[DB] 파일시스템과 데이터베이스

수박이삼촌·2024년 1월 11일

DataBase

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파일시스템과 데이터베이스

파일시스템(File System)

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  |        Root Folder      |
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  |        File 1           |
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  |        File 2           |
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  |        Folder A         |
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  |        File 3           |
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  |        File 4           |
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컴퓨터 파일을 조직화하고 저장하는 소프트웨어 혹은 시스템입니다. 파일 시스템은 OS 자체에서 데이터를 생성, 관리, 저장하고 검색할 수 있는 인터페이스를 제공 및 관리합니다.
파일 시스템은 파일과 디렉토리(폴더)의 구조를 정의하고, 파일의 이름, 위치, 크기, 권한 등의 속성을 관리합니다. 또한 파일 시스템은 파일의 저장 공간을 할당하고, 파일을 읽고 쓰는 작업을 처리합니다. 일반적으로 파일 시스템은 하드 디스크, 플래시 드라이브, CD-ROM 등과 같은 저장 장치에 사용됩니다.

장점

간단하고 직관적인 구조

파일시스템은 폴더와 파일로 구성되어 있어 사용자가 파일을 쉽게 찾고 조작할 수 있어 직관적입니다. 데이터베이스와 달리 설계가 간단합니다.

저렴한 비용

파일시스템은 OS(운영체제)에 기본적으로 내장되어 있어 추가적인 비용이 들지 않습니다.

로컬 데이터 저장

파일시스템은 로컬 컴퓨터에 데이터를 저장하기 때문에 네트워크가 연결이 필요하지 않습니다.

단점

데이터 중복
파일 시스템은 파일 단위로 데이터를 저장하므로 동일한 데이터의 중복 저장이 발생할 수 있습니다.

일관성 유지 어려움
중복된 데이터의 변경을 제어하는 것이 어렵기 때문에 중복된 데이터 간에 불일치가 발생할 수 있다.
( 100개의 파일에 한 고객의 데이터가 변경 시 모든 파일의 데이터를 수정해야 한다.)

동시성 제어 기능 미제공
한 사용자가 파일을 수정 중인 동안 다른 사용자가 동일한 파일을 수정하면 두 사용자의 변경 사항이 충돌할 수 있습니다.

보안과 권한 관리의 어려움
파일 시스템은 파일에 대한 접근 권한을 관리하기 어려우며, 보안 측면에서 취약할 수 있습니다.

제한된 확장성
파일 시스템은 일반적으로 작은 규모의 개인용 컴퓨터에 적합하며, 대규모 데이터 처리와 다중 사용자 환경에 제한적입니다.

사용사례

운영 체제 파일 | Window NTFS, macOS HFS+, Linux ext4
운영 체제 파일 시스템은 컴퓨터의 하드 드라이브에 파일을 저장하고 조직화합니다. 사용자는 파일 시스템을 통해 파일을 생성, 삭제, 수정 및 검색할 수 있습니다.

서버 파일 시스템 | NFS(Network File System), SMB(Server Message Block)
버 파일 시스템은 네트워크 환경에서 파일을 저장하고 공유하는 데 사용됩니다. 다수의 클라이언트가 동시에 파일을 엑세스하고 공유할 수 있습니다. 서버 파일 시스템은 여러 사용자 간의 파일 공유, 협업, 백업 등을 지원합니다.

포터블 디바이스 파일 시스템 | FAT32, exFAT, NTFS

USB 드라이브, 메모리 카드, 외장 하드 드라이브 등의 포터블 디바이스는 파일 시스템을 사용하여 데이터를 저장합니다. 이러한 포터블 디바이스는 다른 컴퓨터로 이동하면서 파일을 공유하거나 백업하는 데 사용됩니다.

클라우드 스토리지 파일 시스템 | Google Drive, iCloud, Microsoft OneDrive

클라우드 스토리지 서비스는 파일 시스템을 사용하여 사용자의 데이터를 저장하고 관리합니다. 사용자는 클라우드 스토리지를 통해 파일을 업로드, 다운로드, 공유할 수 있습니다.

