CS 강의 6. DBMS의 기능과 종류

출처 : 내일배움캠프

 

1. DBMS 정리

1 - 1. DBMS 개요

DBMS란 데이터를 한 곳에 모은 저장소를 만들고 그 저장소에 여러 사용자가 접근해 데이터를 저장 및 관리 등의 기능을 수행하며 공유할 수 있는 환경을 제공하는 응용 소프트웨어 프로그램을 말한다

공유 저장소(서버)를 구축하고 사용자들에게 접근정보를 공유해 데이터를 처리할 수 있는 인터페이스를 제공하고 복구기능과 보안성 기능 또한 제공한다

1 - 2. DBMS 용어

1) 튜플

- 테이블에서 행을 의미

- 레코드, 로우

- 릴레이션에서 중복되는 값을 가질 수 없다. 튜플의 수는 카디널리티라고 한다

 

2) 어트리뷰트(Attribute)

- 테이블에서 열을 의미

- 칼럼

- 어트리뷰트의 수를 의미하는 디그리(degree)

 

3) 릴레이션(Relation = Table)

- 관계형 데이터베이스에서 정보를 구분해 저장하는 기본 단위

- ex) 유저 정보 -> 유저 테이블, 게시글 정보 -> 게시글 테이블 등

 

4) 키

- 테이블에서 행의 식별자로 이용되는 테이블의 열(user_id, board_id)

- 식별자 : 여러 개의 집합(인스턴스)체를 담고 잇는 하나의 테이블에서 구분할 수 있는 논리적 이름, 개념이며 이 구분자를 식별자라고 한다

- 키는 주 키와 외래 키로 나뉘며 하나의 테이블에서 주 키는 1개 또는 1쌍으로만 구성되고, 외래 키는 여러 개로 구성될 수 있다

~  주 키 : 현 테이블에서 행을 식별하는 식별자

~ 외래 키 : 현재 테이블과 연관되어 있는 외부 테이블과 연관된 행을 식별하는 식별자(조인할 때 사용해 조인 키라고도 한다)

 

5) 도메인

도메인은 하나의 어트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원잣값 집합이다. 그 외의 값을 입력할 수 없다

ex) 성별 어트리뷰트 : 남, 여/ 나이 어트리뷰트 : 숫자

2. DBMS 기능

2 - 1. DBMS 요구사항

DBMS는 DB를 직관적이고 효율적으로, 안전하게 사용할 수 있게 해준다

1) 효율

- 동일 데이터 중복 방지

- 무결성 제약 조건을 정의/검사

 

2) 직관

- 서로 다른 데이터 간 관계를 표현할 수 있는 관계 표현

- 편리한 인터페이스 제공

 

3) 안전

- 접근 사용자마다 다른 권한 부여

- 데이터가 잘못 수정되거나 삭제된 경우 백업

2 - 2. 트랜젝션

- DBMS의 요구사항을 충족시킬 핵심 기능

- 데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위

ex) 회원가입 절차 : 가입 트랜젝션, 결제 절차 : 결제 트랜젝션

- 트랜젝션은 데이터베이스 시스템에서 병행 제어 및 회복 작업시 처리되는 작업의 논리적 단위로 사용

ex) 회원가입, 결제는 작업 단위로 병행 처리

ex) 회원가입 처리중 잘못된 항목이 존재해 가입 불가 시 가입 취소(회복)

ex) 결제 처리 중 잔액 부족 등으로 결제가 불가능할 경우 결제 취소(회복)

- 사용자가 시스템에 대한 요구 시 시스템이 응답하기 위한 상태 변환과정의 작업 단위로 사용

ex) 가입 트랜젝션, 결제 트랜젝션

 

트랜젝션의 특성

데이터의 무결성을 보장하기 위해 DBMS의 트랜젝션이 가져야할 특성

1) 원자성 : 트랜젝션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되도록 연산이 완료되거나, 그렇지 않다면 전혀 반영되지 않도록 복구되어야 한다. 또한 트랜젝션 내 모든 명령은 반드시 완벽하게 수행되어야 한다. 오류가 발생하는 경우엔 무조건 트랜젝션은 회복되어야 한다

