Database TIL 04

Nabang Kim·2021년 8월 26일

Database

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2021년 8월 26일에 작성된 문서 4번 입니다.
데이터 베이스 배운 내용을 정리했습니다.

SQL을 기반
테이블 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의
- 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입 가능
- 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장
  - 열 : 하나의 속성에 대한 정보 저장
  - 행 : 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장
특정한 형식을 지켜서 데이터를 사용할 때에는 매우 수월
SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리할 수 있다
스키마가 뚜렷하게 보인다
- 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있다.

대표적인 관계형 데이터베이스는 MySQL, Oracle, SQLite, PostgresSQL, MariaDB등이 있습니다.

NoSQL로 데이터를 다룬다.

Key-Value 타입 :
- 속성을 Key-Value 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장.
  - Key : 속성 이름
  - Value : 속성에 연결된 데이터 값

Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스.

문서형(Document) 데이터베이스 :
- 데이터를 문서처럼 저장하는 데이터베이스.
- JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장.
  - 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가짐
  - 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리.

대표적인 문서형 데이터베이스 : MongoDB

Wide-Column 데이터베이스 :
- 데이터베이스 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스.
  - 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장
  - 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리.
  - 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성을 높다.
- 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용.

대표적인 wide-column 데이터베이스 : Cassandra, HBase

그래프(Graph) 데이터베이스 :
- 자료구조의 그래프와 비슷한 형식
- 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스
- 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장.
  - 각 노드간 관계 : 선(edge)으로 표현.
대표적인 그래프 데이터베이스 : Neo4J, InfiniteGraph

특징	NoSQL	SQL
데이터 저장(Storage)	key-value, document, wide-column, graph로 데이터 저장	SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장.(미리 작성된 스키마를 기반)
스키마(Schema)	관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리	고정된 형식의 스키마가 필요(처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해야함.)
쿼리(Querying)	구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능 : UnQL(UnStructured Query Language)	테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 쿼리 언어 써서 데이터를 요청
확장성(Scalability)	수평적으로 확장(보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장)	수직적으로 확장(높은 메모리, CPU를 사용하는 확장)

__을 써야 하는 경우	특징
SQL-관계형 데이터베이스	1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
	2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
NoSQL-비관계형 데이터베이스	1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
	2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우
	3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우

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