🚦데이터베이스

1. 데이터베이스

데이터를 저장 및 보존하는 시스템

🌈 DB를 왜 사용해?????
: 데이터를 장기간 동안 저장하고 보관하기 위해서 사용

 1) 관계형데이터베이스(RDBMS)
 2) 비관계형데이터베이스(NoSQL)
 

2. 관계형데이터베이스

데이터를 서로 상호관려성을 가진 형태로 표현한 데이터

• 모든 데이터들은 테이블로 구성된다
• 각 로우는 각자의 고유 키가 있다(고유키 = Primary Key)
  이 PK를 통해 해당 로우를 찾거나 인용하게된다

테이블 연결 방법 3가지
1) one to one
2) one to many
3) many to many

2-1) one to one

테이블 A의 로우와 테이블B의 로우가 정확히 일대일 매칭이 되는 관계
ex. 이름 : 주민번호

2-2) one to many

테이블A의 로우가 테이블B의 여러 로우와 연결이 되는 관계
ex. 블로그 : 포스트

2-3) many to many

테이블A의 여러 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계
ex. 작가 : 책

이렇게 나눠진 여러 테이블을 연결하는 방법이 여러가지 있다

🌝 그렇다면 !
테이블은 왜 나누어서 저장하고, 왜 연결할까?

• 하나의 테이블에 전부 담으면 동일한 정보들이 저장되어 불필요한 용량 차지를 한다
• 잘못된 데이터가 저장될 가능성이 높다

그래서!!
테이블을 나누고 연결하게 되면,

• 중복된 데이터를 저장하지 않기 때문에 좀 더 디스크를 효율적으로 쓸 수 있으며
• 서로 같은 데이터라도 부분적으로 틀린 데이터가 생기는 문제가 없어진다
  이것을 정규화라고 한다

ACID

(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)

1. 원자성(Atomicity)

• 트랙젝션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장한다
  작업 단위를 일부분만 실행하지 않는다

2. 일관성(Consistency)

• 트랜젝션이 실행되면 일관적인 DB상태로 유지하는 것이다.

3. 고립성(Isolation)

• 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것.

• 트랜잭션 밖에 있는 어떤 연산도 중간 단계의 데이터를 볼 수 없다

4. 지속성(Durability)

• 성공한 트랜잭션은 영원히 반영되어야 한다
• 시스템 문제, DB 일관성 체크 등을 하더라도 유지되어야 함을 의미한다

트렌젝션

• 일련의 작업들을 한 번에 하나의 유닛으로 실행하는 것이다

• 트랜잭션은 일련의 작업들이 마치 하나의 작업처럼 취급되어서 모두 다 성공하거나 아니면 모두 다 실패하는걸 이야기 한다.

• 처리를 진행하다가 중단되면 롤백 후 다시 진행 / 완료되면 커밋

SQL(RDBMS) VS NoSQL

SQL

• 장점:
  • 데이터를 더 효율적이고 체계적으로 저장 및 관리가 가능하다
  • 미리 저장하는 데이터들의 구조(테이블 스키마)를 정의 함으로 데이터의 완전성이 보장된다.
  • 트랜잭션(transaction)
  • 정형화된 데이터들 그리고 데이터의 완전성이 중요한 데이터들을 저장하는데 유리하다.
    예) 전자상거래 정보. 은행 계좌 정보, 거래 정보 등등.
• 단점:
  • 테이블을 미리 정의해야 함으로 테이블 구조 변화 등에 덜 유연한다.
  • 확장성이 쉽지 않다.
    • 테이블 구조가 미리 정의 되어 있다보니 단순히 서버를 늘리는것 만으로 확장하기가 쉽지 않고 서버의 성능 자체도 높여야 한다.
    • 서버를 늘려서 분산 저장 하는것도 쉽지 않다.

NoSQL

• 장점:
  • 테이터 구조를 미리 정의하지 않기 때문에 데이터의 구조 변화에 유연하다.
  • 확장하기가 비교적 쉽다 (그냥 서버 수를 늘리면 됨(scale out))
  • 방대한 양의 데이터를 저장하는데 유리하다.
  • 주로 비정형화 데이터 그리고 완전성이 상대적으로 덜 유리한 데이터를 저장하는데 유리하다.
    예) 로그 데이타
• 단점:
  • 데이터의 완전성이 덜 보장된다.
  • 트랜잭션이 안되거나 비교적 불안정하다.