Fundamental of Database

2016-06-30

Database는 간단히 데이터들의 모임 이라고 보면 된다.

아래의 속성들을 충족해야 한다.

의존성
일관성
보안성
경제성
무결성

결론

뜬금없이 두괄식 정리를 해본다.

Database	장점	단점
HDB	구조가 간단하고 판독이 용이하다.	데이터 상호 간의 유연성이 부족하다.
	구현, 수정, 검색이 용이하다.	검색 경로가 한정되어 있다.
	데이터 액세스 속도가 빠르다.	삽입/삭제 연산이 매우 복잡하다.
	데이터의 사용량을 쉽게 예측 가능하다.	다 대 다 관계를 처리하기 어렵다.
NDB	상하 종속적인 관계를 쉽게 해결한다.	구성, 설계가 복잡하다.
NDB		데이터의 종속성을 해결하지 못한 시스템이다.
RDB	데이터의 일관성을 보증할 수 있음. (Transaction)	대량 데이터 처리 시 성능 이슈.
	정규화를 전제로 하기 때문에 갱신 시의 비용이 적게 든다.	갱신이 발생한 Table의 인덱스 생성이나 스키마 변경에 대한 처리 이슈.
	JOIN 등 복잡한 검색 조건으로 검색이 가능함.	Column을 확실히 정의하기 어려운 경우에 대한 처리 이슈.
	간결하고, 보기 편하다.	단순히 빨리 결과를 조회하고자 할 때의 성능 이슈.
OODB
NoSQL	대량의 Record 처리에 유리하다.	JOIN 연산이 불가능하다.

Database의 구성요소
- Database
- Schema
- DBMS (Database Management System)
- Database Language
- Database Storage
- User
Database의 종류
- File System - File type
- HDB (Hierachical Database, 계층형 데이터베이스) - Segment type
- NDB (Network Database, 네트워크형 데이터베이스) - Record type
- RDB (Relational Database, 관계형 데이터베이스) - Table type
- OODB (Object-Oriented Database 객체지향형 데이터베이스) - Class type
- NoSQL (Not only SQL)

Database의 종류

File System

말 그대로 파일시스템을 의미한다.

HDB (Hierachical Database)

트리구조를 기반으로 하는 계층형 데이터 모델을 사용한다.
데이터는 트리 형태로 구성되며 각 데이터 요소(Entity)들은 상하 관계를 나타내는 Link로 구성된다.
제품
- Adabas
- GT.M
- IMS
- MUMPS
- Cache
- Metakit
- Multidimensional hierachical toolkit
- Mumps compiler
- DMSII
- FOCUS

NDB (Network Database)

그래프 구조를 기반으로 하는 네트워크형 데이터 모델을 사용한다. 이는 Entity와 Entity 간의 Relationship을 그래프로 연결한다.
HDB와 비슷하지만 부모(상위 Entity)를 여러 개 가질 수 있다.
제품
- IDS
- IDMS
- RDM Embedded
- RDM Server
- 터보이미지
- 유니박 DMS-1100

RDB (Relational Database)

현재까지 가장 안정적이고 효율적인 Database로 알려져있다.
Entity를 Table로 사용하고 Entity 간의 공동 Attribute를 이용하여 서로 연결하는 독립된 형태의 데이터 모델이다.
SQL을 사용한다.
제품
- Oracle (Oracle)
- MS-SQL Serve (Microsoft)
- MySQL (Oracle -SunMicroSystems-)
- DB2 (IBM)
- Infomix (IBM)
- Sybase (Sybase)
- Derby (Apache)
- SQLite (Opensource)

OODB (Object-Oriented Database)

Class, Object, Attribute, Method, Instance, Capsulation, Inheritance 등을 기반으로 데이터를 구조화하는 데이터 모델이다.
비지니스형 데이터 타입만 처리되는 RDBMS의 기본적인 제한점을 극복하기 위해 고안되었다.

