Database에 대한 개괄적인 내용으로 DB, DBMS, RDBMS, ACID 등에 대한 내용을 포함합니다. 😊

데이터베이스란 무엇인가 💾

데이터(Data)는 무엇인가. CS에서 데이터란 컴퓨터가 처리할 수 있는 문자, 소리, 그림 등의 형태로 된 자료를 의미한다. 컴퓨터 안 기록이라는 의미다. 그러한 데이터가 일반적으로 정리된 데이터의 집합을 데이터베이스(Database)라고 정의한다.

그렇다면 데이터베이스가 웹에서 어떠한 과정으로 요청되고 전달되는지 알아보자.

크게 클라이언트와 서버, 데이터베이스로 구분지었을 때, 클라이언트에서 서버에 필요한 데이터를 요청한다. 그렇다면 서버는 요청한 정보를 가공하고 전달해야하기 때문에, 데이터베이스로 부터 정보를 요청하고 그에 따른 응답을 받는 과정이 진행된다. 이 과정에서 DBMS(Database Management System)가 개입하여 그 역할을 수행한다.

DBMS는 말 그대로 데이터베이스를 관리하는 시스템으로 서버에서 데이터베이스에 요청할 때 이를 제어하고 관리하는 역할을 수행하는 시스템이다. 한 마디로, 저장된 데이터를 가져오는 실질적 주체인 것이다.

그렇다면 기록을 저장하기 위해 DB/DBSM을 사용하는 이유는 무엇일까? 🧐

DB의 경우 데이터 보존과 체계적 관리의 측면이 있다.

우선 데이터 보존의 경우 장기간 보관해야하는 목적의 데이터의 경우 휘발성 데이터 저장 방식은 비효율적인 결과를 불러온다. 그렇기에 장기간 데이터 보관을 하려면 이러한 데이터베이스 형태로 보관함이 용이하다는 장점이 있다.

체계적 관리의 경우 논리적으로 연관성 있는 데이터를 분산된 상태가 아닌 정리가 된 상태로 제어하고 관리하기 때문에, 데이터 요청에 의해 이를 가져올 때도 효율적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다.

DBMS는 생산성, 기능성, 신뢰성 등을 사용의 근거로 말할 수 있다.

생산성 부분에서 설명하자면 데이터 요청의 목적은 크게 네 가지로 구분되는데 이것을 CRUD(Create, Read, Update, Delete)라고 한다. 이러한 데이터의 관리 및 연산 기능을 DBMS가 제공하기 때문에 유용하다고 할 수 있다.

기능성 측면에서는 단순히 하나의 데이터베이스 만을 일방향으로 활용하는 것만이 아니라 다양한 방식으로 원활환 관리를 진행할 수 있다(복수의 유저 요청 대응 가능 등)는 점이 그 이유가 된다.

마지막으로, 신뢰성 부분에서 한 곳에 집중되는 데이터를 분리하여 관리할 수 있어, 부하가 분산되고 데이터를 주기적으로 백업하여 결과적으로 안전한 데이터 관리가 가능하다는 점이 있다.

근데 데이터베이스 꼭 알아야 해요? 😟

프론트엔드가 굳이 데이터베이스에 대해 알아야 하냐고 생각이 들 수 있지만, 그렇게 생각하면 큰 오산이다. 어쨌든 프론트엔드 단에서 하는 업무는 결과적으로 백엔드에서 넘어온 데이터를 활용하여 완성할 수 있는 부분이고 그러기 위해선 넘어오는 데이터가 어떤 형식인지, 어떠한 방식으로 넘어오는지 등에 대한 내용은 이해를 돕기 위해 충분히 필요한 내용이다.

또한 개발은 혼자나 한쪽의 영역에서만 진행하는 것이 아니라, 서로 다른 부분들이 토론과 합의에 의해 이루어지는 것이기 때문에, 이에 대한 부분을 무시하고 "아 나는 그거 달라고 했는데, 왜 말을 못 알아먹지?" 라는 마인드를 접어두기 위해선 자료 구조나 데이터베이스에 대한 이해는 필수 불가결한 부분일 것이다.

그러니 앞으로 진행될 프로젝트의 과정에서 서로의 잘잘못 따지다가 뼈만 남은 웹 페이지를 남기기 싫다면 데이터베이스에 대해 간단히라도 머릿 속에 새기고 가자.

