[DataBase] DataBase 필요한이유, 등장배경, 내부동작
데이터베이스 이전:
- 플랫 파일 및 파일 시스템:
- 컴퓨팅 초기에는 데이터가 플랫 파일이나 파일 시스템에 저장되는 경우가 많았습니다. 각 응용 프로그램은 정보를 저장하기 위해 자체 파일을 만들고 관리합니다.
- 단점: 제한된 조직, 데이터 관계 부족, 데이터 검색 및 유지 관리의 어려움.
- 수동 기록 보관:
- 수동 기록 보관 시스템에서는 물리적 기록이 원장, 파일 캐비닛 또는 기타 수동 저장 시스템에 보관되었습니다.
- 단점: 노동 집약적이고 오류가 발생하기 쉬우며 확장성이 제한됩니다.
왜 데이터베이스가 필요할까?
- 데이터 구성 및 구조:
- 데이터베이스는 데이터를 구성하고 저장하는 구조화된 방법을 제공합니다. 특히 관계형 모델은 정보의 효율적인 저장 및 검색을 가능하게 합니다.
- 데이터 무결성 및 일관성:
- 데이터베이스는 데이터 무결성을 유지하기 위해 제약 조건을 적용하여 데이터가 정확하고 일관되게 유지되도록 합니다. 예를 들어 고유 제약 조건은 중복 레코드를 방지합니다.
- 데이터 관계:
- 관계형 데이터베이스는 테이블 간의 관계 설정을 허용하여 복잡한 쿼리와 관련 정보 검색을 가능하게 합니다.
- 쿼리 언어 지원:
- 데이터베이스는 데이터 검색 및 조작을 단순화하는 쿼리 언어(예: SQL)를 제공합니다. 사용자는 복잡한 쿼리를 표현하여 데이터를 필터링, 정렬, 집계할 수 있습니다.
- 동시성 제어:
- 데이터베이스는 여러 사용자의 동시 데이터 액세스를 처리하기 위한 메커니즘을 제공합니다. 트랜잭션은 데이터 변경이 원자성, 일관성, 격리성 및 내구성(ACID 속성)을 보장합니다.
- 확장성:
- 최신 데이터베이스는 수평 또는 수직으로 확장되도록 설계되어 스토리지 용량 증가, 성능 향상 및 증가하는 데이터 양을 처리할 수 있는 능력을 제공합니다.
- 데이터 보안:
- 데이터베이스는 데이터에 대한 액세스를 제어하기 위해 보안 조치를 구현합니다. 사용자에게는 자신의 역할에 따라 데이터를 보거나 수정하거나 삭제할 수 있는 특정 권한이 부여될 수 있습니다.
- 데이터 복구 및 백업:
- 데이터베이스는 데이터 백업 및 복구를 위한 메커니즘을 제공합니다. 정기적인 백업을 통해 시스템 오류나 데이터 손실이 발생하는 경우 데이터를 복원할 수 있습니다.
요약하자면, 데이터베이스는 데이터 저장, 검색 및 관리에 대한 증가하는 요구를 충족하도록 발전했습니다. 이는 비즈니스 시스템에서 웹 애플리케이션에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 대량의 데이터를 처리할 수 있는 체계적이고 효율적이며 안전한 방법을 제공합니다.
RDBMS , NOSQL
끊임없이 진화하는 데이터 관리 환경에서 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 NoSQL 데이터베이스라는 두 가지 주요 패러다임이 등장했습니다. 각 제품에는 고유한 장점과 사용 사례가 있어 개발자와 기업이 사용할 수 있는 다양한 데이터베이스 솔루션 툴킷에 기여합니다. 이 두 접근 방식의 차이점, NoSQL이 만들어진 이유, 각각을 선택하는 시기를 살펴보겠습니다.
RDBMS 이해: 데이터 일관성의 핵심
RDBMS의 기초: 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 오랫동안 데이터 스토리지의 충실한 역할을 해왔습니다. 1970년대 Edgar F. Codd의 획기적인 관계형 모델에서 탄생한 RDBMS는 쿼리를 위해 SQL을 활용하여 사전 정의된 스키마를 사용하여 데이터를 테이블로 구성합니다.
주요 특징:
- 테이블 형식 구조: 행과 열로 구성된 테이블에 저장된 데이터입니다.
