What is Database?

A database generally refers to a structured collection of structured information or data stored electronically in a computer system.
The database is usually controlled by a database management system (DBMS). Data and DBMS are referred to as 'database systems' along with related applications, and are also collectively referred to as 'databases' for short.

데이터베이스라고 하면 떠오르는 건? 데이터를 저장하기 위한 장치!->틀린말이 아니다. 데이터베이스란 컴퓨터 시스템에 저장된 정보 or 데이터의 집합을 의미한다

Application에서는 데이터가 메모리 상에서 존재 하는데 메모리에서 존재하는 데이터는 보존이 되지 않아 application종료 후 다시 읽어들이지 못한다.-> 데이터를 오랜 기간 저장,보존 그리고 효율적으로 사용 하기

데이터베이스의 종류

크게 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)가있다

1.관계형 데이터베이스 (RDBMS)

RDBMS이란 Relational Database Management System의 약자로 데이터를 상호관련성 있게 표현한 date를 의미하는 관계형 데이터 모델에 기초를 둔 데이터베이스 시스템을 의미한다.
대표적으로 MySQL, Postgres, Oracle DB등..

• 모든 데이터들은 2차원의 테이블들로 표현 할 수 있다.
  
• 각각의 테이블들은 column(각 항목),row(항목들의 실제 값)을 말한다.
  ->column은 field,attribute/ row는 tuple,record라고도 불린다.
• 각 row는 저마다 고유키(Primaty Key)가 존재한다. 고유키를 통해 해당 row를 찾거나 인용 할 수 있다

1-1.관계형 데이터베이스의 필요성

• 관계형 데이터 베이스는 작성과 이용이 비교적 쉽고 확장이 용이하다. 처음 데이터베이스를 만든 후 관련되는 응용 프로그램들을 변경하지 않고도 새로운 데이터 항목을 데이터베이스에 추가할 수 있다
• 하나의 테이블에 모든 정보를 다 넣으면, 동일한 정보들이 불필요하게 중복 저장된다. 또 같은 데이터지만 부분적으로 다른 데이터가 생길 수 있는데, 그 부분을 무시하면 공간을 낭비하게 되는 상황이 생긴다.그래서 중복된 데이터를 저장하지 않고, 데이터 간 구분을 위해 테이블을 따로 저장하고 연결한다. 요 개념을 정규화라고 한다.

1-2.정규화(normalization)

관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하게 데이터를 구조화하는 프로세스. 데이터베이스 정규화의 목표는 관계를 재구성하여 작고 잘 조직된 관계를 생성하는 것임

일단 간단히 정리만 해보면

• 1차정규형 : 각 row마다 column의 값이 1개씩만(원자값,Atomic Value라고 표현)
  ex)코린이/자바스크립트,파이썬 ->row안에 자바스크립트,파이썬이 동시에 들어가면 안된다는 의미. 코린이/자바스크립트|코린이/파이썬 으로 나타내야하는것

• 2차정규형 : 모든 속성은 기본키에 종속된다. 기본키가 복합키로 구성되어있을때, 복합키 전체에 의존하지 않고 일부에 의존하는 row가 있으면 이를 제거해야한다.
  ex)사는곳->기수,이름,수강과목이 있어야 안겹치게 알수있음(지금은 중복되는 '사는곳'이 없지만 있다면!!)
  분야->기수,이름은 관련성이 떨어진다고 판단->기본키중 '수강과목'에만 연관되니까 2차정규형식에 따라 떼주기!

• 3차정규형 : 기본키를 제외하고 서로 종속불가(솔직히 아직 잘 모르겠다..ㅠㅠ)

링크텍스트(이분의 블로그가 너무 잘 설명되있음..👍)자세한 내용은 좀더 레벨업! 하고나서 보자.....

1-3.관계형 데이터베이스의 관계(1:1,1:N,N:N)

https://aquerytool.com/라는 사이트로 직접 관계를 구축해 볼수 있다.
직접 요리조리 만져가면서 개념을 익혀보는걸 추천!

1.One To One(1:1)
1 : 1 관계란 어느 테이블에서 보더라도 정확히 일대일의 매칭이 되는 관계를 의미한다.
로그인데이터&유저의 프로파일의 경우 유저는 하나의 프로파일 데이터만 갖는다.

