-데이터를 저장 및 보존하는 시스템
-메모리에 존재하는 데이터는 보존되지 않는데 이를 장기 기간동안 저장, 보존하기 위해서 데이터 베이스를 사용한다.
-관계형(RDBMS)과 비관계형(NoSQL)이 있다.
관계형 데이터베이스(Relational DataBase Management System)
-현재 가장 많이 사용되고 있는 데이터베이스
-2차원 테이블로 이루어져 있고, key-value의 관계를 나타낸다.
-테이블은 이름을 가지고 있고, 테이블의 각 항목을 나타내는 행(column), 각 항목들의 실제 값인 열(row)로 이루어져있다. 각 열은 해당 열을 찾거나 인용할 수 있는 각각의 고유 키(primary key)를 가진다.
ex) MySQL, PostgreSQL
- One To One
테이블 A의 로우와 B의 로우가 일대일 매칭이 되는 관계
- One To Many
테이블 A의 로우가 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계
- Many To Many
테이블 A의 여러 로우가 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계
테이블 연결하는 방법
-테이블과 테이블은 외부 키(Foreign key)를 사용해서 연결한다.
ex) customer 테이블의 city_id 컬럼은 city테이블에 걸려있는 외부키라고 지정한다.
만약 city 테이블에 없는 id값이 customer 테이블의 city_id에 지정되면 에러가 난다.
테이블 연결하는 이유
-하나의 테이블에 모든 정보를 다 넣으면 동일한 정보들이 불필요하게 중복되어 저장된다.
그래서 더 많은 디스크를 사용하게 되고, 잘못된 데이터가 저장될 가능성이 높아진다.
-여러 테이블에 나누어서 저장한 후 필요한 테이블끼리 연결시키는 것을 normalization이라고 한다.
ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)
-원자성, 일관성, 고립성, 지속성
원자성(Atomicity) 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장하는 능력
ex)돈을 보내는 쪽에서 돈을 빼오는 작업만 성공하고 받는 쪽은 돈을 못받는 일이 없도록한다.
일관성(Consistency) 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 의미한다.
고립성(Isolation) 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장한다.
ex) 은행 관리자는 이체 작업을 하는 도중에 쿼리를 실행하더라도 특정 계좌간 이체하는 양쪽을 볼 수 없다.
지속성(Durability) 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 한다. 시스템문제, DB 일관성 체크를 하더라도 유지되어야 한다.
트랜잭션(Transaction)
-일련의 작업들을 한번에 하나의 unit으로 실행해 모두 다 성공하거나 아니면 모두 다 실패하는 것을 의미한다.
NoSQL 데이터베이스
-비관계형 타입의 데이터를 저장할 때 사용되는 시스템
-데이터를 저장하기 전에 테이블을 정의할 필요가 없다.
(테이블 이름, 테이블간의 관계, 각 컬럼의 타입)
ex) MongoDB, Redis, Cassandra
SQL(관계형) VS NoSQL(비관계형)
SQL
-
장점
-데이터를 효율적, 체계적으로 저장하고 관리할 수 있다.
-미리 저장하는 데이터들의 구조를 정의해 데이터의 안전성이 보장된다.
-트랜잭션 -
단점
-테이블을 미리 정의해야해서 테이블 구조 변화에 덜 유연하다.
-단순히 서버를 늘리는 것 만으로는 확장하기 쉽지 않고 서버의 성능 자체도 높여야 한다.(Scale up)
-서버를 늘려서 분산 저장 하는 것도 쉽지 않다. -
정형화된 데이터, 완전성이 중요한 데이터를 저장하는데 유리하다.
ex) 전자상거래 정보, 은행 계좌 정보, 거래 정보
NoSQL
-
장점
-데이터 구조를 미리 정의하지 않아 데이터 구조 변화에 유연하다.
-확장하기가 비교적 쉽다. 그냥 서버 수를 늘리면 된다.(Scale out)
따라서 방대한 양의 데이터를 저장하는데 유리하다. -
단점
-데이터의 완전성이 덜 보장된다.
-트랜잭션이 안되거나 비교적 불안정하다. -
비정형화 데이터, 완전성이 상대적으로 덜 유리한 데이터를 저장하는데 유리하다.
ex) 로그 데이터
