사용 목적에 따른 분류

1. Production Relational DB : 웹이나 어플리케이션 서비스에서 필요한 데이터를 저장하는 곳

• 서비스의 응답 속도는 DB에 의존하므로, 빠른 처리 속도를 중요시함
• OLTP (OnLine Transaction Processing)
• Star Schema
• 종류 : MySQL, PostgreSQL, ...

2. 데이터 웨어하우스 Relational DB : 서비스에서 얻은 데이터를 복사해와 한 곳에 저장하여, 회사 직원들이 해당 데이터로 분석, 모델 빌딩 등을 수행

• 회사 내부에서 사용하므로 속도보다는 큰 데이터 처리가 중요
• OLAP (OnLine Analytical Processing)
• 데이터 웨어하우스는 여러대의 컴퓨터를 클러스터함으로써 용량이 크므로 빠른 계산을 위해 Denormalized Schema를 사용

서비스 운영시에 데이터 순환 구조

1. 사이트 방문 트래픽과 외부 데이터(이메일, 마케팅 등)가 데이터 엔지니어에 의해 데이터 웨어하우스에 저장됨
2. 데이터 웨어하우스의 데이터를 가지고 데이터 분석가가 비즈니스 인사이트를 도출해냄
3. 데이터 과학자가 머신러닝을 통해 개인화등으로 제품 서비스를 개선한다.

DB 구조에 따른 분류

1. Relational DB : 데이터를 구조화된 테이블들의 집합으로 구성하여 저장
2. Non-relational DB (NoSQL) : 비구조화된 데이터(이미지, 텍스트 등)를 저장

• Production Relational DB를 보완하기 위해 사용
• Denormalized Schema
• 종류
  1. Key/Value Storage : Redis, Memcache
  2. Document Store : MongoDB
  3. Wide Column Storage : Cassandra, HBase, DynamoDB
  4. Search Engine : ElasticSearch