[데이터베이스(DB)] 1. 데이터베이스 소개

Chapter 1. 데이터베이스 소개

데이터베이스는 정보를 저장, 검색, 업데이트, 관리하는 시스템입니다. 이러한 시스템은 우리가 개발하는 많은 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 합니다. 이번 장에서는 데이터베이스의 정의, 사용 목적, 그리고 이점에 대해 알아보며, 데이터베이스가 어떻게 새로운 애플리케이션과 시스템에서 중요한 역할을 하는지를 설명하겠습니다. 데이터베이스 기술의 역사와 발전 과정도 함께 살펴볼 것입니다. 마지막으로는, 데이터베이스의 다양한 종류 중 가장 대표적인 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스에 대해 소개하겠습니다.

[Chapter 1. 데이터베이스 소개]

1.1. 데이터베이스란 무엇인가요?

1.1.1. 데이터베이스의 정의

1.1.2. 데이터베이스 사용의 목적과 이점

1.2. 데이터베이스의 중요성

1.2.1. 최신 애플리케이션 및 시스템에서 데이터베이스의 역할

1.2.2. 데이터베이스에 의존하는 산업의 예

1.3. 데이터베이스의 진화

1.3.1. 데이터베이스 기술의 역사적 개요

1.3.2. 데이터베이스 시스템의 주요 이정표 및 발전 사항

1.4. 데이터베이스 종류

1.4.1. 관계형 데이터베이스

1.4.2. 비관계형 데이터베이스

1.1. 데이터베이스란 무엇인가요?

데이터베이스(Database)는 관련성을 가진 데이터들의 집합입니다. 이는 구조화된 방식으로 저장되며, 다양한 애플리케이션과 사용자들이 데이터를 효율적으로 검색하고 업데이트할 수 있도록 해 줍니다. 데이터베이스는 엄격한 보안 및 무결성 규칙을 통해 데이터의 일관성을 유지하고, 사용자의 요구에 따라 다양한 방식으로 데이터를 사용하고 조직화할 수 있게 해줍니다. 즉, 데이터베이스는 복잡한 데이터 관리를 용이하게 하는 도구입니다.

1.1.1. 데이터베이스의 정의

데이터베이스(Database)는 정보를 체계적으로 구조화하여 저장한 집합체를 의미합니다. 이러한 정보는 컴퓨터 시스템에서 손쉽게 검색하거나 업데이트할 수 있어야 합니다. 데이터베이스는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(Database Management System, DBMS)을 통해 관리되며, 이를 통해 사용자들은 데이터를 생성, 읽기, 업데이트, 삭제(CRUD)하는 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터베이스는 다양한 형태로 구성될 수 있으며, 가장 일반적인 형태는 표(Table) 형태입니다. 표는 여러 행(Row)과 열(Column)로 구성되며, 각 행은 독립된 하나의 레코드(Record)를 나타냅니다. 열은 각 레코드에서 특정 카테고리의 데이터를 나타냅니다.

예를 들어, 도서관의 데이터베이스를 생각해봅시다. 도서관 데이터베이스의 한 테이블은 도서에 대한 정보를 담고 있을 것입니다. 각 행은 개별 도서를 나타내고, 열은 도서의 제목, 저자, 출판사, 출판년도 등과 같은 정보를 나타냅니다.

다음은 도서 데이터베이스에서 SQL 쿼리를 사용하여 특정 조건의 도서를 검색하는 예제입니다.

[예제]

SELECT *
FROM Books
WHERE Author = 'George Orwell';

이 SQL 쿼리는 'Books'라는 테이블에서 저자가 'George Orwell'인 모든 도서의 정보를 반환하라는 것을 의미합니다.

'SELECT'는 어떤 데이터를 선택할 것인지를 지정하고, 'FROM'은 어떤 테이블에서 데이터를 선택할 것인지를 지정하며, 'WHERE'은 어떤 조건을 충족하는 데이터를 선택할 것인지를 지정합니다.

이처럼 데이터베이스는 우리가 필요로 하는 정보를 체계적이고 효율적으로 관리하며, 이를 통해 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

또한, 데이터베이스는 데이터의 중복을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 동일한 데이터를 여러 곳에 저장하는 대신 데이터베이스는 중복을 피하기 위해 단일 위치에 데이터를 저장합니다. 이는 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 만약 동일한 데이터가 여러 곳에 저장되어 있다면, 한 곳에서의 수정이 다른 곳의 데이터와 불일치할 수 있습니다. 데이터베이스를 사용하면 이러한 문제를 피할 수 있습니다.

예를 들어, 도서관에서 도서의 위치를 업데이트하려면 해당 도서의 모든 복사본을 찾아야 할 수 있습니다. 그러나 데이터베이스를 사용하면 도서 정보를 한 곳에서만 업데이트하면 되므로, 이러한 과정을 훨씬 간단하게 만들어줍니다.

