[DB] RDB , DBMS

RDB

: Relational DataBase ( 관계형 데이터베이스 )

• 모든 데이터를 계층구조가 아닌 2차원의 단순한 표(관계)로 표현하는 형식의 데이터베이스.
• 관계형 데이터모델에 기초를 둠.
• 키와 값들의 관계를 테이블화 시킨 데이터베이스.

왜 관계형 이라고 부르는가 ❔

• 각 테이블의 행들이 서로 연결되는 관계(1:1, 1:N, N:M)를 가질 수 있기 때문.
• 각 테이블은 Primary Key 라는 고유한 값을 통해 식별될 수 있다. ex) 주민등록번호

1. Relation (릴레이션)

• Entity, Table과 대응되는 용어로 속성과 튜플 로 구성되어 있다.

  속성의 개수 : 릴레이션의 차수
  튜플의 개수 : 릴레이션 카디널리티

• 논리 데이터 모델에서는 Entity, 관계형 데이터베이스에서는 Table, 관계형 모델이론에서는 Relation이라고 불린다.
• 위의 그림에서 Student를 말함.

2. Attribute (속성)

• Entity를 구성하는 논리적 단위.
• 파일 구조상에서 데이터 항목 / 데이터 필드를 의미하며, 테이블에서는 하나의 컬럼에 대응
• 속성의 수 : Degree or 차수 로 표현.
• 위의 그림에서 Name, Address, Age 등등을 말함.

3. Tuple (튜플)

• 기수, 대응수 라고도 불리며 테이블에 있는 각각의 행을 의미한다.
• 파일 구조에서는 레코드 와 같은 의미로 쓰인다.
• 튜플의 수 : Cardinality (카디널리티)
• 위의 그림에서 Dick Davidson / 422-11-2320 / NULL / 3452 Elgin Road / (817)749-1253 / 25 / 3.53 과 같은 하나의 행을 말함.

4. Domain (도메인)

• 한개의 속성 (Attribute)이 가질 수 있는 값들의 집합.
• ex) 성별이라는 속성이 있는 경우 도메인은 남,여가 된다.

RDB 종류
: Oracle, MySQL

RDB 장점
: 범용적, 안정적, 데이터의 일관성 보장
: 복잡한 형태의 쿼리 가능 -> 원하는 데이터를 추출할 수 있음(JOIN 등의 연산 지원)

RDB 단점
: 테이블 간 관계를 맺는 과정이 복잡하다.
: 대량 데이터의 입력/조회시 성능이 저하된다.
: 테이블 구조 변경시 많은 패널티가 따른다.

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NoSQL

등장배경

과거에는 데이터를 저장하는 데에 관계형 데이터베이스(RDB)가 사용되었다.
why? => 트랜잭션을 통한 안정적인 데이터 관리가 가장 중요한 이슈였기 때문이다.

하지만 빅데이터가 등장하면서 RDBMS는 난관에 부딪히게 되었다.
why? => 데이터를 처리하는데 필요한 비용의 증가 때문.
데이터와 트래픽의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 한대에서 실행되도록 설계된 RDB를 사용하는 것은 하드웨어적으로 큰 비용이 들게 되었다.

NoSQL은 데이터의 일관성을 약간 포기한 대신, 여러 대의 컴퓨터에 데이터를 분산하여 저장하는 것을 목표로 등장하였다. NoSQL의 등장으로 작고 값싼 장비 여러대로 대량의 데이터와 컴퓨터 부하를 처리하는 것이 가능하게 되었다.

정의
: Not Only SQL 의 약자. RDBMS와 같은 관계형 DB가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술.
: 많은 양의 데이터의 처리 속도를 향상시키기 위해 임시 저장공간에 데이터를 저장, 응답하는 방법과 단순 저장작업에 있어 매우 최적화된 키 값 저장 기법을 사용한다.

특징

• 데이터 간의 관계를 정의하지 않는다. (테이블 간에 연결해서 조회할 수 있는 JOIN 기능이 없다.)
• 데이터 속성들을 동적으로 정의한다.
• 데이터 조회를 위해서는 비 SQL 인터페이스를 통한 데이터 접근이 필요하다.

