TL;DR

• DB : 데이터의 저장소
• DBMS : 데이터 베이스를 운영하고 관리하는 소프트웨어
• 외래키 : 다른 테이블의 기본키를 참조하는 키로 테이블 연결, 중복 방지, 무결성 유지를 위해 사용
• 정규화 : 테이블 간에 중복된 데이타를 허용하지 않음으로 무결성을 유지하기
• 역정규화 : 테이블 간에 중복된 데이터를 허용함으로 성능 향상시키는 최적화 기법

데이터베이스 DB

데이터베이스가 존재하기 이전에는 파일 시스템을 이용해 데이터를 관리했는데, 어플리케이션 별로 데이터를 관리하게 되면 데이터 종속성, 중복성, 무결성 문제가 있었다.

데이터베이스 특징

1. 데이터의 독립성
   • 물리적 독립성 : 데이터베이스 사이즈를 늘리거나 성능 향상을 위해 데이터 파일을 늘리거나 새롭게 추가하더라도 관련된 응용 프로그램을 수정할 필요가 없다.
   • 논리적 독립성 : 데이터베이스는 논리적인 구조로 다양한 응용 프로그램의 논리적 요구를 만족시켜줄 수 있다.
2. 데이터의 무결성 여러 경로를 통해 잘못된 데이터가 발생하는 경우의 수를 방지하는 기능으로 데이터의 유효성 검사를 통해 데이터의 무결성을 구현하게 된다.
3. 데이터의 보안성 인가된 사용자들만 데이터베이스나 데이터베이스 내의 자원에 접근할 수 있도록 계정 관리 또는 접근 권한을 설정함으로써 모든 데이터에 보안을 구현할 수 있다.
4. 데이터의 일관성 연관된 정보를 논리적인 구조로 관리함으로써 어떤 하나의 데이터만 변경했을 경우 발생할 수 있는 데이터의 불일치성을 배제할 수 있다. 또한 작업 중 일부 데이터만 변경되어 나머지 데이터와 일치하지 않는 경우의 수를 배제할 수 있다.
5. 데이터 중복 최소화 데이터베이스는 데이터를 통합해서 관리함으로써 파일 시스템의 단점 중 하나인 자료의 중복과 데이터의 중복성 문제를 해결할 수 있다.

DBMS

• 데이터베이스 관리 시스템 (DataBase Management System)
• 데이터베이스의 데이터에 접근하여 사용할 수 있도록 해주는 소프트웨어
• 정의, 조작, 제어 기능 수행
  • 정의 DDL : DB 구조 정의(테이블, 속성)
    • Create, Alter, Drop
  • 조작 DML : DB 연산 처리(수정, 삭제, 검색)
    • Select, Insert, Delete, Update
  • 제어 DCL : 데이터 무결성 및 일관성 유지, 접근 권한 부여, 동시성 제어
    • Commit, Rollback, Grant, Revoke

DBMS 종류

• 계층형 DBMS(HDBMS, Hierarchical DBMS)

  • 처음 등장한 DBMS 개념으로 1960년대 시작됨.

  • 트리 형태

  • 처음 구성 완료 후 이를 변경하기 까다로움. → 현재는 사용하지 않음.

• 망형 DBMS (NDBMS, Network DBMS)

  • 계층형 DBMS의 문제점 개선을 위해 1970년대 등장

  • 하위 구성원들끼리도 관계를 갖는 유연한 구조로, 네트워크상의 노드로 데이터 구조를 표현하여 각각 노드가 서로 대등한 관계로 구성됨.

  • 구성과 설계가 복잡하고 궁극적으로 데이터 종속성의 문제를 해결하지 못했다.

    👆 데이터 종속성 문제란? (Data Dependency) 프로그램의 구조가 데이터 구조에 영향을 받는 것을 의미.

• 관계형 DBMS (RDBMS, Relational DBMS)

  • 테이블 이라는 최소단위로 구성되며, 열과 행으로 이루어져 있다.

  • SQL을 이용해 속성(열)에 맞는 자료형으로 데이터 삽입

    👆 SQL(Structured Query Language)

    RDBMS에서 사용되는 언어로 특정 회사에서 만드는게 아니라 국제표준화기구에서 SQL에 대한 표준을 정해서 발표하고 있음. 이를 표준SQL 이라고 함.