다음은 'Books' 테이블에서 '1984'라는 제목의 도서의 위치를 업데이트하는 SQL 쿼리 예제입니다.

[예제]

UPDATE Books
SET Location = 'Aisle 4'
WHERE Title = '1984';

'UPDATE' 문은 어떤 테이블을 업데이트할 것인지를 지정하고, 'SET'은 어떤 열을 어떤 값으로 업데이트할 것인지를 지정하며, 'WHERE'은 어떤 조건을 충족하는 행을 업데이트할 것인지를 지정합니다.

즉, 데이터베이스는 데이터의 구조화, 검색, 업데이트, 삭제, 중복 최소화, 일관성 및 무결성 유지 등 다양한 기능을 제공하며, 이러한 기능들은 정보를 효과적으로 관리하는 데 필수적입니다. 이에 따라 데이터베이스는 다양한 분야에서 활용되며, 그 중요성은 계속해서 증가하고 있습니다.

더 나아가, 데이터베이스는 여러 사용자가 동시에 데이터에 액세스하고 수정할 수 있도록 해주는 동시성 제어 기능을 제공합니다. 이는 데이터베이스가 다양한 애플리케이션에서 실시간으로 정보를 공유해야 하는 경우에 필수적입니다.

예를 들어, 도서관에서 여러 도서관 사서가 동시에 다양한 도서에 대한 정보를 업데이트하고자 한다면, 데이터베이스의 동시성 제어 기능이 이를 가능하게 합니다.

또한, 데이터베이스는 데이터 보안을 보장하는 기능도 제공합니다. 특정 사용자가 데이터베이스의 특정 부분에 대한 액세스 권한만 부여받을 수 있도록 설정할 수 있습니다. 이를 통해 민감한 정보의 무단 접근을 방지하고, 데이터의 보안을 보장할 수 있습니다.

예를 들어, 도서관의 관리자는 도서 데이터베이스의 모든 부분에 액세스할액세스 할 수 있지만, 일반 사서는 도서의 위치 정보나 대출 상태 등 특정 정보만 액세스 할 수 있도록 설정할 수 있습니다.

이처럼, 데이터베이스는 정보의 체계적인 관리와 효율적인 검색, 업데이트, 동시성 제어, 보안 등 다양한 기능을 제공함으로써, 데이터 중심의 현대 사회에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 이유로 데이터베이스에 대한 이해는 컴퓨터 과학 및 IT 분야에서 매우 중요합니다.

데이터베이스는 오늘날 대부분의 비즈니스, 교육, 연구 등에서 중요한 역할을 수행합니다. 구조화된 데이터를 빠르게 검색하고 분석하고 업데이트하는 능력은 생산성을 향상하고 결정 과정을 개선하며, 또한 새로운 통찰력과 지식을 창출하는 데 중요합니다.

데이터베이스는 데이터의 구조화된 저장소일 뿐만 아니라, 데이터와 작업을 관리하고 데이터의 무결성과 보안을 보장하는 기능도 제공합니다. 데이터베이스가 제공하는 이러한 기능들은 데이터 관리를 더욱 강력하고 효율적으로 만들어 줍니다.

1.1.2. 데이터베이스 사용의 목적과 이점

데이터베이스의 사용 목적과 이점은 다양합니다. 그 중에서 몇 가지를 들자면, 먼저 데이터베이스는 데이터의 중복을 최소화합니다. 데이터베이스에서는 같은 정보를 여러 곳에 중복해서 저장하지 않습니다. 대신에 한 번 저장한 데이터를 필요한 곳에서 재사용할 수 있습니다. 이로 인해 저장 공간이 절약되고, 데이터의 일관성과 무결성이 유지됩니다.

예를 들어, 우리가 주문 정보를 관리하는 데이터베이스를 가지고 있다고 가정합시다. 주문정보에는 고객의 정보와 주문한 상품의 정보가 포함될 것입니다. 데이터베이스가 없다면, 각 주문마다 고객의 이름, 주소, 연락처 등의 정보를 반복해서 적어야 합니다. 그러나 데이터베이스를 사용하면, 고객의 정보를 한 번만 저장하고 그 정보를 필요한 곳에서 재사용할 수 있습니다. 아래의 SQL 코드는 고객 정보를 한 번만 입력하고 주문 정보에서 재사용하는 예입니다.

[예제]

INSERT INTO Customers (CustomerID, Name, Address, Phone)
VALUES (1, 'John Doe', '123 Main St', '555-1234');

INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, Product)
VALUES (1, 1, 'Widget');

두 번째로, 데이터베이스는 데이터의 일관성과 무결성을 보장합니다. 데이터베이스에서는 특정한 규칙을 설정하여, 그 규칙에 맞지 않는 데이터의 입력을 차단할 수 있습니다. 이로 인해 데이터의 품질이 보장되고, 잘못된 데이터로 인한 문제를 방지할 수 있습니다.

