관계형 데이터베이스
- 행과 열을 가지는 표 형식 데이터를 저장하는 형태의 데이터베이스
- SQL이라는 언어를 써서 조작
- MySQL, PostgreSQL, 오라클, SQL Server, MSSQL 등이 있음
- 표준 SOL은 지키기는 하지만, 각각의 제품에 특화시킨 SQL을 사용
-> 예를 들어 오라클의 경우 PL/SQL이라고 하며, SQL Server에서는 T-SQL, MySQL은 SQL을 씀
MySQL
- 대부분의 운영체제와 호환되며, 현재 가장 많이 사용하는 데이터베이스
- C, C++로 만들어졌으며, MyISAM 인덱스 압축 기술, B-트리 기반의 인덱스, 스레드 기반의 메모리 할당 시스템, 매우 빠른 조인, 최대 64개의 인덱스를 제공
- 대용량 데이터베이스를 위해 설계되어 있고 롤백, 커밋, 이중 암호 지원 보안 등의 기능을 제공하며 많은 서비스에서 사용
- MysQL의 스토리지 엔진 아키텍처 ->
- 데이터베이스의 심장과도 같은 역할을 하는 곳이 바로 스토리지 엔진인데, 모듈식 아키텍 처로 쉽게 스토리지 엔진을 바꿀 수 있음
- 데이터 웨어하우징, 트랜잭션 처리, 고가용성 처리에 강점
- 스토리지 엔진 위에는 커넥터 AD 및 서비스 계층을 통해 MySQL 데이터베이스와 쉽게 상호 작용 가능
- 쿼리 캐시를 지원해서 입력된 쿼리 문에 대한 전체 결과 집합을 저장하기 때문에
-> 사용자가 작성한 쿼리가 캐시에 있는 쿼리와 동일하면
-> 서버는 단순히 구문 분석, 최적화 및 실행을 건너뛰고 캐시의 출력만 표시
PostgreSQL
- 디스크 조각이 차지하는 영역을 회수할 수 있는 장치인 VACUUM이 특징
- 최대 테이블의 크기는 32TB
- SQL뿐만 아니라 JSON을 이용해서 데이터에 접근할 수 있음
- 지정 시간에 복구하는 기능, 로깅, 접근 제어, 중첩된 트랜잭션, 백업 등 가능
NoSQL 데이터베이스
- NoSQL(Not only SOL)이라는 슬로건에서 생겨난 데이터베이스
- SOL을 사용하지 않는 데이터베이스
- 대표적으로 MongoDB와 redis 등
MongoDB
- JSON을 통해 데이터에 접근 가능
- Binary JSON 형태(BSON)로 데이터가 저장
- 와이어드타이거 엔진이 기본 스토리지 엔진으로 장착된 키-값 데이터 모델에서, 확장된 도큐먼트 기반의 데이터베이스
- 확장성이 뛰어나며 빅데이터를 저장할 때 성능이 좋음
- 고가용성과 샤딩, 레플리카셋을 지원
- 스키마를 정해놓지 않고 데이터를 삽입 가능 -> 다양한 도메인의 데이터베이스를 기반으로 분석 하거나 로깅 등을 구현할 때 강점
- 도큐먼트를 생성할 때마다, 다른 컬렉션에서 중복된 값을 지니기 힘든 유니크한 값인 ObjecrID가 생성
- 이는 기본키로 유닉스 시간 기반의 타임스탬프(4바이트), 랜덤 값(5바이트), 카운터(3바이 트)로 이루어져 있음
redis
- 인메모리 데이터베이스이자 키-값 데이터 모델 기반의 데이터베이스
- 기본적인 데이터 타입은 문자열(string)
- 최대 512MB까지 저장 가능
- 셋(scr), 해시(hash) 등을 지원
- pub/sub 기능을 통해 채팅 시스템, 다른 데이터베이스 앞단에 두어 사용하는 캐싱 계층, 단순한 키-값이 필요한 세션 정보 관리, 정렬된 셋(sorted ser) 자료 구조를 이용한 실시간 순위표 서비스에 사용