  • 트랜잭션(Transaction) 보장

    다수 사용자가 데이터베이스를 동시에 접근하도록 허용하면서 데이터 베이스가 일관성을 유지하게 하는 기술

    👆 트랜잭션의 특징 ACID

    • Atomicity(원자성) : 트랜잭션의 처리가 완전히 끝나지 않았을 경우에는 전혀 이루어지지 않은 것과 같아야 한다(all or nothing).
    • Consistency(일관성) : 트랜잭션의 실행이 성공적으로 완료되면 데이터베이스는 모순 없이 일관성이 보존된 상태여야 한다.
    • Isolation(격리성) : 현재 수행중인 트랜잭션이 완료될 때 까지 트랜잭션이 생성한 중간 연산 결과에 다른 트랜잭션들이 접근할 수 없다.
    • Durability(지속성) : 트랜잭션이 성공적으로 완료된 후 데이터베이스에 반영한 수행 결과는 어떠한 경우에도 손실되지 않고 영구적이어야 한다.

  • 데이터 무결성 보장, 데이터를 중복 없이 저장

  • 기존의 스키마 수정이 어려움, 데이터가 자주 변경되거나 명확한 스키마가 있는 경우 사용

• 비관계형 DBMS (NoSQL)

  • 스키마가 없거나 느슨한 스키로 데이터 저장

  • 데이터 질의 API 다양함

  • 유연하고 확장성이 좋음

  • 데이터를 자주 변경하지 않고 정확한 데이터 구조를 알 수 없는 경우 사용함

  • 키-값 : Redis , 문서형(JSON, XML) : MongoDB

관계형 DBMS

테이블 구조

• 테이블 : 행(인스턴스)과 열(릴레이션 스키마)로 이루어진 데이터 집합
• 스키마 : 데이터 구조와 구성을 설명
• 행 : 한 객체에 대한 정보, 튜플 이나 레코드라고 불림
• 열 : 개체의 특성, 속성이라고 불림.
• 도메인 : 속성 하나가 취할 수 있는 같은 타입의 원자값들의 집합

뷰

• 데이터 베이스에 존재하는 일종의 가상 테이블
• 실제 테이블처럼 행과 열을 가지고 있지만, 실제로 데이터를 저장하지 않음
• 뷰를 사용하면 여러 테이블이나 뷰를 하나의 테이블처럼 볼 수 있음
• 뷰의 장점
  • 특정 사용자에게 테이블 전체가 아닌 필요한 컬럼만 보여줄 수 있음
  • 복잡한 쿼리를 단순화해서 사용 가능
  • 쿼리 재사용 가능
• 뷰의 단점
  • 한번 정의된 뷰는 변경할 수 없음
  • 삽입, 삭제, 갱신 작업에 많은 제한 사항을 가짐
  • 자신만의 인덱스를 가질 수 없음

키(Key)

• 검색, 정렬 시 튜블을 구별하는 기준이 되는 속성

👆 여기서 용어정리

유일성 : 키로 튜플을 유일하게 식별할 수 있음

최소성 : 튜블을 구분하는데 꼭 필요한 속성들로만 구성

• 슈퍼키

  • 테이블에서 각 행을 유일하게 식별할 수 있는 하나 또는 그 이상의 속성들의 집합

  • 유일성을 만족

• 후보키

  • 테이블에서 각 행을 유일하게 식별할 수 있는 최소한의 속성들의 집합
  • 유일성 과 최소성을 만족
  • 모든 테이블은 하나 이상의 후보키를 가짐

• 기본키

  • 후보키들 중 하나를 선택한 키

  • 중복 값과 NULL값 불가 (개체 무결성)

• 대체키 (보조키) : 기본키로 선정되지 않은 후보키

• 외래키

  • 다른 테이블의 기본키를 참조하는 키

  • 외래키는 중복값을 가질 수 있고 Null 값 허용

  • 사용하는 이유 : 테이블 연결, 중복 방지, 무결성 유지

• 복합키

  • 기본키가 되지 못하는 컬럼들을 서로 묶어서 기본키처럼 사용하는 것

정규화

• 테이블 간에 중복된 데이타를 허용하지 않음으로 무결성을 유지하기

• 한 릴레이션에 여러 엔티티의 어트리뷰트들을 혼합하게 되면 데이터 중복 저장과 이상현상 문제가 발생한다.

