[MySQL] MySQL 쿼리(Query)와 다양한 연산자
목차 Query 다양한 연산자 Like 연산자의 와일드카드 REGEXP 연산자 메타 문자 MySQL 일반 연산자 Query 쿼리는 데이터 검색, 삽입, 업데이트 또는 삭제와 같은 작업을 수행하기 위해 관계형 데이터베이스에 대한 요청입니다. SQL 쿼리는 데이터베이스와 상호 작용하고 데이터베이스에 포함된 데이터를 관리할 수 있는 표준화된 언어를 사용하여 작성됩니다. 다음은 일반적인 SQL 쿼리 구성 요소와 해당 기능입니다. 1. SELECT: SELECT 문은 데이터베이스에 있는 하나 이상의 테이블에서 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. 가져올 열을 지정하거나 * 기호를 사용하여 모든 열을 가져올 수 있습니다. SELECT first_name, last_name FROM employees; 이 쿼리는 직원 ..
2023.04.22
SQL
[MySQL] DB 타입과 MySQL 언어
목차 계층형 DB, 네트워크형형 DB MySQL 언어 계층형 DB, 네트워크형형 DB 계층형 및 네트워크형 데이터베이스는 더 일반적으로 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)보다 먼저 사용되었던 두 가지 초기 유형의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 계층형 데이터베이스 계층형 데이터베이스는 부모-자식 관계를 나타내는 데이터의 각 수준과 함께 트리와 같은 구조로 데이터를 구성합니다. 데이터는 링크를 통해 서로 연결된 레코드에 저장됩니다. 각 레코드에는 상위가 하나만 있지만 상위에는 여러 하위가 있을 수 있습니다. 이 구조는 디렉토리와 하위 디렉토리가 있는 파일 시스템과 유사합니다. 이점 단일 부모-자식 경로를 통해 데이터에 액세스할 수 있는 한 계층형 데이터베이스에서 데이터 검색이 ..
2023.04.22
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[MySQL] MySQL Community버전(무료) 다운로드 하기
다운로드 페이지 MySQL :: Download MySQL Community Server Select Operating System: Select Operating System… Microsoft Windows Ubuntu Linux Debian Linux SUSE Linux Enterprise Server Red Hat Enterprise Linux / Oracle Linux Fedora Linux - Generic Oracle Solaris macOS Source Code Select OS Version: All Windows (x86 dev.mysql.com
2023.04.22
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[MySQL] DB 시스템 구축 절차와 MySQL을 시작하기 전 용어 정리
목차 DB 시스템 구축 절차 데이터 베이스 모델링이란? 용어 설명 DB 시스템 구축 절차 데이터베이스 시스템 구축에는 데이터베이스 계획 및 설계에서 구현, 테스트 및 배포에 이르기까지 여러 단계가 포함됩니다. 다음은 데이터베이스 시스템을 구축할 때 따라야 할 일반적인 절차입니다. 요구 사항 분석 사용자, 관리자, 개발자 등 이해관계자와의 협의를 통해 데이터베이스 시스템에 대한 요구사항을 수집하고 분석합니다. 비즈니스 프로세스, 데이터 요구 사항 및 특정 요구 사항이나 제약 조건을 이해합니다. 개념 설계 기본 엔터티, 속성 및 엔터티 간의 관계를 캡처하는 엔터티-관계(ER) 모델을 사용하여 데이터베이스 시스템의 상위 수준 표현을 생성합니다. 이 단계는 데이터베이스의 전체 구조를 시각화하는 데 도움이 됩니다..
2023.04.22
SQL
[MySQL] 데이터 베이스(DB)와 데이터 베이스 관리
목차 데이터 베이스(Data Base, DB)란? DBMS(Data Base Management System)이란? 데이터 베이스가 발전해온 과정 데이터 베이스(Data Base, DB)란? 데이터베이스는 쉽게 액세스, 관리 및 업데이트할 수 있는 방식으로 구성 및 저장되는 구조화된 데이터 모음입니다. 데이터베이스는 대량의 정보를 처리하고 효율적인 쿼리, 데이터 검색 및 데이터 조작을 지원하도록 설계되었습니다. 이는 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 데스크탑 애플리케이션을 비롯한 많은 소프트웨어 애플리케이션의 기본 구성요소일 뿐만 아니라 금융, 의료, 소매 등과 같은 산업에서 필수적입니다. 데이터베이스는 구조, 관리 시스템 및 데이터 모델에 따라 다양한 유형으로 분류할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스 이 ..
2023.04.22
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[MySQL] MySQL이란?
MySQL MySQL은 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이다. 많은 조직에서 널리 사용되며 세계에서 가장 널리 사용되는 데이터베이스 시스템 중 하나로 간주된다. MySQL은 1995년에 처음 출시된 이후 많은 업데이트와 개선을 거쳤다. MySQL은 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 관리하고 조작한다. 트랜잭션, 보기, 저장 프로시저 및 트리거를 비롯한 다양한 기능을 지원한다. 또한 다양한 스토리지 엔진을 지원하므로 특정 애플리케이션에 가장 적합한 것을 선택할 수 있다. 가장 일반적으로 사용되는 스토리지 엔진에는 InnoDB, MyISAM 및 MEMORY가 있다. MySQL은 Windows,..
2023.03.26
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목차

  1. Query
  2. 다양한 연산자
    • Like 연산자의 와일드카드
    • REGEXP 연산자 메타 문자
    • MySQL 일반 연산자

Query

쿼리는 데이터 검색, 삽입, 업데이트 또는 삭제와 같은 작업을 수행하기 위해 관계형 데이터베이스에 대한 요청입니다. SQL 쿼리는 데이터베이스와 상호 작용하고 데이터베이스에 포함된 데이터를 관리할 수 있는 표준화된 언어를 사용하여 작성됩니다.

다음은 일반적인 SQL 쿼리 구성 요소와 해당 기능입니다.

1. SELECT: SELECT 문은 데이터베이스에 있는 하나 이상의 테이블에서 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. 가져올 열을 지정하거나 * 기호를 사용하여 모든 열을 가져올 수 있습니다.

SELECT first_name, last_name FROM employees;


이 쿼리는 직원 테이블에서 first_name 및 last_name 열을 검색합니다.

2. FROM: FROM 절은 데이터를 가져와야 하는 테이블을 지정합니다.

SELECT * FROM employees;


이 쿼리는 직원 테이블에서 모든 열을 가져옵니다.

