Database란?

• 컴퓨터 파일 시스템에서 관련 있는 데이터들끼리 모아놓은 것
• 통상적으로 DBMS(Database Management System)를 Database라고 일컫는다.
  • DBMS: 데이터를 더 효과적으로 관리할 수 있는 시스템(DB관리 엔진)
  • 많이 쓰이는 DBMS: Oracle, MySQL, DynamoDB, PostgreSQL, mongoDB
• 특징
  • 데이터를 저장하고 읽어오는 데 최적화됨.
  • 복잡한 데이터를 다룰 수 있음.
  • 안전하게 동시다발적으로 접근할 수 있음.
  • 보안이 뛰어나다.
  • 파일 시스템에 비해 복잡하다.
• DBMS의 두가지 종류
  • SQL(Structured Query Language)
    • 관계형(Relational) DBMS임.
    • 관련 있는 데이터들을 table로 만들어 두고 이들의 관계를 정의할 수 있다.
  • NoSQL
    • SQL이 아닌 모든 것을 가리킴.
    • 관계가 없는 데이터베이스를 말함.
    • Key-Value, Document, Wide-column, Graph 등 여러가지 데이터베이스 타입이 존재함.
  • SQL과 NoSQL의 장단점 및 차이점을 알아서 어떤 것을 사용하면 좋을지 잘 판단해야함.

SQL Database

• Excel에서 흔히 데이터를 저장하는 방식과 비슷함.
• 행과 열로 이뤄진 table사용, 여러가지 종류의 table존재
• 행마다 특정 data type을 지정해야 한다.
• 모든 요소가 다 정의된 한 줄의 데이터를 record라고 한다.
• Schema를 정의함으로서 data integrity를 지킬 수 있다.
• primary key: table에서 정말 중요한 식별자가 id 정보를 담음.
  • primary key를 바탕으로 검색의 최적화가 이루어짐.
• foreign key: 두 개의 서로 다른 key의 관계를 정의해줌.

SQL Query의 기본 구조

• 세 가지 주요 명령어: SELECT, FROM, WHERE
• SELECT: table에서 어떤 행을 선택할 건지 결정
  • ex) SELECT *: 유저가 가진 모든 행에 대한 데이터를 가져옴.
• FROM: 어떤 table에서 데이터를 가져올 건지 결정
  • ex) SELECT Name FROM User: User테이블의 Name에 대한 데이터를 가져옴.
• WHERE: 조건을 걸 때 사용
• 예시

SELECT *FROM Users WHERE name LIKE '%Bob%';

[Users]

id	name	email	age
1	Yoon	yoon@song.com	18
2	Bob	bob@example.com	45
3	Ashley	ashley@air.io	23

Users라는 table의 모든 행을 선택하되 이름이 Bob인 행을 찾아달라는 의미이다.

• 유명한 SQL Database: Oracle, SQLite(핸드폰이나 임베디드 시스템에서 자주 사용), SQLServer, MySQL(보편적), PostgreSQL(최근 but 약간 복잡)

NoSQL

• Why NoSQL?
  • 빅데이터가 뜨기 시작하면서..
• 특징
  • Schema가 없다.
  • 관계형이 아니다. 데이터들이 서로 관계가 없으므로 고립된 형태로 분산해서 여러 서버에 나눠 관리할 수 있다.
  • 특수 문제 해결을 위해 사용됨.
  • Key-Value, Document, Wide-Column, Graph 등의 type이 존재.
• Web상에서 가장 많이 사용되는 mongoDB
  • document database(document로 데이터 관리->json형태로)
  • collection을 사용해 데이터가 정리됨. collection들은 개별적으로 관리(서로 다른 서버에 보관)하는 것이 가능하다.
  • 데이터 간의 관계를 설정하지 x. 차라리 중복해서 사용함.
  • 데이터베이스에서는 어떤 정보가 정확한 지 알 수 없으므로 개발자가 스스로 컬렉션을 잘 관리해야 함.
• 유명한 NoSQL Database: cassandra(Wide Column), Cloud Bigtable(Wide Column), neo4j(Graph), Redis(Key-Value), mongoDB(Document), DynamoDB(Key-Value)

ORM과 ODM

• ORM(Object Relational Mapping)
  • 원래는 코드 내의 Object들을 어떻게 데이터베이스의 Table로 변환할 건지, 어떻게 Schema를 만들건지 등을 직접 고민해야함.
  • ORM이란, 위 작업들을 자동으로 해주는 엔진 라이브러리. (DB추상화 도구)
  • 사용방법
    • 1. 코드 상으로 schema정의 후 프로그램 실행
    • 2. 자동으로 table생성해줌.
    • 3. 자동으로 data를 table에 기록해줌.
  • 장점
    • DB query에 신경쓰지 않고 어플리케이션의 business logic에 집중할 수 있다.
    • boilerplate code를 줄일 수 있다.
    • 추상화 level이 추가됨.
    • Schema가 변경된다면 자동으로 처리해주는 migration 지원.
  • 단점
    • ORM API만으로는 복잡한 query를 할 수 없음.
    • 느림. 메모리 최적화 x.
  • 자주 사용되는 ORM: TYPEORM, Sequelize, Prisma
• ODM(Object Document Mapper)
  • mongoose, mongoDB 등이 존재
  • 추상화 단계 추가됨.

SQL vs. NoSQL

	SQL	NoSQL
시작 barrier	보통	쉬움
데이터 구조	고정됨(정적)	유연함(동적)
데이터 찾기	쉬움	쉬움
연관된 데이터 연결	쉬움	어려움
확장성	어려움	쉬움
클라우드 운영 비용	비쌈	저렴

• 확장성
  • 수직 확장: SQL은 서로 다른 table이 연관되었기 때문에 하나의 table을 다른 table에서 불러다 써야 하는 경우가 다수 존재함. 따라서 이 table들을 다른 server에 저장해 두는 것이 없음. 따라서 server를 수직적(CPU, RAM, DISC추가 등)으로 확장해야함.
  • 수평 확장: NoSQL은 table간의 관계성이 없으므로 여러 server에 데이터를 나눠서 저장할 수 있음. 따라서 여러 대의 server를 사용해 수평적으로 확장할 수 있음.
• SQL vs. NoSQL 무엇을 사용할지에 대한 판단 기준
  • 1. 어떤 data type을 저장할 것인가?
  • 2. 얼마나 많은 사용자를 예상하는가?(데이터양)
  • **3. 데이터들이 서로 관계가 있는가?
  • 그치만 많은 기업들이 hybrid 형식을 사용(상황에 따라 SQL과 NoSQL 혼합 사용)

MySQL 실습

• table 만들기
  
  

• foreign key 만들기