NoSQL (Not only SQL)

SQL을 사용하지 않는다는 뜻이다.
Schema가 없다.
대용량 데이터 처리에 유리하고 분산 처리가 가능하여 Cloud computing에 유리하다.
종류
- Key/Value type
  - Memchached
  - Tokyo Tyrant
  - Flare
  - Roma
  - Redis
- Document type: 여러가지 형태의 값들을 모아둔 논리적 구조.
  - MongoDB
  - CouchDB
- Big Table (Column) type: RDB는 Row 단위로 데이터를 관리하지만 Colume type은 Column 단위로 데이터를 관리한다.
  - HBase
  - Casandra
  - Hypertable

Schema (Meta-Data)

Database의 구조 및 제약 조건에 대해 전반적으로 기술한 것을 Schema라고 한다.

Entity(Table), Attribute(Field), Relationship 및 데이터 조작 시 데이터 값들이 갖는 제약 조건 등에 대해 정의한다.

Schema는 Data Dictionary에 저장된다.

쉽게 말해 Data structure가 어떻게 생겼는지 정의하며, RDB에서는 아래 코드처럼 생겼다.

Player (
  name    CHAR(20),
  number  INTEGER(4)
);
Status (
  number    INTEGER(4),
  point     INTEGER(4),
  trophy    CHAR(20)
);

DBMS

기존 파일 시스템이 갖는 데이터 종속성과 중복성 문제를 해결하기 위해 제안된 시스템으로 모든 Application들이 Database를 공용으로 사용할 수 있도록 관리한다.

DBMS의 궁극적 목표는 데이터의 독립성이다.

논리적 독립성: Application과 Database를 독립시켜 Data에 변경이 발생하여도 Application은 변경되지 않는다.
물리적 독립성: Application과 Storage를 독립시켜 디스크에 변경이 발생하여도 Application은 변경되지 않는다.

DBMS의 필수 기능

정의 (Definition): Type 및 Structure에 대한 정의, 이용 방식, 제약 조건을 정의한다.
조작 (Manipulation): 데이터의 검색, 갱신, 삽입, 삭제 등의 처리를 위해 User와 Database 사이의 Interface를 제공하는 것을 의미한다.
제어 (Control): 데이터의 정확성, 무결성, 보안 및 권한 검사, 병행수행 제어 등의 기능을 정한다.

Releationship (관계)

일 대 일
일 대 다
다 대 다

Key

조건을 만족하는 Tuple을 찾거나 순서대로 정렬할 때 Tuple들을 구분할 수 있는 기준이 되는 Attribute를 의미한다.

Candidate Key (후보키)

Relation을 구성하는 Attribute들 중에서 Tuple을 식별하기 위해 사용하는 Attribute들의 부분 집합을 의미한다. Primary Key로 사용할 수 있는 Attribute이다.

ex) 주민 Relation에서의 주민등록번호 또는 지문

유일성 (Unique): 하나의 Key 값으로 하나의 Tuple만을 식별할 수 있어야 한다.
최소성 (Minimality): 모든 Record들을 유일하게 식별하는데 꼭 필요한 Attribute들로만 이루어져야 한다.

Primary Key (기본키)

Candidate Key 중 선택한 Main Key를 의미하며 NULL 이 될 수 없다.

Alternate Key (대체키)

Candidate Key가 두 개 이상일 때 Primary Key를 제외한 나머지 Candidate Key들을 의미하며 보조키라고도 부른다.

Super Key (슈퍼키)

하나의 Table 내에 있는 Attribute들의 집합으로 구성된 Key를 말한다. Table을 구성하는 모든 Tuple 중 Super Key로 구성된 Attribute의 집합과 동일한 값은 나타나지 않는다.

Super Key는 Table을 구성하는 모든 Tuple에 대해 유일성은 만족시키지만 최소성은 만족시키지 못한다.

Foreign Key (외래키)

두 개의 Table이 Relationship을 맺고있을 때 A의 Primary Key와 같은 B의 Attribute 를 Foreign Key 라 부른다.

즉, 아래 그림에서 A가 B를 참조한다고 하면 B의 주민등록번호는 Primary Key가 되고 A의 주민등록번호는 Foreign Key가 된다.

