[CS] 데이터베이스(DB 구조와 유형)

데이터베이스(DB)

조직체의 응용 시스템들이 공유해서 사용하는 운영 데이터들이 구조적으로 통합된 것

특징

데이터의 대규모 저장소로 여러 사용자에 의해 동시에 사용된다.

모든 데이터가 중복을 최소화하면서 통합된다.

운영 데이터 뿐 아니라 그 데이터에 관한 설명까지 포함한다. (설명 : 데이터베이스 스키마 or 메타데이터)

프로그램과 데이터 간 독립성이 제공된다. (프로그램 메모리가 아닌 개별적인 저장공간에 저장되기 때문)

효율적으로 접근이 가능하고 질의를 할 수 있다. (쿼리)

데이터베이스 관리 시스템(DBMS : Database Management System)

데이터베이스를 정의하고, 질의어를 지원하고, 리포트를 생성하는 등 작업을 수행하는 소프트웨어

DBMS의 기능
- 사용자가 새로운 데이터베이스를 생성
- 데이터베이스의 구조를 명시
- 사용자가 데이터를 효율적으로 질의하고 수정할 수 있도록 함
- 시스템의 고장이나 권한이 없는 사용자로부터 데이터를 안전하게 보호
- 동시에 여러 사용자가 데이터베이스를 접근하는 것을 제어
데이터베이스 언어라고 부르는 특별한 프로그래밍 언어를 한 개 이상 제공
SQL은 여러 DBMS에서 제공되는 사실상의 표준 데이터베이스 언어

데이터베이스 스키마

전체적인 데이터베이스 구조를 뜻하며 자주 변경되지 않는다.

데이터베이스의 모든 가능한 상태를 미리 정의한다.

ex) 사람 데이터는 이름, 키, 몸무게, MBTI 필드를 가진다.

데이터베이스 상태

특정 시점의 데이터베이스의 내용을 의미하며, 시간이 지남에 따라 계속해서 바뀐다.

데이터베이스에 수정이 일어날때마다 상태는 바뀐다.

+ 데이터베이스 상태를 정의하는 이유는 상태가 바뀔때마다 스냅샷을 저장해놓고 잘못 수정되었을 때 복구하는 역할을 한다.

데이터베이스 시스템(DBS : Database System)

DB, DBMS, USER를 포함한 가장 큰 범위

시스템 카탈로그(또는 데이터 사전, data dictionary)와 저장된 데이터베이스로 구분할 수 있다. 저장된 데이터베이스의 스키마 정보를 유지한다.

데이터베이스 사용자는 여러 부류로 나눌 수 있다.

데이터베이스 시스템의 요구사항

데이터 독립성
효율적인 데이터 접근
데이터에 대한 동시 접근
백업과 회복
중복을 줄이거나 제어하며 일관성 유지
데이터 무결성
데이터 보완
쉬운 질의어
다양한 사용자 인터페이스

파일 시스템 vs DBMS

파일 시스템을 사용한 기존의 데이터 관리

파일 시스템은 DBMS가 등장하지 않았을 때인 1960년대부터 사용되어 왔음
파일을 접근하는 방식이 응용 프로그램 내에 상세하게 표현되므로 데이터에 대한 응용 프로그램의 의존도가 높음

파일 시스템의 단점

데이터가 많은 파일에 중복해서 저장됨
다수의 사용자들을 위한 동시성 제어가 제공되지 않음
검색하려는 데이터를 쉽게 명시하려는 질의어가 제공되지 않음
보안 조치가 미흡
회복 기능이 없음
프로그램-데이터 독립성이 없으므로 유지보수 비용이 많이 소요됨
파일을 검색하거나 갱신하는 절차가 상대적으로 복잡하기 때문에 프로그래머의 생산성이 낮음

DBMS의 장점

스키마 정의를 통해
- 중복성과 불일치가 감소됨
- 표준화를 시행하기가 용이
- 조직체의 요구사항을 식별할 수 있음
관리도구를 통해
- 시스템을 개발하고 유지하는 비용이 감소됨
- 보안이 향상됨
- 무결성이 향상됨
- 다양한 유형의 고장으로부터 데이터베이스를 회복할 수 있음
- 데이터베이스의 공유와 동시 접근이 가능함

