데이터베이스 소프트웨어는 데이터베이스를 생성, 관리, 조직할 수 있는 프로그램입니다. 데이터베이스 내에서 정보를 저장, 수정, 추출, 검색하는 데 도움이 됩니다.
데이터베이스는 서버에 저장되어 필요할 때 쉽게 접속할 수 있는 구조화된 정보의 모음으로, 라이브러리와 유사합니다. 클라우드 데이터베이스는 써드파티 클라우드 공급업체가 호스팅하며, 확장성과 재해 복구 기능을 제공하고, 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 제어됩니다. 데이터베이스는 데이터를 검색해야 하는 모든 사람, 특히 대량의 데이터를 다루는 사람들이 사용합니다.
데이터 모음과 그 데이터에 대한 인터페이스는 서로 다른 개념이라는 점을 유의해야 합니다. 예를 들어, 개 산책 앱은 데이터를 수집하고 저장할 수 있지만, DBMS는 데이터베이스와 데이터를 필요로 하는 다른 서비스와 통신할 수 있는 시스템으로 기능하며 인터페이스 역할을 합니다.
데이터베이스 관리 시스템에는 여러 가지 종류가 있지만, 일반적으로 관계형(구조화된 쿼리 언어[SQL])과 비관계형(SQL뿐 아니라 NoSQL)의 2가지 종류가 있습니다.
관계형(SQL) 데이터베이스는 구조화되어 있으며, 포함된 데이터는 테이블로 구성되어 상호 연관되어 있습니다. 비관계형(NoSQL) 데이터베이스는 문서 지향적이며, 데이터가 반드시 연관되어 있지 않습니다.
이 2가지 종류의 데이터베이스를 살펴보겠습니다.
SQL 데이터베이스
SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 조작하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. RDBMS는 데이터베이스에서 데이터를 관리, 저장, 쿼리, 검색하는 데 사용하는 소프트웨어입니다.
관계형 데이터베이스는 여러 테이블(데이터가 저장되는 곳)에 걸쳐 서로 다른 데이터 조각들 사이에 다양한 관계가 만들어질 수 있다는 사실을 의미합니다.
관계형 SQL 데이터베이스의 구조를 보여주는 표.
위의 표를 살펴보세요. 소셜 미디어 웹 애플리케이션의 데이터베이스에 사용자 ID, 이름, 생년월일이 저장된 단일 테이블이 있다고 가정해 봅시다. 각 사용자 ID는 고유하기 때문에, 한 테이블에 있는 사용자 데이터를 사용자 메시지 기록이 있는 다른 테이블에 연결하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 종류의 관계를 일대다 관계라고 하는데, 이는 한 명의 사용자가 자신의 프로필 ID와 관련된 여러 개의 메시지를 가질 수 있기 때문입니다. 그러나 메시지를 둘 이상의 프로필 ID에서 보낼 수는 없습니다.
SQL은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 관리하고 조작하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 데이터베이스 내의 테이블에서 데이터를 생성, 수정, 검색할 수 있을 뿐 아니라 서로 다른 테이블 간의 관계를 관리할 수 있습니다.
PostgreSQL과 MySQL에 대해 들어보셨을 것입니다. 이 2가지 종류의 RDBMS는 모두 SQL을 사용합니다. 이들이 하는 일과 이들이 어떻게 다른지 간단히 살펴보겠습니다.
PostgreSQL(종종 그냥 Postgres라고도 함)은 확장성과 정확성으로 잘 알려져 있으며, 복잡한 쿼리와 큰 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 또한 고급 인덱싱과 전체 텍스트 검색 지원과 같은 고급 기능으로 잘 알려져 있어, 고급 데이터 분석이 필요한 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
반면, MySQL은 속도, 유연성, 확장성, 사용 편의성으로 잘 알려져 있습니다. 콘텐츠 관리 시스템이나 이커머스 플랫폼과 같이 데이터에 대한 빠른 읽기/쓰기 접속이 필요한 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.
이 두 시스템의 주요 차이점은 데이터 무결성에 대한 접근 방식이 다르다는 것입니다. PostgreSQL은 데이터 무결성을 엄격하게 적용하는 것으로 알려져 있습니다. 데이터의 일관성과 정확성을 보장하는 데 더 중점을 둡니다. 반면, MySQL은 데이터 처리에서 더 관대하고 유연성이 더 큰 것으로 알려져 있습니다. 따라서 MySQL은 속도로도 잘 알려져 있습니다. 대부분의 툴과 마찬가지로 각 시스템에는 장점과 한계가 있습니다.
