관계형 데이터베이스 - 1

랑아·2023년 3월 21일
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관계형 데이터베이스

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관계형 데이터베이스

SQL

하나의 언어인 Structured Query Language(SQL)은 데이터베이스 언어로, 주로 관계형 데이터베이스에서 사용한다. 예를 들어 MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL 등 다양한 데이터베이스에서 SQL 구문을 사용할 수 있다.

쿼리(Query)

쿼리는 '질의문'이라는 뜻을 가지고 있다. 예를 들면 검색을 할 때 입력하는 검색어가 일종의 쿼리이다. 검색을 할 떄, 기존에 존재하는 데이터를 검색어로 필어링한다. 따라서 쿼리는 저장되어 있는 데이터를 필터하기 위한 질의문으로도 볼 수 있다.

SQL이란 데이터베이스용 프로그래밍 언어이다. 데이터베이스에 쿼리르 보내 원하는 데이터를 가져오거나 삽입할 수 있다. 그리고 SQL은 데이터가 구조화된 테이블을 사용하는 데이터베이스에서 활용할 수 있다.

SQL을 사용할 수 있는 데이터베이스와 달리, 데이터의 구조가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 NoSQL이라고 한다. 관계형 데이터베이스와는 달리, 테이블을 사용하지 않고 데이터를 다른 형태로 저장한다. NoSQL의 대표적인 예시는 MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스이다.

이처럼 데이터베이스 세계에서 SQL은 데이터베이스 종류를 SQL이라는 언어 단위로 분류할 정도로 중요하며, SQL을 사용하기 위해서는 데이터의 구조가 고정되어 있어야 한다.

데이터베이스의 필요성

  • In-Memory
    • Javascript에서 변수를 만들어 저장하는 경우 프로그램이 종료될 때 해당 프로그램이 사용하던 데이터도 사라짐(변수 들에 저장한 데이터가 프로그램의 실행에 의존)
      • 특정 상황에서 데이터의 보호가 불가능하고 데이터를 원하는 시간에 받아올 수 없으며 데이터의 수명이 프로그램의 수명에 의존
  • File I/O
    • 파일을 읽는 방식으로 작동하는 형태
    • 엑셀 시트나 CSV 같은 파일의 형태는 In-Memory에 비해 데이터를 저장하는 방식으로 적절해 보이지만 한계가 존재
      • 데이터가 필요할 때마다 전체 파일을 읽어야 하며 파일 크기가 커질수록 비효율적
      • 파일이 손상되거나 여러 개의 파일을 동시에 다뤄야 하는 등 복잡하고 데이터량이 많아질수록 작업이 힘들어짊
  • 관계형 데이터베이스에서는 하나의 CSV 파일이나 엑셀 시트를 한 개의 테이블로 저장 가능
    • 한 번에 여러 개의 테이블을 가질 수 있기 때문에 SQL을 활용해 데이터를 불러오기 수월함

SQL Basics

SQL 기본 쿼리문

  • Select
  • Where
  • And, Or, Not
  • Order By
  • Insert Into
  • Null Values
  • Update
  • Delete
  • Count
  • Like
  • Wildcards
  • Aliases
  • Joins
    • Inner Join
    • Left Join
    • Right Join
  • Group By

데이버베이스 관련 용어

  • SQL Create DB
  • SQL Drop DB
  • SQL Create Table
  • SQL Drop Table
  • SQL After Table
  • SQL Not Null
  • SQL Unique
  • SQL Primary Key
  • SQL Foreign Key
  • SQL Default
  • SQL Auto Increment
  • SQL Dates