2.One To Many(1:N)
하나의 테이블이 여러개의 테이블을 참조하는 형태.
아이디하나에 여러가지주문, 한 카테고리에 여러 제품이 들어있는것
뭔가 아~알것같기도 한데 아직 두루뭉실해서
위의 column을 엑셀로 풀어보았다
(오른쪽 빨간 숫자가 왼쪽의 id를 가져온것!)

3.Many To Many(N:N)
테이블 1의 여러 row가 테이블 2의 여러 row와 연결 되는 관계, 테이블 두 개의 관계를 참조하는 또 하나의 테이블이 생긴 상황
이것도 한번 직접 풀어봤다
이정도 이해한게 어디여

1-4.테이블을 연결방법

• Foreign key(외부키)라는 개념을 사용하여 연결

users 테이블의 user_profile_id 컬럼은 user_profile 테이블에 걸려있는 외부 키라고 지정.즉 데이터베이스에게 user_profile_id의 값은 users_profile 테이블의 id 값이며 그러므로 users_profile 테이블의 id 컬럼에 존재하는 값만 생성될 수 있다.

만일 users 테이블에 없는 id 값이 user_id 에 지정되면 에러가 발생

1-5.트랜잭션(Transaction)&ACID

1.ACID

• Atomicity(원자성) : 트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장하는 능력으로 중간 단계까지 실행되고 실패하는 일이 없도록 하는 것
• Consistency(일관성) : 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 의미. 일관성을 위반하는 트랜잭션은 중단됩니다.
• Isolation(고립성) : 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것을 의미. 성능관련 이유로 인해 이 특성은 가장 유연성 있는 제약 조건
• Durability(지속성) : 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함을 의미. 시스템 문제, DB 일관성 체크 등을 하더라도 유지되어야 함을 의미합니다.

2.트랜잭션(Transaction)
일련의 작업들을 한번에 하나의 작업처럼 취급해서 실행하는것으로 사용자의 의도에 따라 여러 개의 문장으로 구성된 트랜잭션은 반드시 동시에 실행(COMMIT) 되거나 취소(ROLLBACK)된다. 트랜잭션을 통해 작업의 단위를 결정함으로써 작업 결과의 신뢰성이 확보된다. ACID를 제공함으로써 트랜잭션 기능을 제공한다

내가 A에게 1000만원을 이체했다 가정하자. 내계좌에서 1000만원 인출, A의계좌에 1000만원 입금이라는 작업을 한번에 묶지않으면 내돈은 빠지고 a는 못받는 불상사가 발생 할 수도 있다. 따라서 하나의 트랜잭션으로 묶으면 두개의 작업이 모두 실행되거나 취소되도록 하여 거래의 신뢰도를 높일 수 있는것

2.비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

비관계형 타입의 데이터를 저장할때 주로 사용되는 데이터베이스 시스템으로 관계형 데이터베이스와 다르게 비관계형 이기 때문에 데이터들을 저장하기 전에 정의 할 필요가 없다.
대표적으로 MongoDB, Redis, Cassandra 등이 있다.

3.RDBMS(SQL) vs NoSQL

*RDBMS(SQL)

장점

1) 효율적,체계적으로 저장&관리가 가능
2) 미리 저장되는 데이터구조(테이블 스키마)를 통해 데이터의 완전성이 보장된다
3) 트랜잭션(transaction)    
4)정형화된 데이터,완전성이 중요한 데이터들을 저장하는데 유리하다.  	
  ex)전자상거래 정보. 은행 계좌 정보, 거래 정보 등등.

단점

1)테이블 구조 변화 등에 덜 유연(미리 테이블을 정해야해서..)
2)확장성이 쉽지 않다(테이블이 미리 정해져있으니까, 서버의 수가아닌 성능도 높여야함.. 근데 늘리는것도 쉽지 않아..(scale up))

*NoSQL

장점

1)테이터 구조를 미리 정의하지 않아도 되니 데이터의 구조 변화에 유연하다.
2)확장하기가 비교적 쉽다. 그냥 서버 수를 늘리면 됨(scale out)
3)확장하기가 쉽고 테이터의 구조도 유연해 방대한 양의 데이터를 저장하는데 유리하다.
4)주로 비정형화 데이터 그리고 완전성이 상대적으로 덜 유리한 데이터를 저장하는데 유리하다. ex) 로그 데이타

단점

1)데이터의 완전성이 덜 보장된다.
2)트랜잭션이 안되거나 비교적 불안정하다.