NoSQL 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터 모델을 사용해 데이터를 저장하고 검색합니다. 고정된 열과 행을 가진 테이블을 사용하는 관계형 데이터베이스와 달리, NoSQL 데이터베이스는 키-값, 문서, 칼럼-패밀리, 그래프 포맷 등 다양한 포맷으로 데이터를 저장할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스의 주요 장점 중 하나는 SQL 데이터베이스보다 더 유연하다는 것입니다. 데이터베이스 구조를 크게 변경하지 않고도 데이터를 쉽게 추가하거나 수정할 수 있습니다. 따라서 NoSQL 데이터베이스는 크고 구조화되지 않은 데이터 세트를 저장하는 데 이상적입니다.
NoSQL 데이터베이스는 확장성이 뛰어나고 대량의 데이터와 트래픽이 많은 작업을 처리할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스의 일반적인 종류를 살펴보겠습니다.
키-값 저장소
키-값 저장소는 데이터에 신속하고 효율적으로 접속해야 할 때 자주 사용됩니다. 구조가 단순하기 때문에 매우 빠르고 쉽게 확장할 수 있어 고성능이 요구되는 애플리케이션에 적합한 선택입니다.
문서 저장소
문서 저장소는 유연한 데이터 모델링을 가능하게 해 콘텐츠 관리 시스템, 소셜 미디어 플랫폼, 이커머스 사이트에 이상적입니다.
칼럼-패밀리 저장소
이 데이터베이스는 데이터를 행이 아닌 열로 저장하기 때문에 대용량 데이터 세트를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있습니다. 칼럼-패밀리 저장소는 애널리틱스와 데이터 웨어하우징에 자주 사용됩니다.
그래프 데이터베이스
그래프 데이터베이스에서는 데이터가 노드와 엣지로 저장되기 때문에 복잡하고 상호 연결된 데이터 세트를 저장하고 분석하는 데 이상적입니다. 그래프 데이터베이스는 소셜 네트워크, 추천 엔진, 사기 탐지 등에 자주 사용됩니다.
데이터베이스가 사용되는 방식
데이터베이스를 사용하면 대량의 데이터를 한곳에 저장할 수 있습니다. 대부분의 기업이 온라인에 존재하기 때문에 데이터베이스는 상상할 수 있는 거의 모든 업계에서 사용됩니다.
이커머스 웹사이트를 예로 들어보겠습니다. 고객의 주문 내역, 제품 세부 정보, 고객 데이터를 한곳에 저장할 수 있습니다. 휴대전화의 경우에는 데이터베이스를 사용해 연락처 목록을 저장합니다. 데이터베이스는 검색과 정렬이 가능하기 때문에 필요한 데이터를 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 받은 편지함에서 이메일을 검색할 때 원하는 메시지를 찾기 위해 데이터베이스를 쿼리합니다.
FAQ
데이터베이스는 데이터를 체계적으로 저장하는 디지털 파일 캐비닛과 같습니다. 이 소프트웨어를 사용하면 정보를 쉽게 저장, 검색, 관리할 수 있습니다.
Spark SQL은 구조화된 데이터를 처리할 수 있는 Apache Spark의 구성요소입니다. Spark의 빠른 데이터 처리 기능을 활용하면서 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용해 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스는 행과 열이 있는 테이블에 데이터를 저장하고 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용합니다. NoSQL 데이터베이스라고도 하는 비관계형 데이터베이스는 키-값 쌍, 문서 또는 그래프와 같은 다양한 포맷으로 데이터를 저장하며 다양한 데이터 종류를 처리하는 데 더 유연합니다.
데이터베이스 시스템은 데이터베이스 종류에 따라 테이블, 문서 또는 기타 구조에 데이터를 저장합니다. 데이터베이스는 특정 기준에 따라 특정 데이터에 접속하기 위한 요청인 쿼리를 사용해 데이터를 검색합니다.
데이터베이스는 온라인 쇼핑, 은행 업무, 소셜 미디어, 헬스케어 시스템 등 다양한 애플리케이션에서 데이터를 관리하는 데 사용됩니다. 데이터베이스는 사용자 정보, 거래 내역 등을 저장하는 데 도움이 되어 정보 관리의 효율성과 접근성을 높여줍니다.
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