3. WHERE: WHERE 절은 특정 조건에 따라 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다. 주어진 기준을 만족하는 행을 가져올 수 있습니다.

SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;


이 쿼리는 급여가 50,000보다 큰 직원에 대한 모든 열을 검색합니다.

4. GROUP BY: GROUP BY 절은 지정된 열에서 동일한 값을 가진 행을 그룹화하는 데 사용됩니다. 집계 함수(COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)와 함께 사용되어 각 그룹에 대한 계산을 수행하는 경우가 많습니다.

SELECT department_id, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id;


이 쿼리는 각 부서의 직원 수를 세고 그 결과를 department_id별로 그룹화합니다.

5. HAVING: HAVING 절은 집계 함수의 결과에 적용되는 조건을 기반으로 GROUP BY 쿼리의 결과를 필터링하는 데 사용됩니다.

SELECT department_id, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING COUNT(*) > 5;


이 쿼리는 부서_id와 각 부서의 직원 수를 검색하지만 직원이 5명 이상인 부서만 표시합니다.

6. ORDER BY: ORDER BY 절은 오름차순(ASC) 또는 내림차순(DESC)으로 하나 이상의 열을 기준으로 쿼리 결과를 정렬하는 데 사용됩니다.

SELECT first_name, last_name, salary
FROM employees
ORDER BY salary DESC;


이 쿼리는 직원 테이블에서 first_name, last_name 및 급여 열을 검색하고 결과를 급여를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

7. LIMIT: LIMIT 절은 쿼리 결과에 반환되는 행 수를 제한하는 데 사용됩니다. 특정 수의 행을 가져오거나 페이지를 매길 때 유용합니다.

SELECT first_name, last_name, salary
FROM employees
ORDER BY salary DESC
LIMIT 10;


이 쿼리는 급여를 기준으로 내림차순으로 정렬된 최고 급여 직원 10명을 검색합니다.


Like 연산자의 와일드카드

SQL LIKE 연산자는 WHERE 절에서 열에서 지정된 패턴을 검색하는 데 사용됩니다. 와일드카드 문자를 사용하여 간단한 패턴 일치를 수행할 수 있습니다. LIKE 연산자와 함께 사용되는 두 개의 와일드카드 문자는 다음과 같습니다.

1. % 와일드카드 사용: 0개, 1개 또는 여러 문자를 나타냅니다.

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%apple%'; -- Matches any string containing 'apple'

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'apple%'; -- Matches any string that starts with 'apple'

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%apple'; -- Matches any string that ends with 'apple'


2. _ 와일드카드 사용: 단일 문자를 나타냅니다.

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '_pple'; -- Matches any 5-character string where the last 4 characters are 'pple', such as 'apple' or 'bpple'

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'a_ _ le'; -- Matches any 5-character string that starts with 'a', ends with 'le', and has any two characters in between, such as 'apple' or 'amble'


3. % 및 _ 와일드카드 결합:

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%a_ _ le%'; -- Matches any string containing the pattern 'a_ _ le', such as 'I have an apple' or 'I have an amble'


LIKE 연산자를 사용할 때 MySQL 및 SQL Server를 포함한 대부분의 데이터베이스에서 대소문자를 구분하지 않는다는 점에 유의하세요. 그러나 동작은 데이터베이스의 데이터 정렬 설정에 따라 다를 수 있습니다.


REGEXP 연산자 메타 문자

정규식을 기반으로 하는 복잡한 문자열 비교에 사용되는 패턴 일치 연산자입니다. 문자열 내에서 특정 패턴을 검색할 수 있으므로 'LIKE' 연산자보다 더 유연하고 강력한 텍스트 검색 방법을 제공합니다. 다음은 REGEXP 연산자와 함께 MySQL에서 사용되는 각 메타 문자의 예입니다.


1) . - 단일 문자 일치

SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'c.t'; -- 'c'와 't' 사이의 한 문자에 일치하는 문자열, 예를 들어 'cat', 'cot', 'cut' 등을 일치시킵니다.


2) * - 선행 문자 또는 그룹의 0개 이상의 발생과 일치

SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'ca*t'; -- 'ct', 'cat', 'caat', 'caaat' 등과 일치시킵니다.


3) + - 하나 이상의 선행 문자 또는 그룹과 일치

SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'ca+t'; -- 'cat', 'caat', 'caaat' 등과 일치시키지만 'ct'는 일치시키지 않습니다.


4) ? - 선행 문자 또는 그룹의 0개 또는 1개 항목과 일치

SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'ca?t'; -- 'ct'와 'cat'과 일치시키지만 'caat'는 일치시키지 않습니다.


5) ^ - 문자열의 시작 부분에 패턴을 고정합니다.

SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP '^apple'; -- 'apple'로 시작하는 문자열을 일치시킵니다.


6) $ - 패턴을 문자열 끝에 고정

SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'apple$'; -- 'apple'로 끝나는 문자열을 일치시킵니다.


[...] - 대괄호 안의 문자 중 하나와 일치하는 문자 클래스를 지정합니다.

SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP '[aeiou]'; -- 모음(a, e, i, o, 또는 u) 중 하나를 포함하는 문자열을 일치시킵니다.


이 예는 REGEXP 연산자를 사용하여 패턴 일치를 위해 MySQL 쿼리에서 각 메타 문자를 사용하는 방법을 보여줍니다.
요약하면 SQL LIKE 연산자를 사용하면 % 및 _ 와일드카드 문자를 사용하여 기본 패턴 일치를 수행할 수 있습니다. 열의 간단한 텍스트 패턴을 기반으로 행을 필터링하는 데 유용합니다.


MySQL 일반 연산자

MySQL에서 연산자는 데이터에 대한 특정 작업을 수행하는 데 사용됩니다. MySQL에는 산술, 비교, 논리 및 비트 연산자를 포함하여 다양한 유형의 연산자가 있습니다. 다음은 예시와 함께 각 유형에 대한 개요입니다.

  1. 산술 연산자:

    • 더하기(+): SELECT 5 + 3;은 8을 반환합니다.
    • 빼기(-): SELECT 5 - 3;은 2를 반환합니다.
    • 곱셈(*): SELECT 5 * 3;은 15를 반환합니다.
    • 나누기(/): SELECT 5 / 3;은 1.6667을 반환합니다.
    • 계수(%): SELECT 5 % 3;은 2를 반환합니다.

