TIL 24일차 - [데이터베이스] 관계형 데이터베이스

tamagoyakii·2022년 4월 15일

TIL 데이터베이스

TIL

목록 보기

23/31

<관계형 데이터베이스>

1️⃣ 데이터베이스는 왜 필요할까?

▪️ 데이터를 저장하는 방법

In-Memory
JavaScript에서 저장할 수 있는 데이터, 즉 서버 프로그램이 실행 중일 때 변수에 값을 할당하여 저장하는 방식이다. 프로그램이 실행될 때에만 존재하는 데이터이며 데이터의 수명이 프로그램의 수명에 의존하기 때문에 데이터의 보호가 힘들다는 단점이 있다.
File I/O
엑셀 시트, CSV(Comma Separated Variables) 등의 파일에 데이터를 저장한 후 파일 입출력을 통해 데이터를 받아오는 방식이다. 데이터가 필요할 때마다 전체 파일을 읽어야 하기 때문에 파일의 크기가 커지거나 복잡해질수록 비효율적이라는 단점이 있다.

이를 보완하기 위해 필요한 것이 데이터베이스이다. 필요한 데이터를 저장하는 '창고' 같은 개념이다. 이를 활요한 구조를 3-Tier Architecture 라고 부른다.

▪️ 3-Tier Architecture

위 이미지는 3-Tier Architecture에 대한 흐름을 보여준다. 3계층 아키텍처의 주요 장점은 기능의 논리적 및 물리적 분리다. 3계층 아키텍쳐의 장점은 크게 네 가지가 있다.

신속한 개발: 각 계층이 서로 다른 팀에서 동시에 개발될 수 있으므로 업무 효율성이 증가고 신속한 어플리케이션 출시가 가능해진다.

확장성 개선: 필요에 따라 임의의 계층을 다른 계층과 독립적으로 확장할 수 있다.

안정성 향상: 각 계층이 명확하게 분리되어 있기 때문에 한 계층의 가동 중단이 다른 계층에 미치는 영향이 적다.

보안성 강화: 클라이언트가 데이터베이스와 직접 통신할 수 없기 때문에 보안성도 강화된다.

2️⃣ 관계형 데이터베이스 vs NoSQL

데이터베이스에는 크게 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스가 있다. 관계형 데이터베이스에서는 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하고 테이블에 정의된 형태의 데이터만 삽입한다. 관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마(schema)에 맞게 입력해야 하는 반면, 비관계형 데이터베이스에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 읽는데, 이를 'schema on read'라고도 부른다.

▪️ SQL이란?

SQL(Structured Query Language)이란 구조화된 쿼리언어로, 데이터베이스 용 프로그래밍 언어다. 여기서 쿼리는 데이터를 필터하기 위한 질의문이라고 생각하면 되겠다. 데이터베이스에 쿼리를 보내 원하는 데이터를 가져오거나 삽입할 수 있으며, SQL을 사용하기 위해서는 데이터가 구조가 고정되어 있어야 하기 때문에 MySQL, Oracle, SQLite, PostgresSQL, MariaDB 등의 관계형 데이터베이스에서 사용된다.

▪️ NoSQL이란?

SQL을 사용할 수 있는 데이터베이스와 달리, 데이터의 구조가 고정되어 있지 않은 데이터베이스다. 관계형 데이터베이스와는 달리, 데이터를 테이블이 아닌 다른 형태로 저장한다. MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스가 이에 해당한다. 비관계형 데이터베이스는 보통 다음과 같이 분류된다.

Key-Value 타입: 속성을 키-값 쌍으로 저장한다.
e.g.) Redis, Dynamo
문서형(Document) 데이터베이스: 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장한다. JSON과 유사한 형태이며, 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있다. 이를 컬렉션이라는 그룹으로 묶어서 관리한다.
e.g.) MongoDB
Wide-Column 데이터베이스: 데이터베이스의 열(Column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리한다. 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어 유연성이 높으며 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용된다.
e.g.) Cassandra, HBase
그래프(Graph) 데이터베이스: 노드(Nodes)에 속성(entities)별로 데이터를 저장한다. 각 노드 간의 관계를 선(edge)로 표현한다.
e.g.) Neo4J, InfiniteGraph

▪️ SQL 기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점

	관계형 데이터베이스	NoSQL
데이터 저장(Storage)	SQL을 이용한 데이터 테이블	key-value, document, wide-column, graph 등의 방식
스키마(Schema)	고정된 형식	동적으로 스키마의 형태를 관리
쿼리(Querying)	SQL(Structured Query Language)	UnQL(UnStructured Query Language)
확장성(Scalability)	수직적 확장 (비용이 많이 듦)	수평적 확장 (상대적으로 저렴한 비용)

▪️ SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있다. 전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발 에서는 반드시 ACID 성질을 준수해야 하기 때문에 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용한다.
ACID란?
ACID란 데이터베이스에서 트랜젝션이 발생했을 때 그 안정성을 보장할 수 있는 성질을 이야기한다.
- Atomicity(원자성): 하나의 트랜젝션 내에서는 모든 연산이 성공하거나 모두 실패해야한다.
- Consistency(일관성): 하나의 트랜젝션 전후에 데이터베이스의 일관된 상태가 유지되어야 한다.
- Isolation(격리성, 고립성): 모든 트랜젝션은 다른 트랜젝션으로부터 독립되어야 한다.
- Durability(지속성): 하나의 성공된 트랜젝션에 대한 로그가 기록되고 영구적으로 남는다.
소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
프로젝트의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우 주로 관계형 데이터베이스를 사용한다.

