SQL 소개
데이터베이스의 필요성
- In-Memory
JavaScript에서 데이터를 다룰 때에는 프로그램이 실행될 때에만 존재하는 데이터가 있음. JavaScript에서 변수를 만들어 저장한 경우, 프로그램이 종료될 때 해당 프로그램이 사용하던 데이터도 사라짐. 이 말은 변수 등에 저장한 데이터가 프로그램의 실행에 의존함. 예기치 못한 상황으로부터 데이터를 보호할 수 없고, 프로그램이 종료된 상태라면 데이터를 원하는 시간에 받아올 수 없으며, 데이터의 수명이 프로그램의 수명에 의존하게 됨.
- File I/O
파일을 읽는 방식으로 작동하는 형태를 말함. 엑셀 시트나 CSV 같은 파일의 형태는 In-Memory에 비해 데이터를 저장하는 방식으로 적절하게 보임. 그러나 한계는 분명히 존재함.
- 데이터가 필요할 때마다 전체 파일을 매번 읽어야함. 파일의 크기가 커질수록 이 작업은 버겁고, 비효율적이어서 File I/O 방식의 큰 단점임
- 파일이 손상되거나 여러 개의 파일들을 동시에 다뤄야하거나 하는 등 복잡하고 데이터 량이 많아질수록 데이터를 불러들이는 작업이 점점 힘들어짐.
반면 관계형 데이터베이스에서는 하나의 CSV 파일이나 엑셀 시트를 한 개의 테이블로 저장할 수 있음. 한번에 여러 개의 테이블을 가질 수 있기 때문에 SQL을 활용해 데이터를 불러오기 수월함. 또한 엑셀 시트와 CSV 파일 등처럼 특정 형태의 파일은 대용량의 데이터를 저장하기 위한 목적이 아님.
SQL 소개
하나의 언어인 Structured Query Language (SQL)은 데이터베이스 언어로, 주로 관계형 데이터베이스에서 사용함. 예를 들어 MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL 등 다양한 데이터베이스에서 SQL구문을 사용할 수 있음.
SQL은 구조화된 쿼리 언어이다.
쿼리란?
쿼리는 '질의문'이라는 뜻을 가지고 있음. 예를 들면 검색을 할 때 입력하는 검색어가 일종의 쿼리임. 검색을 할 때, 기존에 존재하는 데이터를 검색어로 필터링함. 따라서 쿼리는 저장되어 있는 데이터를 필터하기 위한 질의문으로 볼 수 있음.
SQL이란 데이터베이스용 프로그래밍 언어임. 데이터베이스에 쿼리를 보내 원하는 데이터를 가져오거나 삽입할 수 있음. SQL은 (relation이라고도 불리는) 데이터가 구조화된 (structured) 테이블을 사용하는 데이터베이스에서 활용할 수 있음. SQL을 사용할 수 있는 데이터베이스와 달리, 데이터의 구조가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 NoSQL이라고 함. 관계형 데이터베이스와는 달리, 테이블을 사용하지 않고 데이터를 다른 형태로 저장함. NoSQL의 대표적인 예시는 MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스임. 이처럼 데이터베이스 세계에서 SQL은 데이터베이스 종류를 SQL이라는 언어 단위로 분류할 정도로 중요한 자리를 차지하고 있음. 그리고 SQL을 사용하기 위해서는 데이터 구조가 고정되어 있어야 함.
SQL Basics
기본 쿼리문
- Select
- Where
- And, Or, Not
- Order By
- Insert Into
- Null Values
- Update
- Delete
- Count
- Like
- Wildcards
- Aliases
- Joins
- Insert Join
- Left Join
- Right Join - Gorup By
- SQL Create DB
- SQL Drop DB
- SQL Create Table
- SQL Drop Table
- SQL Alter Table
- SQL Not Null
- SQL Unique
- SQL Primary Key
- SQL Foreign Key
- SQL Default
- SQL Auto Increment
- SQL Dates
ACID
트랜잭션
트랜잭션이란 여러 개의 작업을 하나로 묶은 실행 유닛임. 각 트랜잭션은 하나의 특정 작업으로 시작해 묶여있는 모든 작업을 다 완료해야 정상적으로 종료함. 만약 하나의 트랜잭션에 속해있는 여러 작업 중에서 단 하나의 작업이라도 실패하면 이 트랜잭션에 속한 모든 작업을 실패한 것으로 판단함. 다시 말해 하나라도 실패하게 되면 드랜잭션도 실패이고, 모든 작업이 성공적이면 트랜잭션 또한 성공임. 성공 또는 실패라는 두 개의 결과만 존재하는 트랜잭션은 미완료된 작업없이 모든 작업을 성공해야 함.
데이터베이스 트랜잭션은 ACID라는 특성을 가지고 있음.
ACID
ACID는 데이터베이스 내에서 일어나는 하나의 트랜잭션의 안정성을 보장하기 위해 필요한 성질임
Atomicity (원자성)
원자성은 하나의 트랜잭션에 속해있는 모든 작업이 전부 성공하거나 전부 실패해서 결과를 예측할 수 있어야 함. 하나의 단위로 묶여있는 여러 작업이 부분적으로 실행된다면 업데이트가 일어났지만 누가 업데이트했는지 모르거나, 업데이트 날짜가 누락되는 등 데이터가 오염될 수 있음.
예를 들어 계좌를 이체할 때에는 다음과 같은 두 단계가 있음.