예를 들어, 우리가 관리하는 상품의 가격이 0보다 커야 한다는 규칙을 데이터베이스에 설정할 수 있습니다. 그러면 데이터베이스는 가격이 0보다 작은 데이터의 입력을 차단합니다. 아래의 SQL 코드는 이를 구현하는 예입니다.

[예제]

CREATE TABLE Products (
    ProductID int,
    Name varchar(255),
    Price decimal CHECK (Price > 0)
);

세 번째로, 데이터베이스는 데이터의 보안을 강화합니다. 데이터베이스에서는 데이터에 대한 접근 권한을 세밀하게 설정할 수 있습니다. 이로 인해 민감한 정보에 대한 접근을 제한하고, 정보의 유출을 방지할 수 있습니다.

예를 들어, 고객의 신용카드 정보와 같은 민감한 정보는 특정 직원만이 접근할 수 있도록 설정할 수 있습니다. 아래의 SQL 코드는 이를 구현하는 예입니다.

[예제]

GRANT SELECT ON Customers.CreditCardNumber TO SomeUser;

네 번째로, 데이터베이스는 데이터를 효율적으로 검색하고 분석할 수 있습니다. 데이터베이스는 데이터를 구조적인 방식으로 저장하므로, 복잡한 쿼리를 사용하여 데이터를 빠르게 검색하고, 여러 방면으로 데이터를 분석할 수 있습니다.

예를 들어, 월별 매출액을 계산하거나, 가장 많이 팔린 상품을 찾는 등의 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 아래의 SQL 코드는 월별 매출액을 계산하는 예입니다.

[예제]

SELECT MONTH(OrderDate) AS Month, SUM(Amount) AS Sales
FROM Orders
GROUP BY MONTH(OrderDate);

이러한 이점들로 인해, 데이터베이스는 오늘날 많은 애플리케이션과 시스템에서 필수적인 부분이 되었습니다. 데이터베이스를 통해 효율적이고 안정적인 데이터 관리를 구현할 수 있으며, 다양한 방식으로 데이터를 활용하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

데이터베이스는 데이터의 통합성을 보장합니다. 데이터베이스는 데이터의 통합성을 위한 다양한 제약 조건을 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면, 데이터 입력 시 잘못된 데이터가 입력되는 것을 방지하고, 데이터의 통합성을 유지할 수 있습니다.

예를 들어, 주문 정보를 관리하는 데이터베이스에서는 주문이 등록될 때 반드시 고객 정보가 존재해야 한다는 제약 조건을 설정할 수 있습니다. 이를 SQL로 구현하면 다음과 같습니다.

[예제]

CREATE TABLE Orders (
    OrderID int NOT NULL,
    CustomerID int,
    OrderDate date,
    FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID)
);

이처럼 데이터베이스의 이점은 매우 다양합니다. 단순히 데이터를 저장하고 관리하는 것뿐만 아니라, 다양한 분석 기능, 보안 기능 등을 제공함으로써 데이터를 최대한 활용할 수 있게 돕습니다. 따라서, 어떤 시스템에서든 데이터베이스는 필수적인 요소로 작용합니다.

1.2. 데이터베이스의 중요성

데이터베이스는 현대의 모든 IT 시스템에서 핵심 요소로 작용합니다. 사용자 정보를 안전하게 보관하거나, 고객의 구매 패턴을 분석하고, 효율적인 영업 활동을 지원하며, 심지어는 대규모 연구 데이터를 관리하고 분석하는 등 다양한 역할을 수행합니다. 그런 의미에서 '데이터베이스의 중요성'을 이해하는 것은 IT 역량 강화의 중요한 발판이 됩니다. 이 섹션에서는 최신 애플리케이션 및 시스템에서 데이터베이스의 역할과 데이터베이스가 의존하는 산업의 예를 통해 데이터베이스의 중요성을 조명합니다.

1.2.1 최신 애플리케이션 및 시스템에서 데이터베이스의 역할

데이터베이스는 현대의 모든 애플리케이션과 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 가장 간단한 모바일 앱에서부터 복잡한 분산 시스템, 심지어는 기계 학습 및 인공 지능 시스템에 이르기까지, 모든 것이 데이터베이스에 의존하고 있습니다.

예를 들어, 대형 이커머스 플랫폼은 수많은 제품, 사용자, 주문, 배송 정보 등을 관리하기 위해 데이터베이스를 사용합니다. 이 플랫폼은 사용자의 구매 이력을 데이터베이스에 저장하여 특정 사용자에게 가장 적합한 제품을 추천할 수 있습니다.

또한, 데이터베이스는 소셜 네트워킹 서비스에서 사용자의 프로필 정보, 친구 목록, 게시글, 댓글 등을 관리하는 데 필수적입니다. 사용자가 게시글을 작성하거나 친구를 추가할 때마다, 해당 정보는 데이터베이스에 저장되고, 사용자가 그 정보를 요청할 때마다 데이터베이스에서 조회됩니다.

