✏️데이터 베이스 정의
구조화된 정보 또는 데이터의 조직화된 모음
- 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 제어됨
✏️데이터베이스의 진화
- 계층적 데이터베이스(1:M)
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네트워크 데이터베이스 (M:N)
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관계형 데이터 베이스
- NoSQL 데이터베이스
🏸 왜 NoSQL ?
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데이터란 초기 컴퓨터가 도입 되었을 때 업무 프로그램의 처리 결과를 단순 기록하는 수준
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업무의 전산화가 진전되며 많은 데이터 생산 -> 많은 데이터를 분석 및 의사결정에 활용
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많은 데이터를 분석하기 위해서는 여러 업무 시스템에 보관된 데이터에 접근해야함
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1차 문제 발생
- 업무 시스템이 100개, 분석 시스템이 100개라면 최대
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문제 해결
- 하나의 구조화된 데이터 저장소에 데이터를 모아서 처리
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많은 데이터를 구조화된 상태로 저장하는 관계형 데이터베이스 발전 (SQL)
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이후 컴퓨터가 모든 업무에 적용되기 시작 -> 데이터가 폭발적으로 생성(빅데이터)
- 2차 문제 발생
- 빅데이터의 90%는 비구조적 데이터(text, image, video, sound, etc) -> 데이터의 모습을 미리 정할 수 없음 (스키마 정의의 어려움)
- 데이터의 사이즈가 너무 -> 데이터 웨어하우스의 확장 필요(비용 문제 발생)
- 문제 해결
- 데이터 생성된 형태 그대로 한 곳에 분산하여 저장
- 2차 문제 발생
- NoSQL이 주목받기 시작
✏️SQL(Structured Query Language)이란?
관계형 데이터베이스(RDMBS)
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데이터를 쿼리, 조작 및 정의하고 액세스 제어를 제공하기 위해 거의 모든 관계형 데이터베이스에서 사용되는 프로그래밍 언어
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고정된 행과 열로 구성된 테이블에 데이터를 저장
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각 열은 하나의 속성, 행에는 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터
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테이블의 구조와 타입 등을 사전에 정의하고, 맞는 형태의 데이터만 삽입 가능
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관리 시스템 종류
- MySQL
- Oracle
- SQLite
- MariaDB
- PostgresSQL
✏️ 관계형 데이터베이스의 장점
- ACID 준수 ex) 은행 이체 : 데이터베이스의 모든 업데이트를 추적하고 트랜잭션이 완료되기 전에 명령이 실패하면 모든 과정을 다시 롤백
- 의미 : 데이터베이스 트랜잭션이 안전하게 수행된다는 것을 보장하기 위한 성질
- 원자성(Atomicity)
- 트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않은 것을 보장
- 일관성(Consistency)
- 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지
- 독립성(Isolation)
- 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것을 의미
- 지속성(Durability)
- 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함을 의미
- 구현 방법
- 데이터 정확도
- 기본키, 외래키를 사용하여 중복 정보가 없는지 확인 가능 -> 반복되는 정보가 없기에 데이터 정확성을 강화하는데 도움이 됨
- 표준화
- 정규화 프로세스에는 데이터 이상 현상을 줄이거나 제거하는 방식으로 데이터를 구성하는 작업이 포함
✏️ 관계형 데이터베이스의 단점
- 확장성
- 데이터 크기 또는 엑세스 빈도 증가로 확장이 필요한 경우 수직 확장이 필요(시스템의 하드웨어 개선) -> 비용과 상한선 문제 발
- 유연성
- 엄격한 스키마로 인해 데이터 구조 변경이 매우 어려움
- 성능
- 테이블 수와 각 테이블의 데이터 양에 따라 쿼리를 수행하는 데 걸리는 시간이 매우 오래 걸릴 수 있음*
✏️ NoSQL이란?
관계형 데이터베이스를 뺀 나머지 유형을 총칭
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데이터의 형태가 고정되어 있지 않은 데이터베이스
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유연한 스키마
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NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 옴 (SQL은 스키마에 맞춰 데이터를 입력)
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종류
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key-value 타입
- 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장
- Redis, Dynamo
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문서형 (Document) 데이터베이스
- 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장
- JSON과 유사한 형식
- 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관
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Wide-Column Store 데이터베이스
- 데이터베이스의 열에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스
- 각 열에는 key-value 형식으로 데이터 저장, 컬럼 패밀리라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터 처리
- 하나의 행에 많은 열 포함 가능
- 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있어 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용
- Cassandra, Hbase
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그래프 데이터베이스
- 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성
- 노드(node)에 속성별(entities)로 데이터를 저장
- 각 노드간의 관계는 선(edge)로 표현
- Neo4J, InfiniteGraph
참고 문헌
https://www.oracle.com/kr/database/what-is-database/
https://www.mongodb.com/ko-kr/nosql-explained
https://www.ibm.com/docs/ko/ims/15.3.0?topic=ims-comparison-hierarchical-relational-databases
https://www.youtube.com/watch?v=CCyahOXQGFo