데이터베이스 관련 명령어

  • 데이터베이스 생성
CREATE DATABASE 데이터베이스_이름;
  • 데이터베이스 사용
USE 데이터베이스_이름;
  • 테이블 생성
    • USE를 이용해 데이터베이스 선택 후, 테이블 생성 가능
    • 테이블은 필드(표와 열)와 함께 만들어야 함
    • 아래는 필드 조건 예시와 user라는 테이블을 만드는 예제
필드 이름필드 타입그 외의 속성
id숫자Primary Key이면서 자동 증가되도록 설정
name문자열(최대 255개의 문자)
email문자열(최대 255개의 문자)
CREATE TABLE user (
	id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name varchar(255),
    email varchar(255)
);
  • 테이블 정보 확인
DESCRIBE user;
확인 시 다음과 같이 user 테이블의 정보 확인 가능
mysqp> describe user;
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int          | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name  | varchar(255) | YES  |     | NULL    |                |
| email | varchar(255) | YES  |     | NULL    |                |
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
3  rows in set (0.00 sec)

MySQL에서 자주 사용하는 명령어

  • SELECT : 데이터셋에 포함될 특성을 특정
SELECT 'hello world'    // 일반 문자열

SELECT 2                // 숫자

SELECT 15 + 2           // 간단한 연산
  • FROM : 테이블과 관련한 작업을 할 경우 반드시 입력해야 하며, FROM 뒤에는 결과를 도출해낼 데이터베이스 테이블을 명시
// 특정 특성을 테이블에서 사용하는 경우
SELECT 특성_1
FROM 테이블_이름

//몇 사기 특성을 테이블에서 사용하는 경우
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름

// 테이블의 모든 특성을 선택
// * 는 와일드카드(wildcard)로 전부 선택할 때 사용
SELECT *
FROM 테이블_이름
  • WHERE : 필터 역할을 하는 쿼리문으로 선택적으로 사용 가능
// 특정 값과 동일한 데이터 찾기
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 = "특정 값"

// 특정 값을 제외한 값을 찾기
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 <> "특정 값"

// 특정 값보다 크거나 작은 데이터를 필터하기
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 > "특정 값"

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 >= "특정 값"

// 문자열에서 특정 값과 비슷한 값을 필터하기
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 LIKE "%특정 문자열%"

// 리스트의 값들과 일치하는 데이터를 필터하기
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 IN ("특정값_1", "특정값_2")

// 값이 없는 경우인 'NULL'을 찾기
SELECT *
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 IS NULL

// 값이 없는 경우를 제외한 것을 찾기
SELECT *
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 IS NOT NULL
  • ORDER BY : 돌려 받는 데이터 결과를 어떤 기준으로 정렬하여 출력할 지 결정(선택적 사용)
// 오름차순(기본 정렬)
SELECT *
FROM 테이블_이름
ORDER BY 특성_1

// 내림차순
SELECT *
FROM 테이블_이름
ORDER BY 특성_1 DESC
  • LIMIT : 결과를 출력할 데이터의 갯수를 정하는 쿼리문(선택적 사용, 가장 마지막에 추가)
SELECT *
FROM 테이블_이름
LIMIT 200
  • DISTINCT : 유니크한 값을 받고 싶은 때 사용하는 쿼리문
// 특성_1을 기준으로 유니크한 값들만 선택하는 경우
SELECT DISTINCT 특성_1
FROM 테이블_이름

// 특성_1, 특성_2, 특성_3의 유니크한 '조합'값들을 선택하는 경우
SELECT
  DISTINCT
    특성_1
    ,특성_2
    ,특성_3
FROM 테이블_이름
  • INNER JOIN : 둘 이상의 테이블을 서로 공통된 부분을 기준으로 연결
SELECT *
FROM 테이블_1
JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B
  • OUTER JOIN : 둘 이상의 테이블의 전체적인 부분을 연결
    • LEFT OUTER JOIN : 왼쪽 테이블의 모든 값이 출력
    • RIGHT OUTER JOIN : 오른쪽 테이블의 모든 값이 출력
// LEFT OUTER JOIN
SELECT *
FROM 테이블_1
LEFT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

// RIGHT OUTER JOIN
SELECT *
FROM 테이블_1
RIGHT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

ACID

ACID는 데이터베이스 내에서 일어나는 하나의 트랜잭션(Transaction)의 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질이다.