데이터베이스의 역할을 SQL 쿼리를 통해 간략하게 살펴보겠습니다. 아래는 'user' 테이블에서 특정 사용자의 정보를 검색하는 SQL 쿼리입니다.

[예제]

SELECT * FROM user WHERE user_id = 'user123';

위의 쿼리는 'user123'이라는 user_id를 가진 사용자의 모든 정보를 'user' 테이블에서 조회하는 쿼리입니다. 이 쿼리를 통해 우리는 데이터베이스가 어떻게 애플리케이션에서 사용자 정보를 관리하는지 볼 수 있습니다.

데이터베이스는 데이터를 안전하게 보관하고, 필요한 시점에 빠르게 액세스하고, 여러 사용자나 애플리케이션 간에 공유하는 기능을 제공합니다. 이러한 기능 덕분에 데이터베이스는 다양한 애플리케이션과 시스템에서 중추적인 역할을 수행하게 됩니다.

심지어 데이터베이스는 우리가 생각하지 못하는 곳에서도 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 헬스케어 산업에서는 환자의 의료 기록을 안전하게 저장하고 관리하는 데 데이터베이스를 사용합니다. 이 데이터는 의사가 환자의 건강 상태를 파악하고, 적절한 치료 방안을 결정하는 데 사용됩니다.

또한 금융 산업에서는 거래 정보를 실시간으로 추적하고 분석하는 데 데이터베이스를 사용합니다. 이는 은행이나 다른 금융 기관이 고객의 계좌 내역을 조회하거나, 부정 거래를 탐지하는 데 중요합니다.

데이터베이스의 이런 역할은 아래와 같은 SQL 쿼리를 통해 간단하게 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 'transaction' 테이블에서 특정 계좌의 거래 내역을 검색하는 쿼리는 다음과 같습니다.

[예제]

SELECT * FROM transaction WHERE account_id = 'account123';

위의 쿼리는 'account123'이라는 account_id를 가진 계좌의 모든 거래 내역을 'transaction' 테이블에서 조회하는 쿼리입니다. 이 쿼리를 통해 우리는 데이터베이스가 어떻게 애플리케이션에서 거래 정보를 관리하는지 볼 수 있습니다.

결국, 데이터베이스는 데이터를 효과적으로 관리하고 사용하기 위한 핵심 도구입니다. 이로 인해 데이터베이스는 다양한 애플리케이션과 시스템에서 필수적인 역할을 하게 되며, 이에 따른 성능 향상과 확장성이 요구됩니다.

1.2.2. 데이터베이스에 의존하는 산업의 예

데이터베이스는 많은 산업 분야에서 중추적인 역할을 합니다. 매우 다양한 데이터를 신속하게 처리하고 관리할 수 있기 때문에, 실시간 정보에 의존하는 다양한 산업에서 활용됩니다. 데이터베이스의 기능과 유연성은 획기적인 혁신을 이끌고, 효율적인 운영을 가능하게 합니다.

헬스케어: 의료 산업에서는 환자의 진료 기록, 약물 정보, 질병 기록 등 대량의 데이터를 안전하게 저장하고 관리해야 합니다. 예를 들어, SQL 쿼리를 사용하여 특정 환자의 진료 기록을 찾을 수 있습니다.

[예제]

SELECT * FROM patient_records WHERE patient_id = '12345';

금융: 은행, 증권 회사, 보험사 등은 거래 내역, 계좌 정보, 고객 정보 등 많은 데이터를 처리하고 저장합니다. 데이터베이스를 통해 이러한 정보를 신속하게 접근하고, 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

[예제]

SELECT * FROM transactions WHERE account_id = 'account123' AND date > '2023-01-01';

소매업: 재고 관리, 판매 데이터 분석, 고객 정보 관리 등에 데이터베이스가 활용됩니다. 실시간 재고 관리를 위한 SQL 쿼리는 아래와 같습니다.

[예제]

SELECT item, COUNT(*) as 'inventory_count' FROM inventory GROUP BY item;

교육: 학생 정보, 성적, 강의 내용 등 대량의 데이터를 저장하고 관리합니다. 특정 학생의 성적을 조회하는 쿼리는 아래와 같습니다.

[예제]

SELECT * FROM grades WHERE student_id = 'student123';

유통/물류: 유통 및 물류 산업은 수많은 상품 정보와 물류 정보, 창고 재고 등을 실시간으로 관리해야 하는데, 이런 경우 데이터베이스를 통해 정보를 체계적으로 관리하게 됩니다.

[예제]

SELECT * FROM logistics_info WHERE tracking_number = '1234567890';

IT/소프트웨어: IT 및 소프트웨어 산업에서는 사용자 정보, 서비스 이용 내역, 로그 데이터 등 다양한 종류의 데이터를 처리하고 분석하는데 데이터베이스를 사용합니다.

