데이터베이스(Database, DB)

데이터베이스(Database, DB)란?

• 데이터베이스를 한 마디로 정의하면 ‘데이터의 집합’이라고 할 수 있다.
• 데이터베이스에는 일상생활 대부분의 정보가 저장되고 관리된다. 

DBMS

• 데이터베이스를 ‘데이터의 집합’이라고 정의한다면, 이런 **데이터베이스를 관리하고 운영하는 소프트웨어를 DBMS(Database Management System)**라고 한다. 다양한 데이터가 저장되어 있는 데이터베이스는 여러 명의 사용자나 응용 프로그램과 공유하고 동시에 접근이 가능해야 한다.

DBMS의 분류

• 계층형 DBMS
• 망형 DBMS
• 관계형 DMBS
  • 관계형 DBMS(Relational DBMS)는 줄여서 RDBMS.
  • MySQL뿐만 아니라, 대부분의 DBMS가 RDBMS 형태로 사용된다.
  • RDBMS의 데이터베이스는 테이블(table)이라는 최소 단위로 구성되며, 이 테이블은 하나 이상의 열(column)과 행(row)으로 이루어져 있다.

SQL: DBMS에서 사용하는 언어

• SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스에서 사용되는 언어로, **‘에스큐엘’ 또는 ‘시퀄’**로 읽는다.
• 관계형 DBMS 중 MySQL를 배우려면 SQL을 필수로 익혀야 한다.
• **SQL이 데이터베이스를 조작하는 ‘언어’**이긴 하지만 일반적인 프로그래밍 언어(C, 자바, 파이썬 등)와는 조금 다른 특성을 지닌다.

SQL (Relational Database)

데이터를 엑셀과 같이 정해진 틀(데이터 스키마)에 따라 테이블에 저장.

• 장점
  • 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
  • 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장
• 단점
  • 덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함. (나중에 수정하기 힘듬)
  • 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
  • 대체로 수직적 확장만 가능함
• 제품 : MySQL, PostgreSQL, Oracle 등

NoSQL

SQL 진영보다 데이터를 자유롭게 다양한 형태로 저장. (일반적으로 Schema-less, 즉 정해진 구조가 없고, 관계도 없다)

• 장점
  • 스키마가 없어서 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
  • 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터 읽어오는 속도 빨라짐
  • 수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능
• 단점
  • 유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있음
  • 데이터 중복을 계속 업데이트 해야 함
  • 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함 (SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한번만 수행이 가능)
• 제품 : Firestore, MongoDB, Redis 등