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DBMS

서론

여러가지 옷이 잔뜩 어지럽혀져 있는 옷장에서 원하는 옷을 찾는다고 해보자.
몇년전에 사두고 한번도 입지 않은 옷, 살 빼면 입어야지 하고 그냥 두었던 새 옷을 발견할 수도 있을 것이다. 이렇게 이런 저런 유물을 발견하다 보면, 원하는 옷을 찾기 까지는 그만큼 시간이 걸릴 것이다.

데이터 또한 마찬가지다.
데이터가 많아질수록, 정리가 안 될수록 필요한 데이터를 찾는데 시간이 걸린다.
이를 돕기 위해 데이터 관리 장치가 생긴다.
데이터 관리장치란 대량의 데이터를 저장, 관리하고 필요한 데이터를 빠르게 검색할 수 있도록 해주는 보조장치를 말한다.

데이터베이스가 나오기 전의 시스템은 파일 처리 시스템이었다. 폴더별(애플리케이션별)로 묶어 데이터를 개별 관리하는 시스템인데, 사용하고자 하는 애플리케이션이 직접적으로 데이터를 관리하기 때문에 여러 문제가 발생한다.
ex) 데이터 종속/중복 문제, 동시접근 문제, 통합 관리 문제점, 복구 방법의 문제 등등.

DBMS의 정의

DBMS란 DataBase Management System 의 준말로,
데이터를 한곳에 모은 저장소를 만들고 그 저장소에 여러 사용자가 접근하여 데이터의 저장/관리등의 기능을 수행하며 공유할 수 있는 환경을 제공하는 응용 소프트웨어 프로그램.
공유 저장소(서버)를 구축하고, 사용자들에게 접근 정보를 공유
-> 데이터를 처리할 수 있는 인터페이스 제공. 복구/보안성 기능 역시 제공.

DBMS의 구조

• 데이터베이스에 저장된 데이터의 구성, 저장, 관리와 사용을 위한 소프트웨어 패키지.
• 가장 큰 특징은 데이터의 사용 영역과 관리 영역이 명확하게 구분되어 있다는 점.
  

DBMS는 3단계 구조로 이루어짐.

• 뷰 (외부 스키마) 로 이루어진 외부단계
• 개념 스키마로 이루어진 개념단계
• 내부 스키마로 이루어진 내부단계

DB에 대한 여러 사용자의 관점과 DB가 실제로 표현되는 방식(물리적 관점)을 분리시킬 수 있도록, DB구조를 크게 외부 / 개념 / 내부 단계로 구분

1. 외부단계

• 개별 사용자의 관점 (VIEW)
• 각 사용자나 응용프로그래머가 생각하는 개인적 DB구조
• 외부 스키마 라고도 함. 여러 개 존재할 수 있음

2. 개념단계

• DB에 관한 사용자 공동체의 관점.
• 즉, 한 조직 전체를 위한 DB의 논리적 구조를 의미
• 전체 기관 입장에서 전체 DB를 정의한 것을 개념스키마 라고 하며, 개념 스키마는 단 하나만 존재

3. 내부단계

• 물리적 저장 장치 관점
• DB에 어떤 데이터가 어떻게 저장되는지를 표현하는 저장구조
• 실제로 저장된 내부 레코드의 형식, 인덱스 유무, 저장 데이터 항목의 표현방법 등을 포함함
• 내부 단계에서 DB의 물리적 데이터 구조를 정의한 것을 내부 스키마 라고 하며, 내부 스키마는 단 하나만 존재함

✔ 디스크와 같은 저장 장치에 데이터를 실제로 저장하는 기법을 다루는 물리 단계 는 DBMS의 지시에 따라 운영체제가 관리하므로, 3단계 DB구조에는 포함되지 않는다.