2) 일관성 : 트랜젝션이 그 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성있는 데이터베이스 상태로 변환한다. 트랜젝션 수행 전과 수행 후의 상태가 같아야 한다

3) 독립성 : 둘 이상의 트랜젝션이 동시에 실행되는 경우 어느 하나의 트랜젝션 실행 중 다른 트랜젝션의 연산이 끼어들 수 없다

4) 영속성, 지속성 : 성공적으로 완료된 트랜젝션의 결과는 시스템이 고장이 나더라도 영구적으로 반영되어야 한다

 

DBMS는 데이터 관리의 원칙 중 안전, 공유, 일관성, 손상방지 등의 원칙을 트랜젝션 단위로 해결한다

3. RDB

3 - 1. 개요

- 가장 많이 사용되는 데이터베이스의 한 종류

- 테이블로 이루어져 있으며, 테이블은 키와 값으로 나타낸다

- 데이터 종속성을 관계로 표현하는 것이 큰 특징

3 - 2. 특징

- 데이터의 분류, 정렬, 탐색 속도가 빠르다

- 신뢰성이 높고, 어떤 상황에서도 데이터 무결성을 보장

- SQL이라는 표준 언어로 관리가 가능하므로 개발 언어, 데이터베이스 종류 등에 변화가 있어도 기존 사용하던 애플리케이션은 그래도 사용이 가능하다

- 기존 작성하던 스키마를 수정하기 어렵다

- 데이터베이스의 부하를 분석하는 것이 어렵다

3 - 2 - 1. 연관관계

- 각 테이블의 튜플이 연결된 관계를 의미

- 테이블 간 관계는 일대일, 일대다, 다대다가 있다

1) 일대일

하나의 테이블과 다른 하나의 테이블 간 각 튜플이 연결

2) 일대다

하나의 테이블에 있는 튜플에 여러 테이블의 튜플이 연결

3) 다대다

다수의 테이블의 튜플과 다른 다수의 테이블의 튜플이 연결

3 - 2 - 2. SQL

SQL은 관계형 데이터베이스의 언어로, 국제 표준화기구에서 발표하는 표준 SQL이 있고, 이에 따라 DBMS를 만드는 각 회사에서 특성에 맞게 수정된 SQL를 사용한다. 표준 SQL을 익히면 기본적으로 3대 주류 DBMS를 모두 사용할 수 있다

3 - 3. 종류

MongoDB	MongoDB Inc.	Document	Unix, Linux, Windows, Mac	오픈 소스(무료), 분산처리에 적합
Redis	Redis Labs	Key-Value	Unix, Linux, Windows, Mac	오픈 소스(무료), 캐싱에 적합
DynamoDB	아마존 웹 서비스(AWS)	Key-Value	AWS 클라우드(Unix, Linux, Windows)	오픈 소스(무료/유료), AWS에서만 사용, 확장에 용이
HBase	Apache 소프트웨어 재단	Wide-column Store	Linux	오픈 소스(무료), 빅데이터에 적합
Neo4j	Neo4j Inc.	Graph	Unix, Linux, Windows, Mac	오픈 소스(무료), 추천기능에 적합

 

1) Oracle

- 상업용 DBMS로 안정성과 유지보수성으로 인해 많이 사용

- 기업용

- 대량의 정보관리 시 성능이 좋다

- Oracle 표준 SQL 사용

 

2) MySQL

- 오픈소스

- 표준 SQL 형식 사용

 

3) PostgreSQL

- 오픈소스 객체 - 관계형 데이터베이스 시스템

- macOS 서버의 경우 기본으로 사용

- 북미, 일본에서 주로 사용

- 완벽하게 ACID, MVCC를 지원

- 다양한 데이터베이스 객체를 사용자가 임의로 만들 수 있다

- 테이블 상속 기능을 사용해 하위 테이블 생성 가능

- 상용 RDBMS급 성능

- 기본적인 CRUD 성능이 다른 RDBMS보다 떨어진다

 

4) MariaDB
- MySQL과 동일한 소스코드 기반, GPL v2 라이선스

- MySQL과 높은 호환성

- MySQL에 비해 애플리케이션 부분 속도가 약 4~5천배 빠르고 성능면에서 70% 향상 "주장"

