Database

Database 기초 이해 및 설치

• 데이터를 저장 및 보존하는 시스템
• Application에서는 데이터가 메모리 상에서 존재한다. 그리고 메모리에 존재하는 데이터는 보존되지 않는다. 해당 애플리케이션이 종료하면 메모리에 있던 데이터들은 다시 읽어 들일 수 없다.
• 그러므로 데이터를 장기간동안 저장 및 보존하기 위해 database를 사용한다.
• 일반적으로 database에는 크게 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 NoSQL로 불리는 비관계형(Non-relational) database가 있다.

관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational DataBase Management System)

• 관계형 데이터 모델에 기초를 둔 데이터베이스 시스템을 말한다.
• 관계형 데이터란 데이터를 서로 상호관련성을 가진 형태로 표현한 데이터를 말한다.
  • 모든 데이터들은 2차원 테이블(table)들로 표현된다.
  • 각각의 테이블은 컬럼(column)과 row(로우)로 구성된다.
    • 컬럼은 테이블의 각 항목을 말한다. (행)
    • 로우는 각 항목들의 실제 값들을 이야기 한다. (열)
  • 각 로우는 고유 키(Primary Key)가 있다. 주로 Primary Key를 통해서 해당 로우를 찾는다.
• 각각의 테이블들은 서로 상호관련성을 가지고 서로 연결될 수 있다.
  • 테이블끼리의 연결에는 크게 3가지 종류가 있다. (one to one, one to many many to many)
• 대표적인 관계형 데이터베이스에는 MySQL과 PostgreSQL이 있다.

One To One

• 테이블 A의 로우와 테이블 B의 로우가 정확히 일대일 매칭이 되는 관계를 말한다.
  

One To Many

• 테이블 A의 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계를 말한다.
  

Many To Many

• 테이블 A의 여러 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계를 말한다.
  
  책은 여러 작가에 의해 쓰일 수 있고, 작가들은 여러 책을 쓸 수 있다.

테이블과 테이블 연결

• Foreign Key(외부키)를 이용하여 주로 연결
• one to one 예에서 user_profiles 테이블의 user_id 컬럼은 users 테이블에 걸려있는 외부키라고 지정한다.
• 데이터베이스에게 user_id의 값은 users 테이블의 id 값이며, 그러므로 users테이블의 id컬럼에 존재하는 값만 생성될 수 있다.
  • users테이블에 없는 id값이 users_id에 지정되면 에러가 난다.

테이블들을 연결하는 이유

의문점 : 왜 하나의 테이블에 모든 정보를 저장하지 않고, 여러 테이블에 나누어서 저장할까?

• 하나의 테이블에 모든 정보를 다 넣으면 동일한 정보들이 불필요하게 중복되어 저장한다.
  • 더 많은 디스크를 사용하게 되고, 잘못된 데이터가 저장될 가능성이 높아진다.
• 여러 테이블에 나누어서 저장한 후 필요한 테이블 끼리 연결시키면 위의 문제가 사라진다.
  • 중복된 데이터를 저장하지 않음으로 디스크를 더 효율적으로 사용한다.
  • 서로 같은 데이터이더라도, 부분적으로 다른 데이터가 생기는 문제점이 사라진다.
  • 이것을 정규화(normalization)라고 한다.

ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) - 원자성, 일관성, 고립성, 지속성

원자성(Atomicity)

• 트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장하는 능력이다.
• 예를 들어, 자금 이체는 성공할 수도 실패할 수도 있지만 보내는 쪽에서 돈을 빼오는 작업만 성공하고 받는 쪽에 돈을 넣는 작업을 실패해서는 안된다. 원자성은 이처럼 중간 단계까지 실행되고 실패하는 일이 없게 해준다.

일관성(Consistency)

• 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 말한다.
• 무결성 제약이 모든 계좌는 잔고가 있어야 한다면, 이를 위반하는 트랜잭션은 중단된다.

고립성(Isolation)

• 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것을 말한다.
• 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, 이 특성은 가장 유연성 있는 제약 조건이다.

지속성(Durability)

• 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함을 말한다.
• 시스템 문제, DB 일관성 체크 등을 하더라도 유지되어야 한다.
• 전형적으로 모든 트랜잭션은 로그로 남고, 시스템 장애 발생 전 상태로 되돌릴 수 있다.
• 트랜잭션은 로그에 모든 것이 저장된 후에만 commit상태로 간주될 수 있다.

트랜잭션(Transaction)

• ACID를 제공함으로 일련의 작업들을 한번에 하나의 unit으로 실행하는 기능을 제공한다.
• 일련의 작업들이 마치 하나의 작업처럼 취급되어서 모두 다 성공하거나, 실패하는 것을 말한다.
• Commit & Rollback

NoSQL 데이터베이스

• 비관계형 타입의 데이터를 저장할 때 주로 사용되는 데이터베이스 시스템
• 관계형 데이터베이스와 다르게 비관계형이기 때문에 데이터들을 저장하기 전에 정의할 필요가 없다.
  • 관계형 데이터베이스는 데이터들을 저장하기 전에 어디에 어떻게 저장할것인지 정의해야 한다.
    • 테이블 이름, 테이블과 다른 테이블의 관계, 각 컬럼의 타입
• MongoDB, Redis, Cassandra 등이 가장 대표적인 NoSQL 데이터베이스다.

SQL(RDBMS)과 NoSQL의 장단점

SQL

• 장점
  • 데이터를 더 효율적이고 체계적으로 저장, 관리할 수 있다.
  • 미리 저장하는 데이터들의 구조(테이블 스키마)를 정의해서 데이터의 완전성이 보장된다.
  • Transaction(트랜잭션)
  • 정형화된 데이터들 그리고 데이터의 완전성이 중요한 데이터들을 저장하는데 유리하다.
    • ex) 전자상거래 정보, 은행 계좌 정보, 거래 정보 등
• 단점
  • 테이블을 미리 정의하므로, 테이블 구조 변화 등에 덜 유연하다.
  • 확장성이 쉽지 않다.
    • 테이블 구조가 미리 정의되어 있기 때문에, 단순히 서버를 늘리는 것만으로 확장하기 쉽지않고, 서버의 성능 자체도 높여야 한다(Scale up).
    • 서버를 늘려서 분산 저장하는 것도 쉽지 않다.

NoSQL

• 장점
  • 데이터 구조를 미리 정의하지 않아도 되므로, 저장하는 데이터의 구조 변화에 유연하다.
  • 확장하기가 비교적 쉽다. => 서버 수를 늘리면 된다. (Scale out)
  • 확장하기 쉽고 데이터의 구조가 유연해서, 방대한 양의 데이터를 저장하는데 유리하다.
  • 주로 비정형화된 데이터, 완전성이 상대적으로 덜 유리한 데이터를 저장하는데 유리하다.
    • ex) 로그 데이터
• 단점
  • 데이터의 완전성이 덜 보장된다.
  • 트랜잭션이 안되거나 비교적 불안정하다.