[예제]

SELECT * FROM user_logs WHERE user_id = 'user123' AND date > '2023-01-01';

정부/공공기관: 정부나 공공기관 역시 다양한 종류의 데이터를 보유하고 있습니다. 주민 등록, 세금 정보, 법률, 규정 등의 중요한 정보들이 모두 데이터베이스에서 관리되며, 이 정보들을 효율적으로 활용하기 위해 데이터베이스를 사용합니다.

[예제]

SELECT * FROM tax_records WHERE citizen_id = 'citizen123';

이처럼 데이터베이스는 거의 모든 산업 분야에서 기업이나 조직의 핵심 운영에 필수적인 요소로 활용되고 있습니다. 적절한 데이터 관리를 통해 데이터베이스는 실시간 정보 접근, 데이터 무결성 유지, 효과적인 데이터 분석 등 다양한 이점을 제공하며, 이는 기업이나 조직이 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 하게 됩니다. 이렇게 중요한 데이터베이스의 역할을 이해하는 것은 어떤 프로그래머에게도 중요한 스킬이 될 것입니다.

1.3. 데이터베이스의 진화

데이터베이스의 진화는 인간의 정보 저장 및 관리 방식의 변화를 반영합니다. 초기에는 파일 시스템을 사용해 각 파일에 데이터를 따로 저장했으나, 이는 중복과 일관성 유지에 문제가 있었습니다. 따라서 이를 개선하기 위해 1960년대에 등장한 '관계형 데이터베이스'는 테이블 구조를 사용해 데이터를 효과적으로 관리하는 새로운 패러다임을 제시했습니다. 이후 NoSQL, NewSQL 등 새로운 형태의 데이터베이스가 지속적으로 개발되며 다양한 환경과 요구에 맞춰진 솔루션을 제공하게 되었습니다.

1.3.1. 데이터베이스 기술의 역사적 개요

데이터베이스 기술의 역사는 정보의 저장, 관리, 검색 방식에 대한 우리의 이해와 접근법이 어떻게 발전해 왔는지를 보여주는 놀라운 여정입니다.

초기에는 '파일 시스템'이 주로 사용되었습니다. 이는 데이터를 컴퓨터의 파일에 저장하고, 필요에 따라 데이터를 검색하거나 업데이트하는 방식이었습니다. 파일 시스템의 가장 큰 단점은 중복성과 무결성이었습니다. 중복된 데이터는 저장 공간을 낭비하고, 변경 시 모든 파일을 일관성 있게 업데이트하는 것이 어렵습니다.

이런 문제를 해결하기 위해 1960년대에 '관계형 데이터베이스'가 등장했습니다. 이는 데이터를 테이블로 구성하고, 이 테이블들 사이의 관계를 통해 데이터를 저장하고 관리합니다. SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스를 쿼리하는 주요 언어로 개발되었고, 데이터베이스 기술에 큰 변화를 가져왔습니다.

예를 들어, 고객 정보를 저장하는 테이블이 있다고 가정해봅시다. 이 테이블에 데이터를 추가하려면 다음과 같이 SQL 쿼리를 작성할 수 있습니다.

[예제]

INSERT INTO Customers (CustomerName, ContactName, Address, City, PostalCode, Country)
VALUES ('Cardinal', 'Tom B. Erichsen', 'Skagen 21', 'Stavanger', '4006', 'Norway');

위의 SQL 쿼리는 Customers 테이블에 새로운 고객 정보를 추가합니다. 이러한 방식으로 SQL은 데이터를 생성(Create), 읽기(Read), 업데이트(Update), 삭제(Delete)하는 데 사용되는 주요 도구로 사용되어 왔습니다.

그러나 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅, 실시간 분석 등 새로운 요구사항이 등장하면서, 관계형 데이터베이스의 한계도 명확해졌습니다. 이런 한계를 극복하기 위해 NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스가 등장했습니다. NoSQL은 키-값 저장소, 문서 데이터베이스, 컬럼 데이터베이스, 그래프 데이터베이스 등 다양한 형태로 구현되며, 많은 현대 애플리케이션에서 활용되고 있습니다. 또한 NewSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 ACID 속성과 NoSQL의 확장성을 결합하여 더 나은 성능과 효율성을 제공하려는 시도입니다.

NoSQL 데이터베이스의 일반적인 예는 MongoDB입니다. 다음은 MongoDB에서의 데이터 입력을 보여주는 예제 코드입니다.

[예제]

db.collection('customers').insertOne({
   name: 'Cardinal',
   contact: 'Tom B. Erichsen',
   address: 'Skagen 21',
   city: 'Stavanger',
   postalCode: '4006',
   country: 'Norway'
}, function(err, result) {
   assert.equal(err, null);
   console.log("Inserted a document into the customers collection.");
});

이 코드는 'customers'라는 컬렉션에 새로운 문서를 삽입합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 구조가 유연하기 때문에, 각각의 문서는 고유한 구조를 가질 수 있습니다.