DBMS의 단점

추가적인 하드웨어 구입 비용이 들고, DBMS 자체의 구입 비용도 상당히 비쌈
직원들의 관리도구 사용법 교육 비용 많이 소요됨
비밀과 프라이버시 노출 등의 단점이 존재할 수 있음

DBMS를 적용하면 안되는 경우
초기의 투자 비용이 너무 클 때
오버헤드가 너무 클 때
응용이 단순하고 잘 정의되었으며 변경되지 않을 것으로 예상될 때
엄격한 실시간 처리 요구사항이 있을 때 - 관리시스템을 거치는 거라 지연이 있을 수 있음
데이터에 대한 다수 사용자의 접근이 필요하지 않을 때

DBMS 발전 과정

1. 계층 DBMS 구조

특징

1960년대 후반에 최초의 계층 DBMS가 등장
트리 구조를 기반으로 하는 계층 데이터 모델을 사용한 DBMS
계층 데이터 모델은 네트워크 데이터 모델의 특별한 사례

장점

어떤 유형의 응용에 대해서는 빠른 속도와 높은 효율성을 제공

단점

데이터베이스가 생성될 때 각각의 관계를 명시적으로 정의해야 함
레코드들이 링크로 연결되어 있으므로 레코드 구조를 변경하기 어려움
어떻게 데이터를 접근하는가를 미리 응용 프로그램에 정의해야 함

2. 네트워크 DBMS 구조

특징

레코드들이 노드로, 레코드들 사이의 관계가 간선으로 표현되는 그래프를 기반으로 하는 네트워크 데이터 모델을 사용
네트워크 DBMS에서도 레코드들이 링크로 연결되어 있으므로 레코드 구조를 변경하기 어려움

3. 관계 DBMS (가장 많이 쓰임)

장점

사용자는 자신이 원하는 것(what)만 명시하고, 데이터가 어디있는지, 어떻게 접근해야 하는지는 DBMS가 결정
모델이 간단하여 이해하기 쉬움

예) MS SQL Server, Oracle, Sybase, DB2, MySQL

4. 객체 지향 DBMS

특징

객체 지향 프로그래밍 패러다임을 기반으로 하는 데이터 모델

장점

데이터와 프로그램을 그룹화하고, 복잡한 객체들을 이해하기 쉬우며, 유지와 변경이 용이함

예) ONTOS, OpenODB, GemStone, ObjectStore, O2 등

5. 객체 관계 DBMS

특징

DBMS에 객체 지향 개념을 통합한 객체 관계 데이터 모델이 제안됨

예) 오라클, Informix, Universal Server 등

DBMS 언어

1. 데이터 정의어 (DDL : Data Definition Language)

사용자는 데이터 정의어를 사용하여 데이터베이스 스키마를 정의

데이터 정의어로 명시된 문장이 입력되면 DBMS는 사용자가 정의한 스키마에 대한 명세를 시스템 카탈로그 또는 데이터 사전에 저장

데이터 정의어의 기본적 기능
# 데이터 모델에서 지원하는 데이터 구조를 생성 (예, SQL에서 CREATE TABLE)
# 데이터 구조의 변경 (예, SQL에서 ALTER TABLE)
# 데이터 구조의 삭제 (예, SQL에서 DROP TABLE)
# 데이터 접근을 위해 특정 애트리뷰트 위에 인덱스를 정의 (예, SQL에서 CREATE INDEX)

2. 데이터 조작어 (DML : Data Manipulation Language)

사용자는 데이터 조작어를 사용하여 데이터베이스 내의 원하는 데이터를 검색, 수정, 삽입, 삭제

절차적 언어(procedural language)와 비절차적 언어(non-procedural language)

