✔️ 3 Tier Architecture 이란?
3 Tier Architecture는 Client- Server- Database로 이루어져 있다. 작동방식으로는 클라이언트가 서버에 데이터를 요청하고, 서버는 요청에 맞는 데이터를 데이터베이스에 요청하고 그 데이터를 받아 다시 클라이언트로 보내준다.
각 계층은 물리적으로 독립적이어서, 각 계층에서의 변경이 다른 계층에 의존하지 않는다. 이러한 계층의 분리 덕분에, 각 계층은 별도의 운영체제 및 서버 플랫폼에서 실행될 수 있어 독립적으로 확장이 가능하며, 다른 계층에 영향을 주지 않고도 최적화가 가능하다.
✔️ 영속성과 데이터베이스의 필요성
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영속성(Persistence)
데이터를 생성한 프로그램의 실행이 종료되더라도 사라지지 않는 데이터의 특성을 의미한다. 영속성을 갖지 않는 데이터는 메모리에서만 존재하기 때문에 프로그램을 종료하면 모두 잃어버리게 된다. 영속적인 데이터는 파일 시스템, 관계형 테이터베이스 혹은 객체 데이터베이스 등을 활용하여 구현한다.
📂 In-Memory
프로그램 실행시에 임시로 저장한다. JavaScript에서 변수를 저장해 사용하는 경우가 이에 해당된다. 프로그램이 실행될 때에만 데이터가 존재하기 때문에 저장한 데이터는 프로그램 실행에 의존한다. 따라서, 예기치 못한 상황에서 데이터를 보호할 수 없고, 프로그램을 종료한 후에는 데이터를 받아올 수 없다. 데이터의 수명이 프로그램의 수명에 의존한다.
📂 File I/O
파일을 읽는 방식으로 작동한다. 엑셀 시트나 CSV 같은 파일의 형태가 해당된다. In-Memory와 비교해 데이터를 저장하는 방식으로 적절해 보이지만, 데이터가 필요할 때마다 매번 전체를 읽어야 하기 때문에 파일의 크기가 커질수록 비효율적이다.
또한, 파일이 손상되거나, 여러 파일을 동시에 다루는 등 복잡하고 데이터 양이 많아질수록 작업이 힘들어진다.
⚡️ 반면에 관계형 데이터버이스는 하나의 CSV파일이나 엑셀 시트를 한 개의 테이블로 저장할 수 있고, 한번에 여러 개의 테이블을 가질 수 있기 때문에 SQL을 활용하여 데이터를 불러오기 수월하고 효율적이다.
✔️ 데이터베이스의 종류
📎 관계형 데이터베이스
Table의 구조와 데이터 타입을 사전에 정의하고, 정의된 내용과 형태의 데이터만 삽입할 수 있다. 행(Column)과 열(Record)로 구성된 Table에 데이터를 저장한다. 이렇게 특정한 형식을 지켜 표현된 데이터를 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 원하는 정보를 쿼리할 수 있다.
📎 NoSQL 데이터베이스
데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스이다. 데이터를 읽어올 때에만 스키마를 사용하여(schema on read) 데이터를 읽어온다. Key-Value 타입, 문서형(Document) 데이터베이스, Wide-Column 데이터베이스, 그래프(Graph) 데이터베이스로 구성되어 있다.
📎 계층형 데이터베이스
데이터의 관계를 트리구조로 정의
📎 네트워크형 데이터베이스
데이터의 관계를 그물처럼 갖는 구조
✔️ 관계형 데이터베이스와 NoSQL의 차이
관계형 데이터베이스와 NoSQL의 차이를 표로 정리해 보았다.
특징 SQL NoSQL 데이터 저장 (storage) SQL을 이용해 미리 작성된 스키마를 기반으로
데이터를 테이블에 저장함.key-value, document, wide-colum,
graph 등의 방식으로 저장함.스키마 (schema) 고정된 형식의 스키마가 필요함. 변경 시,
전체 수정 or 오프라인으로 전환해야 함.동적으로 관리함. 개별 속성에 대해
모든 열에 대한 데이터를 입력하지 않아도 됨.쿼리 (query) 테이블 형식과 테이블 간 관계에 맞춰
데이터를 요청해야 함. 정보를 요청할 때,
SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어 사용.데이터 그룹 자체를 조회하는 데 초점을 둠.
구조화 되지 않은 언어로도 데이터 요청 가능.확장성 (scalability) 수직적으로 확장.
데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 들고, 복잡하고 시간도 많이 소모됨.수평적으로 확장.
저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의
인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅 할 수 있기 때문에 상대적으로 비용이 저렴함.
✔️ 관계형 데이터베이스 및 NoSQL이 어떤 경우에 적합할까?
🤔 SQL은 어떤 경우에 사용할까?
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데이터베이스 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
SQL을 사용하면 상호방식을 명확하게 규정할 수 있어 데이터베이스에서 데이터 처리시 발생 가능한 예외적 상황을 줄이고, 무결성을 보호할 수 있다. 전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하기 때문에 이러한 경우에 SQL을 사용한다.❓ACID
데이터베이스에서 트랜젝션이 발생할 때, 데이터의 유효성을 보장하기 위한 성질의 앞글자만 딴 단어이다.
Atomicity(원자성) : 하나의 트랜젝션 내에서는 모든 연산이 성공하거나 혹은 모두 실패해야 한다.
Consistency(일관성) : 하나의 트랜젝션 전후에 데이터 베이스는 일관된 상태가 유지되어야 한다.
Isolation(격리성) : 각각의 트랜젝션은 독립적이고, 서로의 연산을 확인 받거나 영향을 줄 수 없다.
Durability(지속성) : 하나의 성공한 트랜젝션에 대한 로그가 기록되고 영구적으로 남는다. -
소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
프로젝트의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문에 SQL을 사용한다.
🤔 NoSQL은 어떤 경우에 사용할까?
- 데이터 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량 데이터를 저장하는 경우
대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없다. 필요에 따라 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수 있다. 따라서 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있다. - 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있다. 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL을 사용한다. - 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
NoSQL 데이터베이스의 경우, 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리하다. 또한 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임 없이 데이터 구조를 자주 업데이트해야 하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합하다.❓다운타임
데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간이다.