  2. 비교 연산자:

    • 같음(=): SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';
    • 같지 않음(<> 또는 !=): SELECT * FROM table_name WHERE column_name <> 'value';
    • 보다 큼(>): SELECT * FROM table_name WHERE column_name > 10;
    • 보다 작음(<): SELECT * FROM table_name WHERE column_name < 10;
    • 크거나 같음(>=): SELECT * FROM table_name WHERE column_name >= 10;
    • 작거나 같음(<=): SELECT * FROM table_name WHERE column_name <= 10;
    • BETWEEN: SELECT * FROM table_name WHERE column_name BETWEEN 10 AND 20;
    • LIKE: SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '패턴%';
    • IN: SELECT * FROM table_name WHERE column_name IN ('value1', 'value2');
    • IS NULL: SELECT * FROM table_name WHERE column_name IS NULL;
    • IS NOT NULL: SELECT * FROM table_name WHERE column_name IS NOT NULL;

  3. 논리 연산자:

    • AND: SELECT * FROM table_name WHERE column1 = 'value1' AND column2 = 'value2';
    • OR: SELECT * FROM table_name WHERE column1 = 'value1' OR column2 = 'value2';
    • NOT: SELECT * FROM table_name WHERE NOT column_name = 'value';

  4. 비트 연산자:

    • 비트별 AND(&): SELECT 5 & 3;은 1을 반환합니다.
    • 비트별 OR(|): `SELECT 5 | 3;'은 '7'을 반환합니다.
    • 비트별 XOR(^): SELECT 5 ^ 3;은 6을 반환합니다.
    • 비트 단위 NOT(~): SELECT ~5;는 -6을 반환합니다.
    • 왼쪽 비트 시프트(<<): SELECT 5 << 2;는 20을 반환합니다.
    • 오른쪽 비트 시프트(>>): SELECT 5 >> 2;는 1을 반환합니다.

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[MySQL] DB 타입과 MySQL 언어

이지IT
|2023. 4. 22. 20:42
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목차

  1. 계층형 DB, 네트워크형형 DB
  2. MySQL 언어

계층형 DB, 네트워크형형 DB

계층형 및 네트워크형 데이터베이스는 더 일반적으로 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)보다 먼저 사용되었던 두 가지 초기 유형의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다.

  1. 계층형 데이터베이스
    계층형 데이터베이스는 부모-자식 관계를 나타내는 데이터의 각 수준과 함께 트리와 같은 구조로 데이터를 구성합니다. 데이터는 링크를 통해 서로 연결된 레코드에 저장됩니다. 각 레코드에는 상위가 하나만 있지만 상위에는 여러 하위가 있을 수 있습니다. 이 구조는 디렉토리와 하위 디렉토리가 있는 파일 시스템과 유사합니다.

    • 이점
      • 단일 부모-자식 경로를 통해 데이터에 액세스할 수 있는 한 계층형 데이터베이스에서 데이터 검색이 빠릅니다.
      • 구조가 간단하고 이해하기 쉽습니다.

    • 단점:
      • 계층 구조는 경직되고 유연하지 않아 복잡한 데이터 관계를 관리하기 어렵습니다.
      • 계층 구조의 한 부분이 변경되면 다른 부분에 영향을 줄 수 있으므로 데이터 추가, 업데이트 또는 삭제가 번거로울 수 있습니다.
      • 계층 구조는 동일한 데이터를 계층의 다른 부분에 여러 번 저장해야 할 수 있으므로 데이터 중복으로 이어질 수 있습니다.

  2. 네트워크형 데이터베이스:
    네트워크형 데이터베이스는 계층형 데이터베이스와 유사하지만 데이터 관계를 표현하는 데 더 많은 유연성을 허용합니다. 네트워크형 데이터베이스에서 레코드는 여러 상위 및 하위 레코드를 포함할 수 있으므로 보다 복잡한 관계 웹을 형성합니다. 이 구조는 계층형 데이터베이스에서는 불가능했던 레코드 간의 다대다 관계를 허용합니다.

    • 이점
      • 네트워크형 데이터베이스는 계층형 데이터베이스보다 더 복잡한 데이터 관계를 나타낼 수 있습니다.
      • 각 레코드에 여러 상위 및 하위 레코드가 있을 수 있으므로 계층형 데이터베이스에 비해 데이터 중복성이 최소화됩니다.
    • 단점:
      • 네트워크형 데이터베이스는 복잡성으로 인해 관리하고 이해하기가 더 어려울 수 있습니다.
      • 여러 경로를 통해 데이터에 액세스할 수 있으므로 데이터 쿼리 및 업데이트는 계층형 데이터베이스보다 더 복잡할 수 있습니다.
      • 네트워크형 데이터베이스 모델은 보다 유연하고 강력한 관계형 데이터베이스 모델로 대체되었기 때문에 오늘날에는 많이 사용되지 않습니다.

MySQL 언어

MySQL과 다른 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)에서 SQL(구조적 쿼리 언어)은 여러 하위 언어로 나뉩니다. 이러한 하위 언어는 데이터 정의 언어(DDL), 데이터 조작 언어(DML) 및 데이터 제어 언어(DCL)의 세 가지 주요 그룹으로 분류됩니다.

  1. 데이터 정의 언어(DDL):
    DDL은 테이블, 인덱스 및 뷰와 같은 데이터베이스 개체의 생성, 변경 및 삭제를 처리하는 SQL의 하위 집합입니다. 주요 DDL 명령은 다음과 같습니다.

    • CREATE: 이 명령은 새로운 테이블, 인덱스 또는 뷰를 생성하는 데 사용됩니다.
    • ALTER: 이 명령은 기존 테이블, 인덱스 또는 뷰를 수정하는 데 사용됩니다. 예를 들어 테이블에서 열을 추가, 수정 또는 삭제할 수 있습니다.
    • DROP: 기존 테이블, 인덱스, 뷰를 삭제할 때 사용하는 명령어이다.
    • TRUNCATE: 이 명령은 테이블에서 모든 데이터를 제거하지만 테이블 구조는 유지하는 데 사용됩니다.

  2. 데이터 조작 언어(DML):
    DML은 테이블에 저장된 데이터 조작을 처리하는 SQL의 하위 집합입니다. 데이터베이스에서 데이터를 삽입, 업데이트, 삭제 및 검색할 수 있습니다. 주요 DML 명령은 다음과 같습니다.

