Database?

Database

데이터를 저장, 보존 및 연산하는 시스템이다. Database와 반대되는 개념은 메모리이다. 메모리는 휘발성이며, 컴퓨터를 종료하면 저장해둔 데이터가 없어진다. 하지만 속도가 매우 빠르다는 장점이 있다.

주로 Databse에 데이터를 장기적으로 저장해두었다가 메모리로 읽어들여서 가공을 진행한다. File에 저장해도 될텐데 왜 굳이 DB를 사용하는걸까? 그 이유는 DB를 이용할때 data 접근 및 가공이 훨씬 편리하기 때문이다.

일반적으로 database에는 크게 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 "NoSQL"로 명칭되는 비관계형(Non-relational) database가 있다.

관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational DataBase Management System)

데이터를 서로 상호관련성을 가진 형태로 표현한 관계형 데이터 모델에 기초를 둔 데이터베이스 시스템을 말한다.

모든 데이터들은 2차원 테이블(table)들로 표현 된다. 각각의 테이블은 컬럼(column)과 row(로우)로 구성되며 Column은 테이블의 각 항목, Row는 각 항목의 실제 값들이다.

각 Row에는 고유 키(Primary Key)가 있다. 주로 이 primary key를 통해서 해당 Row를 찾거나 인용(reference)하게 된다.

Relationships

각각의 테이블들은 서로 상호관련성을 가지고 서로 연결될 수 있다. 테이블끼리의 연결에는 크게 3가지 종류가 있다.

• One to One
  • 
  • 테이블 A의 로우와 테이블 B의 로우가 정확히 일대일 매칭이 되는 관계
  • 유저 한명당 프로필이 한개만 가능하고, 한 프로필에 대응되는 유저도 한명 뿐이다.
• One to Many
  • 
  • 테이블 A의 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계
  • 한 customer는 여러개의 주문을 생성할 수 있지만 주문 한개당 대응되는 customer는 한명 뿐이다.
• Many to Many
  • 
  • 
  • 테이블 A의 여러 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계
  • 책은 여러 작가(공동제작)에 의해 쓰일 수 있고 작가들은 여러 책을 쓸 수 있다.

대표적인 관계형 데이터베이스에는 MySQL과 PostgreSQL(줄여서 Postgres)가 있다.

어떻게 테이블과 테이블을 연결하는가?

Foreign key(외부키)라는 개념을 사용해서 주로 연결한다. 앞서 본 one to one 예를 다시 살펴보자.

user_profiles 테이블의 user_id 컬럼은 users 테이블에 걸려있는 외부 키(Foreign Key)라고 지정한다. user_id의 값은 users table의 id 값이므로 id 컬럼에 존재하는 값만 들어가야 한다.

Foreign key를 지정해주면 user_profile table에서 users table을 참조할 수 있게 된다. 만약 user_profile에서 해당 user의 name이 궁금하다면 foreign key(user_id)를 참조하여 해당 user를 찾고(같은 id값을 가진 user를 찾아간다.) name을 찾을 수 있는 것이다.

왜 테이블들을 연결하는가?

왜 정보를 여러 테이블에 나누어서 저장해야할까? 하나의 테이블에 모든 정보를 다 넣으면 동일한 정보들이 불필요하게 중복되어 저장되기 때문이다. 더 많은 디스크를 사용하게 되고 잘못된 데이터가 저장 될 가능성이 높아진다.

이 문제를 해결하기 위해 여러 테이블에 나누어서 저장한후 필요한 테이블 끼리 연결시킨다. 중복된 데이터를 저장하지 않음으로 디스크를 더 효율적으로 쓰고, 또한 서로 같은 데이터이지만 부분적으로 틀린 데이터가 생기는 문제가 없어진다. 이것을 normalization(정규화)이라고 한다.

트랜잭션(Transaction)

작업 수행의 논리적 단위, 일련의 작업들을 한번에 하나의 unit으로 실행하여 중간에 실패하면 처음의 상태로 다시 돌아가는 rollbock을 수행하고, 오류없이 마치면 commit을 해서 변경사항을 반영한다. 즉, 모두 다 성공하거나 아니면 모두 다 실패하는 두가지의 경우로 나뉜다.

