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| DBMS | 제작사 | 기타 |
|---|---|---|
| MariaDB | MariaDB | 오픈 소스(무료), MySQL 초기 개발자들이 독립해서 만듦 |
| PostgreSQL | PostgreSQL | 오픈 소스(무료) |
| Oracle | Oracle | 상용 시장 점유율 1위 |
| SQL Server | Microsoft | 주로 중/대형급 시장에서 사용 |
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데이터 과학 Data Science
데이터베이스 Database
데이터베이스 발전과 종류 Database Development and Types
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다양한 데이터베이스 – velog
데이터베이스 종류 · 계층형 데이터베이스 · 관계형 데이터베이스 · 객체지향 데이터베이스 · XML 데이터베이스 · 키-밸류 스토어(KVS).
Source: velog.io
Date Published: 7/16/2022
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DBMS – 나무위키:대문
데이터베이스라는 데이터의 집합을 만들고, 저장 및 관리할 수 있는 기능들을 제공하는 응용 … 종류에 따라 DataBase Server까지 지원하기도 한다.
Source: namu.wiki
Date Published: 7/14/2021
View: 7656
[DBMS] 데이터베이스(Database) 종류와 장/단점 (계층형 … – 불로
데이터베이스의 종류는 다양하다 1) 계층형 데이터베이스, 2) 네트워크형 데이터베이스, 3) 관계형 데이터 베이스, 그리고 4) NoSQL 데이터베이스가 …
Source: ourcstory.tistory.com
Date Published: 6/1/2021
View: 3305
[DB] 데이터베이스(Database)의 종류
데이터베이스(Database)의 종류는 크게 관계형 데이터베이스(RDB)와 NoSQL(Not Only SQL)로 나뉜다. · 1) Document방식 · 2) Key – Value 방식 · 3) Big …
Source: honeyteacs.tistory.com
Date Published: 7/20/2022
View: 4971
[Database] 데이터베이스 종류와 특징
1. Oracle (RDBMS). Oracle은 1978년 로랜스 J. 엘리슨이 오라클 첫 번째 버전을 개발하였다. Oracle 특징 · 2. MySQL (RDBMS) · 3. Maria DB (No-SQL).
Source: introducething.tistory.com
Date Published: 8/7/2022
View: 3148
[DB] 데이터베이스의 종류와 관계형 _ RDBMS (오라클 외)
세대별 DBMS의 구조적 종류 · 계층형(Hierachical) 데이터베이스 관리 시스템(HDBMS) · 네트워크(Network) 데이터베이스 관리 시스템 (NDBMS) · 관계형( …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 9/6/2021
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2.1 데이터베이스 종류 및 선정 – websinssa
데이터베이스 종류 및 선정 데이터베에스의 종류를 구분하고 응용소프트웨어 개발에 필요한 데이터베이스를 선정할 수 있다. 1. 데이터베이스 종류 1.
Source: websinssa.tistory.com
Date Published: 7/4/2022
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15. [데이터베이스 기초 활용하기] 데이터베이스 종류
15. [데이터베이스 기초 활용하기] 데이터베이스 종류. 혼자공부중 2022. 3. 24. 22:56. 수제비 2022 정보처리기사 실기 수험서를 보고 공부한 기록입니다.
Source: solostudying.tistory.com
Date Published: 7/10/2022
View: 4687
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- Date Published: 2021. 11. 12.
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[데이터베이스 이해하기] Database(DB), DBMS, SQL의 개념
데이터베이스는 IT 분야 뿐만 아니라 다른 분야에서도 보편적으로 사용하는 용어가 되었습니다. 우리의 삶이 데이터베이스와 직/간접적으로 연관되어 있다고 생각해도 무방할 정도입니다. 데이터베이스가 대체 무엇이길래 여기저기 모든 것에 연관되어 있고 비전공자까지 관심을 가지는지 데이터베이스의 개념과 SQL의 관계에 대해 알아보겠습니다.