    • SELECT: 이 명령은 하나 이상의 테이블에서 데이터를 검색하는 데 사용됩니다.
    • INSERT: 이 명령은 테이블에 데이터를 삽입하는 데 사용됩니다.
    • UPDATE: 이 명령은 테이블의 기존 데이터를 수정하는 데 사용됩니다.
    • DELETE: 이 명령은 테이블에서 데이터를 제거하는 데 사용됩니다.

  3. 데이터 제어 언어(DCL):
    DCL은 데이터베이스 개체에 대한 사용자 권한 및 액세스 제어 관리를 처리하는 SQL의 하위 집합입니다. 특정 개체에 대해 특정 작업을 수행할 수 있는 사람을 제어하는 ​​데 도움이 됩니다. 주요 DCL ​​명령은 다음과 같습니다.

    • GRANT: 이 명령은 사용자 또는 사용자 그룹에 특정 권한을 부여하는 데 사용됩니다.
    • REVOKE: 이 명령은 사용자 또는 사용자 그룹에서 특정 권한을 제거하는 데 사용됩니다.
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저는 모두 다운로드 해줄 것 입니다.
헤당 체크박스에 있는 설정은 동일하게 해줍니다.
위는 강력하게 보안을 유지하는 것이고, 아래쪽은 비교적 가볍게 보안을 실행합니다. 공부와 실험을 할 것이라면 아래를 체크합니다.
암호를 설정해줍니다. 0000도 가능합니다. 저는 MySQL로 했습니다.
권한을 설정합니다. 맨 위는 모두, 중간은 선택, 맨 아래는 권한 없음 입니다.
이전에 했던 설정입니다. 따로 변경할게 없다면 굳이 건드리지 않아도 됩니다.
아까 설정했던 비밀번호를 입력해줍니다.
저는 shell은 실행하지 않을 것이기 때문에 체크박스를 해제했습니다.
완료. 따란!

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목차

  1. DB 시스템 구축 절차
  2. 데이터 베이스 모델링이란?
  3. 용어 설명

DB 시스템 구축 절차

데이터베이스 시스템 구축에는 데이터베이스 계획 및 설계에서 구현, 테스트 및 배포에 이르기까지 여러 단계가 포함됩니다. 다음은 데이터베이스 시스템을 구축할 때 따라야 할 일반적인 절차입니다.

  1. 요구 사항 분석
    사용자, 관리자, 개발자 등 이해관계자와의 협의를 통해 데이터베이스 시스템에 대한 요구사항을 수집하고 분석합니다. 비즈니스 프로세스, 데이터 요구 사항 및 특정 요구 사항이나 제약 조건을 이해합니다.

  2. 개념 설계
    기본 엔터티, 속성 및 엔터티 간의 관계를 캡처하는 엔터티-관계(ER) 모델을 사용하여 데이터베이스 시스템의 상위 수준 표현을 생성합니다. 이 단계는 데이터베이스의 전체 구조를 시각화하는 데 도움이 됩니다.

  3. 논리적 설계
    관계형 모델과 같은 특정 데이터 모델을 사용하여 개념 설계를 논리 스키마로 변환합니다. 데이터 무결성을 보장하기 위해 기본 및 외래 키뿐만 아니라 테이블, 해당 열 및 데이터 유형을 정의합니다. 스키마를 정규화하여 데이터 중복을 제거하고 데이터 저장 및 검색의 효율성을 높입니다.

  4. 물리적 디자인
    특정 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 및 하드웨어 환경에 대한 논리 스키마를 최적화합니다. 이 단계에는 인덱스 생성, 스토리지 구조 선택, 쿼리 성능 및 리소스 활용도 향상을 위한 파티셔닝 전략 정의가 포함됩니다.

  5. 구현
    선택한 DBMS를 사용하여 데이터베이스를 만들고 스키마, 테이블, 인덱스 및 기본 및 외래 키와 같은 필요한 제약 조건을 구현합니다. 저장 프로시저, 트리거 및 함수를 작성하여 데이터베이스 내에서 데이터 처리 및 비즈니스 논리를 처리합니다.

  6. 데이터 로딩 및 마이그레이션
    기존 소스에서 새 데이터베이스 시스템으로 데이터를 가져오거나 마이그레이션합니다. 이 단계에는 데이터 일관성과 품질을 보장하기 위한 데이터 정리, 변환 및 검증이 포함될 수 있습니다.

  7. 테스트
    데이터베이스 시스템을 철저하게 테스트하여 요구 사항을 충족하고 다양한 워크로드에서 잘 수행되는지 확인하십시오. 기능, 성능 및 보안 테스트를 수행하여 시스템을 배포하기 전에 문제를 식별하고 수정합니다.

  8. 배포
    프로덕션 환경에 데이터베이스 시스템을 배포하고 최적의 성능, 보안 및 안정성을 위해 적절하게 구성되었는지 확인합니다. 데이터 손실을 방지하고 비즈니스 연속성을 보장하기 위해 백업 및 복구 절차를 설정합니다.

  9. 유지보수 및 최적화
    데이터베이스 시스템의 성능을 모니터링하고, 문제를 해결하고, 최적의 성능을 유지하기 위해 필요한 조정을 합니다. 필요에 따라 시스템을 정기적으로 업데이트 및 최적화하고 사용자 피드백 및 변화하는 요구 사항을 기반으로 새로운 기능 및 개선 사항을 구현합니다.

데이터베이스 시스템 구축은 다양한 이해 관계자 간의 협업과 데이터 및 비즈니스 요구 사항에 대한 철저한 이해가 필요한 반복 프로세스입니다. 이 절차에 따라 조직의 요구 사항을 충족하는 강력하고 효율적인 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있습니다.


데이터 베이스 모델링이란?

데이터베이스 모델링은 조직의 데이터와 그 관계를 구조적으로 표현하는 프로세스입니다. 데이터베이스 모델링의 주요 목표는 조직의 데이터 저장 및 검색 요구 사항을 충족하는 효율적이고 정확하며 확장 가능한 데이터베이스를 설계하는 것입니다. 이 프로세스에는 일반적으로 개념 설계, 논리적 설계 및 물리적 설계의 세 가지 주요 단계가 포함됩니다.

