[Database] 데이터베이스 종류 - DBMS와 RDBMS (SQL, NoSQL)

Database와 DBMS 그리고 SQL

Database란?

• 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자 방식으로 저장된 구조화된 정보 혹은 데이터의 체계적인 집합

DBMS (Database Management System) 란?

• 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해주고 데이터 베이스를 관리해주는 소프트웨어

SQL (Structured Query Language) 란?

• 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어이며 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 자료의 검색과 관리, 데이터베이스 스키마 생성과 수정, 데이터베이스 객체 접근 조정 관리를 위해 고안되었다.
• 종류
  • DDL (데이터 정의 언어)
    • CREATE
    • ALTER
    • DROP
  • DML (데이터 조작 언어)
    • INSERT
    • UPDATE
    • DELETE
    • SELECT
  • DCL (데이터 제어 언어)
    • GRANT
    • BEGIN
    • COMMIT
    • ROLLBACK

RDBMS

• DBMS 앞에 R (Relational)이 붙었다.
• 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 의미한다.
• 저장방식은 SQL에 의해 저장되고 있다.
• RDB를 관리하는 시스템

RDB

• 관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현하는 데이터베이스
• 데이터를 속성(attribute) 와 데이터 값 (attribute value) 사이에서 관계 (relation)을 찾아내고 이를 테이블 모양의 구조로 도식화
• 주요 용어
  • Primary Key (기본키)
    • 한 테이블의 각 row를 유일하게 식별해주는 column
    • 각 테이블마다 Primary Key가 존재해야하며 NULL값을 허용하지 않음
    • 각 row마다 유일한 값이어야 한다.
  • Foreign Key (외래키 또는 외부키)
    • Foreign Key는 한테이블의 필드 (attribute) 중 다른 테이블의 row를 식별할 수 있는 키

데이터베이스 Schema

• 데이터 베이스의 테이블 구조 및 형식, 관계 등의 정보를 형식언어로 기술한 것
• 일종의 데이터베이스 설계

설계

• 주의할 점
  • 확장성
  • 정규화

확장성

1. primary key에 의미를 부여하지 말자
   1. primary key는 just index로서의 역할만할 뿐, 의미를 부여하는 순간 확장성이 무너진다.
2. NULL을 허용해야 하는지 고려하자
   1. 반드시 속성의 값이 존재해야 하는지 꼭 고려해야한다.
   2. NULL은 수집되지 못한 데이터를 뜻하기도 한다.
   3. 수집되지 않은 데이터에 대한 처리를 위해 가능성이 있다면 반드시 NULL을 허용해야한다.
3. 고정 관념으로 column을 생략하지 말자

정규화

1. 속성은 반드시 하나의 값을 가져야 한다.

예시

설계하기 (방법)

개념적 설계 (요구사항 분석)

• ERD (Entity Relationshop Diagram)
  • 테이블 간의 관계를 설명해준다.

NoSQL

• RDB 형태의 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미
• 테이블간의 관계를 정의하지 않는다.
• 데이터의 일관성은 포기하되 비용을 고려하여 여러대의 데이터에 분산하여 저장하는 Scale-out을 목표로 등장
• 대표적으로 MongoDB가 있다.
• 예시
  • Key-value Database
    • 데이터가 키와 값의 쌍으로 저장된다.
    • 질의의 속도가 빠르다.
    • 대표적인 NoSQL key-value 모델로는 Redis, Riak, Amazon Dynamo DB등이 있다.
  • Document Database
    • key와 document 형태로 저장
    • key-value 모델과 다른점은 value가 계층적인 형태인 document로 저장된다는 점이다.
    • 객체지향에서의 객체와 유사.
    • MongoDB, CouthDB 등이 있다.
  • Wide Column Database
    • Column-family Model 기반의 Database이며 이전의 모델들이 Key-Value 값을 이용해 필드를 결정했다면, 특이하게도 이 모델은 키에서 필드를 결정한다.
    • 키는 Row(키 값)와 Column-family, Column-name을 가진다.
    • 연관된 데이터들은 같은 Column-family 안에 속해 있으며, 각자의 Column-name을 가진다.
    • 관계형 모델로 설명하자면 어트리뷰트가 계층적인 구조를 가지고 있는 셈이다.
    • 이렇게 저장된 데이터는 하나의 커다란 테이블로 표현이 가능하며, 질의는 Row, Column-family, Column-name을 통해 수행된다.
    • 대표적인 NoSQL Column-family Model로는 HBase, Hypertable 등이 있다.
  • Graph Database
    • Graph Model Model에서는 데이터를 Node와 Edge, Property와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 Database
    • 개체와 관계를 그래프 형태로 표현한 것이므로 관계형 모델이라고 할 수 있으며, 데이터 간의 관계가 탐색의 키일 경우에 적합하다.

RDBMS와 NoSQL의 장단점

RDBMS

장점

• RDBMS는 위에서 설명을 하였듯이 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장.
• 또한 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장 가능.

단점

• 테이블간테이블 간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어진다.
• 성능 향상을 위해서는 서버의 성능을 향상 시켜야하는 Scale-up만을 지원. 이로 인해 비용이 기하급수적으로 늘어날 수 있다.
• 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못함. 나중에 스키마가 변경 될 경우 번거로워진다.

NoSQL

장점

• NoSQL에서는 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가질 수 있다. 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가 가능
• 데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Saclue-up 뿐만이 아닌 Scale-out 또한 가능.

단점

• 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행을 해야 함.
• 스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정이 어려울 수 있다.

RDBMS, NoSQL 언제 사용해야 할까?

RDBMS

데이터 구조가 명확하고 명확한 스키마가 중요한 경우

중복된 데이터가 없기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합

NoSQL

정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경 혹은 확장이 될 수 있는 경우

Update가 많이 이루어지지 않는 시스템이 좋다 (데이터 중복이 발생할 수 있기 때문에 변경할 때마다 모든 컬렉션에서 수정해야 함)

Scale-Out를 해야 되는 시스템에 적합

 

출처:

https://www.fun-coding.org/mysql_basic1.html

https://khj93.tistory.com/entry/Database-RDBMS와-NOSQL-차이점