프론트앤드 개발자를 위한 database

데이터... 베이스...?😦

단어만 읇어도 피하고 싶은 느낌이 물씬드는 단어(였)지만
이제 피하지 않는다 ^-^.. 피할 수 없으니 그냥 씹어먹어버리기🪓.

다음은 프론트앤드가 데이터베이스를 알아야하는 이유이다⭐️.

• 참여하는 프로젝트에서 데이터베이스 관련 지식은 코드를 최적화, 구조화 및 개선하는데 도움이 된다.
• 사용할 스택 및 구현할 아키텍처와 같은 프로젝트의 소유권과 의사 결정과 관련해 의견을 제시할 수 있다.
• 앱의 모든 부분에서 작업할 수 있는 유연성을 가질 수 있다.
• 데이터베이스의 지식은 코드 문제를 더 잘 해결하고, 문제를 더 빨리 식별하며, 향후 웹 사이트 또는 애플리케이션의 장기 솔루션을 구현하는 데 도움이 될 수 있다.

🙋‍♀️ 그래서 알아볼 내용

1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)
2. 관계형 데이터베이스의 특징 : ACID
3. 트랜잭션(Transaction)
4. TABLE - (Column, Row, Primary Key)
5. 테이블의 관계(One to One, One to Many, Many to Many)
6. 관계형 데이터베이스 vs 비관계형 데이터베이스

1. 관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational DataBase Management System)

• 이름 그대로, 관계형 데이터 모델에 기초를 둔 데이터베이스 시스템을 말한다.

  • ex) SQL(Structured Query Language), MySQL, Postgres, Oracle DB

• 관계형 데이터란 데이터를 서로 상호관련성을 가진 형태로 표현한 데이터를 말한다.

2. 관계형 데이터베이스 특징

ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)

• 원자성, 일관성, 고립성, 지속성
• 원자성(Atomicity)은 트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장하는 능력이다. 예를 들어, 자금 이체는 성공할 수도 실패할 수도 있지만 보내는 쪽에서 돈을 빼 오는 작업만 성공하고 받는 쪽에 돈을 넣는 작업을 실패해서는 안된다. 원자성은 이와 같이 중간 단계까지 실행되고 실패하는 일이 없도록 하는 것이다.
• 일관성(Consistency)은 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 의미한다. 무결성 제약이 모든 계좌는 잔고가 있어야 한다면 이를 위반하는 트랜잭션은 중단된다.
• 고립성(Isolation)은 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것을 의미한다. 이것은 트랜잭션 밖에 있는 어떤 연산도 중간 단계의 데이터를 볼 수 없음을 의미한다. 은행 관리자는 이체 작업을 하는 도중에 쿼리를 실행하더라도 특정 계좌간 이체하는 양 쪽을 볼 수 없다. 공식적으로 고립성은 트랜잭션 실행내역은 연속적이어야 함을 의미한다. 성능관련 이유로 인해 이 특성은 가장 유연성 있는 제약 조건이다. 자세한 내용은 관련 문서를 참조해야 한다.
• 지속성(Durability)은 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함을 의미한다. 시스템 문제, DB 일관성 체크 등을 하더라도 유지되어야 함을 의미한다. 전형적으로 모든 트랜잭션은 로그로 남고 시스템 장애 발생 전 상태로 되돌릴 수 있다. 트랜잭션은 로그에 모든 것이 저장된 후에만 commit 상태로 간주될 수 있다.

3. 트랜잭션(Transaction)

• ACID를 제공함으로 따라서 트랜잭션(일련의 작업들을 한번에 하나의 unit으로 실행하는것) 기능을 제공하다.
  • 트랜잭션은 일련의 작업들이 마치 하나의 작업처럼 취급되어서 모두 다 성공하거나 아니면 모두 다 실패하는걸 이야기 한다.
  • Commit & rollback

4. TABLE - (Column, Row, Primary Key)

• 모든 데이터들은 2차원 테이블(table)들로 표현 된다.
  • 각각의 테이블은 컬럼(column)과 row(로우)로 구성된다.
    • 컬럼은 테이블의 각 항목을 말한다.
    • 로우는 각 항목들의 실제 값들을 이야기 한다.
    • 각 로우는 저만의 고유 키(Primary Key)가 있다. 주로 이 primary key를 통해서 해당 로우를 찾거나 인용(reference)하게 된다.

5. 테이블의 관계(One to One, One to Many, Many to Many)

• 각각의 테이블들은 서로 상호관련성을 가지고 서로 연결될 수 있다.
  • 테이블끼리의 연결에는 크게 3가지 종류가 있다.
    - one to one
    - one to many
    - many to many
    
    
• One To One
  • 테이블 A의 로우와 테이블 B의 로우가 정확히 일대일 매칭이 되는 관계

• One To Many
  • 테이블 A의 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계

• Many To Many
  • 테이블 A의 여러 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계

6. 관계형 데이터베이스 vs 비관계형 데이터베이스

주요 차이점은 데이터베이스 구축 방법, 저장하는 정보 유형 및 저장 방법이다. 관계형 데이터베이스는 구조화된다. 비 관계형 데이터베이스는 문서 지향적이며 분산되어있다.

SQL

• 장점:
  • 관계형 데이터베이스는 데이터를 더 효율적으로 그리고 체계적으로 저장할 수 있고 관리 할 수 있다.
  • 미리 저장하는 데이터들의 구조(테이블 스키마)를 정의 함으로 데이터의 완전성이 보장된다.
  • 트랜잭션(transaction)
    
    
• 단점:
  • 테이블을 미리 정의해야 함으로 테이블 구조 변화 등에 덜 유연한다.
  • 확장성이 쉽지 않다.
    • 역시 테이블 구조가 미리 정의 되어 있다보니 단순히 서버를 늘리는것 만으로 확장하기가 쉽지 않고 서버의 성능 자체도 높여야 한다.
    • 서버를 늘려서 분산 저장 하는것도 쉽지 않다.
    • Scale up (서버의 성능을 높이는것)으로 확장성이 됨.
  • 정형화된 데이터들 그리고 데이터의 완전성이 중요한 데이터들을 저장하는데 유리하다.
    • 고도로 구조화 된 데이터
      (전자상거래 정보. 은행 계좌 정보, 거래 정보 등)
    • 내부 프로세스 자동화

NoSQL

• 장점:
  • 테이터 구조를 미리 정의하지 않아도 됨으로 저장하는 데이터의 구조 변화에 유연하다.
  • 확장하기가 비교적 쉽다. 그냥 서버 수를 늘리면 됨(scale out)
  • 확장하기가 쉽고 테이터의 구조도 유연하다 보니 방대한 양의 데이터를 저장하는데 유리하다.
    
    
• 단점:
  • 데이터의 완전성이 덜 보장된다.
  • 트랜잭션이 안되거나 비교적 불안정하다.
  • 주로 비정형화 데이터 그리고 완전성이 상대적으로 덜 유리한 데이터를 저장하는데 유리하다.
    • 비정형 또는 반 정형 데이터
    • 콘텐츠 관리
    • 심층 데이터 분석
    • 신속한 프로토 타입