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데이터베이스의 정의
데이터베이스는 전자적으로 저장되고 컴퓨터 시스템에서 액세스하고 관리할 수 있는 구조화된 데이터 모음입니다.
정보를 쉽게 구성, 저장, 검색 및 조작할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터베이스는 단순한 데이터 저장에서 복잡한 데이터 분석에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 금융, 의료, 정부 및 전자 상거래를 포함한 많은 산업에서 대량의 데이터를 관리하고 분석하는 데 사용됩니다. 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 또는 NoSQL 데이터베이스와 같은 다양한 유형의 소프트웨어를 사용하여 구현할 수 있습니다.
데이터베이스 관리 시스템
DBMS의 정의
데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 최종 사용자, 다른 응용 프로그램 및 데이터베이스 자체와 상호 작용하여 데이터를 캡처하고 분석하는 소프트웨어 응용 프로그램입니다.
DBMS는 데이터베이스의 기반이며 사용자가 데이터베이스에 저장된 데이터와 상호 작용할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. DBMS는 데이터를 관리하고 일관성, 보안 및 무결성을 보장할 책임이 있습니다. DBMS는 관계형, 객체지향, 계층형, 네트워크, 문서지향으로 분류할 수 있다. 가장 널리 사용되는 DBMS는 MySQL, Oracle 및 MS SQL Server와 같은 관계형 데이터베이스와 MongoDB, Cassandra 및 Redis와 같은 NoSQL 데이터베이스입니다.
DBMS의 종류
| 관계형 DBMS | 행과 열이 있는 테이블로 데이터를 구성하고 데이터 조작을 위한 기본 언어로 SQL을 사용합니다. 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 생성할 수 있으며 가장 일반적으로 사용되는 DBMS 유형입니다. |
| 객체지향 DBMS | 객체 지향 모델을 사용하여 데이터를 구성하며 복잡한 데이터 구조 및 관계가 필요한 애플리케이션에 자주 사용됩니다. 이것은 RDBMS의 확장이며 개체 및 클래스의 저장을 허용하므로 실제 엔터티 및 해당 관계를 모델링하는 데 유용합니다. |
| 네트워크 DBMS | 네트워크 모델을 사용하여 데이터 요소 간의 다중 다대다 관계로 데이터를 구성합니다. 데이터는 포인터를 통해 다른 레코드에 연결된 레코드로 구성됩니다. 다른 유형의 DBMS보다 덜 사용됩니다. |
| 계층형 DBMS | 계층적 모델을 사용하여 각 상위 노드에 여러 하위 노드가 있는 트리와 같은 구조로 데이터를 구성합니다. 데이터는 레코드로 구성되며 각 레코드에는 단일 부모와 여러 자식이 있습니다. 다른 유형의 DBMS보다 덜 사용됩니다. |
데이터베이스의 특징
| 통합된 데이터 | 여러 소스의 데이터를 데이터베이스 내의 단일 통합 시스템으로 결합하는 프로세스를 말합니다. 이를 통해 데이터에 쉽게 액세스하고 관리할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 방식으로 데이터를 상호 참조하고 분석할 수 있습니다. |
| 저장된 데이터 | 데이터베이스에 물리적으로 저장된 데이터를 말하며 사용자 및 응용 프로그램에서 액세스, 수정 및 쿼리할 수 있습니다. |
| 공용 데이터 | 웹 사이트 또는 정부 기관을 통해 공개적으로 사용할 수 있는 데이터와 같이 모든 사람이 액세스할 수 있는 데이터를 말합니다. |
| 변화되는 데이터 | 변경, 업데이트 및 삭제 대상 데이터를 말합니다. 이러한 유형의 데이터는 시스템의 현재 상태를 반영하기 위해 데이터를 자주 업데이트해야 하는 전자 상거래 또는 은행 시스템과 같은 트랜잭션 시스템에서 자주 사용됩니다. |