  1. 개념 설계(Conceptual Design)
    이 단계에서는 기본 엔터티, 속성 및 관계에 중점을 둔 데이터베이스 구조의 상위 수준 추상 표현을 만듭니다. 이 모델은 특정 DBMS(데이터베이스 관리 시스템) 또는 데이터 스토리지 기술에 대한 세부 사항을 파악하지 않고도 데이터베이스의 전체 구조를 시각화하는 데 도움이 됩니다.

    ER(Entity-Relationship) 모델은 개념 설계에 널리 사용되는 접근 방식입니다. 여기에는 다음 구성 요소가 포함됩니다.

    • 엔티티(Entities): 고객, 제품 또는 주문과 같은 데이터베이스의 주요 개체 또는 개념입니다.
    • 속성(Attributes): 고객 이름, 제품 가격 또는 주문 날짜와 같은 엔터티의 속성 또는 특성입니다.
    • 관계(Relationships): 고객이 주문하거나 제품이 주문의 일부가 되는 것과 같이 엔터티가 서로 연결되거나 관련되는 방식을 정의합니다.

  2. 논리적 설계(Logical Design)
    논리적 설계 단계는 관계형 모델과 같은 특정 데이터 모델을 사용하여 개념적 모델을 보다 구체적이고 상세한 표현으로 변환하는 데 중점을 둡니다. 이 단계에서는 데이터 무결성과 일관성을 보장하기 위해 기본 및 외래 키와 같은 테이블, 열, 데이터 유형 및 제약 조건을 정의합니다.

    정규화는 논리적 설계 프로세스의 필수 부분입니다. 여기에는 데이터베이스 스키마를 더 작고 관리하기 쉬운 테이블로 구성하여 데이터 중복을 제거하고 데이터 스토리지 효율성을 개선하는 작업이 포함됩니다.

  3. 물리적 디자인(Physical Design)
    물리적 설계 단계는 특정 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 및 하드웨어 환경에 대한 논리적 스키마를 최적화하는 것입니다. 이 단계에는 데이터 저장소 구조, 인덱싱 전략 및 분할에 대한 결정을 내려 쿼리 성능과 리소스 활용도를 향상시키는 작업이 포함됩니다.

    물리적 설계 중에 인덱스를 생성하여 데이터 검색 속도를 높이고, 효율적인 데이터 저장을 위해 적절한 데이터 유형과 저장 구조를 선택하고, 여러 저장 장치에 데이터를 분산하기 위한 분할 전략을 결정할 수 있습니다.


데이터베이스 모델이 완성되면 특정 DBMS를 사용하여 데이터베이스 시스템을 구현하기 위한 청사진 역할을 합니다. 구현 프로세스에는 선택한 DBMS에서 데이터베이스 스키마, 테이블, 인덱스 및 제약 조건을 생성하고 데이터 처리 및 비즈니스 논리를 처리하기 위한 저장 프로시저, 함수 및 트리거를 개발하는 작업이 포함됩니다.


용어 설명
  1. 데이터(Data)
    데이터는 데이터베이스에 저장된 정보를 말합니다. MySQL에서 데이터는 테이블 내에서 행과 열의 형태로 표현됩니다. 각 행은 단일 레코드를 나타내고 각 열은 레코드의 특성 또는 필드를 나타냅니다. 데이터 유형은 정수, 부동 소수점 숫자, 텍스트, 날짜 또는 이진 데이터와 같이 각 열에 저장할 수 있는 데이터의 종류를 정의합니다.

  2. 테이블(Table)
    MySQL의 테이블은 행과 열로 구성된 관련 데이터 모음입니다. 관계형 데이터베이스에 데이터를 저장하기 위한 기본 구조입니다. 테이블은 열, 해당 데이터 유형 및 데이터를 삽입, 업데이트 또는 삭제할 때 따라야 하는 모든 제약 조건 또는 규칙을 지정하는 스키마에 의해 정의됩니다.

    각 테이블은 고객, 제품 또는 주문과 같은 단일 엔터티를 나타내야 하며 기본 키라는 고유 식별자가 있어야 합니다. 이 기본 키는 테이블의 각 행을 고유하게 식별하고 데이터 일관성과 무결성을 보장합니다.

  3. 데이터베이스(DB)
    MySQL의 데이터베이스는 관련 테이블, 뷰, 저장 프로시저, 함수 및 기타 데이터베이스 개체의 모음입니다. 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 효율적으로 구성하고 관리하는 데 사용되므로 정보를 빠르고 쉽게 검색, 업데이트 및 분석할 수 있습니다.

    MySQL의 각 데이터베이스는 파일 시스템의 별도 디렉토리에 저장되며 데이터베이스의 테이블, 인덱스 및 기타 개체는 해당 디렉토리 내의 파일에 저장됩니다. 단일 MySQL 서버 내에 여러 데이터베이스를 생성하여 서로 다른 애플리케이션 또는 프로젝트에 대한 데이터를 분리하고 구성할 수 있습니다.

  4. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)
    데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터베이스를 관리하고 데이터 및 데이터베이스 구조를 생성, 수정, 쿼리 및 유지 관리하기 위한 도구를 제공하는 소프트웨어 응용 프로그램입니다. MySQL은 데이터 관리 및 조작을 위한 기본 언어로 SQL을 사용하는 관계형 DBMS의 한 예입니다.

  5. 열(Columns)
    열은 데이터 속성 또는 필드를 정의하는 테이블 내의 수직 구조입니다. 각 열에는 특정 데이터 유형, 이름 및 일부 제약 조건이나 규칙이 있을 수 있습니다.

  6. 열 이름(Column names)
    열 이름은 테이블 내의 각 열에 대한 식별자입니다. 테이블 내에서 고유해야 하며 데이터를 삽입, 업데이트 또는 쿼리할 때 특정 속성이나 필드를 참조하는 데 사용됩니다. 열 이름은 설명적이어야 하며 일관된 명명 규칙을 따라야 합니다.

  7. 행(Rows)
    테이블의 행은 개별 레코드 또는 테이블이 모델링하는 엔터티의 인스턴스를 나타냅니다. 각 행은 테이블의 각 열에 대해 하나씩 열 값 집합으로 구성됩니다. 행은 테이블 내의 수평 구조입니다.

