TIL ( 2021.06.11)

Sehyeon Park·2021년 6월 11일

SQL

SQL은 '구조화 된 쿼리 언어 (Structured Query Language)'를 의미한다.
따라서 데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라, 특정 유형의 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용 하는 쿼리 언어이다.
SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스에는 두 가지 주요 특징

데이터는 엄격한 데이터 스키마(= structure)를 따라 데이터베이스 테이블에 저장된다.
데이터는 관계를 통해서 연결된 여러 테이블에 분산된다.

Q) 쿼리 언어란 무엇인가?

여기에서 쿼리 (query) 란 무엇일까요?

직역을 하자면 쿼리는 '질의문' 이라고 볼 수 있습니다. 예시를 들자면 검색을 할 때 입력하는 검색어도 일종의 쿼리라고 볼 수 있죠. 검색을 하게 된다면 기존에 존재하는 데이터를 검색어로 필터하듯이 쿼리는 저장되어 있는 정보를 필터하기 위한 질문으로도 볼 수 있습니다.

따라서 SQL 이란 데이터베이스 용 프로그래밍 언어입니다. 한 마디로 데이터베이스에 쿼리를 보내 원하는 데이터만을 가져올 수 있게 해줍니다.

또한 이름에서 유추할 수 있듯이 SQL 은 structured, 즉, relation 이라고도 불리는, 데이터가 구조화된 테이블을 사용하는 데이터베이스에서 활용 가능합니다.

이와 반면에 데이터 구조가 고정되어 있지 않은 데이터베이스들은 NoSQL 이라고 불립니다. 관계형 데이터베이스와는 달리 테이블을 사용하지 않고 다른 형태로 데이터를 저장합니다. 예를 들어 MongoDB 와 같은 문서 지향 데이터베이스가 있습니다.

이처럼 데이터베이스 세계에서는 데이터베이스 종류를 SQL 이라는 언어로 분류할 정도로 중요한 자리를 차지하고 있습니다. 그리고 앞서나왔듯이 SQL 을 사용하기 위해서는 데이터가 구조가 고정되어 있어야 합니다.

데이터베이스 생성

CREATE DATABASE 데이터베이스_이름;

데이터베이스 사용

특정 데이터베이스를 이용해 테이블을 만드는 등의 작업을 하려면, 먼저 데이터베이스를 사용하는 명령을 내려야 합니다.

USE 데이터베이스_이름;

테이블 생성

CREATE TABLE user (
id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name varchar(255),
email varchar(255)
);

테이블 정보 확인

아래 명령어를 이용해 테이블 정보의 확인이 가능합니다.

DESCRIBE user;

트랜잭션

데이터베이스의 상태를 변환시키는 논리적 기능.

명령(쿼리)들을 모아놓은 하나의 작업 단위

ACID

Atomicity : 하나의 트랜잭션 내에서는 모든 연산이 성공하거나 실패한다.
Durability : 하나의 성공한 트랜잭션에 대한 로그가 기록되고 영구적으로 남는다.
Isolation : 각각의 트랜잭션은 독립적이며, 서로의 연산을 확인하거나 영향을 줄 수 없다.
Consistency : 하나의 트랜잭션 전후에 데이터베이스의 일관된 상태가 유지되어야 한다.

데이터베이스 트랜잭션이 발생할때, 그 안정성을 보장할 수 있는 성질

SQL(구조화 쿼리 언어) vs. NoSQL(비구조화 쿼리 언어)

데이터베이스는 크게 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스로 양분됩니다.
관계형 데이터베이스는 SQL을 기반으로 하고 비관계형 데이터베이스는 NoSQL로 데이터를 다루고 있습니다.
SQL과 NoSQL은 만들어진 방식, 저장하는 정보의 종류, 그리고 저장하는 방법 등에 차이가 있습니다

SQL과 NoSQL의 차이점

데이터 저장(Storage)

관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장합니다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 합니다.
NoSQL은 위에서 설명된 것처럼, key-value, document, graph, wide-column 형식등의 방식으로 데이터를 저장할 수 있습니다.

스키마(Schema)

SQL을 사용하려면 형식이 고정된 스키마가 필요합니다. 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보가 미리 정해져야 한다는 의미입니다. 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 그럴 경우 전체 데이터베이스를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있습니다.
NoSQL은 스키마의 형태가 보다 동적입니다. 행을 추가할 때 즉시 열을 함께 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 된다는 장점이 있습니다.

쿼리(Querying)

쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 행동을 의미합니다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰서 데이터를 요청합니다. 그래서 SQL과 같은 구조화된 쿼리 언어를 정보 요청에 사용합니다.
비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있습니다. 그래서 구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능합니다. UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 합니다.

확장성(Scalability)

SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 보통 수직적으로 확장합니다. (높은 메모리, CPU를 사용하는 확장) 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 고비용이 들게 됩니다. 복수의 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만 매우 복잡하고 시간이 많이 소모되는 것이 보통입니다.
NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장됩니다. (보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장) 많은 트래픽을 처리할 수 있도록 NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하는 것이 편합니다. 또한 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅할 수 있어서, 수직적 확장보다 비용 효율성이 높습니다.

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
전자 상거래, 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발에서는 데이터베이스의 ACID 성질을 잘 준수하는 것이 필수 옵션으로 되어있습니다. 그래서 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이 보편적입니다.

소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 보통 관계형 데이터베이스를 사용합니다. 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 굳이 사용할 이유가 없습니다.

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터 유형에 제한을 설정하지 않습니다. 필요에 따라서 데이터의 새 유형을 추가할 수 있습니다. 그렇기 때문에 소프트웨어 개발에 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 효율적일 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면 저렴한 비용의 솔루션을 제공 받을 수 있습니다. 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면 여러 데이터 센터에 걸쳐서 많은 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.
빠르게 서비스를 구축하고 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유용합니다. 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 해당할 수 있습니다. 또한 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버 오프라인) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트 해야하는 경우, 일일이 스키마를 수정해주어야 하는 관계형 데이터베이스 보다는 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하면 좋습니다.

관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스는 영어로 relational database 라고 불립니다. 그 이유는 구조화된 데이터가 하나의 테이블로 표현이 되는데 이처럼 사전에 정의된 테이블을 relation 이라고도 하기 떄문이죠. 다시 말해 테이블을 사용하는 데이터베이스를 뜻하는 의미입니다.

데이터 : 각 항목에 저장되는 값입니다.
테이블 (혹은 relation) : 사전에 정의된 행과 열로 구성되어 있는 체계화된 데이터입니다.
필드 (혹은 column) : 테이블의 열을 가리킵니다.
레코드 (혹은 tuple) : 테이블의 한 행의 저장된 정보입니다.
키 : 테이블의 각 레코드를 구분할 수 있는 값. 각 레코드마다 고유값이어야 하며 기본키 (primary key) 와 외래키 (foreign key) 등이 있을 수 있습니다.