[TIL]관계형 데이터베이스

Achievement Goals

• 3 Tier Architecture 를 이해한다.
• 영속성의 개념을 이해하고, 데이터베이스의 필요성을 인지한다.
• 데이터베이스 종류를 이해한다.
  • 관계형 데이터베이스와 NoSQL의 차이를 이해한다.
  • 관계형 데이터베이스 및 NoSQL이 어떤 경우에 적합한지 이해한다.

  Learn SQL

• SQL 주요 문법을 이해할 수 있다.
  • 조회, 삽입, 갱신, 삭제 구문을 자유자재로 사용할 수 있다.
  • 조회 시 다양한 조건을 걸어 원하는 정보만 조회할 수 있다.
  • 통계를 위한 쿼리를 만들 수 있다.
• 스키마 디자인을 할 수 있다.
  • 앱에 필요한 테이블과 필드, 그리고 관계를 부여할 수 있다.
• 1:N, N:N 관계를 이해하고, 데이터베이스에서 테이블을 조작할 수 있다.
  • Foreign Key, Primary Key에 대해 이해할 수 있다.

ACID

데이터베이스 내에서 일어나는 하나의 트랜잭션(transaction)의 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다.

• Atomicity(원자성) : 전부 성공하거나 전부 실패
• Consistency(일관성) : 데이터베이스의 상태는 이전과 같이 유효해야 한다.
• Isolation(격리성, 고립성) : 모든 트랜잭션은 다른 트랜잭션으로부터 독립되어야한다.
• Durability(지속성) : 해당 기록은 영구적이어야 한다.

SQL(구조화 쿼리 언어) vs. NoSQL(비구조화 쿼리 언어)

데이터 저장(Storage)

• NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장합니다.
• 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장합니다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 합니다.

스키마(Schema)

• SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요합니다. 다시 말해, 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 합니다. 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있습니다.
• NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있습니다. 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 됩니다.

쿼리(Querying)

• 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문입니다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블 간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 합니다. 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용합니다.
• 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있습니다. 그래서 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능합니다. UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 합니다.

확장성(Scalability)

• 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장합니다. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 합니다. 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 듭니다. 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고 시간이 많이 소모됩니다.
• NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장합니다. 보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장이라고도 합니다. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있습니다. 그리고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅 할 수 있어서, 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴합니다.