  • 삽입 이상 : 튜플 삽입 시 특정 속성에 해당하는 값이 없어 null을 입력해야 하는 현상

  • 수정 이상 : 튜플 수정 시 중복된 데이터의 일부만 수정되어 일어나는 데이터 불일치

  • 삭제 이상 : 튜플 삭제 시 같이 저장된 다른 정보까지 연쇄적으로 삭제되는 현상

• 이러한 문제 해결을 위해 정규화 과정 진행

• 관계형 DB에서 중복을 최소화하기 위해 데이터를 구조화하는 작업

• 릴레이션의 속성들을 나눠 좋은 작은 릴레이션으로 분해하는 작업

  👆 나쁜 릴레이션이란?

  • 함수적 종속성은 좋은 릴레이션 설계의 정형적 기준
  • 어떠한 함수적 종속성을 만족하는지에 따라 정규형이 결정
  • 이를 만족하지 못하면 나쁜 릴레이션

  ✌️ 함수적 종속성?

  • 어떤 속성 A의 값을 알면 다른 속성 B의 값을 유일하게 정해지는 관계
  • A → B 라고 표기하며 A를 B의 결정자라는 의미

• 정규형이란 정규화 과정을 통해 특정 조건을 만족하는 릴레이션의 스키마 형태

장단점

• 장점 : 이상 현상 제거

• JOIN 연산 증가. 릴레이션의 분해로 릴레이션 간의 JOIN 연산이 많아짐
• 질의에 대한 응답시간이 늘여질수도 있음.
• 조인이 많아 성능 저하가 나타나면 반정규화를 적용할 수도 있음.

정규형

각각의 정규형은 다음을 만족해야 한다.

• 하나의 릴레이션을 분해하고 다시 조인 연산을 했을 때, 데이터 손실이 없어야 함(무손실 조인)
• 함수적 종속성을 보존

제 1정규형(1NF)

• 테이블 칼럼이 분해되지 않는 원자값을 가져야함.

제 2정규형(2NF)

• 제 1정규형 만족

• 모든 칼럼이 부분적 종속이 없어져야 함.

  = 모든 칼럼이 완전 함수 종족을 만족해야 함.

👆완전 함수 종속?

어떤 속성이 기본키에 대해 완전히 종속일 때

👆부분 함수 종속?

어떤 속성이 기본키가 아닌 다른 속성에 종속되거나, 기본키가 여러 속성으로 구성되어 있을 때 기본키를 구성하는 속성 중 일부만 종속될 때.

제 3정규형(3NF)

• 제 2정규형 만족
• 기본키를 제외한 속성들 간에 이행 종속성이 없어야 함.

👆이행 종속성?

A → B , B → C 인 경우 A → C 가 성립될 때.

즉, A를 알면 B를 알고 그를 통해 C를 알 수 있는 경우를 의미

BCNF 정규형

• 제 3정규화를 진행한 테이블에 대해 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해
• 장점
  • 이상현상 문제 해결
  • 저장 공간의 최소화
  • 데이터베이스 변경 시 재구성 최소화
  • 정규화된 테이블들 간의 관계 → 현실 세계의 개념들을 반영
• 단점
  • 릴레이션이 분해될 수록 릴레인션 간의 조인 연산이 많아짐 → 성능 저하
  • 이를 해결하기 위해 반정규화 작업 수행

질문

데이터베이스는 왜 사용하게 됐나요?

그럼 데이터베이스는 어떤 특징을 갖고 설계되어야 할까요?

정규화는 왜 하는 건가요?

• 정보가 중복 저장되어 저장 공간을 낭비하고 또 갱신 이상이 발생하는 것을 해결하기 위함입니다.

역정규화란?

• 정규화의 반대 과정으로, 테이블에 데이터를 중복 배치하는 최적화 기법입니다.

• Join 이 많이 발생해 성능 저하가 나타나는 경우 반정규화를 수행합니다.

제1 정규형도 2정규형도 3정규형도 모두 이상현상이 발생하는데 왜 하는걸까요?

• 정규화를 통해 불필요한 중복 저장을 막을 수 있기 때문입니다.

데이터가 자주 변경될 때는 왜 RDBMS를 사용하는게 좋은가?

NoSQL은 데이터를 분산 저장하기 때문에 update가 생길 시 실시간으로 전파하기 어렵기 때문입니다.

언제 NoSQL을 사용하면 좋을까요?

• 대용량 데이터를 저장해야할 때

• 도메인에 필요한 자료형태가 NoSQL에 적합한 경우

  예를 들어 데이터를 모두 그래프로 사용하는 도메인인 경우, 그래프 데이터 베이스를 사용하면 그래프에 최적화된 API를 사용할 수 있습니다.

References

• workhardslave/cs-study/DBMS~