📀 데이터 베이스 관리 시스템

데이베이스 관리 시스템의 등장 배경

• 과거에는 데이터를 관리하기 위해 파일 시스템이라는 소프트웨어를 이용하였다. 데이터를 파일로 관리할 수 있도록 파일을 생성, 삭제, 수정, 검색하는 기능을 제공하며, 운영체제와 함게 설치된다. 파일 시스템은 응용 프로그램별로 필요한 데이터를 별도의 파일로 관리한다.

파일 시스템의 문제점

• 같은 내용의 데이터가 여러 파일에 중복 저장된다.

  • 파일 시스템에서는 응용프로그램별로 파일을 유지하므로 같은 데이터가 여러 파일에 저장될 수 있다.
  • 즉, 데이터 중복성(data redundancy)문제가 발생한다.
  • 데이터가 중복되면 저장공간이 낭비될 뿐 아니라 데이터 일관성(data consistency)과 데이터 무결성(data integrity)을 유지하기가 어렵다.

• 응용 프로그램이 데이터 파일에 종속적이다.

  • 응용 프로그램은 파일에 직접 접근하여 데이터를 처리해야 하므로 사용하는 파일의 데이터를 구성하는 방법이나 물리적인 저장 구조에 맞게 작성되어야 한다. 그래서 사용하는 파일의 그조를 변경하면 응용 프로그램도 함께 변경되야 하는데 이러한 특징을 데이터 종속성(data dependency)이라 한다.

• 데이터 파일에 대한 동시공유, 보안, 회복 기능이 부족하다.

  • 일반 파일 시스템에서는 응용 프로그램 하나가 사용 중인 파일을 다른 응용 프로그램이 접근하여 사용할 수 있는 동시 공유 기능을 제공하지 않는다. 물론 같은 내용의 파일을 여러개 만들어 응용 프로그램마다 제공할 수도 있다. 하지만 이렇게 하면 결국 데이터가 중복되기 때문에 더 큰 문제가 발생할 수 있다.
  • 파일 시스템에서는 사용자에게 보통 파일 단위로 읽기, 수정, 실행권한을 부여하는 방식으로 데이터 접근을 통제한다. 하지만 데이터 보안에 대한 요구가 더욱 세분화되고 있어 파일 안의 레코드나 필드 같은 더 작은 단위에 대한 접근 통제와 더 구체적인 권한 부여가 가능해야한다. 그리고 데이터가 중복된 모든 파일의 보안을 같은 수준으로 유지하기도 어렵다.
  • 파일 시스템에서 응용 프로그램이 파일을 사용하는 도중에 장애가 발생하면 데이터를 일관된 상태로 회복학디 어렵다.

• 응용 프로그램을 개발하기가 쉽지 않다.

  • 파일 시스템에서는 파일에 접근 하여 데이터를 관리하는 모든 작업을 응용 프로그램이 담당해야 하기 때문에 사용자 요구에 맞는 응용 프로그램을 개발하는 데 어려움이 많다.

정리

• 팡닐 시스템이 지닌 모든 문제의 근본 원인은 데이터 중복성과 데이터 종속성으로 요약할 수 있다.

데이터베이스 관리 시스템의 정의

• 데이터베이스 관리 시스템(DBMS: DataBase Management System)은 파일 시스템의 데이터 중복과 데이터 종속 문제를 해결하기 위해 제시된 소프트웨어다.

데이터 베이스 관리 시스템의 주요기능 3가지

• 정의 기능: 데이터베이스 구조를 저으이하거나 수정할 수 있다.

• 조작 기능: 데이터를 삽입, 삭제, 수정, 검색하는 연산을 할 수 있다.

• 제어 기능: 데이터를 항상 정확하고 안전하게 유지할 수 있다.

  • 데이터베이스 관리 시스템은 데이터를 여러사용자가 공유해도 항상 정확하고 안전하게 유지하는 기능을 제공한다. 데이터베이스 관리 시스템은 데이터를 삽입, 삭제, 수정하는 연산을 한 후 에도 내용이 일관되면서 무결성을 유지하게 하고 장애가 발생해도 회복이 가능하도록 제어한다. 그리고 권한이 있는 사용자에게만 데이터 접근하여 보안이 유지되도록 제어한다. 특히 여러 사용자가 데이터베이스에 동시에 접근하여 데이터를 처리할 수 있도록 제어한다.

데이터베이스 관리 시스템의 장단점

• 파일 시스템과 비교해 데이터베이스 관리 시스템은 다음과 같은 장점이 있다.