데이터베이스의 활용
| OLTP | OLTP(Online Transaction Processing)는 실시간으로 데이터를 삽입, 업데이트 및 검색하는 것과 같이 짧고 간단한 대량의 트랜잭션을 처리하는 데 최적화된 일종의 데이터베이스 시스템입니다. OLTP 시스템은 일반적으로 소매 판매 시스템, 은행 시스템 및 재고 관리 시스템과 같이 고성능과 빠른 응답 시간이 필요한 애플리케이션에 사용됩니다. |
| OLAP | OLAP(온라인 분석 처리)는 복잡하고 다차원적인 데이터 분석 및 보고에 최적화된 일종의 데이터베이스 시스템입니다. OLAP 시스템은 일반적으로 비즈니스 인텔리전스, 재무 분석 및 데이터 웨어하우징과 같은 고급 데이터 분석 및 보고가 필요한 애플리케이션에 사용됩니다. OLAP 시스템은 많은 양의 기록 데이터와 함께 작동하도록 설계되었으며 데이터 삽입, 업데이트 또는 삭제가 아닌 데이터 읽기 및 집계에 최적화되어 있습니다. |
데이터 웨어하우스
데이터 웨어하우스는 보고 및 분석을 위해 특별히 설계된 대규모 중앙 집중식 데이터 리포지토리입니다. 일반적으로 트랜잭션 시스템, 로그 파일 및 외부 데이터 소스와 같은 여러 소스의 데이터를 포함하며 조직의 의사 결정 및 전략 계획을 지원하는 데 사용됩니다.
데이터 웨어하우스의 특징
| 주제지향성 | 판매 또는 재무와 같은 특정 비즈니스 주제에 대한 데이터 보고 및 분석을 지원하도록 설계되었습니다. |
| 통합성 | 여러 이종 소스의 데이터를 하나의 통합된 보기로 가져옵니다. |
| 시계열성 | 시계열이므로 시간이 지남에 따라 변경되는 데이터를 처리하고 기록 추적을 지원하도록 설계되었습니다. |
| 비휘발성 | 비휘발성이므로 일단 데이터가 웨어하우스에 로드되면 일반적으로 업데이트되거나 삭제되지 않습니다. |
데이터 웨어하우스의 구성 요소
| 데이터 소스 | 데이터 웨어하우스를 채우는 데 사용되는 데이터의 원래 소스입니다. 여기에는 트랜잭션 시스템, 운영 데이터베이스 및 외부 소스가 포함될 수 있습니다. |
| ETL | 이 도구는 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 데이터 웨어하우스 스키마에 맞게 변환한 다음 데이터 웨어하우스에 로드하는 데 사용됩니다. |
| 데이터 웨어하우스 | 보고 및 분석에 최적화된 방식으로 데이터가 저장되고 구성되는 시스템의 주요 구성 요소입니다. 데이터 웨어하우스는 일반적으로 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 사용하여 구현됩니다. |
| 데이터 마트 | 특정 부서 또는 비즈니스 기능에 맞게 조정된 데이터 웨어하우스의 하위 집합입니다. 데이터 마트는 전체 데이터 웨어하우스보다 더 작고 더 집중되어 있으므로 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. |
| OLAP | 이 도구는 데이터 웨어하우스의 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 사용자가 복잡한 쿼리 및 분석을 수행할 수 있도록 데이터의 다차원 보기를 제공합니다. |
| 보고 및 시각화 | 이 도구를 사용하면 데이터 웨어하우스의 데이터를 기반으로 보고서 및 시각화를 만들 수 있습니다. 데이터를 다른 사람에게 전달하는 데 사용할 수 있는 차트, 그래프 및 기타 유형의 시각화를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. |
| 메타데이터 | 데이터 웨어하우스에 있는 데이터의 구조와 내용을 설명하는 데이터입니다. 메타데이터에는 데이터 소스, 데이터 요소 및 이들 간의 관계에 대한 정보가 포함될 수 있습니다. |
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