왜 데이터베이스인가?

우리는 실세계에서 은행, 항공사, 대학, 도서관, 판매, 신용 카드 등을 이용하면서 항상 수많은 데이터를 다룬다. 데이터베이스는 모든 응용 소프트웨어를 건설하는 데 필수적이다.

데이터베이스의 역사

• 1960년대
  File Systems : OS가 관리

• 1960년대 후반~1970년대 : DBMS 등장
  Hierarchical model: IMS(IBM), tree, 계층형, 1:M 관계
  Network model: IDS(Bachman(GE)), graph, M:N 관계
  Relational model: Codd (IBM, Turing Award), table(행/열)
  -> 사용자 입장에서 프로그램 사용하기 쉬움

• 1980년대:
  상업용 relational DBMS, SQL이 표준 DBMS 언어가 됨
  Object-Oriented DB, Object-Relational DB 등장

• 1990 - 2000년대:
  의사결정, Data Warehouse, and Data Mining, XML 등에 활용

• 최근:
  NoSQL: 빅데이터

Database

Data

• 정형 Structured
• 반정형 Semi-structured (Web data: HTML, XML 등 tree 구조)
• 비정형 Unstructured (image, audio, text, sensor data)

Database

• 의미적으로 관련 있는 데이터의 집합
• 대용량
• 디스크에 상주 : 메인 메모리는 휘발되고 용량 작고 secondary storage는 너무 느림
• 상시 운영: Retrieve, Insert, Delete, Update
• 다중 사용자에 의해 공유

DBMS(Database Management System)

Database Management System (DBMS)
: 데이터베이스를 저장하고 관리하는 소프트웨어 패키지
ex) Oracle, MySQL (Oracle), DB2 (IBM), SQL Server (MS), Sybase (SAP)

Database System : Database + DBMS

DBMS 이전: 파일시스템

• OS가 관리
• 전형적인 일반 파일들만 다룰 수 있었음
• 파일에 들어가는 레코드는 단순한 구조에 고정된 수의 필드만을 가짐
• 응용 프로그램에 파일 구조들이 내장됨
• 데이터를 검색하고 업데이트하기 위한 질의어가 없음
• 데이터를 관리하고 제어하는 특별한 프로그램이 없음

파일 시스템의 문제점

1. 데이터 추상화 어려움
   : 사용자들은 그들의 응용 프로그램에 데이터베이스의 물리 구조를 명시해야 함

2. 데이터/프로그램 의존성 문제
   : 사용자 응용 프로그램은 디스크에 저장된 데이터베이스의 물리적 구조에 의존적임

3. 데이터 중복 문제
   : 저장 공간 낭비, 데이터 불일치

4. 데이터 무결성 어려움
   무결성 제약(결함이 없도록 해 주는 제약 조건)을 따르고 확인해야 함

• Student IDs must be distinct.
• Bank account balance > $100.
• Every student takes 3 ~ 6 courses per semester.
  

5. 동시 접근 어려움
   동시에 데이터베이스에 접근하는 많은 사용자들을 허용해야 할 필요
   통제되지 않는 접근은 불일치로 이끌 수 있음
   동시성 제어 필수
   
6. 데이터 회복 어려움
   시스템 실패는 데이터베이스에 불일치를 남길 수 있으므로 정확한 상태로 회복해야 함
   
7. 질의 처리 어려움
   빠른 질의 처리를 위한 질의 최적화 필요
   통제되지 않은 질의 처리는 심가하게 느린 반응 시간을 이끌 수 있음
   
8. 데이터 보안 어려움
   민감한 데이터에 접근하는 어떤 사용자들을 막을 필요
   검색과 업데이트에 대한 접근 권한을 분류할 필요

DBMS가 제공하는 것

• 데이터 추상화 (Insulation of program and data)
• secondary storage에서 데이터베이스 생성하고 관리
• 데이터베이스 검색/업데이트를 위한 질의어
• 다양한 사용자들 사이에 데이터 공유
• 거래 제어: 동시 처리
• 권한 없는 데이터로의 접근 제한
• 시스템 실패로부터 회복
• 효율적 질의 처리를 위한 질의 최적화
• 다른 class의 사용자들에 다양한 인터페이스

데이터베이스 저장

• heap : random
• sequential : sorted
• indexing(b+ tree)
• hasing

용어

Database = Schema + Instance

Schema(Intension) : DB의 구조와 제약, DB 설계할 때 명시, 거의 안 바뀜
Instance(Extension) : DB의 내용, 동적으로 변함

DBMS Catalog(Metadata, Data dictionary) : DB에 대한 설명, DBMS와 DB구조에 대한 정보가 필요한 DB 사용자들에 의해 참조됨

데이터베이스 질의어 SQL

1. DDL(Data Definition Language) : schema, table, views 정의
   ex) CREATE, DROP, ALTER

2. DML(Data Manipulation Language) : Retrieve and modify database instances
   ex) SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE

ANSI : 3-Schema Architecture

ANSI:미국 표준
DBMS의 데이터는 3레벨의 schema로 설명

1. Physical Schema
   데이터베이스의 내부 저장 구조 설명(How data is stored physically?)

2. Conceptual schema
   사용자 그룹을 위한 데이터베이스의 개념 구조 설명(What is meaning of (whole) data?)

3. External schemas (= Views)
   특정 사용자의 필요에 따라 데이터베이스의 일부 설명(What is use of (partial) data?)
   

• 응용 프로그램과 물리적 데이터베이스를 분리
• 다중 사용자 view를 지원
• 높은 schema는 낮은 schema를 은폐
• 사용자의 요청과 데이터를 바꾸기 위해 schema level 간 맵핑 필요

데이터 독립성

• 논리적 독립성: external schema 안 바꾸고 conceptual schema 수정
• 물리적 독립성: conceptual schema 안 바꾸고 physical schema 수정

Class of Database Users

Database Administrator (DBA)
Database Designer
Application Programmer
Casual end user
Naïve end user