• 본 게시물은 패스트캠퍼스의 데이터 분석 Master Class 올인원 패키지를 듣고 재구성한 자료입니다. 내용 참고 시 출처 기입을 해주시고, 무단으로 도용 및 배포는 되도록 삼가하여 주시기 바랍니다.

1. 데이터와 데이터베이스

• 현실세계에 수많은 데이터들이 존재
• 데이터베이스는 데이터를 저장하는 장소
• 데이터베이스에는 데이터가 그룹화, 구조화되어 저장됨 -> 필터링, 정렬 등이 가능

2. DBMS/RDBMS

• Database Management System(DBMS) : 데이터베이스를 관리하는 시스템
• Relational Database Management System(RDBMS) : 관계형 데이터베이스는 관계형 모델을 사용
  => 사용자들이 동시다발적으로 데이터베이스에 접근할 수 있음

1) NoSQL과 RDBMS 비교

• NoSQL : 빠르게 대응해야하는 프로그램, 속도우선, 비관계형 데이터베이스 (빅데이터를 다루는 서비스 ex. 페이스북)
  - mongoDB, Redis, cassandra, MariaDB, amazon DynamoDB...
• RDBMS : 데이터의 정합성이 더 중요, 데이터우선, 관계형 데이터베이스 (ex. 귬융계 데이터 분석, 통계)
  - ORACLE, MYSQL, SQL Server, PostgreSQL, MariaDB...
  

3. 테이블과 모델링

• 테이블
  
  - 테이블의 각 열을 컬럼, 각 행을 로우라고 함.
  

• 모델링 : 데이터를 어떤 식으로 그룹화해서 저장할지를 미리 설계하는 과정

• Entity Relationship Diagram(ERD)
  : 테이블과 그들 사이의 관계를 한 눈에 알아보기 쉽게 그려놓은 다이어그램
  

• 상품 테이블과 주문 테이블은 1:N 관계
• 고객 테이블과 주문 테이블은 1:N 관계
• 상품 테이블과 리뷰 테이블은 1:N 관계
  

SQL을 배우는 이유

1. 데이터 베이스를 다루기 위한 언어
2. SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE SQL을 통해서 데이터를 조회, 생성, 변경, 삭제할 수 있음.
3. SQL에 대한 이해는 시스템의 성능을 높이는 데 중요한 영향을 미침