장점

데이터 중복을 통제할 수 있다.

• 데이터베이스 관리 시스템은 데이터베이스에 데이터를 통합하여 관리하므로 데이터 중복 문제를 해결할 수 있다. 또한 효율성 때문에 데이터 중복을 허용하는 경우에도 통제가능하도록 중복을 최소화하므로 데이터 일관성도 유지할 수 있다.

데이터의 독립성이 확보된다.

• 데이터베이스 관리 시스템은 응용 프로그램을 대신해서 데이터베이스에 접근하고 이를 관리하는 모든 책임을 지기 때문에 데이터베이스 구조가 변경되어도 응용 프로그램이 영향을 받지 않는다. 즉 응용 프로그램돠 데이터베이스 사이에 독립성이 확보된다.

데이터를 동시 공유할 수 있다.

• DBMS는 데이터베이스에 통홥된 데이터를 여러 응용 프로그램이 공유 하여 같은 데이터에 동시 접근할 수 있도록 지원한다. 이는 데이터베이스 관리 시스템이 동일한 데이터를 각 응용프로그램의 요구에 따라 다양한 구조로 제공해줄 수 있고 동시공유를 지원하기 때문에 불필요한 데이터 중복을 제한할 수 있다.

데이터 보안이 향상된다.

• DBMS는 데이터베이스를 이용해 데이터를 중앙 집중식으로 관리하므로 데이터에대한 효율적인 접근이 가능하다. 권한이 없는 사용자의 접근, 허용되지않은 데이터와 연산에 대한 요청을 사전에 차단할 수 있어 철저한 보안을 제공한다. 그리고 사용자별로 데이터베이스에 접근 가능한 영역을 나눌 수 있다.

데이터 무결성을 유지할 수 있다.

• DBMS은 데이터에 대한 관리를 집중적으로 수행하면서 데이터에 대한 연산이 수행될 때마다 유효성을 검사하여 데이터의 무결성을 유지할 수 있게 해준다.
  ex.) 필드 생성시 각 칼럼에 제한 값을 두기 때문

표준화할 수 있다.

• 데이터에 대한 모든 접근이 데이터베이스 관리 시스템을 통해 이루어지기 때문에 데이터에 접근하는 방법, 데이터 형식과 구조 등을 표준화 하기 쉽다. 모든 응용 프로그램은 데이터베이스 관리 시스템이 미리 정한 표준화 방식을 통해 데이터베이스에 젭근한다.

장애 발생 시 회복이 가능하다.

• 데이터베이스 관리 시스템은 장애가 발생해도 데이터 일관성과 무결성을 유지하면서 데이터를 장애가 발생하기 이전 상태로 복구하는 회복 기능을 지원한다.

응용프로그램 개발 비용이 줄어든다.

• 데이터에 대한 모든 관리를 응용 프로그램 댓ㄴ 데이터베이스 관리 시스템이 담당하기 때문에 파일 시스템을 사용할 때보다 응용 프로그램 개발 비용이 적게 든다. 그리고 데이터 베이스의 구조가 변경되어도 응용 프로그램은 변경할 ㅠㅣㄹ요가 없어 유지 보수 비용이 파일 시스템을 사용할 때 보다 줄어든다.

단점

비용이 많이 든다.

• 데이터베이스 관리 시스템은 따로 설치해야 하므로 구매비용이 많이 든다. 특히 동시 사용이 허용되는 사용자 수에 따라 제품 가격도 증가한다.

백업과 회복 방법이 복잡하다.

• 데이터베이스는 테이터 양이 많아 구조가 복잡하고, 여러 사용자의 동시 공유를 지원하므로 장애가 발생했을 때 원인과 상태를 정확히 파악하기 어렵다. 그래서 장애 발생 전에 데이터를 미리 백업해놓고 장애 발생 후 데이터를 원래의 일관된 상태로 회복하는 방법이 복잡할 수밖에 없다.

중앙 집중 관리로 인한 취약점이 존재한다.

• 중앙 집중관리 이므로 시스템에 장애가 발생하면 전체 시스템 업무 처리가 중단된다.

정리

• 장점
  • 데이터 중복을 통제할 수 있다.
  • 데이터 독립성이 확보된다.
  • 데이터를 동시 공유할 수 있다.
  • 데이터 보안이 향상된다.
  • 데이터 무결성을 유지할 수 있다.
  • 표준화 할 수 있다.
  • 장애 발생 시 회복이 가능하다.
  • 응용 프로그램 개발 비용이 줄어든다.
• 단점
  • 비용이 많이 든다.
  • 백업과 회복 방법이 복잡하다.
  • 중앙 집중 관리로 인한 취약점이 존재한다.

