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데이터베이스 란
데이터베이스는 컴퓨터 프로그램이 원하는 데이터를 빠르게 선택할 수 있도록 구성된 정보의 모음입니다. 데이터베이스의 데이터 구성은 일반적으로 데이터베이스의 스키마라고 합니다. 가장 인기 있는 데이터베이스 유형은 관계형 데이터베이스로, 데이터를 하나 이상의 행과 열로 구성하고, 각 열은 데이터의 특정 속성을 포함하며, 각 행은 특정 레코드를 포함한다. 다른 유형의 데이터베이스에는 문서 데이터베이스, 키 값 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스가 있습니다. 데이터베이스는 금융 시스템, 재고 관리 시스템 및 고객 관계 관리 시스템을 포함한 다양한 애플리케이션의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
데이터베이스의 특징
대부분의 데이터베이스에는 다음과 같은 몇 가지 특징이 있습니다:
- 지속성: 데이터베이스는 데이터를 처음 생성한 프로그램이 닫힌 후에도 액세스하고 검색할 수 있는 방식으로 데이터를 저장합니다.
- 구조화됨: 데이터베이스는 특정 데이터를 쉽게 찾고 검색할 수 있는 방식으로 구성됩니다. 이 조직은 종종 테이블과 열 형식으로 구성되며, 각 테이블에는 특정 데이터 유형이 있습니다.
- 대용량 데이터: 데이터베이스는 종종 기가바이트 또는 테라바이트 범위의 많은 양의 데이터를 저장하도록 설계되었습니다.
- 동시 액세스: 데이터베이스는 여러 사용자가 서로 간섭하지 않고 동시에 데이터에 액세스하고 데이터를 조작할 수 있도록 설계되었습니다.
- 데이터 무결성: 데이터베이스에 저장된 데이터는 일반적으로 일관되고 정확하며 완전합니다. 또한 검증 및 데이터 일관성 유지를 위해 따라야 할 규칙과 제약 조건이 있습니다.
- 데이터 복구: 데이터베이스는 시스템 장애 시 데이터를 복구할 수 있는 방법이 있어야 합니다. 백업 또는 기타 솔루션을 통해 데이터를 복구할 수 있습니다
- 고성능: 데이터베이스는 저장하는 많은 양의 데이터와 처리해야 하는 많은 요청을 처리하기 위해 고성능에 최적화되는 경우가 많습니다.
- 보안: 데이터베이스는 종종 다양한 보안 메커니즘으로 보호되어 저장된 데이터에 대한 무단 액세스 또는 조작을 방지합니다.
데이터베이스의 설계 단계
데이터베이스 설계 프로세스는 여러 단계로 나눌 수 있습니다:
- 요구사항 수집: 데이터베이스 설계의 첫 번째 단계는 데이터베이스를 사용할 시스템의 요구사항을 수집하고 이해하는 것입니다. 여기에는 데이터베이스에 저장할 데이터, 사용 방법 및 데이터에 대해 수행할 작업 유형에 대한 이해가 포함됩니다.
- 개념 데이터 모델링: 다음 단계는 개념적 데이터 모델을 만드는 것입니다. 이 모델은 데이터와 여러 데이터 요소 간의 관계를 높은 수준으로 표현합니다. 이 단계는 주요 엔터티와 그 속성 및 이들 사이의 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 논리적 데이터 모델링: 개념 데이터 모델이 생성되면, 다음 단계는 특정 데이터 모델(관계형, 문서 기반 등)의 표기법을 사용하여 데이터와 서로 다른 데이터 요소 간의 관계를 상세하게 표현하는 논리 데이터 모델을 생성하는 것입니다..)
- 물리적 데이터 모델링: 논리적 데이터 모델을 생성한 후 다음 단계는 DBMS(Target Database Management System)의 특정 특성과 성능, 보안 및 확장성과 같은 특정 요구 사항을 고려한 물리적 데이터 모델을 생성하는 것입니다
- 구현 및 로드: 마지막 단계는 필요한 테이블 및 기타 데이터베이스 오브젝트를 작성한 후 데이터베이스에 데이터를 로드하여 데이터베이스 설계를 구현하는 것입니다. 이 단계에는 데이터베이스를 테스트하고 성능을 최적화하는 작업도 포함될 수 있습니다.
- 유지관리: 데이터베이스가 구현된 후에도 시스템과 조직의 요구사항을 계속 충족할 수 있도록 유지관리해야 합니다. 여기에는 백업, 보안 관리, 성능 조정, 모니터링 및 문제 해결과 같은 작업이 포함됩니다.
데이터베이스의 종류
데이터베이스에는 다음과 같은 여러 유형이 있습니다:
- 관계형 데이터베이스: 관계형 데이터베이스는 관련 테이블의 형태로 데이터를 저장합니다. 각 테이블에는 고유한 기본 키가 있으며, 다른 테이블에는 다른 테이블의 데이터를 기본 테이블의 데이터에 연결하는 외부 키가 있을 수 있습니다. 가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 유형은 SQL 데이터베이스입니다.
- 문서 데이터베이스: 문서 데이터베이스는 각 문서가 개별 레코드를 나타내는 문서 형태로 데이터를 저장합니다. 각 문서는 고유한 식별자를 가질 수 있으며, 필드 값에 따라 문서를 조회하고 검색할 수 있습니다. 인기 있는 문서 데이터베이스로는 몽고DB, 카우치베이스, 레이븐DB가 있다.
- 주요 가치 데이터베이스: 키-값 데이터베이스는 데이터를 키-값 쌍의 집합으로 저장하며, 각 키는 고유 식별자이고 값은 복잡한 데이터 구조입니다. 키를 제공하여 데이터를 검색하고 값은 빠른 액세스를 제공하기 위해 종종 메모리에 캐시됩니다. 레디스, 리악, 아마존 다이너모 DB 등이 대표적이다.
- 열 패밀리 데이터베이스: 열 패밀리 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사한 열 패밀리 형태로 데이터를 저장합니다. 그러나 테이블의 각 행이 동일한 열을 갖는 관계형 데이터베이스와 달리 열 패밀리 데이터베이스에서는 각 행이 서로 다른 열 집합을 가질 수 있습니다. Apache Cassandra, Hbase, Amazon Simple 등이 대표적이다DB
- 그래프 데이터베이스: 그래프 데이터베이스는 노드와 에지의 형태로 데이터를 저장하며, 여기서 각 노드는 엔터티를 나타내며, 각 에지는 두 엔터티 사이의 관계를 나타낸다. 그래프 데이터베이스는 고도로 연결된 관계 기반의 데이터 쿼리에 최적화되어 있습니다. 예를 들어 Neo4j, ArangoDB, Orient 등이 있습니다DB
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