✍ 3줄 요약 KeyPoint
데이터베이스(Database, DB)란? : 데이터의 저장소.
DBMS(Database Management System, 데이터베이스 관리 시스템)란? 데이터베이스를 운영하고 관리하는 소프트웨어. 계층형, 망형, 관계형 DBMS 중 대부분의 DBMS가 테이블로 구성된 관계형 DBMS(RDMBS)형태로 사용됨.
SQL(Structured Query Language)란? 구조화된 질의 언어라는 뜻으로 관계형 데이터베이스에서 사용되는 언어. 표준 SQL을 배우면 대부분의 DBMS를 사용할 수 있음.
💾 데이터베이스 (Database, DB) 란?
데이터베이스를 한 마디로 정의하면 ‘데이터의 집합’이라고 할 수 있습니다.
데이터베이스에는 일상생활 대부분의 정보가 저장되고 관리됩니다. 오늘 보내거나 받은 카카오톡 메시지, 인스타그램에 등록한 사진, 버스/지하철에서 찍은 교통카드, 카페에서 구매한 아이스 아메리카노 등의 정보가 모두 데이터베이스에 기록됩니다.
💾DBMS란?
데이터베이스를 ‘데이터의 집합’이라고 정의한다면, 이런 데이터베이스를 관리하고 운영하는 소프트웨어를 DBMS(Database Management System)라고 합니다. 다양한 데이터가 저장되어 있는 데이터베이스는 여러 명의 사용자나 응용 프로그램과 공유하고 동시에 접근이 가능해야 합니다.
가까운 예로 은행의 예금 계좌는 많은 사람들이 가지고 있습니다. 여러 명의 예금 계좌 정보를 모아 놓은 것이 데이터베이스입니다. 은행이 가지고 있는 예금 계좌 데이터베이스에는 여러 명이 동시에 접근할 수 있습니다. 예금 계좌 주인, 은행 직원, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등에서 모두 접근이 가능하니까요. 이러한 것이 가능한 이유는 바로 DBMS가 있기 때문입니다.
💾DBMS의 종류
DBMS와 같은 소프트웨어는 특정 목적을 처리하기 위한 프로그램입니다. 예를 들어 문서를 작성하기 위해서는 아래아한글(HWP)이나 워드(Word), 표 계산을 위해서는 엑셀(Excel)이나 캘크(Calc), 멋진 사진을 편집하려면 포토샵(PhotoShop)이나 김프(Gimp)와 같은 소프트웨어를 설치해야 합니다.
마찬가지로 데이터베이스를 사용하기 위해서도 소프트웨어, 즉 DBMS를 설치해야 하는데 대표적으로 MySQL, 오라클(Oracle), SQL 서버, MariaDB 등이 있습니다. 소프트웨어 각각의 사용 방법과 특징이 다르지만 특정 목적을 위해서는 어떤 것을 사용해도 무방합니다.
대표적인 DBMS의 특징입니다. SQL 공부가 처음이라면 이중에서 비교적 쉬우면서 실무에서도 인기가 많은 MySQL이라는 소프트웨어를 설치해서 사용할 것을 추천합니다.
DBMS 제작사 작동 운영체제 기타 MySQL Oracle Unix, Linux, Windows, Mac 오픈 소스(무료), 상용 MariaDB MariaDB Unix, Linux, Windows 오픈 소스(무료),
MySQL 초기 개발자들이 독립해서 만듦 PostgreSQL PostgreSQL Unix, Linux, Windows, Mac 오픈 소스(무료) Oracle Oracle Unix, Linux, Windows 상용 시장 점유율 1위 SQL Server Microsoft Windows 주로 중/대형급 시장에서 사용 DB2 IBM Unix, Linux, Windows 메인프레임 시장 점유율 1위 Access Microsoft Windows PC용 SQLite SQLite Android, iOS 모바일 전용, 오픈 소스(무료)
💾DBMS의 분류
DBMS의 유형은 계층형(Hierarchical), 망형(Network), 관계형(Relational), 객체지향형(Object-Oriented), 객체관계형(Object-Relational) 등으로 분류됩니다. 현재 사용되는 DBMS 중에는 관계형 DBMS가 가장 많은 부분을 차지하며, MySQL도 관계형 DBMS에 포함됩니다.
