[SECTION01. 데이터베이스란 무엇인가?]
데이터 베이스 특징
- 동시성 제어: 여러 사용자가 동시에 읽고 써도 데이터가 깨지지 않도록 관리
- 데이터 정합성: 정해진 규칙(타입, 제약조건)에 맞지 않는 데이터는 저장 자체를 막음
- 대용량 처리 및 빠른 검색: 인덱스 등을 이용해 수백만 건 중에서도 빠르게 원하는 데이터를 찾음
- 관계 표현: 데이터 간의 연결(누가 작성했는지, 어떤 카테고리인지 등)을 구조적으로 표현
데이터베이스의 종류
관계형 데이터베이스 (RDBMS)
- 데이터를 표(테이블) 형태로 저장하고, 테이블 간의 관계로 데이터를 연결. 정해진 구조(스키마)를 미리 정의해야 함.
| 제품명 | 특징 | 주로 쓰이는 분야 |
|---|---|---|
| MySQL | 무료, 가장 널리 쓰임, 웹 서비스에 최적화 | 일반적인 웹/앱 서비스 백엔드 |
| MariaDB | 완전 무료, 널리 쓰임, 웹 서비스에 최적화 | 일반적인 웹/앱 서비스 백엔드 |
| PostgreSQL | 무료, 기능이 풍부하고 확장성이 좋음 | 복잡한 쿼리, 데이터 분석이 필요한 서비스 |
| Oracle | 유료, 안정성과 성능이 매우 높음 | 은행, 금융권, 대기업 기간계 시스템 |
| H2 | 가볍고 빠름, 별도 설치 불필요 | 개발/테스트용 (실무 운영 DB로는 잘 안 씀) |
데이터 구조가 명확하고, 데이터 간 관계가 중요하고, 정확성(정합성)이 중요한 경우 사용
예: 쇼핑몰 주문 시스템, 게시판, 회원 관리, 결제 시스템
비관계형 데이터베이스 (NoSQL)
- 테이블/스키마에 얽매이지 않고 유연하게 데이터를 저장. 종류가 다양함.
| 종류 | 저장 방식 | 대표 제품 | 주로 쓰이는 분야 |
|---|---|---|---|
| Document(문서형) | JSON과 비슷한 문서 단위로 저장 | MongoDB | 구조가 자주 바뀌는 서비스, 빠른 개발이 필요한 스타트업 |
| Key-Value(키-값) | Key 하나에 Value 하나, 단순 조회가 빠름 | Redis | 캐싱, 세션 저장, 실시간 랭킹 |
| Column-family(컬럼형) | 대용량 데이터를 컬럼 단위로 저장 | Cassandra | 로그 데이터, IoT 센서 데이터 등 초대용량 처리 |
| Graph(그래프형) | 데이터 간 "관계"를 노드/엣지로 저장 | Neo4j | 소셜 네트워크 친구 추천, 추천 알고리즘 |
데이터 구조가 자주 바뀌거나, 정형화되지 않은 데이터를 다루거나, 특정 기능(캐싱, 실시간 처리)에 특화된 저장이 필요한 경우
테이블, 행, 열
- 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블(Table) 형태로 저장
| 용어 | 비유 | 설명 |
|---|---|---|
| 테이블 (Table) | 엑셀의 시트 (Sheet) | 같은 종류의 데이터를 모아둔 곳 |
| 행 (Row / Record) | 엑셀의 한 줄 | 데이터 하나하나 (예: 회원 1명) |
| 열 (Column / Field) | 엑셀의 세로 칸 | 데이터의 속성 (예: 이름, 나이) |
Primary Key (기본키)
- 각 행을 유일하게 구분하는 값
- 이름이나 이메일은 변경되거나 중복될 가능성이 있지만, PK는 절대 중복되지 않음
- 보통 자동으로 1씩 증가하는 정수를 많이 사용 (
AUTO_INCREMENT,IDENTITY등) - 모든 테이블은 원칙적으로 PK를 가져야 함
Foreign Key (외래키 - 참조키)
- 다른 테이블의 Primary Key를 참조하는 값
예시: 게시글은 누가 썼는지 알아야 합니다.
member 테이블:
| id (PK) | name | |
|---|---|---|
| 1 | 홍길동 | hong@test.com |
| 2 | 김철수 | kim@test.com |
board 테이블:
| id (PK) | title | content | member_id (FK) |
|---|---|---|---|
| 1 | 첫 게시글 | 내용입니다 | 1 |
| 2 | 두번째 게시글 | 내용입니다 | 2 |
board.member_id가 member.id를 가리킵니다.