1. A 계좌에서 출금함
2. B 계좌에 입금함
계좌이체를 하려는데 A 계좌에서는 출금이 이루어지고, B 계좌에 입금되지 않았다고 가정하였을 때, 어디서 문제가 발생했는지 파악할 수 없다면 A 계좌에서 출금된 돈은 세상에서 사라지는 돈이 됨. 만약 은행에서 이런 일이 발생한다면 은행은 더 이상 제 기능을 할 수 없음. A 계좌에서 출금하는 일에 성공했지만, B 계좌에서 입금하는 작업에 실패한다면 계좌 A에서 출금하는 작업을 포함하여 모든 작업이 실패로 돌아가야 한다는 것이 Atomicity(원자성)임.
원자성을 지켰다면 1번과 2번 두 작업이 모두 성공적으로 완료되어야 함. 그렇지 않으면 ( 둘 중 하나의 작업이라도 실패한다면), 하나의 단위로 묶여있는 모든 작업이 실패하게 되어 기존 데이터를 보호함.
SQL에서도 마찬가지임. 특정 쿼리를 실행했는데 부분적으로 실패하는 부분이 있다면 전부 실패하도록 구현되어 있음. 때떄로 충돌 요인에 대하여 선택지를 제공함.
Consistency (일관성)
데이터베이스의 상태가 일관되어야 한다는 성질임. 하나의 트랙잭션 이전과 이후 데이터베이스의 상태는 이전과 같이 유효해야 함. 다시 말해 트랜잭션이 일어난 이후의 데이터베이스는 데이터베이스의 제약이나 규칙을 만족해야 함.
예를 들어 '모든 고객은 반드시 이름을 가지고 있어야 한다'라는 데이터베이스의 제약이 있다고 가정하면, 다음과 같은 트랙잭션은 일관성을 위반함.
- 이름이 없는 새로운 고객을 추가하는 쿼리
- 기존 고객의 이름을 삭제하는 쿼리
데이터베이스의 유효한 상태는 다를 수 있지만, 데이터의 상태에 대한 일관성은 변하지 않아야 함. 이 예시는 '이름이 있어야 한다'라는 제약을 위반함. 따라서 이 트랜잭션이 일어난 이후의 데이터베이스는 일관되지 않은 상태를 가지게 됨.
Isolation (격리성, 고립성)
격리성은 모든 트랙잭션은 다른 트랙잭션으로부터 독립되어야 한다는 뜻임. 실제로 동시에 여러 개의 트랜잭션들이 수행될 때, 각 트랜잭션은 고립(격리)되어 있어 연속으로 실행된 것과 동일한 결과를 나타냄.
예. 이 계좌로부터 계좌 B로 6천 원을, 계좌 C로 6천 원을 동시에 계좌 이체하는 경우, 계좌 B에 먼저 송금한 뒤 계좌 C에 보내는 결과와 동일해야 함.
동시에 트랜잭션을 실행한다고 해서 계좌 B와 C에 각각 6천 원씩 송금하여 마이너스 통장이 되는 것은 아님. 각각의 송금 작업을 연속으로 실행하는 것과 동일한 결과가 나타나야 함. 격리성을 지키는 각 트랜잭션은 철저히 독립적이기 때문에, 다른 트랜잭션의 작업 내용을 알 수 없음. 그리고 트랜잭션이 동시에 실행될 때와 연속으로 실행될 때의 데이터베이스 상태가 동일해야 함.
Durability (지속성)
지속성은 하나의 트랜잭션이 성공적으로 수행되었다면, 해당 트랙잭션에 대한 로그가 남아있어야 함. 만약 런타임 오류나 시스템 오류가 발생하더라도, 해당 기록은 연구적이어야 한다는 뜻임.
예를 들어 은행에서 계좌이체를 성공적으로 실행한 뒤에, 해당 은행 데이터베이스에 오류가 발생해 종류되더라도 계좌이체 내역은 기록으로 남아야 함. 마찬가지로 계좌이체를 로그로 기록하기 전에 시스템 오류 등에 의해 종료가 된다면, 해당 이체 내역은 실패로 돌아가고 각 계좌들은 계좌이체 이전 상태로 돌아가게 됨.
SQL와 NoSQL
SQL(구조화 쿼리 언어) vs. NoSQL(비구조화 쿼리 언어)
데이터는 크게 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스로 구분함. 관계형 데이터베이스는 SQL을 기반으로 하고, 비관계형 데이터베이스는 NoSQL로 데이터를 다룸. SQL과 NoSQL은 만들어진 방식, 저장하는 정보의 종류 그리고 저장하는 방법 등에 차이가 있음.
관계형 데이터베이스에서는 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하고, 테이블에 정의된 내용을 알맞은 형태의 데이터만 삽입할 수 있음. 관계형 데이터베이스는 행과 열로 구성된 테이블에 데이터를 저장함. 각 열은 하나의 속성에 대한 정보를 저장하고, 행에는 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장됨. 특정한 형식을 지키기 때문에 데이터를 정확히 입력했다면 데이터를 사용할 때에는 매우 수월함. 관계형 데이터베이스에서는 SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리할 수 있음. 이 말은 관계형 데이터베이스에서는 스키마가 뚜렷하게 보인다는 말과 같은. 다시 말해 관계형 데이터베이스에서는 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있음. 대표적인 관계형 데이터베이스는 MySQL, Oracle, SQLite, PostrgresSQL, mariaDB 등이 있음.
NoSQL은 SQL 앞에 붙은 'No'에서 알 수 있듯이, 주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킴. NoSQL이 SQL과 반대되는 개념처럼 사용된다고 해서 NoSQL에 스키마가 반드시 없는 것은 아님. 관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면, NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어옴. 이런 방식을 'schema on read'라고 함. 읽어올 때에만 데이터 스키마가 사용된다고 하여 데이터를 쓸 때 정해진 방식이 없다는 의미는 아님. 데이터를 입력하는 방식에 따라 데이터를 읽어올 때 영향을 미침. 대표정인 NoSQL은 MongoDB, Casandra 등이 있음.