💾계층형 DBMS
계층형 DBMS(Hierarchical DBMS)는 처음으로 등장한 DBMS 개념으로 1960년대에 시작되었습니다. 아래 그림과 같이 각 계층은 트리tree 형태를 갖습니다. 사장 1명에 이사 3명이 연결되어 있는 구조입니다. 계층형 DBMS의 문제는 처음 구성을 완료한 후에 이를 변경하기가 상당히 까다롭다는 것입니다. 또한 다른 구성원을 찾아가는 것이 비효율적입니다. 예를 들어 재무2팀에서 회계팀으로 연결하려면 재무이사 → 사장 → 회계이사 → 회계팀과 같이 여러 단계를 거쳐야 합니다. 지금은 사용하지 않는 형태입니다.
💾망형 DBMS
망형 DBMS(Network DBMS)는 계층형 DBMS의 문제점을 개선하기 위해 1970년대에 등장했습니다. 다음 그림을 보면 하위에 있는 구성원끼리도 연결된 유연한 구조입니다. 예를 들어 재무2팀에서 바로 회계팀으로 연결이 가능합니다. 하지만 망형 DBMS를 잘 활용하려면 프로그래머가 모든 구조를 이해해야만 프로그램 작성이 가능하다는 단점이 존재합니다. 역시 지금은 거의 사용하지 않는 형태입니다.
💾관계형 DBMS
관계형 DBMS(Relational DBMS)는 줄여서 RDBMS라고 부릅니다. MySQL뿐만 아니라, 대부분의 DBMS가 RDBMS 형태로 사용됩니다. RDBMS의 데이터베이스는 테이블(table)이라는 최소 단위로 구성되며, 이 테이블은 하나 이상의 열(column)과 행(row)으로 이루어져 있습니다.
한글이나 워드에서 표를 만들었던 경험이 있을텐데요, 이 표의 모양이 바로 테이블입니다. 친구의 카카오톡 아이디, 이름, 연락처 등 3가지 정보를 표, 즉 테이블로 만들면 다음과 같습니다.
RDBMS에서는 모든 데이터가 테이블에 저장됩니다. 이 구조가 가장 기본적이고 중요한 구성이기 때문에 RDBMS는 테이블로 이루어져 있으며, 테이블은 열과 행으로 구성되어 있다는 것을 파악했다면 RDBMS를 어느정도 이해했다고 할 수 있습니다.
💾SQL: DBMS에서 사용하는 언어
SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스에서 사용되는 언어로, ‘에스큐엘’ 또는 ‘시퀄’로 읽습니다. 관계형 DBMS 중 MySQL를 배우려면 SQL을 필수로 익혀야 합니다. SQL이 데이터베이스를 조작하는 ‘언어’이긴 하지만 일반적인 프로그래밍 언어(C, 자바, 파이썬 등)와는 조금 다른 특성을 갖습니다.
SQL은 특정 회사에서 만드는 것이 아니라 국제표준화기구에서 SQL에 대한 표준을 정해서 발표하고 있습니다. 이를 표준 SQL이라고 합니다. 그런데 문제는 SQL을 사용하는 DBMS를 만드는 회사가 여러 곳이기 때문에 표준 SQL이 각 회사 제품의 특성을 모두 포용하지 못한다는 점입니다. 그래서 DBMS를 만드는 회사에서는 되도록 표준 SQL을 준수하되, 각 제품의 특성을 반영한 SQL을 사용합니다.
