데이터베이스의 필요성
In-Memory
Javascript에서 변수를 만들어 저장한 경우 프로그램이 종료되면 해당 데이터도 사라짐. 데이터의 수명이 프로그램의 수명에 의존
File I/O
엑셀 시트나 CSV같은 파일 형태는 In-Memory보다 데이터 저장방식으로 적절하긴 하지만
1. 데이터가 필요할 때마다 전체 파일을 매번 읽어야하고
2. 파일이 손상되거나 여러 파일을 동시에 다뤄야 하는 등 복잡하고 데이터량이 많아질수록 데이터를 불러들이는 작업이 점점 힘들어짐
관계형 데이터베이스에서는 하나의 CSV 파일이나 엑셀 시트를 한 개의 테이블로 저장 가능, 한 번에 여러 개의 테이블을 가질 수 있기 때문에 SQL 을 활용해 데이터를 불러오기 수월함
트랜잭션
여러 개의 작업을 하나로 묶은 실행 유닛
하나라도 실패하면 모든 작업을 실패한 것으로 판단
ACID
Atomicity(원자성)
하나의 트랜잭션에 속해있는 모든 작업이 전부 성공하거나 전부 실패해서 결과를 예측할 수 있어야 함
Consistency(일관성)
하나의 트랜잭션 이전과 이후에 데이터베이스의 상태는 이전과 같이 유효해야 함
Isolation(격리성, 고립성)
모든 트랜잭션은 다른 트랜잭션으로부터 독립되어야 함
Durablilty(지속성)
하나의 트랜잭션이 성공적으로 수행되었다면 해당 트랜잭션에 대한 로그가 남아야하고, 해당 기록은 영구적이어야 함
SQL(Structured Query Language)
구조화된 쿼리 언어
데이터베이스에 쿼리를 보내 원하는 데이터를 가져오거나 삽입할 수 있음
데이터의 구조가 고정되어 있어야 함
행과 열로 구성된 테이블에 데이터를 저장
스키마가 뚜렷히 보임
MySQL, Oracle, SQLite 등이 있음
NoSQL
비구조화 쿼리언어
데이터베이스는 크게 관계형 데이터베이스와 비관계형으로 구분하는데 관계형은 SQL을, 비관계형은 NoSQL을 기반으로 데이터를 다룸
스키마가 없는 것은 아님
몽고DB 등
Key-Value 타입
Key-Value 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장
문서형 데이터베이스
JSON으로 사용하고 BSON으로 저장
컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리(테이블?=컬렉션)
Wide-Column 데이터베이스
DB의 열에 대한 데이터를 집중적으로 관리
각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고 column families라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리
하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어 유연성이 높고 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용됨
그래프 데이터베이스
자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 DB
SQL vs NoSQL
데이터 저장(Storage)
NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장
관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장합니다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 함
스키마(Schema)
SQL을 사용하려면 고정된 형식의 스키마가 필요함. 스키마는 나중에 변경할 수 있지만 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인으로 전환해야함
NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리. 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 됨
쿼리(Querying)
쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블 간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 함
비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있어 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능
확장성(Scalability)
일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장(높은 메모리, CPU를 사용하는 확장)함. 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용부담이 큼. 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고 시간이 많이 소모
NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장(싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장)함. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅 할 수 있어서 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴
SQL을 사용하는 경우
데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
ACID는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질. SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있음
EX:) 전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발
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 때문
NoSQL을 사용하는 경우
데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우 NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적
클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우
클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있으므로 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋음
빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우
NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리. 또한 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트해야 하는 경우 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합
데이터베이스 설계
관계형 데이터베이스 키워드
데이터(data): 각 항목에 저장되는 값
테이블(table) : 사전에 정의된 열의 데이터 타입대로 작성된 데이터가 행으로 축적됨
칼럼(column) : 테이블의 한 열
레코드(record) : 테이블의 한 행에 저장된 데이터
키(key) : 테이블의 각 레코드를 구분할 수 있는 값. 각 레코드마다 고유한 값을 가지며 기본키(primary key)와 외래키(foreign key)가 존재
테이블 사이의 관계
1:1관계 : 자주 사용하지 않음, 1:1로 나타낼 수 있다면 테이블에 직접 저장하는게 나을 수 있음
1:N관계 : 하나의 레코드가 서로 다른 여러 레코드와 연결된 경우, 사진에서는 users.id와 like.userid, content.userId, follow.er_userId, follow.ing_userId가 일대다 관계
N:N관계 : 여러 레코드가 다른 테이블의 여러 레코드와 관련이 있는 경우, 사진에서는 content와 hashTag가 다대다 관계, 따라서 사이에 content_hashTag라는 join 테이블이 존재