데이터베이스 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 새로운 도전과 기회를 제공합니다. 이러한 도전과 기회는 신기술인 분산 데이터베이스, 인메모리 데이터베이스, 시계열 데이터베이스 등의 등장으로 더욱 명확해졌습니다.

또한, 최근의 또 다른 중요한 트렌드는 데이터베이스 자동화입니다. 이는 데이터베이스 관리 작업을 자동화하여 DBA(Database Administrator)의 업무를 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다. 예를 들어, Amazon의 Aurora는 자동화된 백업, 실패 감지 및 복구, 자동 확장 등의 기능을 제공합니다.

데이터베이스 기술의 진화는 우리가 데이터를 이해하고, 저장하고, 검색하고, 사용하는 방식에 깊은 영향을 미쳤습니다. 이 기술이 계속해서 발전함에 따라, 우리는 이전에 불가능했던 방식으로 정보를 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 우리의 사회, 경제, 과학에 대한 인식을 바꾸는 역할을 하고 있습니다.

1.3.2. 데이터베이스 시스템의 주요 이정표 및 발전 사항

데이터베이스 기술은 긴 시간 동안 많은 변화와 발전을 겪었습니다. 간단히 말해서, 이 변화는 우리가 정보를 저장하고 검색하는 방법을 완전히 바꾸었습니다. 데이터베이스 기술의 중요한 이정표와 발전 사항을 살펴보겠습니다.

1960년대: 계층형 및 네트워크 데이터베이스: 최초의 데이터베이스 시스템은 대개 계층형 또는 네트워크 구조를 사용했습니다. 이러한 시스템은 데이터를 트리 또는 그래프 구조로 저장했으며, 효율적인 저장과 검색을 위해 복잡한 포인터를 사용했습니다.
1970년대: 관계형 데이터베이스: E.F. Codd의 연구로부터 시작된 관계형 데이터베이스는 테이블 구조를 사용하여 데이터를 저장하고, SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 검색하는 방식을 제안했습니다. 이 변화는 데이터 저장 및 검색의 표준을 만들었습니다.
1980년대: SQL 표준화와 DBMS의 상용화: 이 시기에는 SQL이 표준화되고 다양한 DBMS(Database Management System) 제품들이 상용화되었습니다. 이 중에는 Oracle, IBM DB2, Microsoft SQL Server 등이 있습니다.
1990년대: 객체-관계형 및 OLAP 데이터베이스: 객체-관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 객체 지향 개념을 추가한 것이며, OLAP(Online Analytical Processing) 데이터베이스는 대규모 데이터 분석에 특화된 시스템입니다.
2000년대: NoSQL 및 클라우드 데이터베이스: NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다. 또한 이 시기에는 Amazon, Google 등의 기업들이 클라우드 기반 데이터베이스 서비스를 시작했습니다.
2010년대: 빅데이터 및 실시간 처리: 이 시대에는 빅데이터 처리를 위한 다양한 데이터베이스 시스템이 등장했습니다. Hadoop, Spark 등의 빅데이터 처리 플랫폼은 분산 저장 및 처리를 통해 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 해주었습니다. 또한, 실시간 데이터 처리를 위한 실시간 데이터베이스 시스템도 등장하였습니다.
현재와 미래: 인공지능 및 머신러닝의 통합, 서버리스 데이터베이스: 현재는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 데이터베이스 시스템에 통합하는 추세입니다. AI와 ML은 패턴 인식, 예측, 추천 등의 기능을 데이터베이스에 추가하여 더욱 향상된 데이터 분석을 가능하게 합니다. 또한, 서버리스 데이터베이스는 인프라 관리의 복잡성을 줄이고, 사용자가 데이터에만 집중할 수 있게 해주는 새로운 패러다임입니다.

1.4. 데이터베이스 종류

데이터베이스는 그 구조와 사용 목적에 따라 여러 종류로 분류됩니다. '관계형 데이터베이스(RDBMS)'는 테이블 형태로 데이터를 관리하며, SQL을 통해 조작합니다. 'NoSQL 데이터베이스'는 비구조화된 데이터를 저장하며, Key-Value, Document, Column, Graph 등 다양한 형태가 있습니다. 또한, '분산 데이터베이스'는 데이터를 여러 노드에 분산 저장하여 높은 가용성과 확장성을 제공합니다. 이 외에도, '객체지향 데이터베이스', 'XML 데이터베이스' 등이 있습니다.

1.4.1. 관계형 데이터베이스(Relational Database)

데이터베이스의 첫 번째 종류는 관계형 데이터베이스(RDBMS)입니다. RDBMS는 가장 널리 사용되는 데이터베이스 시스템으로, 데이터를 서로 연관된 테이블의 집합으로 저장합니다. 각 테이블은 행(Row)과 열(Column)로 이루어져 있고, 각 행은 고유한 식별자(Primary Key)를 가집니다.