데이터베이스 관리 시스템의 발전 과정

1. 1세대 데이터베이 관리 시스템: 네트워크DBMS, 계층 DBMS

네트워크 DBMS

• 네트워크 DBMS는 데이터베이스를 노도와 간선을 이용한 그래프 형태로 구성하는 네트워크 데이터 모델을 사용한다.
• 네트워크 DBMS는 간선을 이용해 데이터 간의 관계를 표현하기 때문에 데이터베이스의 구조가 복잡하고 변경하기 어렵다는 단점이 있다. 대표적인 DBMS는 1960년대 초에 개발된 IDS(Intergrated Data Store)가 있다.

계층 DBMS

• 계층 DBMS는 데이터베이스를 트리 형태로 구성하는 계층 데이터 모델을 사용한다.
  계층 DBMS는 네트워크 DBMS보다 구조가 단순하다.
• 하지만 복잡한 현실세계의 모습을 부모 자식 관계가 명확한 트리 형태로 표현하기가 힘들고, 구조 변경이 어렵다는 문제가 생긴다. 대표적인 계층 DBMS로는 1960년대 후반에 개봘된 IMS(Information Management System)가 있다.

2세대 데이터베이스 관리 시스템: 관계 DBMS

• 1980년대 초부터 사용되어왔다.
• 관계 DBMS는 데이터 베이스를 테이블 형태로 구성한 관계 데이터 모델을 사용한다.
• 관계 데이터 모델은 데이터베이스를 단순하고 이해하기 쉬운 구상한다는 장점이 있다.
• 1980녀에는 관꼐 DBMS가 데이터베이스 관리 시스템의 주류가 되었고, 지금도 널리 쓰고 있다.
• 대표적인 RDBMS: 오라클, MY SQL 서버, MY SQL

3세대 데이터베이스 관리 시스템: 객체지향, 객체관계 DBMS

객체지향 DBMS

• 1980년대 후반에 등장한 객체지향 DBMS는 객체지향 프로그래밍에서 도욉한 객체라는 개념을 이용해 데이터베이스르 구성하는 객체지향 모델을 사용한다.
• 객체지향 DBMS는 저 복잡한 응용 분양의 데이터를 관리하려는 사용자의 요구를 충족시키기 위해 제안되었다.
• 대표적인 객체지향 DBMS: 오투, 온투스, 젬스톤

객체관계 DBMS

• 객체관계 DBMS는 관계 테이터 모델에 객체 지향 개념을 도입한 객체관꼐 데이터 모델을 사용한다.
• 쉽게 말해 객체DBMS와 관계DBMS의 개념을 통합한 것 이다.
• 2세대 3세대 DBMS가 공존한다.

4세대 이후 데이터베이스 관리 시스템: NoSQL, NewSQL DBMS

NoSQL

• SNS를 수많은 사람들이 폭발적으로 이용하면서 사진, 동영상, 검색 로그와 같은 비정형 데이터가 대량으로 생산되었다. 관계DBMS는 빠른 속도로 증가하는 대량의 비정형 데이터를 처리하는데는 비효울적이었고 이런 흐름에 따라 NoSQL DBMS성장의 발판이 되었다.

• NoSQLDBMS는 관계DBMS가 강점으로 제시하던 안정성과 일관성 유지를 위한 복잡한 기능을 포기하고, 데이터 구조를 미리 정해두지 않기 때문에 비정형 데이터를 저장하고 처리하는 데 적합라다.

• 또한 확장성이 뛰어나 여러 대의 서버 컴퓨터에 데이터를 분산하여 저장하고 처리하는 환경에서 주로 사용한다.

• 대표적인 NoSQL: 몽고디비, H베이스, 카산드라, 레디스, 네오포제이, 오리엔트DB

NewSQL

• 정형 데이터를 정확하게 처리하기 위해서는 기존의 관계DBMS를 그대로 유지해야 하고, 비정형 데이터를 처리하려면 NoSQL을 추가로 도입해야 하는 부담을 얻게 된다. 이 같은 불편함이 NewSQL등장을 이끌었다.
• NewSQL은 관계DBMS의 장점과 NoSQL의 확장성 및 유연성을 모두 지원한다. 따라서 정형 비정형 데이터를 안정적이고 빠르게 처리할 수 있다.
• 대표적인 NewSQl: 볼트DB, 누오DB