스)
Oracle, Db2 Infomix 등은 엄밀히 말하면 객체 관계형 DB로 객체지향 개념을 도입한 것으로, 오늘날에는 많은 RDB가 이러한 객체지향 기능을 포함하고 있다. -
NoSQL : Document-Oriented DB, CouchDb, MongoDB, Elasticsearch, Cloudant
Key-Value : 아마존의 Dynamo, Redis, Riak, Coherence, SimpleDB
Column-Oriented DB : 구글의 Bigtable, Cassandra, HBase, Hyper Table
6) SQL의 이해
- SQL(Structured Query Language)은 DBMS에서 데이터베이스에 명령을 내리는 데이터베이스의 하부 언어다.
- SQL은 DB마다 문법이 서로 다르지만, 기본적인 데이터 추출과 분석에 사용되는 문법은 거의 동일하기 때문에 하나의 SQL을 알고 있다면 어렵지 않게 다른 DB에서 SQL을 사용할 수 있다.
- 한국데이터산업진흥원 SQL 교재는 기본적으로 Oracle을 기반으로 하고 있다.
- SQL 언어는 크게 DDL(데이터 정의 언어 : CREATE, ALTER, RENAME, DROP), DML(데이터 조작 언어 : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), DCL(데이터 제어 언어 : GRANT, REVOKE), TCL(트랜잭션 제어 언어 : COMMIT, SAVEPOINT, ROLLBACK)이 있다.