~~Field가 적어서 예시가 적절하지 않은 것도 같고…~~

Foreign Key {:class=”img-responsive”}

Foreign Key를 사용하면 실수로 Data를 삭제하는 것을 막을 수 있다. 다른 Table의 Foreign Key로 참조하고 있는 Row는 Table에서 삭제할 수 없기 때문이다. 이를 참조 무결성(Reference Integrity)이라고 부른다.

Integrity (무결성) 이란 데이터를 보호하고 항상 정상인 상태를 유지하는 것을 말한다.

개체 무결성
- Table에서 Primary Key를 구성하는 Attribute는 NULL이나 중복값을 가져서는 안 된다.
참조 무결성
- Foreign Key의 값은 NULL이나 참조 Table의 Primary Key값과 동일해야 한다. 즉, Table은 참조할 수 없는 Foreign Key의 값을 가질 수 없다. (실수로 삭제하는 것을 예방할 수 있는 이유이다.)
- Foreign Key와 참조하려는 Table의 Primary Key는 Domain과 Attribute의 개수가 같아야 한다.

Transaction

한 단위를 이루는 일련의 연관된 데이터베이스 조작.

하나의 Transaction에 속하는 작업 중 하나라도 실패하면 Transaction 전체가 실패한 것으로 간주하여 변경한 내용을 모두 원래대로 되돌려 놓는다. 이를 Rollback이라 한다.

모든 작업이 성공적으로 처리되면 모든 변경 내용을 한꺼번에 반영하고 이를 Commit이라 한다.

Transaction의 특성 (ACID)
- Atomicity (원자성)
  - Transaction에 포함된 모든 작업이 성공적으로 처리되지 않으면 어떠한 작업도 처리되지 않아야 한다.
- Consistency (일관성)
  - Transaction의 시작 전과 종료 후의 Database가 일관된 상태를 유지해야 한다. 참조 무결성이 깨져서는 안된다.
- Isolation (고립성)
  - 하나의 Transaction에서 Database를 변경한 내용은 Transaction이 Commit될 때까지 다른 어떤 Query나 Transaction과도 고립되어야 한다.
- Durability (영속성)
  - Commit이 이루어지면 Transaction에 의해 변경된 내용은 영구적으로 유지되어야 한다. DBMS는 Database의 현재 상태가 유실되지 않도록 시스템 충돌 등의 문제로부터 복구할 수 있는 방안을 갖춰야 한다.

용어

Table
- Relation(관계) 또는 Entity(개체)라 부른다. Column(열, ↕) 과 Row(행, ↔) 으로 구성된다.
Field
- Attribute(속성)이라고도 한다. Table의 Column을 의미한다.
Degree(차수)
- Attribute의 수를 뜻한다.
Record
- Tuple 이라고도 하며 Table의 Row를 의미한다.
Cardinality
- 하나의 Relation을 구성하는 Tuple(Record)의 수를 의미한다.
Domain
- 하나의 Attribute가 가질 수 있는 같은 type의 Atomic(원자) 집합 을 의미한다.
  - 예) 학생 relation에서 학년의 domain은 1 ~ 6 이다.
DBMS (Database Management System)
DDL (Data Definition Language)
- 테이블을 생성하고 삭제하는 언어를 뜻한다.
- CREATE, ALTER, DROP
DML (Data Manipulation Language) = 서브 언어
- User가 데이터를 처리할 수 있게 도와주는 도구.
- SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
DCL (Data Control Language)
- 데이터의 보호, 관리를 위해 사용된다.
- COMMIT, ROLLBACK, GRANT, REVOKE
Scale up
- 사용 중인 서버를 고성능으로 바꿔 처리 능력을 향상시키는 방법으로 비용이 발생하지만 소스에 대한 변경이 없다.
Scale down
- 저가의 여러 장비를 사용하여 능력을 향상시키는 방법으로 소스에 대한 수정이 필요하다. 주로 NoSQL에서 제공하는 방식이다.

출처

아래의 글들을 교재삼아 작성하였습니다.

Devdatabase

결론