- ACID 속성: 원자성, 일관성, 격리성 및 내구성을 통해 데이터 일관성을 보장합니다.
- 강력한 스키마: 테이블과 관계로 정의된 엄격한 구조입니다.
이상적인 사용 사례:
- 구조화되고 관계성이 높은 데이터가 있는 애플리케이션에 적합합니다.
- 복잡한 거래를 요구하는 금융 시스템, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시나리오.
NoSQL 도입: 유연성과 확장성 수용
NoSQL의 탄생: 종종 "Not Only SQL"로 해석되는 NoSQL은 RDBMS의 한계, 특히 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하고 수평적으로 확장하는 데 대한 대응으로 등장했습니다.
주요 특징:
- 동적 스키마: 유연하고 스키마 없는 데이터 저장을 허용합니다.
- 수평적 확장성: 서버나 노드를 추가하여 쉽게 확장할 수 있습니다.
- 다양한 데이터 모델: 문서, 키-값, 그래프, 와이드 컬럼 저장소 등 다양한 데이터 모델을 지원합니다.
이상적인 사용 사례:
- 진화하고, 구조화되지 않았거나, 대규모 데이터가 있는 시나리오에 가장 적합합니다.
- 높은 읽기 및 쓰기 처리량이 필요한 웹 애플리케이션, 콘텐츠 관리 시스템, 실시간 분석 및 시나리오.
NoSQL을 사용하는 이유는 무엇인가요? 변화를 위한 촉매
NoSQL이 해결하는 과제:
- 확장성: NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 확장되도록 설계되어 분산 및 대규모 애플리케이션에 적합합니다.
- 유연성: 유연한 스키마는 다양하고 발전하는 데이터 유형을 수용하여 변화하는 애플리케이션 요구 사항에 적응합니다.
- 성능: NoSQL 데이터베이스는 읽기 및 쓰기 집약적인 워크로드에서 탁월한 성능을 발휘하여 지연 시간이 짧은 액세스를 제공하는 경우가 많습니다.
NoSQL 채택을 촉진하는 사용 사례:
- 빅데이터: NoSQL 데이터베이스는 빅데이터 분석 시대에 생성되는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 장비를 잘 갖추고 있습니다.
- 실시간 애플리케이션: 소셜 미디어 플랫폼, 실시간 분석 등 빠르고 동적인 데이터 검색이 필요한 애플리케이션은 NoSQL 데이터베이스의 이점을 활용합니다.
NoSQL과 RDBMS 중 선택: 의사결정 프레임워크
RDBMS를 선택하는 경우:
- 구조화된 데이터: 고도로 구조화된 관계형 데이터를 처리할 때 RDBMS를 선택하십시오.
- 복잡한 트랜잭션: ACID 속성을 엄격하게 준수해야 하는 복잡한 트랜잭션이 포함된 애플리케이션입니다.
- 성숙한 스키마: 잘 정의되고 안정적인 데이터 스키마를 갖춘 프로젝트는 RDBMS에 매우 적합합니다.
NoSQL을 선택해야 하는 경우:
- 비정형 또는 진화하는 데이터: NoSQL은 비정형, 반정형 데이터 또는 진화하는 스키마를 다루는 프로젝트에 이상적입니다.
- 확장성 요구: 증가된 데이터와 트래픽을 처리하기 위해 수평적 확장성을 요구하는 애플리케이션의 경우 NoSQL을 선택합니다.
- 빠르고 유연한 개발: 특히 민첩하거나 반복적인 환경에서 개발 속도와 유연성이 가장 중요한 경우입니다.
결론: 데이터베이스 심포니의 조화
데이터베이스 영역에는 모든 경우에 적용할 수 있는 일률적인 솔루션이 없습니다. NoSQL과 RDBMS는 각각 특정 요구 사항을 해결하는 동적 환경의 두 가지 측면을 나타냅니다. 기술이 계속 발전함에 따라 이러한 패러다임 간의 시너지 효과가 점점 더 중요해지고 있습니다. 핵심은 각 프로젝트의 고유한 요구 사항을 이해하고, 작업에 적합한 도구를 선택하고, NoSQL과 RDBMS가 가져오는 다양성을 수용하는 데 있습니다. 궁극적으로 이는 데이터 관리를 새로운 가능성의 시대로 이끄는 조화로운 혼합을 조율하는 것입니다.