  8. 데이터 유형(Data types)
    MySQL의 데이터 유형은 열에 저장할 수 있는 데이터의 종류를 정의합니다. 각 열에 대한 저장 형식, 크기 및 값 범위를 결정합니다. 몇 가지 일반적인 MySQL 데이터 유형은 다음과 같습니다.
    • INT: 정수 값
    • FLOAT: 부동 소수점 숫자
    • CHAR 또는 VARCHAR: 고정 길이 또는 가변 길이 문자열
    • TEXT: 큰 텍스트 문자열
    • DATE, TIME, DATETIME, TIMESTAMP: 날짜 및 시간 값
    • ENUM: 미리 정의된 값 목록
    • BLOB: 바이너리 데이터를 저장하기 위한 Binary Large Objects

  9. 기본 키 열(Primary key columns)
    기본 키는 테이블의 각 행을 고유하게 식별하는 열(또는 열 조합)입니다. 두 행이 기본 키 열에 대해 동일한 값 집합을 가지지 않도록 합니다. 기본 키는 데이터 중복 또는 누락을 방지하여 데이터 무결성 및 일관성을 강화합니다. MySQL에서 기본 키는 일반적으로 자동 증가하는 정수 열이지만 다른 데이터 유형도 사용할 수 있습니다.

  10. 외래 키 필드(Foreign key fields)
    외래 키는 다른 테이블의 기본 키를 참조하는 테이블의 열(또는 열 집합)입니다. 외래 키는 테이블 간의 관계를 만들고 참조 무결성을 강화하여 외래 키 열의 데이터가 참조된 기본 키 열의 기존 데이터와 일치하도록 하는 데 사용됩니다.

    외래 키는 외래 키 열의 값이 관련 테이블의 기존 기본 키 값과 일치하거나 NULL이어야 하므로 관련 테이블 간에 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 관련 테이블의 행이 삭제되거나 기본 키 값이 변경되면 외래 키 제약 조건을 설정하여 변경 사항을 계단식으로 설정하거나 기본값을 설정하거나 외래 키 값을 NULL로 설정할 수 있습니다.

 

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목차

  1. 데이터 베이스(Data Base, DB)란?
  2. DBMS(Data Base Management System)이란?
  3. 데이터 베이스가 발전해온 과정

데이터 베이스(Data Base, DB)란?

데이터베이스는 쉽게 액세스, 관리 및 업데이트할 수 있는 방식으로 구성 및 저장되는 구조화된 데이터 모음입니다. 데이터베이스는 대량의 정보를 처리하고 효율적인 쿼리, 데이터 검색 및 데이터 조작을 지원하도록 설계되었습니다. 이는 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 데스크탑 애플리케이션을 비롯한 많은 소프트웨어 애플리케이션의 기본 구성요소일 뿐만 아니라 금융, 의료, 소매 등과 같은 산업에서 필수적입니다.

데이터베이스는 구조, 관리 시스템 및 데이터 모델에 따라 다양한 유형으로 분류할 수 있습니다.

  1. 관계형 데이터베이스
    이 데이터베이스는 스키마를 사용하여 테이블, 열 및 테이블 간의 관계를 정의합니다. 테이블 형식으로 데이터를 저장하고 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 예로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle Database 및 Microsoft SQL Server가 있습니다.

  2. NoSQL 데이터베이스
    이 데이터베이스는 고정 스키마에 의존하지 않거나 쿼리에 SQL을 사용하지 않습니다. 키-값 쌍, 문서, 열 또는 그래프 구조와 같은 다양한 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 유연성, 확장성 및 대량의 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하는 기능으로 잘 알려져 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 예로는 MongoDB, Cassandra, Redis 및 Neo4j가 있습니다.

  3. 메모리 내 데이터베이스
    이 데이터베이스는 데이터를 디스크 대신 주 메모리(RAM)에 저장하므로 데이터 액세스 및 처리 속도가 빨라집니다. 인 메모리 데이터베이스는 일반적으로 실시간 데이터 처리 및 분석이 필요한 애플리케이션에 사용됩니다. 인메모리 데이터베이스의 예로는 Redis, SAP HANA 및 Memcached가 있습니다.

  4. 시계열 데이터베이스
    이 데이터베이스는 센서 판독값, 주가 또는 사용자 이벤트와 같은 타임스탬프 데이터를 저장하고 관리하도록 설계되었습니다. 시계열 데이터베이스는 대량의 데이터를 처리하고 시간을 기반으로 데이터를 효율적으로 쿼리하는 데 최적화되어 있습니다. 시계열 데이터베이스의 예로는 InfluxDB, OpenTSDB 및 TimescaleDB가 있습니다.

  5. 그래프 데이터베이스
    이 데이터베이스는 데이터를 그래프 구조의 노드 및 에지로 저장하여 데이터 포인트 간의 관계를 효율적으로 쿼리하고 트래버스할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 소셜 네트워크, 추천 엔진 또는 사기 탐지 시스템과 같이 복잡한 관계 및 상호 연결된 데이터가 포함된 애플리케이션에 매우 적합합니다. 그래프 데이터베이스의 예로는 Neo4j, Amazon Neptune 및 ArangoDB가 있습니다.



데이터베이스는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 사용하여 저장된 데이터와 상호 작용하기 위한 인터페이스를 제공합니다. DBMS를 통해 사용자는 데이터를 생성, 업데이트, 삭제 및 검색할 수 있을 뿐만 아니라 데이터베이스 액세스 제어, 보안 및 기타 관리 작업을 관리할 수 있습니다.


DBMS(Data Base Management System)이란?

DBMS(데이터베이스 관리 시스템)는 사용자가 데이터베이스를 생성, 관리 및 상호 작용할 수 있도록 하는 소프트웨어 응용 프로그램입니다. DBMS의 주요 목적은 데이터베이스에서 데이터를 저장, 검색 및 조작하는 체계적이고 효율적인 방법을 제공하는 것입니다. 사용자, 응용 프로그램 및 기본 데이터베이스 간의 인터페이스 역할을 하여 데이터 무결성, 보안 및 일관성을 보장합니다.

DBMS의 주요 특징은 다음과 같습니다.

  1. 데이터 추상화: DBMS는 데이터 저장 및 관리의 복잡성을 숨기고 데이터의 추상 보기를 제공합니다. 사용자는 기본 스토리지 세부 정보를 알 필요 없이 SQL과 같은 고급 언어를 통해 데이터베이스와 상호 작용합니다.