 

5) SQL Lite

- 독립형 파일 기반 RDBMS

- 구글 안드로이드 운영체제 기본 데이터베이스

- ACID 준수

- 가벼운 용량, 평균 600kb 미만

- 완전히 독립형이라 SQL Lite를 위한 외부 종속성 주입 필요없음

- 동시성 제한, 사용자 관리 존재 부재, 서버리스 데이터베이스이므로 보안 취약

4. NoSQL

4 - 1. 특징

- 기존 RDB의 단점을 극복하고자,  RDB의 데이터 모델보다 융통성있는 데이터 모델을 사용한다

- 데이터의 저장 및 검색 특화된 매커니즘 제공(종류마다 특화 기능이 다르다)

- 분산환경 데이터 처리를 빠르게 하기위해 개발

4 - 2. 종류

MongoDB	MongoDB Inc.	Document	Unix, Linux, Windows, Mac	오픈 소스(무료), 분산처리에 적합
Redis	Redis Labs	Key-Value	Unix, Linux, Windows, Mac	오픈 소스(무료), 캐싱에 적합
DynamoDB	아마존 웹 서비스(AWS)	Key-Value	AWS 클라우드(Unix, Linux, Windows)	오픈 소스(무료/유료), AWS에서만 사용, 확장에 용이
HBase	Apache 소프트웨어 재단	Wide-column Store	Linux	오픈 소스(무료), 빅데이터에 적합
Neo4j	Neo4j Inc.	Graph	Unix, Linux, Windows, Mac	오픈 소스(무료), 추천기능에 적합

 

1) MongoDB

- 유연한 스키마 : 데이터 구조를 동적으로 변경할 수 있다

- 분산 아키텍처 : 수평 확장 가능한 분산 아키텍처를 제공해 대규모 데이터 처리 및 고가용성 지원

- 문서형 DB 특징 : JSON과 유사한 문서에 데이터 저장, 필드와 값의 쌍으로 구성, 대량 데이터를 수용하도록 스케일아웃 가능

 

2) Redis

- 인메모리 데이터 저장소 : 데이터를 메모리에 저장하므로 매우 빠른 데이터 액세스와 응답 시간 제공

- 다양한 데이터 구조 : 문자열, 해시, 목록, 집합, 정렬된 집합 등 다양한 데이터 구조를 지원해 유연한 데이터 모델링을 가능하게 한다

- 키 = 벨류 DB 특징 : 검색을 위해 복잡한 쿼리를 수행할 필요없음, 사용자 선호도 저장 또는 캐싱 같은 휘발성 데이터 저장에 주로 사용

 

3) DynamoDB

- 관리형 서비스 : AWS의 관리형 NoSQL로, 서버 관리와 확장성에 대한 부담을 줄여준다

- 높은 확장성 : 데이터의 크기나 트래픽의 증가에 따라 자동으로 스케일아웃하므로 수평 확장 가능

- 키 - 밸류 DB

 

4) HBase

- 분산 저장 시스템 : Hadoop 분산 파일 시스템 위에서 작동하며, 대용량 데이터의 분산 저장과 처리를 지원

- 일관된 읽기/ 쓰기 : 일관된 성능을 제공해 대규모 데이터에 대한 실시간 액세스 지원

- wide - column store : 테이블, 행 및 동적 열에 데이터 저장, 각 행이 동일한 열을 가질 필요가 없어 RDB에 비해 뛰어난 유연성 제공, 대량의 데이터 저장에 적합, IOT 데이터와 사용자 프로필 데이터 저장시 사용

 

5) Neo4j

- 그래프 데이터베이스 : 그래프 데이터베이스로 데이터 간 관계를 중요시하고 효과적으로 저장하고 조회할 수 있다

- ACID 트랜젝션

- 그래프 DB 특징 : 소셜 네트워킹, 추천 엔진 등에서 사용, 정점과 간선에 데이터 저장, 정점에는 사람, 장소 및 사물에 대한 정보가 저장, 간선에는 정점과의 관계에 대한 정보가 저장

 

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