DBMS의 필수기능

1. 데이터 정의 기능

• 다양한 응용 프로그램과 DB가 서로 인터페이스 할 수 있는 수단 제공
• 하나의 저장된 DB를 기초로, 여러 사용자와 응용 프로그램의 다양한 데이터 요구를 지원할 수 있도록 DB구조를 정의하는 기능 제공

2. 데이터 조작 기능

• 사용자와 DB간의 인터페이스를 위한 수단을 제공
• DB에 저장된 데이터의 CRUD와 같은 DB연산을 처리

3. 데이터 제어 기능

• 공용으로 관리되는 DB의 내용을 정확하고 안전하게 유지할 수 있도록 다음과 같은 3가지 제어 기능 제공

• 데이터의 삽입, 삭제 등 DB변경시 데이터의 무결성 및 일관성 유지 가능
• 권한이 부여된 사용자만이 허용된 데이터에 접근할 수 있도록 접근권한 검사 기능
• 여러 사용자가 DB에 동시에 접근할 수 있또록 동시성 제어 가능
  
  ✔ 동시성 제어 : 동일한 데이터를 여러 프로그램이 동시에 검색할 수는 있지만, 삭제 또는 갱신은 한 프로그램만 할수 있도록 제어하는 것.

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DBMS 제품 종류

1. Oracle

• 전세계적으로 가장 많이 활용되는 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)
• 오라클사에서 서비스하고 있으며, Unix / Linux / Windows 등 대부분의 OS 지원
• DB관리에 있어서 자원의 확장성과 장애에 대한 대처가 유연하다는 장점이 있음
• 중견기업, 대기업 등 대형화된 데이터를 관리하기에 최적화 되어있음

2. Sybase

• 사이베이스사에서 개발
• 현재는 SAP에서 인수했음
• 2011년 Sysbase IQ 15.3이 출시되어 컬럼 단위 데이터 처리로 I/O 속도를 90% 까지 향상시킴
• Oracle에 비해 비교적 저렴해서 많은 기업에서 관심을 가지고 있지만, 아직까지 국내에서는 Oracle에 밀리는 추세임.

3. DB2

• 대형화된 데이터 관리를 목적으로 만들어진 IBM의 RDBMS
• 사용자들이 서로 관계된 여러개의 DB에 동시에 접근 가능하다.
• 각 워크로드(업무)의 특성에 맞게 시스템이 최적화될 수 있다
• 데이터 압축기술이 좋기 때문에 대형화된 데이터를 다루는데 최적화될 수 있다는 장점이 있다.
  => 많은 중견기업/대기업에서 DB2를 활용하고 있음.

4. Tibero

• 티맥스소프트의 관계회사인 티맥스데이터사에서 제작한 국산 DBMS
• Oracle의 제품과 거의 동일한 호환성을 제공함에 따라 Oracle DB의 대안으로도 간주된다.
• DB간 동기화 성능을 개선하여 다중 노드에서도 안정적인 DB 서비스 운영을 가능하게 한다.
• 자가 튜닝을 통한 성능 최적화 / 지속적인 DB 모니터링 / 성능 관리 지원 등을 제공

5. MySQL

• 썬 마이크로시스템즈에서 개발한 RDBMS
• Unix / Linux / Windows 등의 OS에서 사용 가능
• 오픈소스의 장점으로 많은 기업에서 홈페이지/쇼핑몰 등 일반적인 웹 개발에 널리 이용된다.
• Oracle에 비해 사용자 편의를 위한 기능 / 사용자 실수 또는 재해에 대비한 기능 면에서 기능적인 한계를 보인다.

6. MS-SQL

• Microsoft 사의 대표적인 RDBMS
• MS 제품군이기 때문에 Window Server 에서만 구동되고, C#과 가장 높은 호환성을 보이는 DBMS

7. PostgreSQL

• 객체-관계형 데이터베이스 관리시스템(ORDBMS)
• 차세대 DBMS에서나 볼 수 있을 법한 많은 기능을 제공하는 오픈소스 DBMS
• Windows, Linux, MAC OS/X 등 다양한 플랫폼 지원
• MySQL에 비해서 SQL표준을 더 잘 지원하고 기능이 더 강력함. 쿼리가 복잡해질수록 성능이 더 잘 나오는 편이다.
• 대신 기본적인 성능이 MySQL등 경쟁 DB에 비해 좋지 않은 편이다.