  2. 데이터 독립성: DBMS는 데이터 저장의 논리적 측면과 물리적 측면을 분리합니다. 즉, 새 하드웨어를 추가하거나 스토리지 구조를 수정하는 것과 같은 물리적 스토리지의 변경 사항이 데이터의 논리적 보기에 영향을 주지 않아 데이터베이스를 보다 쉽게 ​​유지 관리하고 업데이트할 수 있습니다.

  3. 효율적인 데이터 액세스: DBMS는 인덱싱, 캐싱 및 쿼리 최적화 기술을 사용하여 빠르고 효율적인 데이터 검색 및 조작을 가능하게 합니다. 이를 통해 사용자는 필요한 데이터에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있습니다.

  4. 데이터 무결성: DBMS는 데이터의 정확성과 일관성을 보장하기 위해 데이터에 규칙과 제약을 적용합니다. 여기에는 테이블 간의 관계를 유지하고 데이터 손상을 방지하는 데 도움이 되는 데이터 유형, 기본 및 외래 키, 고유 제약 조건이 포함됩니다.

  5. 데이터 보안: DBMS는 강력한 보안 기능을 제공하여 민감한 데이터에 대한 무단 액세스 또는 수정을 방지합니다. 여기에는 사용자 인증, 역할 기반 액세스 제어 및 데이터 암호화가 포함됩니다.

  6. 트랜잭션 관리: DBMS는 단일 작업 단위로 데이터베이스에서 수행되는 일련의 작업인 트랜잭션을 지원합니다. 트랜잭션은 ACID 속성(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)을 따르므로 오류나 시스템 오류가 발생한 경우에도 데이터베이스가 일관성을 유지하도록 합니다.

  7. 동시성 제어: DBMS는 여러 사용자 또는 응용 프로그램이 서로의 작업을 방해하지 않도록 데이터베이스에 대한 동시 액세스를 관리합니다. 잠금 및 낙관적 동시성과 같은 동시성 제어 기술은 데이터 일관성을 유지하고 충돌을 방지하는 데 도움이 됩니다.

  8. 백업 및 복구: DBMS는 하드웨어 오류, 소프트웨어 오류 또는 기타 문제가 발생한 경우 데이터를 백업 및 복구하는 메커니즘을 제공합니다. 이렇게 하면 데이터 손실을 최소화하면서 데이터베이스를 일관된 상태로 복원할 수 있습니다.

  9. 확장성 및 성능: DBMS는 대용량 데이터를 처리하고 많은 수의 동시 사용자를 지원하도록 설계되었습니다. 증가하는 데이터 및 사용자 요구 사항을 수용하기 위해 확장 또는 확장할 수 있으므로 성능이 일관되게 유지됩니다.

DBMS는 이전 응답에서 언급한 것처럼 관계형, NoSQL 또는 그래프 데이터베이스와 같은 데이터 모델을 기반으로 다양한 유형으로 분류될 수 있습니다. 널리 사용되는 DBMS의 예로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server, MongoDB 및 Neo4j가 있습니다.


데이터 베이스가 발전해온 과정

데이터베이스의 진화는 크게 5세대로 나눌 수 있습니다. 각 세대는 데이터베이스 기술의 상당한 발전을 나타내며 각 시대의 데이터 저장 및 관리 요구 사항과 과제를 해결합니다.

  • 1세대: 플랫 파일 데이터베이스(1950~1960년대)

    컴퓨팅 초기에 데이터는 기본적으로 구분 기호로 구분된 레코드를 포함하는 텍스트 파일인 플랫 파일에 저장되었습니다. 각 레코드에는 필드가 포함되어 있으며 데이터는 순차적으로 저장되었습니다. 이 접근 방식에는 데이터 중복성, 데이터 무결성 부족, 데이터 쿼리 및 업데이트의 어려움 등 몇 가지 제한 사항이 있었습니다.

  • 2세대: 계층 및 네트워크 데이터베이스(1960~1970년대)

    플랫 파일 데이터베이스의 한계를 극복하기 위해 계층적 데이터베이스와 네트워크 데이터베이스가 도입되었습니다. 계층적 데이터베이스는 하나의 상위 레코드가 여러 하위 레코드를 갖는 트리와 같은 구조를 사용했습니다. IBM의 정보 관리 시스템(IMS)은 계층적 데이터베이스의 예입니다. 네트워크 데이터베이스는 하위 레코드에 대한 여러 상위를 허용하여 보다 유연한 구조를 만듭니다. Charles Bachman의 통합 데이터 저장소(IDS)는 네트워크 데이터베이스의 예입니다. 이러한 데이터베이스는 데이터 구성을 개선했지만 여전히 데이터 중복 문제가 있었고 쿼리 기능이 제한되었습니다.

  • 3세대: 관계형 데이터베이스(1970~1980년대)

    관계형 데이터베이스는 1970년대 Edgar F. Codd 박사의 "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"라는 중대한 논문이 발표된 후 도입되었습니다. 관계형 데이터베이스는 행과 열로 구성된 테이블에 데이터를 저장합니다. 여기서 각 행은 레코드를 나타내고 각 열은 속성을 나타냅니다. 테이블은 데이터 무결성을 유지하고 복잡한 쿼리를 가능하게 하는 기본 및 외래 키와 같은 키를 사용하여 관련됩니다. SQL 언어는 관계형 데이터베이스와 상호 작용하도록 개발되었으므로 사용자가 데이터를 더 쉽게 쿼리하고 조작할 수 있습니다. 널리 사용되는 관계형 데이터베이스의 예로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle Database 및 Microsoft SQL Server가 있습니다.

  • 4세대: 객체 지향 및 객체 관계형 데이터베이스(1980~1990년대)

    개체 지향 데이터베이스는 점점 더 복잡해지는 데이터와 멀티미디어 데이터 및 복잡한 데이터 구조와 같은 개체를 저장하고 관리해야 할 필요성에 대응하여 등장했습니다. 이러한 데이터베이스는 메서드 및 특성과 함께 개체를 직접 저장하여 Java 및 C++와 같은 개체 지향 프로그래밍 언어에 대한 더 나은 지원을 제공합니다. 개체 관계형 데이터베이스는 관계형 및 개체 지향 데이터베이스의 기능을 결합하여 복잡한 데이터 유형과 개체 지향 기능을 지원하도록 관계형 모델을 확장합니다. PostgreSQL은 객체 관계형 데이터베이스의 한 예입니다.

