[MySQL] 데이터 베이스(DB)와 데이터 베이스 관리

목차

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

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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.

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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.

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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.