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finelinefe·2020년 9월 3일
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DATABASE

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✔️ What You Will Learn

  1. RDBMS란?
  2. TABLE이란? Column과 Row 그리고 Primary Key란?
  3. 테이블의 관계 , One to One, One to Many, Many to Many는 무엇인가?
  4. 왜 관계형 테이블을 쓰는가?
  5. 트랜잭션이란? ACID는 무엇인가?
  6. 관계형 데이터베이스 와 비관계형 데이터베이스의 차이는?
  7. ERD구성도로 모델링하기

DATABASE란?

  • 데이터를 장기보존, 저장하기 위해 사용하는 시스템.
  • 관계형인 RBDMS와 비관계형인 Non-rerational database가 있다.

RDBMS란?

  • MySQL, Oracle DB와 같이 관계형 데이터 모델이 기초인 데이터베이스 시스템
  • 모든 데이터는 2차원 테이블로 표현
  • 각 테이블은 칼럼과 로우로 구성되고, 로우는 각 항목의 실제값과 고유키를 가진다.
  • 또한 각 테이블들은 상호관련을 맺을 수 있다. 일대일, 일대다, 다대다

일대일, 일대다, 다대다

주로 지역과 지역전화번호의 관계. 이름과 주민등록번호처럼 하나의 값만 서로 가질 수 있는것.

일대다는 어떤 집단의 기수와 그 기수에 속한 개인으로 이해할 수 있었다. 부트캠프 3기라는 기수는 여러 학생을 가질수 있지만 그 기수에 속하는 학생은 반드시 하나의 기수만 가질 수 있기 때문이다.



다대다는 서로가 많은 경우의 수를 가질 수 있는 타입이다. 병원의 의사1과 환자 1을 생각해보면 그렇다. 의사는 환자 1 뿐만 아니라 여러 환자와도 관계가 있다. 환자1도 다른곳이 아프다면 의사 2나 3과 상호관계가 성립된다.


테이블과 테이블 연결은?

  • Foreign key(외부키)라는 개념을 사용하여 주로 연결
  • 앞서 본 one to one 예에서 user_profiles 테이블의 user_id 컬럼은 users 테이블에 걸려있는 외부 키라고 지정한다.
  • 즉 데이터베이스에게 user_id의 값은 users 테이블의 id 값이며 그러므로 users 테이블의 id 컬럼에 존재하는 값만 생성될 수 있다.
  • 만일 users 테이블에 없는 id 값이 user_id 에 지정되면 에러가 난다.

테이블을 연결하는 이유는?

  • 한 테이블에 모든 정보를 넣으면 중복 문제가 생기기 때문에 별개의 테이블로 나누고(정규화) 이들을 연결하는것이 효율적이다.

  • 한 테이블에 넣으면 더 많은 디스크를 사용하고, 잘못된 데이터를 저장할수있다.


원자성, 일관성, 고립성, 지속성

  • 원자성(Atomicity)은 트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장하는 능력이다.

  • 일관성(Consistency)은 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 의미한다. 실행이 되거나. 하나도 안되거나.

  • 고립성(Isolation)은 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것을 의미한다.

  • 지속성(Durability)은 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함을 의미한다. 시스템 문제, DB 일관성 체크 등을 하더라도 유지되어야 함을 의미한다.


트랜잭션이란

  • ACID를 제공함으로 따라서 트랜잭션(일련의 작업들을 한번에 하나의 unit으로 실행하는것) 기능을 제공하다.
  • 트랜잭션은 일련의 작업들이 마치 하나의 작업처럼 취급되어서 모두 다 성공하거나 아니면 모두 다 실패하는걸 이야기 한다.
  • Commit & rollback

NoSQL 데이터베이스

  • 비관계형 타입의 데이터를 저장할때 주로 사용되는 데이터베이스 시스템
  • 관계형 데이터베이스와 다르게 비관계형 이기 때문에 데이터들을 저장하기 전에 정의 할 필요가 없다.
  • 관계형 데이터베이스는 데이터들을 저장하기 전에 어디에 어떻게 저장할것인지를 정의 해야한다.
  • 즉 테이블을 정의해야함 (테이블 이름, 테이블과 다른 테이블의 관계, 각 컬럼의 타입 등등)
  • MongoDB, Redis, Cassandra 등이 가장 대표적인 NoSQL 데이터 베이스이다.

SQL vs NoSQL

SQL

  • 장점:
  • 관계형 데이터베이스는 데이터를 더 효율적으로 그리고 체계적으로 저장할 수 있고 관리 할 수 있다.
  • 미리 저장하는 데이터들의 구조(테이블 스키마)를 정의 함으로 데이터의 완전성이 보장된다.
  • 트랜잭션(transaction)
  • 단점:
    • 테이블을 미리 정의해야 함으로 테이블 구조 변화 등에 덜 유연한다.
    • 확장성이 쉽지 않다.
      • 역시 테이블 구조가 미리 정의 되어 있다보니 단순히 서버를 늘리는것 만으로 확장하기가 쉽지 않고 서버의 성능 자체도 높여야 한다.
      • 서버를 늘려서 분산 저장 하는것도 쉽지 않다.
      • Scale up (서버의 성능을 높이는것)으로 확장성이 됨.
  • 정형화된 데이터들 그리고 데이터의 완전성이 중요한 데이터들을 저장하는데 유리하다.
    • 예) 전자상거래 정보. 은행 계좌 정보, 거래 정보 등등.

NoSQL

  • 장점:
    • 테이터 구조를 미리 정의하지 않아도 됨으로 저장하는 데이터의 구조 변화에 유연하다.
    • 확장하기가 비교적 쉽다. 그냥 서버 수를 늘리면 됨(scale out)
    • 확장하기가 쉽고 테이터의 구조도 유연하다 보니 방대한 양의 데이터를 저장하는데 유리하다.
  • 단점:
    • 데이터의 완전성이 덜 보장된다.
    • 트랜잭션이 안되거나 비교적 불안정하다.
  • 주로 비정형화 데이터 그리고 완전성이 상대적으로 덜 유리한 데이터를 저장하는데 유리하다.
    • 예) 로그 데이타

참고자료

PPT
VIMEO DB
MySQL

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