  • 5세대: NoSQL 및 NewSQL 데이터베이스(2000년대 - 현재)

    인터넷, 소셜 미디어, 빅데이터의 등장으로 데이터의 양, 다양성 및 속도가 증가함에 따라 기존의 관계형 데이터베이스는 데이터의 규모와 다양성을 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 이로 인해 키-값, 문서, 컬럼 패밀리 및 그래프 데이터베이스와 같은 다양한 데이터 모델을 사용하여 다양한 유형의 데이터를 보다 효율적으로 처리하는 NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스가 등장했습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평적 확장성, 유연성 및 고성능으로 유명합니다. 예를 들면 MongoDB(문서), Cassandra(열군), Redis(키-값) 및 Neo4j(그래프)가 있습니다.


반면에 NewSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 장점을 결합하는 것을 목표로 합니다. 기존 관계형 데이터베이스의 관계형 모델 및 SQL 쿼리 기능을 유지하면서 NoSQL 데이터베이스의 ACID 속성, 확장성 및 성능을 제공합니다. NewSQL 데이터베이스의 예로는 CockroachDB, VoltDB 및 Google Spanner가 있습니다.

새로운 기술과 사용 사례가 등장함에 따라 데이터베이스의 진화는 계속되어 데이터 스토리지 및 관리의 혁신을 주도하고 있습니다.

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[MySQL] MySQL이란?

이지IT
|2023. 3. 26. 10:28
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MySQL

MySQL은 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이다. 많은 조직에서 널리 사용되며 세계에서 가장 널리 사용되는 데이터베이스 시스템 중 하나로 간주된다. MySQL은 1995년에 처음 출시된 이후 많은 업데이트와 개선을 거쳤다.

MySQL은 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 관리하고 조작한다. 트랜잭션, 보기, 저장 프로시저 및 트리거를 비롯한 다양한 기능을 지원한다. 또한 다양한 스토리지 엔진을 지원하므로 특정 애플리케이션에 가장 적합한 것을 선택할 수 있다. 가장 일반적으로 사용되는 스토리지 엔진에는 InnoDB, MyISAM 및 MEMORY가 있다.

MySQL은 Windows, Linux 및 macOS를 포함한 다양한 운영 체제에 설치할 수 있다. 또한 PHP, Java 및 Python을 포함한 많은 프로그래밍 언어와 통합될 수 있다. 따라서 사용자 데이터를 저장하고 콘텐츠를 관리하고 다른 작업을 처리하는 데 사용할 수 있는 웹 응용 프로그램에 널리 사용된다.


사용 예
  • 데이터베이스 생성
    MySQL에서 데이터베이스를 생성하려면 "CREATE DATABASE" 명령 뒤에 데이터베이스 이름을 사용할 수 있다.
"CREATE DATABASE my_database;"
  • 테이블 만들기
    데이터베이스를 만든 후에는 데이터를 저장할 테이블을 만들 수 있다. MySQL에서 테이블을 생성하려면 "CREATE TABLE" 명령 뒤에 테이블 이름과 해당 데이터 유형과 함께 열 이름을 사용할 수 있다.
"CREATE TABLE my_table(id INT, 이름 VARCHAR(50), age INT);"
  • 데이터 삽입
    테이블을 생성한 후 "INSERT INTO" 명령 다음에 테이블 이름과 해당 열에 삽입할 값을 사용하여 데이터를 삽입할 수 있다.
"INSERT INTO my_table (id, name, age) VALUES (1, 'John', 25);"
  • 데이터 검색
    MySQL 테이블에서 데이터를 검색하려면 "SELECT" 문 뒤에 검색하려는 열 이름과 테이블 이름을 사용할 수 있다. "WHERE" 절을 사용하여 특정 조건에 따라 결과를 필터링할 수도 있다.
"SELECT name, age FROM my_table WHERE age > 20;"
  • 데이터 업데이트
    MySQL 테이블의 기존 데이터를 업데이트하려면 "UPDATE" 문 다음에 테이블 이름, 업데이트할 열 및 새 값을 사용할 수 있다. "WHERE" 절을 사용하여 업데이트할 행을 지정할 수도 있다.
"UPDATE my_table SET age = 30 WHERE id = 1;"
  • 데이터 삭제
    MySQL 테이블에서 데이터를 삭제하려면 "DELETE FROM" 문 다음에 테이블 이름을 사용하고 "WHERE" 절을 사용하여 삭제할 행을 지정할 수 있다.
"DELETE FROM my_table WHERE id = 1;"


이것 외에도 다양한 방법으로 데이터 및 데이터베이스 관리를 위해 MySQL에서 사용할 수 있는 다른 명령어와 기능들이 있다. 오늘은 간단히 소개하는 내용임으로 더 자세하게 진행하지는 않겠다.


장, 단점

장점

  • MySQL은 무료로 사용할 수 있고 널리 지원되는 오픈 소스 데이터베이스다.
  • MySQL에는 다른 데이터베이스보다 빠르고 저렴하며 안정적인 고유한 스토리지 엔진 아키텍처가 있다.
  • MySQL은 뷰, 트리거 및 저장 프로시저를 사용하여 개발자에게 더 높은 생산성을 제공한다.
  • MySQL은 대부분의 운영 체제에서 단 하나의 명령으로 쉽게 설치할 수 있다.
  • MySQL은 널리 사용되고 지원되므로 도움말과 리소스를 쉽게 찾을 수 있다.
  • MySQL에는 더 많은 기능을 제공하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구와 플러그인이 있다.


단점

  • MySQL은 복잡하고 강력할 수 있으므로 소규모 애플리케이션에 적합하지 않을 수 있다.
  • Oracle이 MySQL을 인수한 이후로 MySQL의 운명에 대한 우려가 있어 일부 사용자가 사용을 주저하게 만들 수 있다.
  • 애플리케이션이 MySQL로 구축되면 기본 데이터베이스 또는 배포를 변경하기 어려울 수 있다.
  • MySQL은 PostgreSQL과 같은 일부 다른 데이터베이스만큼 기능이 풍부하지 않을 수 있다.


아무래도 Oracle에 인수된 이후 정책이 오픈 소스에 대해 호의적이지 않고 프로그램이 복잡해져 이슈가 되었던 것 같다. 또한 무료버전도 있으나 상업적 이용시 소스 코드를 제공해야 하는 것 같은 패널티들이 있으니 기업들이 차선책을 찾아 넘어가고 있다고 한다.


 

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