데이터베이스

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  |       Database          |
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  |      Table 1            |
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  |      Table 2            |
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  |      Table 3            |
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데이터베이스(Database)는 체계적으로 구성된 데이터의 모음입니다. 데이터를 효율적으로 관리하기 위함인데요. 데이터베이스는 여러 개의 테이블(Table)로 구성되며, 각 테이블은 행(Row)과 열(Column)의 형태로 데이터를 저장합니다. 데이터베이스는 데이터의 구조, 저장, 관리, 검색, 업데이트 등을 위한 기능을 제공하여 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

장점

데이터 중복 최소화

테이블의 제약 조건, 기본키, 고유키, 트리거를 사용해 데이터베이스 내의 데이터들의 중복을 최소화합니다. 데이터베이스는 중복 데이터를 최소화하여 데이터 정확성과 일관성을 보장합니다.

데이터 일관성 유지

데이터베이스는 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 원칙을 준수하여 데이터 일관성을 유지합니다. 트랜잭션(Transaction)을 사용하여 데이터의 무결성을 보장하고, 여러 연산이 동시에 실행될 때 데이터의 일관성을 유지합니다.

데이터 공유와 동시 접근

데이터베이스는 여러 사용자가 동시에 데이터에 접근하고 공유할 수 있습니다. 데이터베이스는 동시성 제어 기능을 제공하여 여러 사용자 간의 데이터 충돌을 방지하고 데이터의 일관성을 유지합니다. 이를 통해 효율적인 협업과 데이터 공유가 가능해집니다.

데이터 검색과 조작의 용이성

데이터베이스는 구조화된 데이터를 저장하고 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터 검색, 삽입, 수정, 삭제 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 효율적인 관리와 분석이 가능해집니다.

데이터 보안과 권한 관리

데이터베이스는 데이터에 대한 접근 권한을 세밀하게 관리할 수 있고, 보안 기능을 강화할 수 있습니다.

단점

복잡성과 비용

데이터베이스는 설계, 구축 및 유지 관리에 많은 비용과 노력이 필요합니다. 데이터베이스 시스템을 구축하고 운영하기 위해서는 전문적인 지식과 기술이 필요하며, 이에 따른 비용이 발생할 수 있습니다.

단일 장애 지점

데이터베이스 시스템은 단일 서버나 단일 저장 장치에 의존하므로 해당 장치의 장애로 인해 전체 시스템이 중단될 수 있습니다. 이러한 단일 장애 지점을 해결하기 위해 백업, 복구, 장애 조치 등의 방법을 사용해야 합니다.

보안과 개인 정보 보호

데이터베이스는 중요한 정보를 저장하므로 보안과 개인 정보 보호에 대한 책임이 큽니다. 데이터베이스에 대한 불법적인 액세스나 해킹으로 인해 데이터 유출이 발생할 수 있으므로 보안에 대한 강력한 조치가 필요합니다.

성능 문제

대량의 데이터를 처리하거나 복잡한 연산을 수행할 때 데이터베이스의 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 쿼리의 최적화, 인덱스의 사용, 하드웨어의 확장 등을 고려하여 성능을 향상시키는 작업이 필요합니다.

네트워크 의존성

데이터베이스는 네트워크에 의존하기 때문에 네트워크 연결이 불안정하거나 끊어질 경우 데이터 접근이 어려울 수 있습니다.

사용사례

엔터프라이즈 솔루션

데이터베이스는 엔터프라이즈 환경에서 다양한 비즈니스 기능을 지원하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 고객 관리, 재고 관리, 주문 처리, 결제 시스템 등의 업무에 데이터베이스가 활용됩니다. 데이터베이스를 사용하면 데이터의 중복성을 최소화하고, 데이터의 일관성과 무결성을 유지할 수 있습니다.
웹 애플리케이션
데이터베이스는 웹 애플리케이션에서 사용자 정보, 게시물, 댓글, 상품 정보 등을 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 사용자의 로그인 정보를 저장하고 인증에 사용하거나, 게시판에서 게시물과 댓글을 저장하고 조회하는 데에도 데이터베이스가 사용됩니다. 데이터베이스를 사용하면 웹 애플리케이션의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
데이터 분석
데이터베이스는 데이터 분석에 사용될 수 있습니다. 대량의 데이터를 저장하고, 데이터베이스 쿼리를 통해 원하는 정보를 추출하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 판매 기록 데이터베이스에서 매출과 고객 행동에 대한 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터베이스를 사용하면 데이터를 구조화하고, 필요한 정보에 빠르게 접근하여 분석할 수 있습니다.
IoT(Internet of Things)
IoT 시스템은 다양한 센서와 장치를 통해 데이터를 수집하고 분석합니다. 이러한 데이터는 데이터베이스에 저장되어 관리됩니다. 예를 들어, 스마트 홈 시스템에서는 환경 센서의 데이터를 데이터베이스에 저장하여 온도, 조명 등을 제어하거나 사용자에게 보고할 수 있습니다. 데이터베이스를 사용하면 IoT 시스템의 데이터를 효율적으로 저장하고 활용할 수 있습니다.
연구 및 과학
데이터베이스는 연구 및 과학 분야에서 데이터 저장과 검색에 사용됩니다. 예를 들어, 생물학 연구에서는 유전자 정보, 단백질 데이터 등을 데이터베이스에 저장하고 분석합니다. 또한, 과학 실험 결과와 관련된 데이터도 데이터베이스에 저장하여 추후 분석과 비교에 활용할 수 있습니다.