관계 DBMS에서 사용되는 SQL은 대표적인 비절차적 언어

대부분의 데이터 조작어는 SUM, COUNT, AVG와 같은 내장 함수들을 갖고 있음

데이터 조작어는 단말기에서 대화식으로 입력되어 수행되거나 C, 코볼 등의 고급 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램에 내포되어 사용됨

데이터 조작어의 기본적 기능
# 데이터의 검색 (예, SQL에서 SELECT)
# 데이터의 수정 (예, SQL에서 UPDATE)
# 데이터의 삭제 (예, SQL에서 DELETE)
# 데이터의 삽입 (예, SQL에서 INSERT)

3. 데이터 제어어 (DCL : Data Control Language)

사용자는 데이터 제어어를 사용하여 데이터베이스 트랜잭션을 명시하고 권한을 부여하거나 취소

DBMS 사용자

응용 프로그래머

데이터베이스 위에서 특정 응용(예, 고객 관리, 인사 관리, 재고 관리 등)이나 인터페이스를 구현하는 사람
프로그래밍 언어로 응용 프로그램을 개발하면서 데이터베이스를 접근하는 부분은 내포된 데이터 조작어를 사용
이들이 작성한 프로그램은 최종 사용자들이 반복해서 수행하므로 기작성 트랜잭션(canned transaction) 또는 프로그램이라고 부릅니다.

데이터베이스 관리자(DBA : Database Administrator)

데이터베이스 관리자는 조직의 여러 부분의 상이한 요구를 만족시키기 위해서 일관성 있는 데이터베이스 스키마를 생성하고 유지하는 사람(팀)
데이터베이스 관리자의 역할
- 리얼 DB 변경이 필요할때 DBA님에게 요청한다.
데이터베이스 스키마의 생성과 변경
- 무결성 제약조건을 명시
- 사용자의 권한을 허용하거나 취소하고, 사용자의 역할을 관리
- 저장 구조와 접근 방법(물리적 스키마) 정의
- 백업과 회복
- 표준화 시행

오퍼레이터 (인프라팀)

DBMS가 운영되고 있는 컴퓨터 시스템과 전산실을 관리하는 사람

최종 사용자 (유저)

질의하거나 갱신하거나 보고서를 생성하기 위해서 데이터베이스를 사용하는 사람
최종 사용자는 다시 데이터베이스 질의어를 사용하여 매번 다른 정보를 찾는 캐주얼 사요자와 기작성 트랜잭션을 주로 반복해서 수행하는 초보 사용자로 구분

데이터베이스 유형

관계형 데이터 베이스 (SQL)

동일한 구조(릴레이션)의 관점에서 모든 데이터를 논리적으로 구성

선언적인 질의어를 통한 데이터 접근을 제공

응용 프로그램들은 데이터베이스 내의 레코드들의 어떠한 순서와도 무관하게 작성됨

사용자는 원하는 데이터(what)만 명시하고, 어떻게 이 데이터를 찾을 것인가(how)는 명시할 필요가 없음

관계 데이터 모델은 지금까지 제안된 데이터 모델들 중에서 가장 개념이 단순한 데이터 모델

특징

바탕이 되는 데이터 구조로서 간단한 테이블(릴레이션)을 사용
중첩된 복잡한 구조가 없음
집합 위주로 데이터를 처리
숙련되지 않은 사용자도 쉽게 이해할 수 있음
표준 데이터베이스 응용에 대해 좋은 성능을 보임

기본적인 용어

릴레이션(relation) : 2차원의 테이블(스프레드 시트와 유사)
레코드(record) : 릴레이션의 각 행
튜플(tuple) : 레코드를 좀 더 공식적으로 부르는 용어 = 로우(row)
속성(attribute) : 릴레이션에서 이름을 가진 하나의 열 = 컬럼(column)

도메인(domain)

한 속성에 나타날 수 있는 값들의 집합
각 속성의 도메인의 값들은 원자값
프로그래밍 언어의 데이터 타입과 유사함
동일한 도메인이 여러 속성에서 사용될 수 있음
복잡 속성나 다치 애트리뷰트는 허용되지 않음
ex. EMPNAME 의 도메인 정의