▪️ NoSQL 데이터베이스를 사용하는 케이스

데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
대부분의 NoSQL 데이터베이스는 데이터의 유형에 제한이 없다. 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우 NoSQL을 적용하는 것이 좋다.
클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우
클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있다. 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋다.
빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우
NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 적합하다.

< SQL >

1️⃣ 주요 문법

▪️ 데이터베이스 명령어

데이터베이스 생성

CREATE DATABASE 데이터베이스_이름;

데이터베이스 사용

USE 데이터베이스_이름;

데이터베이스 삭제

DROP DATABASE 데이터베이스_이름;

테이블 생성

CREATE TABLE 테이블_이름
(
	PersonID int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	// 자동 증가
	LastName varchar(255),						// 최대 255글자
	FirstName varchar(255),
);

테이블 삭제

DROP TABLE 테이블_이름;

테이블 안에 있는 데이터 삭제

TRUNCATE TABLE 테이블_이름;

테이블 수정

ALTER TABLE 테이블_이름
ADD Birthday DATE;		// DATE 형식의 Birthday 열 추가

ALTER TABLE 테이블_이름
DROP COLUMN Birthday;	// Birthday 라는 이름의 열 삭제

▪️ SQL 명령어

SELECT : 특성 선택

SELECT 특성

FROM : 테이블 선택

SELECT 특성1, 특성2
FROM 테이블_이름

WHERE : 특성 필터

SELECT 특성1, 특성2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 = "특정 값"			// 특정 값과 동일한 데이터 찾기

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 <> "특정 값"			// 특정 값을 제외한 값을 찾기

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 LIKE "%특정 문자열%"	// 특정 값과 비슷한 값들을 필터
								// "a%": a로 시작하는 값
								// "%a": a로 끝나는 값
                                // "%a%": a를 포함한 값
                                // "_a%": 두 번째 문자가 a인 값

SELECT *						// 모든 특성(*)
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 IS NOT NULL			// 값이 없는 경우를 제외

ORDER BY : 정렬(기본 오름차순)

SELECT *
FROM 테이블_이름
ORDER BY 특성_1 DESC	// 내림차순으로 정렬

LIMIT : 출력할 데이터의 개수(쿼리문 가장 마지막에 추가)

SELECT *
FROM 테이블_이름
LIMIT 200		// 데이터 결과를 200개만 출력

DISTINCT : 유니크한 값을 받고 싶을 때

SELECT DISTINCT 특성_1
FROM 테이블_이름

INNER JOIN(=JOIN) : 교집합

SELECT *
FROM 테이블_1
JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B
// 테이블_1과 테이블_2를 특성_A와 특성_B가 같은 부분을 기준으로 연결

OUTER JOIN

SELECT *
FROM 테이블_1
LEFT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B
// 왼쪽 테이블(테이블_1) 기준으로 JOIN

SELECT *
FROM 테이블_1
RIGHT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B
// 오른쪽 테이블(테이블_2) 기준으로 JOIN

▪️ SQL 문법 연습 사이트

https://www.w3schools.com/sql/sql_exercises.asp

2️⃣ 스키마 디자인

▪️ Schema 란?

데이터베이스에서 데이터가 구성되는 방식과 서로 다른 엔티티(entity) 간의 관계에 대한 설명을 뜻한다. 즉 "데이터베이스의 청사진"과 같다.

▪️ 관계형 데이터베이스 설계

데이터(Data): 각 항목에 저장되는 값

테이블(table; relation): 사전에 정의된 데이터 열이 행으로 축적된 형태

칼럼(column; field): 테이블의 한 열

레코드(record; tuple): 테이블의 한 행에 저장된 데이터

키(key): 테이블의 각 레코드를 구분할 수 있는 값

위 이미지에서 id 는 각 테이블의 레코드 하나를 가리키는 숫자로, 자동으로 값이 증가한다. 이를 기본 키(Primary Key)라고 부르며, 만약 이 키를 다른 테이블에서 참조할 경우 해당 값을 외래 키(Foreign Key)라고 부른다.

▪️ 관계의 종류

1:1 관계
하나의 레코드가 다른 테이블의 레코드 한 개와 연결된 경우
1:N 관계
하나의 레코드가 서로 다른 여러 개의 레코드와 연결된 경우
N:N 관계
여러 개의 레코드가 다른 테이블의 여러 개의 레코드와 관계가 있는 경우
-> 서로를 1:N, N:1로 만들어주는 Join 테이블을 만들어서 관리해야 한다.