즉 "1번 게시글은 1번 회원(홍길동)이 작성했다" 는 관계가 만들어집니다.
FK를 사용하면 다음과 같은 제약도 자동으로 생깁니다:
member테이블에 없는id를board.member_id에 넣으려 하면 → 에러 (무결성)- 1번 회원을 삭제하려고 하면 → 그 회원이 쓴 게시글이 있는 경우 기본적으로 막힘 (또는 설정에 따라 같이 삭제/NULL 처리)
정규화 (Normalization)
- 데이터를 중복 없이, 적절한 단위로 나누어 저장하는 것을 정규화
정리
- 데이터베이스는 동시성, 정합성, 대용량 처리, 관계 표현을 위해 사용한다
- 관계형 DB(RDBMS)는 구조화된 데이터와 명확한 관계 표현에 적합하다 (MySQL, PostgreSQL, Oracle 등)
- 비관계형 DB(NoSQL)는 유연한 구조나 특정 목적(캐싱, 대용량 로그 등)에 적합하다 (MongoDB, Redis, Cassandra 등)
- 테이블 = 데이터 모음, 행 = 데이터 1건, 열 = 속성
- PK = 행을 유일하게 구분, FK = 다른 테이블과의 관계 연결
- 정규화 = 중복을 줄이고 관계로 데이터를 나누는 것
연습 문제 및 정답
1. 관계형 DB와 NoSQL의 가장 큰 차이는 무엇인가?
2. 캐싱이 필요한 서비스에는 어떤 종류의 DB가 적합한가?
- NoSQL 데이터베이스 중에서도 인메모리(In-Memory) 키-값(Key-Value) 구조의 NoSQL DB가 가장 적합
3. PK와 FK의 차이를 한 문장씩으로 설명해보자.
-
PK(기본키)는 테이블에서 각 행(레코드)을 서로 중복 없이 유일하게 식별할 수 있도록 지정한 고유한 기준 열입니다.
-
FK(외래키)는 한 테이블의 열이 다른 테이블의 PK를 참조하도록 연결하여 두 테이블 간의 상호 관계를 맺어주는 열입니다.
4. 게시글 테이블에 작성자의 이름을 직접 저장하지 않고 FK로 연결하는 이유는?
- 데이터의 중복을 방지하고 일관성을 유지(데이터 무결성)하기 위해서
[SECTION02. H2 설치와 테이블 생성 실습]
- H2 데이터베이스 = H2는 Java로 만들어진 가볍고 빠른 데이터베이스
- 별도의 설치 프로그램 없이 jar 파일 하나로 실행 가능
- 메모리 모드와 파일 모드를 모두 지원
- 웹 기반 콘솔(H2 Console)을 제공해서 브라우저에서 바로 SQL을 실행하고 결과를 확인할 수 있음
- 가볍고 빠르기 때문에 개발/테스트 단계에서 많이 사용 (실무 운영에서는 보통 MySQL, PostgreSQL 등을 사용)
데이터 타입
| 타입 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| INT | 정수 | 1, 25, 100 |
| BIGINT | 큰 정수 (자동증가 PK에 자주 사용) | 1, 1000000 |
| VARCHAR(n) | 길이가 가변적인 문자열, n은 최대 길이 | '홍길동', 'hong@test.com' |
| TEXT | 길이 제한이 거의 없는 긴 문자열 | 게시글 본문처럼 긴 글 |
| DATE | 날짜만 (연-월-일) | 2026-06-21 |
| TIMESTAMP | 날짜+시간 | 2026-06-21 14:30:00 |
| BOOLEAN | 참/거짓 | TRUE, FALSE |
CREATE TABLE 문법
기본 문법
CREATE TABLE 테이블명 (
컬럼명1 데이터타입 제약조건,
컬럼명2 데이터타입 제약조건,
...
);주요 제약조건
| 제약조건 | 의미 |
|---|---|
| PRIMARY KEY | 기본키 지정 |
| NOT NULL | 빈 값을 허용하지 않음 |
| UNIQUE | 중복된 값을 허용하지 않음 |
| AUTO_INCREMENT (H2에서는 보통 IDENTITY 사용) | 값이 자동으로 1씩 증가 |
| DEFAULT 값 | 값을 넣지 않으면 기본값 사용 |
| FOREIGN KEY | 다른 테이블의 PK를 참조 |