RDBMS의 핵심 개념은 '관계(Relationship)'입니다. 여러 테이블의 행 간에 관계를 설정하여 데이터를 연결하고 쿼리할 수 있습니다. 이런 관계를 통해 다양한 형태의 데이터를 효과적으로 관리하고 질의할 수 있습니다.

RDBMS는 SQL(Structured Query Language)라는 언어를 통해 데이터를 조작하고 질의합니다. SQL은 매우 직관적이며, 데이터의 생성, 조회, 수정, 삭제(CRUD)와 같은 기본 작업부터 복잡한 질의까지 수행할 수 있습니다.

예를 들어, '고객' 테이블과 '주문' 테이블이 있다고 가정해봅시다. '고객' 테이블은 고객 ID, 이름, 연락처 등의 정보를 가지고, '주문' 테이블은 주문 ID, 고객 ID, 제품, 수량 등의 정보를 가집니다. 이 두 테이블은 고객 ID를 통해 관계를 맺습니다.

[예제]

-- 고객 테이블 생성
CREATE TABLE Customers (
    CustomerID int PRIMARY KEY,
    Name varchar(255),
    Contact varchar(255)
);

-- 주문 테이블 생성
CREATE TABLE Orders (
    OrderID int PRIMARY KEY,
    CustomerID int,
    Product varchar(255),
    Quantity int,
    FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID)
);

위의 SQL 쿼리는 고객 테이블과 주문 테이블을 생성하고, 고객 ID를 통해 두 테이블을 연결합니다. 이런 방식으로 관계형 데이터베이스는 서로 다른 테이블의 데이터를 연결하여 복잡한 질의와 분석을 가능하게 합니다.

이어서, 특정 고객이 주문한 모든 제품을 조회하려면 다음과 같은 SQL 쿼리를 작성할 수 있습니다.

[예제]

-- 고객 ID가 1인 고객이 주문한 모든 제품 조회
SELECT Orders.Product
FROM Orders
JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
WHERE Customers.CustomerID = 1;

이 쿼리는 'Orders' 테이블과 'Customers' 테이블을 조인하여, 고객 ID가 1인 고객이 주문한 모든 제품을 찾아줍니다. 이러한 쿼리를 통해 여러 테이블 간의 관계를 활용하여 원하는 정보를 추출할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스는 이런 방식으로 서로 연관된 정보를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 주요한 RDBMS로는 Oracle, MySQL, PostgreSQL, MS SQL Server 등이 있습니다.

하지만 관계형 데이터베이스에는 몇 가지 제한사항이 있습니다. 대용량의 데이터를 빠르게 처리하거나, 비정형 데이터를 저장하고 검색하는 데는 한계가 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 다양한 종류의 비관계형 데이터베이스가 개발되었습니다. 이에 대해서는 다음 섹션에서 자세히 다루도록 하겠습니다.

요약하면, 관계형 데이터베이스는 서로 관련된 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하기 위한 도구입니다. 데이터를 테이블의 형태로 구조화하고, 이 테이블들 사이의 관계를 통해 데이터를 검색하고 분석합니다. 이는 여러분이 필요한 정보를 효과적으로 찾아내기 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.

1.4.2. 비관계형 데이터베이스

비관계형 데이터베이스(NoSQL 데이터베이스라고도 함)는 관계형 데이터베이스의 특정 제한사항을 극복하기 위해 개발된 데이터베이스 유형입니다. NoSQL은 "Not Only SQL"을 의미하며, 관계형 데이터베이스에서 제공하는 기능을 유지하면서 새로운 데이터 저장 및 검색 기능을 추가한다는 것을 의미합니다.

비관계형 데이터베이스는 다양한 유형이 있지만, 그 중 가장 주요한 유형은 다음과 같습니다.
Key-Value Stores: 가장 기본적인 NoSQL 데이터베이스 형태입니다. 각 항목은 키와 값 쌍으로 저장되며, 키를 통해 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다. 예를 들면, Redis와 DynamoDB 등이 있습니다.
Document Stores: JSON, XML 같은 도큐먼트 형식의 데이터를 저장하고 관리합니다. 키-벨류 스토어와 유사하지만, 좀 더 복잡한 데이터 구조를 지원합니다. 예를 들어 MongoDB와 CouchDB가 있습니다.
Column Stores: 대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 데 적합한 데이터베이스입니다. 각 열(column)에 대한 데이터를 함께 저장하여 데이터 압축률을 높이고 검색 성능을 향상합니다. 예를 들면, Cassandra와 HBase 등이 있습니다.
Graph Stores: 엔티티간의 관계를 그래프 형태로 저장하는 데이터베이스입니다. 소셜 네트워킹, 추천 시스템 등의 복잡한 관계를 다루는 데 적합합니다. Neo4J와 Amazon Neptune이 이에 해당합니다.