다음 그림을 보면 3가지 DBMS 제품(오라클, SQL 서버, MySQL)이 모두 표준 SQL을 포함하고 있습니다. 그래서 표준 SQL을 익히면 대부분의 DBMS에 공통적으로 적용할 수 있습니다. 각 DBMS는 추가로 자신만의 기능도 가지고 있어서 이렇게 변경된 SQL을 오라클은 PL/SQL, SQL서버는 T-SQL, MySQL은 SQL로 부릅니다.
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[DBMS] 데이터베이스(Database) 종류와 장
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데이터베이스(database)는 ‘작성된 목록으로써 여러 응용 시스템들의 통합된 정보들을 저장하여 운영할 수 있는 공용 데이터들의 묶음’저렇게 위키에 정의가 되어있다.
쉽게 말하면 데이터베이스는 정보를 수집하고 보관하기 위한 시스템으로 우리가 흔히 프로그래밍의 언어를 배울때 항상 배우는 파일 입출력 (File I/O)보다 향상되게 데이터를 접근하고 관리할 수 있다.
데이터베이스의 종류는 다양하다 1) 계층형 데이터베이스, 2) 네트워크형 데이터베이스, 3) 관계형 데이터 베이스, 그리고 4) NoSQL 데이터베이스가 있다.
1) 계층형 데이터 베이스는 데이터의 관계를 트리 구조로 정의하고, 부모, 자식 형태를 갖는 구조이다. 풀어서 말하면 상위에 레코드가 복수의 하위 레코드를 갖는 구조이다. 하지만 데이터의 중복이 문제가 생긴다.
2) 네트워크형 데이터베이스는 계층형 데이터의 데이터 중복 문제를 해했고, 레코드간의 다양한 관계를 그물처럼 갖는 구조이다. 하지만 복잡한 구조 때문에 추후에 구조를 변경한다면 많은 어려움이 따른다.
3) 관계형 데이터베이스는 우리가 흔히 표현하는 행(Column), 열(Record)로 구성된Table간의 관계를 나타낼때 사용한다. 우리는 이렇게 표현된 데이터를 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터 관리 및 접근을 한다.
4) NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 덜 제한적인 일관성 모델을 이용한다. 키(key)와 값(value)형태로 저장되고, 키를 사용해 데이터 관리 및 접근을 한다.
우리가 흔히 사용하는 관계형 데이터베이스 (SQL) 과 NoSQL 데이터베이스 에 대해서 자세하게 알아 보겠다.
관계형 데이터베이스 (SQL)
장점
다양한 용도로 사용이 가능하고, 일반적으로 높은 성능을 보여주고 있다 (범용적 / 고성능)
데이터의 일관성을 보증한다.
정규화에 따른 갱신 비용 최소화
단점
대량의 데이터 입력 처리
갱신이 발생한 테이블의 인덱스 생성 및 스키마 변경
컬럼의 확장의 어려움
단순히 빠른 결과
주요 제품 종류
Oracle / Oracle
MS-SQL Server / Microsoft
MySQL / Oracle (SunMicroSystems)
DB2 / IBM
Infomix / IBM
Sybase / Sybase
Derby / APache
SQLite / Opensource
NoSQL 데이터베이스
SQL을 사용하지 않는다는 의미로, Not Only SQL (SQL이 필요 없다는 의미가 아니고, 개선/ 보안의 의미)
Non-Relational Operational Database SQL (관계형 데이터베이스가 아니다.)