트랜잭션

데이터베이스 트랜잭션은 ACID라는 특성을 가지고 있다.

  • 여러 개의 작업을 하나로 묶은 실행 유닛
  • 각 트랜잭션은 하나의 특정 작업으로 시작해 묶여 있는 모든 작업을 완료해야 정상적으로 종료
  • 여러 작업 중 단 하나의 작성이라도 실패하면, 트랜잭션에 속한 모든 작업을 실패한 것으로 판단

ACID

  • Atomicity(원자성)
    • 하나의 트랜잭션에 속해있는 모든 작업이 전부 성공하거나 전부 실패하도록 보장하는 성질
  • Consistency(일관성)
    • 데이터베이스의 상태가 일관되어야 한다는 성질
    • 트랜잭션이 일어난 이후의 데이터베이스는 데이터베이스의 제약이나 규칙을 만족해야 함
  • Isolation(격리성, 고립성)
    • 모든 트랜잭션은 다른 트랜잭션으로부터 독립되어야 함
  • Durability(지속성)
    • 하나의 트랜잭션이 성공적으로 수행되면 해당 트랜잭션에 대한 로그가 남아야 함
    • 만약 런타임 오류나 시스템 오류가 발생하더라고 해당 기록은 영구적이어야 함

SQL vs NoSQL

SQL(구조화 쿼리 언어) vs NoSQL(비구조화 쿼리 언어)

  • 관계형 데이터베이스
    • SQL을 기반으로 데이터를 다룸
    • 대표적으로 MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL, MariaDB가 있음
    • 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하고 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입 가능
    • 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있음

  • 비관계형 데이터베이스
    • NoSQL을 기반으로 데이터를 다룸
      • Key-Value 타입 : 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장
        • Key는 속성 이름, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미
      • 문서형(Document) 데이터베이스 : 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스
        • 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장
        • 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지며 컬렉션이란 그룹으로 묶어서 관리
      • Wide-Column 데이터베이스 : 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스
        • 각 열에 Key-Value 형식으로 데이터가 저장되고 컬럼 패밀리(column families)라는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리 가능
        • 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어 유연성이 높기 때문에 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용
      • 그래프(Graph) 데이터베이스 : 자료 구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스
        • 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장
        • 각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현
    • 대표적으로 MongoDB, Casandra가 있음
    • 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스
    • 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어롬(schema on read)

SQL 기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점

  • 데이터 저장(Storage)
    • SQL 기반 데이터베이스
      • SQL을 이용해 데이터를 테이블에 저장하며 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 저장해야 함
    • NoSQL 데이터베이스
      • key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장

  • 스키마(schema)
    • SQL 기반 데이터베이스
      • SQL을 사용하려면 고정된 형식의 스키마가 필요함(처리하려는 데이터 속성별로 컬럼에 대한 정보를 정해두어야 함)
      • 스키마는 수정 가능하지만 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인으로 전환할 필요가 있음
    • NoSQL 데이터베이스
      • 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있음
      • 개별 속성에 대해 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 됨

  • 쿼리(Querying)
    • SQL 기반 데이터베이스
      • 정보를 요청할 때 SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용
    • NoSQL 데이터베이스
      • 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 맞춤
      • 구조화되지 않은 쿼리 언어로 데이터 요청이 가능하며 UnQL(UnStructured Query Language)라고도 부름

  • 확장성(Scalability)
    • SQL 기반 데이터베이스
      • 일반적으로 수직적으로 확장하며 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장
      • 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하여 비용이 높음
    • NoSQL 데이터베이스
      • 수평적으로 확장
      • 서버 증설 또는 클라우드 서비스를 이용하는 확장
      • 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있고 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴함

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

  1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야하는 경우
    • 전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발
  2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
    • 소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

  1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
    • 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우
  2. 클라우트 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
    • 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요한 경우
  3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우
    • 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리함
    • 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야하는 경우에 해당
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