데이터베이스 기본 개념

데이터베이스는 우리가 사용하는 정보의 총 집합이라고 할 수 있다.

1. Database 기초 이해

데이터베이스라는 단어는 데이터라는 단어와 베이스라는 단어가 합쳐져 만들어졌다. 오라클이 설명하는 데이터베이스의 개념을 보자.

A database generally refers to a structured collection of structured information or data stored electronically in a computer system. The database is usually controlled by a database management system (DBMS). Data and DBMS are referred to as 'database systems' along with related applications, and are also collectively referred to as 'databases' for short. (Oracle)

쉽게, 데이터베이스는 컴퓨터 시스템에 저장된 정보나 데이터를 모두 모아 놓은 집합을 의미한다고 생각하면 쉽게 이해할 수 있다. 말 그대로 데이터를 많이 모아놓은 베이스라는 뜻이다.

데이터베이스 내부에 들어있는 데이터이다. 모두 같은 모양은 아니지만, 보통 아래 사진과 같이 조금 딱딱한 엑셀 표, 스프레드 시트와 비슷하게 생겼다.

이러한 데이터들은 보통 데이터베이스 관리 시스템(DBMS, Database Management System)으로 제어하고 관리한다. 데이터와 데이터베이스 관리 시스템, 그리고 이와 연관된 다른 어플리케이션들을 통틀어 데이터베이스 시스템으로 일컬어지며, 더 짧게 데이터베이스라고 통칭되기도 한다. DB라고 짧게 줄여 부르기도 한다.

즉, 데이터베이스는 위와 같이 데이터들이 가득 모여있는 기계를 부르는 말이기도 하면서, 데이터베이스를 관리하는 시스템 자체를 통틀어 부르는 말이다.

2. 데이터베이스를 사용하는 이유

1. 데이터를 오랜기간 저장 및 보존하기 위해서 데이터베이스를 사용
2. 데이터를 체계적으로 보존하고 관리하기 위해 사용

Summary

1. 데이터베이스는 단어에서 알 수 있듯, 데이터를 많이 모아놓은 베이스이다. 컴퓨터 시스템에 저장된 정보나 데이터를 모두 모아 놓은 집합을 의미한다고 생각하면 쉽다.
2. 데이터베이스를 사용하는 이유는 데이터를 휘발성으로 사라지게 하지 않고, 오랜 기간 저장하며, 동시에 체계적으로 보관하기 위해서이다.

데이터베이스 유형의 구분

관계형 데이터베이스

이름 그대로 데이터 사이의 관계에 기초를 둔 데이터베이스 시스템을 말함
관계형 데이터베이스에서 모든 데이터는 2차원 테이블(table)로 표현할 수 있음

1. 관계형 데이터베이스는 고정된 행과 열로 구성된 테이블에 데이터를 저장한다.
2. 관계형 데이터베이스에서는 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의한다. 그리고 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입할 수 있다.

관계형 데이터베이스의 대표적인 DBMS는 아래와 같다.

• MySQL
• Oracle
• SQLite
• MariaDB
• PostgresSQL

Summary

1. 데이터베이스 유형 중 관계형 데이터베이스는 테이블 기반으로 데이터를 저장한다. 그리고 SQL을 사용해서 데이터를 다룰 수 있다.
2. 테이블의 관계가 구조화 된 데이터의 모음이기 때문에 구조화된 쿼리 언어를 사용할 수 있는 것이다.

초창기 관계 데이터베이스 시스템을 위해 만들어진 SQL이라는 언어를 사용하므로(문법이 조금 다르기도 한다) 관계형 데이터베이스를 SQL이라고 부르는 것

비관계형 데이터베이스

1. 비관계형 데이터베이스란 관계형 데이터베이스를 뺀 나머지 유형을 총칭하는 뜻이다.
2. NoSQL 데이터베이스란 용어를 보통 비관계형 데이터베이스(관계형 데이터베이스 이외의 형식으로 데이터를 저장하는 데이터베이스)를 지칭할 때 사용한다.
3. 주의할 점은 NoSQL 데이터베이스 또는 비관계형 데이터베이스로도 관계 데이터를 저장할 수 있다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델에 따라 유형이 다양하다.
관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면, NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 온다.

NoSQL 데이터베이스 유형

1. key-value타입
   속성을 key-value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장
2. 문서형 데이터베이스
   데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미
   ex) MongoDB
3. Wide-Column Store 데이터베이스
4. 그래프 데이터베이스

SQL, NoSQL 데이터베이스 차이점

데이터 저장(Storage)

1. NoSQL 은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장
2. 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장
3. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장

스키마(Schema) - 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세를 기술한 메타데이터의 집합

1. SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요하다.
2. 다시 말해, 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 한다.
3. 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인으로 전환할 필요가 있다.
4. NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적을 스키마의 형태를 관리할 수 있다.

쿼리(Querying)

1. 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문이다.
2. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 한다.
3. 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용한다.
4. 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있다.
5. 그래서 구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능하다.

확장성

1. 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장한다.

2. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 한다.

3. 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 든다.

4. NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장한다.

5. 보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장이라고도 한다.

6. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축한다면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있다.

간단 정리

SQL 은 데이터베이스와 대화하기 위해 특별히 디자인된 언어
특별한 프로젝트 아닌 이상 일반적으로 SQL 쓰면 됨

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우

2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우

3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우

Query language란 특수한 응용 프로그램의 도움 없이 데이터베이스를 쉽게 이용할 수 있도록 만든 고수준 언어를 뜻합니다. 전문적 프로그램 작성자가 아닌 사용자가 데이터베이스를 사용할 수 있도록 한 언어로서 자체적인 질의를 할 수 있는 언어이기에 비절차적이고 독립적이라는 특징을 가지고 있습니다. 이러한 질의어들이 구조적으로 체계화된 것을 SQL(Structured query language)라고 한다

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