파일시스템과 데이터베이스의 차이점

	파일 시스템	데이터베이스
데이터 저장 및 관리	- 데이터를 파일과 디렉터리에 저장합니다. (raw data)	- Table 형태로, 행과 열로 데이터를 저장합니다.
데이터 검색	- 순차적인 파일 접근을 통해 데이터를 검색합니다. 파일 이름이나 위치를 기반으로 검색합니다. - 물리적 접근만 가능	- SQL 또는 기타 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 검색합니다. 인덱스를 활용하여 효율적인 데이터 검색을 수행할 수 있습니다. - 물리적 접근과 논리적인 접근 모두 가능
데이터 무결성	- 제한된 데이터 무결성 메커니즘을 제공합니다.	- ACID 속성(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)을 통해 데이터 무결성을 제공합니다.
데이터 독립성	- 데이터 간의 독립성이 낮습니다. 파일 간의 관계를 설정할 수 없어 데이터 간의 의존성이 높습니다.	데이터 간의 독립성이 높습니다. 테이블 간의 관계를 설정하여 데이터 간의 의존성을 낮출 수 있습니다.
데이터 일관성	파일 간의 일관성을 유지하기 어렵습니다. 여러 파일에서 동일한 데이터를 중복 저장할 수 있어 일관성을 유지하기 어렵습니다.	ACID 속성(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)을 통해 데이터 일관성을 보장합니다. 트랜잭션(Transaction)을 사용하여 데이터 조작을 원자적으로 처리합니다.
동시성 제어	- 제한된 동시성 제어 기능을 가집니다.	- 동시 데이터 액세스를 처리하기 위해 동시에 접속했을 떄 사용자를 구분하고, 우선순위를 부여 해서 작업을 수행하도록 할 수 있음
데이터 관계	- 데이터 간의 기본적인 관계가 없습니다.	- 키를 통해 테이블 간의 관계를 설정할 수 있습니다.
데이터 보안	- 기본적인 파일 수준의 보안 메커니즘을 제공합니다.	- 사용자 인증, 접근 제어, 암호화와 같은 고급 보안 기능을 제공합니다.
데이터 중복	- 데이터 중복이 발생할 수 있습니다. 여러 파일에 동일한 데이터가 중복 저장될 수 있습니다.	- 데이터 중복을 줄이기 위해 정규화(Normalization)를 통해 데이터를 구조화하고 관계를 설정할 수 있습니다.
백업 및 복구	- 수동 백업 및 복구 프로세스를 제공합니다. 파일 단위로 백업 및 복구 작업을 수행합니다.	- 내장된 백업 및 복구 메커니즘을 제공합니다. 트랜잭션 로그를 활용하여 데이터베이스의 백업 및 복구를 수행합니다
인덱싱	- 사용자 정의의 인뎅싱을 지원합니다.	- 효율적인 데이터 검색을 위해 인덱싱을 지원합니다.
데이터 쿼리	- N/A	- SQL 또는 기타 쿼리 언어를 사용한 복잡한 쿼리를 지원합니다.
확장성	- 파일 기반 구조로 인해 제한된 확장성을 가집니다.	- 대용량 데이터 세트와 동시 액세스를 지원하는 높은 확장성을 가집니다.