(그리고 이거 배우면 나름 재밌기도 한데...😅)

RDBMS(Relational DataBase Management System) 🖇️

DBMS는 배워서 알겠는데, RDBMS는 무엇일까? RDBMS를 해석하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템이라는 의미를 갖는다. 그렇다면 관계형 데이터베이스에 대해 우선적으로 알아보자.

관계형 데이터베이스(RDB)란 관계형 데이터 모델에 기초를 둔 데이터베이스이다. 이 말이 무슨 말이냐면, 데이터를 관리하는 방식에 있어 데이터 간의 관계를 중심으로 이를 진행한다는 뜻이다. 다음 그림를 보면 이를 더 쉽게 이해할 수 있다.

위 그림은 관계형 데이터베이스가 어떠한 구조를 갖고 있는지 보여준다. 같은 분류로 묶이 여러가지 데이터베이스가 서로 간의 관계에 따라 연결되어 있다.

RDBMS에서 데이터베이스는 행(Row)과 열(Column)로 구성되어 있는 엑셀의 형식과 유사한 형태를 가진다. 이러한 표 형식의 2차원 데이터가 테이블(Table)에 해당하고 이러한 테이블들이 위와 같이 관계를 이루고 있는 것이 관계형 데이터베이스인 것이다. 그리고 이러한 관계형 데이터베이스를 관리하는 것이 RDBMS다. 대표적인 RDBMS로 Oracle, MySQL, PostgreSQL 등이 이에 해당한다.

💡 NoSQL(Not Only SQL)

엑셀이 장기간 동안 사무실을 지배했지만, 더이상 RDBMS로는 처리할 수 없을 만큼 복잡하고 방대한 데이터들이 생겨나기 시작했다.

그러한 연유로 NoSQL에 대한 중요성이 강조되었다. NoSQL이란 "Not Only SQL"의 약자로 관계형 데이터베이스와는 다르게 데이터나 테이블 간의 관계를 정의하지 않는다. 그렇기 때문에, 자유롭게 데이터를 저장할 수 있다는 장점이 있다.

그리고 key , Value 값으로만 나타내며 굳이 스키마 규격에 맞춰서 데이터를 다루지 않아도 된다는 장점 때문에 대용량 데이터의 관리에 유리하다.

하지만 RDBMS가 좀 더 정형화 된 데이터라는 점에서 아직까지 확실한 장점이 있기에, 각각의 필요 분야에서 적절히 사용 됨을 인지하자.

💡 Primary key

2차원 배열은 행과 열을 가지는데 주로 각 행의 첫 번째 요소는 해당 열의 인덱스가 배정되어 있는 것을 확인할 수 있다. 이를 Primary key 라고 하며 관계형 데이터베이스에서 데이터의 식별자로 이용하는 용도로 주로 쓰인다.

테이블 간의 관계 🔗

앞에서 말했듯이 관계형 데이터베이스는 각 테이블이 상호 연관성을 가지며, 이는 완전한 독립이 존재하지 못한다는 것이다. 그리고 그러한 관계는 테이블 간의 관계가 어떻게 되어 있는가에 따라서도 구분이 되는데, 이는 크게 1:1(One to One), 1:M(One to Many), M:M(Many to Many)로 구분된다.

우선 1:1은 각각의 테이블에 있는 데이터가 하나당 하나의 데이터만 연결되어 있는 것이다. 이에 대한 예시로 사람과 주민등록번호라는 각각의 테이블이 존재할 때가 있다.

각각의 사람의 이름이 적혀있는 테이블과 그 사람들의 주민등록번호가 저장되어 있는 테이블이 존재할 때, 각각의 사람들은 하나의 주민등록번호 만을 가질테고, 반대로도 각각의 주민등록번호는 한 사람의 주민등록번호 밖애 될 수 없다. 이렇게 각각의 데이터의 관계가 1:1로 이루어진 관계를 1:1 관계라고 한다.

다음으로 1:M은 하나의 데이터가 다른 테이블에 여러 데이터와 관련되어 있는 형태의 관계이다. 이에 대한 예시로 사람과 그 사람들의 가족의 이름들이 포함된 테이블의 관계를 예시로 들 수 있다.

역시나 하나의 테이블에는 사람들의 이름이 저장되어 있고, 다른 테이블에는 그 사람의 가족의 이름들이 포함된 명단이 있다. 한 사람은 여러 명의 가족의 이름과 대응이 될 수 있지만, 해당 가족들은 한 사람과 연관되어 있는 형태의 관계를 확인할 수 있다. 이러한 관계를 1:M 관계라고 정의할 수 있다.