트랜잭션의 4가지 특징 - ACID

• 원자성(Atomicity)은 트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장하는 능력이다. 예를 들어, 자금 이체는 성공할 수도 실패할 수도 있지만 보내는 쪽에서 돈을 빼 오는 작업만 성공하고 받는 쪽에 돈을 넣는 작업을 실패해서는 안된다. 원자성은 이와 같이 중간 단계까지 실행되고 실패하는 일이 없도록 하는 것이다.
• 일관성(Consistency)은 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 의미한다. 무결성 제약이 모든 계좌는 잔고가 있어야 한다면 이를 위반하는 트랜잭션은 중단된다.
• 고립성(Isolation)은 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것을 의미한다. 이것은 트랜잭션 밖에 있는 어떤 연산도 중간 단계의 데이터를 볼 수 없음을 의미한다. 은행 관리자는 이체 작업을 하는 도중에 쿼리를 실행하더라도 특정 계좌간 이체하는 양 쪽을 볼 수 없다. 공식적으로 고립성은 트랜잭션 실행내역은 연속적이어야 함을 의미한다. 성능관련 이유로 인해 이 특성은 가장 유연성 있는 제약 조건이다. 자세한 내용은 관련 문서를 참조해야 한다.
• 지속성(Durability)은 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함을 의미한다. 시스템 문제, DB 일관성 체크 등을 하더라도 유지되어야 함을 의미한다. 전형적으로 모든 트랜잭션은 로그로 남고 시스템 장애 발생 전 상태로 되돌릴 수 있다. 트랜잭션은 로그에 모든 것이 저장된 후에만 commit 상태로 간주될 수 있다.

NoSQL 데이터베이스

비관계형 타입의 데이터를 저장할때 주로 사용되는 데이터베이스 시스템이다. 관계형 데이터베이스는 데이터들을 저장하기 전에 어디에 어떻게 저장할것인지를 정의 해야한다. 테이블 이름, 테이블과 다른 테이블의 관계, 각 컬럼의 타입 등등 테이블을 정의해야한다. 하지만 비관계형 타입의 데이터는 관계형 데이터와는 달리 저장하기 전에 정의 할 필요가 없다.

MongoDB, Redis, Cassandra 등이 가장 대표적인 NoSQL 데이터 베이스이다.

SQL(RDBMS) VS NoSQL

SQL

• 장점
  • 데이터를 더 효율적으로 그리고 체계적으로 저장할 수 있고 관리 할 수 있다.
  • 미리 저장하는 데이터들의 구조(테이블 스키마)를 정의 함으로 데이터의 완전성이 보장된다.
  • 트랜잭션(transaction)
• 단점
  • 테이블을 미리 정의해야 함으로 테이블 구조변화 등에 덜 유연하다.
  • 확장성이 쉽지 않다.
  • 역시 테이블 구조가 미리 정의 되어 있다보니 단순히 서버를 늘리는것 만으로 확장하기가 쉽지 않고 서버의 성능 자체도 높여야 한다.
  • 서버를 늘려서 분산 저장 하는것도 쉽지 않다. Scale up(서버의 성능을 높이는것)으로 확장성을 높일 수 있다.
  • 정형화된 데이터들 그리고 데이터의 완전성이 중요한 데이터들을 저장하는데 유리하다.
  • 예) 전자상거래 정보, 은행 계좌 정보, 거래 정보 등등

NoSQL

• 장점
  • 테이터 구조를 미리 정의하지 않아도 되기 때문에 저장하는 데이터의 구조 변화에 유연하다.
  • 확장하기가 비교적 쉽다. 그냥 서버 수를 늘리면 됨(scale out)
  • 확장하기가 쉽고 테이터의 구조도 유연하다보니 방대한 양의 데이터를 저장하는데 유리하다.
• 단점
  • 데이터의 완전성이 덜 보장된다.
  • 트랜잭션이 안되거나 비교적 불안정하다.
  • 주로 비정형화 데이터 그리고 완전성이 상대적으로 덜 유리한 데이터를 저장하는데 유리하다.
  • 예) 로그 데이타

[참조]
https://stackoverflow.com/c/wecode/questions/145
http://sindhusps.blogspot.com/2018/04/rdbms.html
https://www.studytonight.com/dbms/database-key.php\
https://en.wikipedia.org/wiki/Many-to-many_(data_model)