[Database]

가비·2020년 10월 2일
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Database란? 데이터를 저장하고 보존하는 시스템으로 크게 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 NoSQL로 명칭되는 비관계형 데이터베이스가 있다.

1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)

RDBMS Relational DataBase Management System

  • 관계형 데이터란 상호관련성을 가진 형태로 표현한 데이터를 말하고 관계형 데이터 모델에 기반한 데이터베이스 시스템을 관계형 데이터베이스라 한다.
    MySQL Postgres Oracle DB
  • 모든 데이터들은 2차원 테이블로 표현되고 테이블은 ColumnRow로 구성된다.
    Column 테이블의 각 항목
    Row 각 항목들의 실제 값, 로우는 고유 키(Primary Key)를 가지며 Primary Key를 통해 해당 로우를 찾거나 인용하게 된다.

TABLE

  • 각각의 테이블들은 상호관련성을 가지고 있고 서로 연결될 수 있다.

One To One A테이블과 B테이블의 로우가 1:1로 매칭되는 관계

One To Many A테이블의 로우가 B테이블의 여러 로우와 1:N으로 연결되는 관계

Many To Many A테이블의 여러 로우가 B테이블의 여러 로우와 연결되는 관계

- 테이블 연결

  • Foreign Key라는 외부키 개념을 사용하여 연결한다.
    앞서 본 one to one에서 user_profiles 테이블의 user_id 컬럼은 users 테이블에 걸려있는 foreign key
    👉 즉, 데이터베이스에게 user_id 값은 users 테이블의 id값이므로 users테이블에 존재하는 값만 생성될 수 있다.

- Why?

  • 하나의 테이블에 모든 정보를 다 넣게되면 데이터가 불필요하게 중복되어 더 많은 디스크를 사용하게 되고 잘못된 데이터가 저장 될 가능성이 높아진다.
  • 여러 테이블에 나누어 저장한 후 필요한 테이블 끼리 연결 시키면 위의 문제가 사라진다.
    이것을 정규화(normalization)라 한다.

트랜잭션(Transaction)

  • ACID를 제공함으로 트랜잭션(일련의 작업들을 하나의 unit으로 실행하는 것) 기능을 제공한다.
  • 트랜잭션은 일련의 작업들이 하나의 작업처럼 취급되어 모두 다 성공하거나 실패하는 것을 말한다.
    Commit & Rollback

- ACID

원자성(Atomicity)
트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장한다. 예를 들어 자금 이체는 보내는 쪽에서 돈을 빼오는 작업만 성공하고 받는 쪽에 돈을 넣는 작업을 실패해서는 안된다. 이와 같이 중간 단계까지 실행되고 실패하는 일이 없도록 하는 것이다.
일관성(Consistency)
트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 의미한다. 무결성 제약이 모든 계좌는 잔고가 있어야 한다면 이를 위반하는 트랜잭션은 중단된다.
고립성(Isolation)
트랜잭션 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장한다. 이것은 트랜잭션 밖에 있는 어떤 연산도 중간 단계의 데이터를 볼 수 없음을 의미한다. (공식적으로는 트랜잭션 실행내역은 연속적이어야 함을 의미한다. 성능관련 이슈로 인해 가장 유연성 있는 제약 조건이다.)
지속성(Durability)
성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원이 반영되어야 함을 의미한다. 시스템 문제나 DB 일관성 체크 등을 하더라도 유지되어야 한다. 전형적으로 모든 트랜잭션은 log로 남고 시스템 장애 발생 전 상태로 되돌릴 수 있다. 트랜잭션은 로그에 모든것이 저장된 후에만 commit 상태로 간주된다.

2. 비관계형 데이터베이스(NoSQL)

  • NoSQL 비관계형 타입의 데이터를 저장할때 주로 사용되는 데이터베이스 시스템이다.
    MongDB Redis Cassandra

3. SQL(RDBMS) vs NoSQL

SQL

  • 장점
    • 관계형 데이터베이스는 데이터를 더 효율적이고 체계적으로 저장할 수 있고 관리 할 수 있다.
    • 미리 저장하는 데이터들의 구조(테이블 스키마)를 정의하므로 데이터의 완전성이 보장된다.
    • 트랜잭션(transction)
  • 단점
    • 테이블을 미리 정의하므로 테이블 구조 변화 등에 덜 유연하고 확장성이 쉽지 않다.(서버의 성능을 높이는 Scale up으로 확장)

👉 정형화된 데이터와 완전성이 중요한 데이터들을 저장하는데 유리하다.
ex 전자상거래 정보 은행 계좌 정보 거래 정보

NoSQL

  • 장점
    - 데이터 구조를 미리 정의하지 않아도 되므로 저장하는 데이터의 구조 변화에 유연하다.
    • 확장하기가 비교적 쉽다.
    • 구조 변화에 유연하고 확장하기 쉬워 방대한 양의 데이터를 저장하는데 유리하다.
  • 단점
    • 데이터의 완전성이 덜 보장된다.
    • 트랜잭션이 안되거나 비교적 불안정하다.

👉 주로 비정형화 데이터나 완전성이 상대적으로 덜 요구되는 데이터를 저장하는데 유리하다.
ex 로그 데이타

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