차수(degree)와 카디날리티(cardinality)

차수 : 한 릴레이션에 들어 있는 속성들의 수(필드 수)
- 유효한 릴레이션의 최소 차수는 1
  - 속성이 1개이상 있어야 릴레이션(테이블)이 된다.
- 릴레이션의 차수는 자주 바뀌지 않음
  - 보통 테이블 스키마는 자주 못 바꾼다.
  - 스키마 변경시 전체 로우에 반영되어야 하기 때문에 처리가 중단된다.
카디날리티 : 릴레이션의 튜플(로우 수)
- 유효한 릴레이션은 카디날리티 0을 가질 수 있음
- 릴레이션의 카디날리티는 시간이 지남에 따라 계속해서 변함

비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

NoSQL이라고도 부르며, Not Only SQL(SQL 뿐만이 아닌. 이라는 뜻)의 줄임말로 SQL뿐만 아니라 다른 여러 장점을 가지고 있다는 뜻

기존의 관계형 데이터베이스의 한계를 뛰어넘기 위해 만들어진 새로운 형태의 데이터베이스라서, 관계형 데이터베이스보다 더 융통성 있는 데이터 모델을 사용하며, 데이터의 저장 및 검색에 특화된 메커니즘을 제공한다.

NoSQL은 분산 환경에서의 데이터 처리를 더욱 빠르게 하기 위해 개발됨

예) MongoDB와 Redis,HBase

특징

거대한 Map으로서 key-value 형식을 지원함
관계형 db와 달리 PK,FK JOIN등 관계를 정의하지 않음
스키마에 대한 정의가 없다.

종류

1. 문서형(Document) 데이터베이스

데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미한다.
많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장한다.
각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리한다. 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB

2. Key-Value 타입

속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장한다.
여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미한다.
Redis, Dynamo등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스

3. Wide-Column Store 데이터베이스

데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스
각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있다.
하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성을 높다.
데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식
대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase가 있다.

4. 그래프(Graph) 데이터베이스

자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스
노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장한다. 각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현한다. 대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph가 있다.

장점

대용량 데이터 처리를 하는데 효율적임
읽기 작업보다 쓰기 작업이 더 빠르고 관계형 데이터베이스에 비해 쓰기와 읽기 성능이 빠름
데이터 모델링이 유연함
뛰어난 확장성으로 검색에 유리함
최적화된 키 값 저장 기법을 사용하여 응답속도나 처리효율 등에서 성능이 뛰어남
복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있음

단점

쿼리 처리시 데이터를 파싱 후 연산을 해야해서 큰 크기의 document를 다룰 때는 성능이 저하됨

SQL vs NoSQL

데이터베이스를 구축하는 방법을 선택하는 것에 완벽한 솔루션은 없다.
그렇기 때문에 많은 개발자들은 유저의 요구를 충족하기 위해 관계형, 비관계형 데이터베이스를 모두 사용하여 서비스에 맞게 설계하고 있다.
NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 확장성이나 속도면에서 더 뛰어나다.
그러나 고차원으로 구조화된 SQL 기반의 데이터베이스가 더 좋은 성능을 보여주는 서비스도 많다.
여러 사용 사례를 살펴보고 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요하다.

SQL 사용이 적합한 경우

1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우

ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성) 를 의미한다.
- 각 단어는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질이다.
- 트랜잭션(Transaction) 이란 데이터베이스를 수정하는 하나의 작업묶음단위 (ex. 출금)
SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있다.
전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발 에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 합니다. 그래서 이런 경우에는 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용한다.

2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우

소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많다.
다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문이다.

NoSQL 사용이 적합한 경우

1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우

대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없다.
필요에 따라, 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수 있다.
소프트웨어 개발에 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있다.

2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우

클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있다.
소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋다.

3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우

NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리하다.
- 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 이에 해당한다.
소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트 해야하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합하다.

참고
https://hanamon.kr/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4-sql-vs-nosql/

https://newehblog.tistory.com/38

https://xangmin.tistory.com/126?category=854408

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