데이터 베이스란?
- 데이터 베이스 관리 시스템 (DBMS : Database Management System)에 관리되는 데이터의 모임
DBMS의 기능
- DB 생성 및 스키마 정의 : 데이터 정의 언어 (data definition language : DDL)를 사용
- DB에 대한 질문 및 수정 : 질의어(Query Language) 및 데이터 조작 언어(data manipulation language : DML) 사용
- 대용량 데이터 저장소 지원 : 장기간 저장 및 효율적 접근 제공
- 영구적 DB 저장 : 어떤 오류나 위험도 극복
- DB에 대한 다수 사용자들의 동시 사용 : 일관성(consistency) 보장
데이터베이스 관리 시스템
데이터베이스 관리 시스템(DBMS : DataBase Management System) 이란 특정 목적을 위해서 존재하는 데이터 베이스를 다수의 사용자가 동시에 안전하고 효울적으로 사용할 수 있도록 하는 S/W들의 집단이다.
- 영구적인 저장(persistent storage)
-> 대용량 데이터의 안전하고 효율적인 영구적 저장 및 관리 - 프로그램 인터페이스
-> 사용자나 프로그램 개발자에게 데이터의 용이한 접근 및 수정 방법 제공 - 트랜잭션(transaction) 관리
-> 다수의 사용자나 프로세스가 동시에 데이터를 접근하도록 허용
-> 고립성(isolation), 원자성(atomicity), 지속성(durability), 일관성(consistency) 등의 성질을 만족
초기 데이터베이스 관리 시스템
1960년대 후반에 최초의 상용 DBMS가 등장
- 파일 시스템으로 부터 발전
- 여러 종류의 데이터 모델
-> 계층 모델, 네트워크 모델 - 고수준 질의 언어를 지원하지 않았음
-> 데이터 검색을 위해서 매번 프로그램 작성
DBMS의 중요한 응용 분야
- 항공 예약 시스템 : 항공편 예약, 항공편에 대한 정보
- 은행 시스템 : 고객정보, 계좌, 대출, 입출금, 잔액 등의 정보
- 법인 레코드 : 제품 판매, 직원, 고용인에 대한 정보
- 웹 쇼핑 몰 : 제품 검색, 현금 및 신용카드 구매, 주문 확인 등에 대한 정보
관계 데이터베이스 시스템
관계 모델(relational model)
- 1970년 Ted Codd에 의해 제안
- 데이터를 테이블의 형태로 표현
- 질의를 고수준 언어로 표현
소형화 되어가는 시스템
- 원래 DBMS는 대형 컴퓨터에서 가동되는 거대하고 값비싼 소프트 웨어 시스템이었다.
- 오늘날, 기가바이트 단위의 데이터는 하나의 디스크에 저장될 수 있고, DBMS를 PC에서 구동하는 것도 가능하다. (ex. Linux, Windows 등에서 Oracle, DB2, MS SQL Server 등의 DBMS 구동)
대형화 되어가는 시스템
- 테라바이트 혹은 그 이상의 정보가 요구되어가는 현재, 기가바이트 단위는 대용량이 아니게 되었다.
- 예를 들어 Youtube에 분당 300시간 분량의 영상을 업로드
정보 통합
데이터 웨어하우스(Warehouse)
- 한 기관내에 여러 데이터베이스들이 있을 수 있다.
-> 다른 DBMS들, 정보에 대한 다른 구조들
-> 여러 데이터베이스들에 있는 정보는 적절하게 번역되어 중앙 데이터베이스에 복사되어 진다. - 기획과 분석을 위해 사용되어질 수 있다.
데이터 마이닝(mining)
- 대용량 데이터로부터 관심이 있거나 특이한 패턴을 발견
- 기획과 분석을 위해 사용한다.
DBMS 구성요소의 개요
-> 질의(query) : 데이터에 관한 질문
-> 데이터 변경(modification) : 데이터를 변경하기 위한 연산
-> 스키마(schema) 변경 : 메타데이터를 변경하기 위한 연산
-> 메타데이터(metadata) : 데이터의 구조에 대한 정보
질의 처리기
질의 파서(parser)
- 문자열 형태의 질의를 트리 구조로 변환
질의 선처리기 (preprocessor) - 질의에 대한 의미 조사 및 초기 질의 계획 작성
질의 최적화 (optimization) - 효과적인 질의 계획 (즉, 저장 시스템에 대한 요청들)을 선택
참고 : 색인
< 색인 (index) >
- 데이터의 일부로 데이터를 신속하게 찾을 수 있도록 도와 주는 데이터 구조
(ex. 계좌 번호에 대한 잔액을 빠르게 탐색) - 저장된 데이터의 일부
< B-tree >
- 이진 탐색 트리의 일반화
- 많은 fanout, 즉, 많은 자식 노드들
->B-tree의 높이는 이진 탐색 트리의 높이보다 낮다
-> 일반적으로 3 또는 4 fpqpf - 2차 저장매체에서 데이터의 대한 가장 일반적인 색인 구조
-> 해쉬(hash) 테이블도 색인 구조로 사용되기도 함
실행 엔진 (execution engine)
- 질의 처리기에서 생성한 질의 계획의 각 단계별 작업들을 실제 실행
- DBMS의 다른 구성 요소들과 연동
(저장 관리기, 트랜잭션 관리기 등)
저장 관리기
파일 관리기
- 디스크에서 파일의 위치를 관리
- 디스크는 4KB에서 16KB 정도의 블록들로 나뉘어짐
버퍼(buffer) 관리기
- 디스크로부터 데이터를 저장하기 위해 주 기억 장치에 있는 버퍼를 관리
- 파일 관리기를 통해 디스크로부터 데이터 블록을 가져옴
- 블록을 저장할 주 기억 장치의 페이지를 선택
트랜잭션 관리기
트랜잭션(transaction)
- ACID 특성을 만족하는 연산들의 그룹
ACID 성질
- 원자성(Atomicity) : 모두 실행되거나 전혀 실행되지 않아야 함
- 일관성(Consistency) : 트랜잭션의 실행이 완료된 후에는 데이터베이스가 모든 일관성 조건을 만족해야 함
- 고립성(Isolation) : 트랜잭션이 병행 수행되는 다른 트랜잭션으로부터 영향을 받아서는 안됨
- 지속성(Durability) : 완료된 트랜잭션의 효과가 손실 되어서는 안됨
ACID 특성을 위한 기법
- 로킹(locking) : 고립성과 일관석의 보장
-> 한 트랜잭션이 어떤 항목에 로크를 설정하면, 다른 트랜잭션은 이 항목에 접근할 수 없음 - 로깅(logging) : 지속성과 원자성의 보장
-> 데이터베이스의 변화와 각 트랜잭션의 상태를 지속적으로 기록
-> 비휘발성 저장 매체에 기록 - 트랜잭션 완료(commit)
-> 트랜잭션이 완료되면 데이터베이스의 변화는 영구적으로 데이터베이스에 반영됨
-> 로그 우선 기록(write ahead logging) : 변화가 DB에 반영되기 전에 로깅함
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