비관계형 데이터베이스는 각각의 특징에 따라 적합한 사용 케이스가 다르므로, 실제 애플리케이션을 개발할 때는 데이터의 특성과 요구 사항을 고려하여 적절한 데이터베이스를 선택해야 합니다.

예를 들어, 다음과 같은 쿼리를 이용해 MongoDB에서 특정 사용자의 정보를 검색할 수 있습니다.

[예제]

// MongoDB에서 'userID'가 '1234'인 사용자 찾기
db.users.find({userID: '1234'});

이 명령은 'users' 컬렉션에서 'userID' 필드가 '1234'인 모든 도큐먼트를 찾아줍니다. 이렇게 NoSQL 데이터베이스는 특정 케이스에서 SQL에 비해 더 간편하고 직관적인 쿼리를 작성할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 이러한 비관계형 데이터베이스에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다.

각 NoSQL 데이터베이스 유형에 대한 조금 더 상세한 예제와 설명을 보겠습니다.

Key-Value Stores

[예제]

SET user:1001 "{name:'John Doe', email:'john@example.com'}"
GET user:1001

위 예제에서는 'user:1001'이라는 키로 사용자 정보를 저장하고, 동일한 키를 사용해 정보를 검색합니다.

Document Stores

[예제]

db.users.insert({
  _id: 'user1001',
  name: 'John Doe',
  email: 'john@example.com'
});

db.users.find({_id: 'user1001'});

위 예제에서는 '_id' 키로 사용자 정보를 저장하고 검색합니다.

Column Stores

[예제]

INSERT INTO users (user_id, name, email) VALUES ('1001', 'John Doe', 'john@example.com');

SELECT * FROM users WHERE user_id = '1001';

위 예제에서는 'user_id' 열에 데이터를 삽입하고 해당 열을 통해 데이터를 검색합니다.

Graph Stores

[예제]

CREATE (john:User {id: '1001', name: 'John Doe', email: 'john@example.com'});

MATCH (user:User {id: '1001'}) RETURN user;

위 예제에서는 'User' 노드를 생성하고 해당 노드를 통해 사용자 정보를 검색합니다.

이러한 비관계형 데이터베이스들은 각각의 특징을 이용해 데이터를 저장하고 검색하므로, 애플리케이션의 요구사항에 따라 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다. 관계형 데이터베이스가 제공하는 트랜잭션 일관성, 복잡한 조인 연산 등의 기능이 필요하지 않고, 대용량의 데이터를 빠르게 처리하거나, 복잡한 데이터 구조를 표현해야 하는 경우에는 비관계형 데이터베이스가 더 적합할 수 있습니다.

'GD's IT Lectures : 기초부터 시리즈 > 데이터베이스(DB) 기초부터 ~' 카테고리의 다른 글

[데이터베이스(DB)] 2. 관계형 데이터 모델 (2)	2023.06.19

GDNGY의 함께 만들어가는 테크노트 (Technote)

[데이터베이스(DB)] 1. 데이터베이스 소개

Chapter 1. 데이터베이스 소개

1.1. 데이터베이스란 무엇인가요?

1.1.1. 데이터베이스의 정의

1.1.2. 데이터베이스 사용의 목적과 이점

1.2. 데이터베이스의 중요성

1.2.1 최신 애플리케이션 및 시스템에서 데이터베이스의 역할

1.2.2. 데이터베이스에 의존하는 산업의 예

1.3. 데이터베이스의 진화

1.3.1. 데이터베이스 기술의 역사적 개요

1.3.2. 데이터베이스 시스템의 주요 이정표 및 발전 사항

1.4. 데이터베이스 종류

1.4.1. 관계형 데이터베이스(Relational Database)

1.4.2. 비관계형 데이터베이스

'GD's IT Lectures : 기초부터 시리즈 > 데이터베이스(DB) 기초부터 ~' 카테고리의 다른 글

댓글

티스토리툴바

[데이터베이스(DB)] 1. 데이터베이스 소개

Chapter 1. 데이터베이스 소개

1.1. 데이터베이스란 무엇인가요?

1.1.1. 데이터베이스의 정의

1.1.2. 데이터베이스 사용의 목적과 이점

1.2. 데이터베이스의 중요성

1.2.1 최신 애플리케이션 및 시스템에서 데이터베이스의 역할

1.2.2. 데이터베이스에 의존하는 산업의 예

1.3. 데이터베이스의 진화

1.3.1. 데이터베이스 기술의 역사적 개요

1.3.2. 데이터베이스 시스템의 주요 이정표 및 발전 사항

1.4. 데이터베이스 종류

1.4.1. 관계형 데이터베이스(Relational Database)

1.4.2. 비관계형 데이터베이스

'GD's IT Lectures : 기초부터 시리즈 > 데이터베이스(DB) 기초부터 ~' 카테고리의 다른 글

관련글

댓글

티스토리툴바