마지막으로 M:M 관계는 다수의 데이터와 다수의 데이터가 복수 대 복수로 연결될 수 있는 관계를 말한다. M:M 관계는 한 사람과 그 사람이 입은 옷들을 저장한 테이블 간의 관계로 설명할 수 있다.

이 경우 한 사람당 머리부터 발끝까지 다양한 옷을 입었을테고, 그 옷들은 각각의 브랜드가 있을 것이다. 하지만, 다른 사람이라도 같은 옷을 입었을 경우가 존재하고 이렇게 되면 한 사람이 여러가지 옷을 입고 있지만, 하나의 옷이라도 여러 사람들이 공통적으로 입고 있을 수 있는 것이다. 이러한 관계를 M:M 관계라고 정의한다.

트랜잭션(Transaction) 🧰

트랜잭션(Transaction)이란 괸계형 데이터베이스가 제공하는 기능 중 하나로, 데이터베이스 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 모두 수행되어야 하는 일련의 연산들을 의미한다.

트랜잭션은 ACID를 보장하면서 앞에서 언급한 일련의 작업이 하나의 작업처럼 취급되는 것이라, 모두 성공(Commit) 아니면 모두 실패(Rollback)만이 있는 것을 의미한다.

그렇다면 이 ACID에 대해 간단히 알아보자.

원자성(Atomicity)

원자성이란 트랜잭션의 연산은 데이터베이스에 전부 반영되든지, 아니면 전혀 반영이 되지 않든지 해야 한다는 것이다.

트랜잭션 내 모든 명령은 반드시 수행되어야 하며 하나의 명령이라도 오류가 발생한다면 트랜잭션 전부가 취소 되고 원래대로 되돌아간다.

일관성(Consistency)

일관성이란 트랜잭션의 실행이 완료되었을 때, 데이터베이스의 상태가 일관성이 있어야 함을 의미한다. 시스템의 고정 요소는 트랜잭션 전후와 관계 없이 상태가 같아야 한다.

독립성(Isolation)

독립성은 하나의 둘 이상의 트랜잭션이 실행되는 동안에는 다른 트랜잭션이 개입하지 못함을 의미한다. 또한 수행 중인 트랜잭션이 완료되기 전까지는 다른 트랜잭션이 해당 트랜잭션의 수행 결과를 참조할 수 없다.

지속성(Durability)

마지막으로, 지속성은 성공적으로 완료한 트랜잭션이 만든 결과는 시스템 고장이라도 저장이 되면 지속적으로 유지한다는 것이다.

💡 트랜잭션의 연산(Commit/Rollback)

위에서 언급한 트랜잭션의 연산에 대해 알아보자.

우선 Commit 연산은 한 가지의 트랜잭션이 성공적으로 마무리를 하고 일관된 상태를 유지할 때, 연산이 완료됐음을 관리자에게 알려주는 것이다.

그리고 Rollback 연산은 하나의 트랜잭션 처리가 비정상적인 종료가 되어 일관성이 깨졌을 때, 일부 정상 처리된 것이 있더라도 일관성을 위해, 해당 트랜잭션이 행한 모든 연산을 취소하는 것이며, Rollback의 경우 해당 트랜잭션을 재시작 혹은 폐기한다.

마무리 🧾

위 내용들을 요약하면 다음과 같이 정리할 수 있다.

• DB(Database)는 데이터의 집합이고, DBMS(Database Management System)는 이를 중간에서 관리하는 소프트웨어다.
• DB는 데이터 보존과 체계적 관리의 측면에서, DBMS는 생산성, 기능성, 신뢰성의 측면에서 이점을 갖는다.
• RDB(Relational Database)는 데이터베이스 중 데이터 간 관계에 중심을 둔 데이터베이스고, RDBMS는 이를 관리하기 위한 시스템으로, Oracle, MySQL, PostgreSQL 등이 이에 해당한다.
• 테이블 간의 관계에 따라 1:1, 1:M, M:M 관계로 구분된다.
• 트랜잭션(Transaction)이란 논리적 기능 수행을 위한 작업 단위 내지 일련의 과정을 의미한다.
• 트랜잭션은 ACID를 보장하며 일련의 작업이 전체의 성공(commit) 혹은 실패(Rollback)로만 이루어진다.

그럼 다음 토픽인 HTTP에서 다시 돌아오겠다.