NoSQL의 장점
대용량 데이터
데이터 분산 처리
Cloud Computing
빠른 읽기/쓰기 속도
유연한 데이터 모델링
NoSQL의 종류
key / value
휘발성/영속성
Memchached, Tokyo Tyrant, Flare, Roma, Redis
Document
스키마 정의 없음
MongoDB, CouchDB
Big Table(Column 형) DB
뛰어난 확장성, 검색에 유리
Hbase, Casandara, Hypertable
우리가 흔히 사용하는 SQL 데이터베이스와 NoSQL의 데이터베이스는 언제 어떻게 사용하느냐가 굉장한 성능에 영향을 준다. 데이터 사이에 관계가 존재하면 SQL 데이터베이스를 사용하고, 데이터 사이에 관계가 필요 없으면 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 된다. (너무 당연한 말이지 암… 이름이 저런디)
내 경험을 바탕으로 한다면, SNS를 개발할때 User, Feed, Comment 등 다양한 데이터가 존재하고, 데이터 사이에 관계가 존재하기 때문에 SQL을 사용하면 보다 빠르게 데이터를 접근 할 수 있다. 만약 이 내용을 NoSQL로 구현을 했다면 모든 내용을 하나의 Document로 저장하면 되겠지만, 그렇게되면 데이터의 중복이 엄청나기 때문에 올바르지 못하다. 데이터 중복을 피하기 위해 만약 User, Feed, Comment 등의 값들을 각각 key-value로 저장하고 있다면, 데이터 접근 후 하나의 객체로 만드는 과정의 비용이 상당할 것이다. 생각만해도 클라이언트가 답답해 하는 소리가 들린다.
하지만 인터넷에 있는 기사를 긁어오는 스크랩 코드를 구현했다면 url + @로 key, 하나의 페이지를 value로 저장 한다면 빠르고 쉽게 저장/접근이 가능하다. 이럴때는 NoSQL이 적절하지 않을까 싶다.
본 내용은 나의 경험과 생각이다. 더 좋은 아이디어와 틀린점이 있으면 댓글로 토론을 해봅시다.
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[DB] 데이터베이스(Database)의 종류
데이터베이스(Database)의 종류는 크게 관계형 데이터베이스(RDB) 와 NoSQL(Not Only SQL) 로 나뉜다.
1. 관계형 데이터베이스(RDB)
– 아직까지도 가장 많이 사용되는 데이터베이스로서 흔히 행(Column)과 열(Row)로 표현되는 테이블간의 관계를 나타낼 때 사용되며, 이렇게 표현된 데이터베이스는 SQL을 통하여 관리 및 접근한다.
[RDB 종류]Oracle, MySQL(Oracle) / MS-SQL(Microsoft) / DB2, Infomix(IBM) / Maria DB(Sun Microsystems) / Derby(Apache) / SQLite(Opensource)
*SQLite: 로컬에서 사용하는 경량 데이터베이스로서 원격 Connection이 발생하지 않으므로 속도가 매우 빠르다. (주로 모바일이나 웹에서 사용됨)
2. NoSQL(Not Only SQL)
– NoSQL은 RDB의 특성 뿐만 아니라 다른 특성까지도 지원해 주는 데이터베이스라는 의미를 지닌다.
– 장점 : 대용량 데이터를 다루거나 데이터 분산 처리에 용이. 유연한 데이터 모델링이 가능. Cloud Computing에 적합.
[NoSQL 종류]1) Document방식
– MongoDB(MongoDB Inc.), CouchDB(Apache) : Json, XML과 같은 Collection 데이터 모델 구조 사용
2) Key – Value 방식
– Redis, Memchached : 둘다 In-memory DB이기도 하며 Key와 Value의 데이터가 쌍으로 저장되는 가장 단순한 데이터 모델 구조 사용
3) Big Table DB
– HBase, Cassandra, Hypertable, ScyllaDB : Key-Value 형에서 발전된 형태인 Column Family 데이터 모델 구조 사용
RDB NoSQL Scale-up Scale-out 무결성 유연성 중복 허용(x) 중복 허용(o)
3. 그외 DB
– 계층형 데이터베이스 : 데이터간의 관계가 트리 구조인 데이터 모델 사용
– 네트워크형 데이터베이스 : 데이터간의 다양한 관계가 그물망과 같은 모델 사용
[Database] 데이터베이스 종류와 특징
데이터베이스는 크게 NoSQL과 DRBMS로 분류된다.
NoSQL (Non_relational Operational Database SQL)
관계형 데이터베이스 관리 시스템과는 다르게 설계된 비관계형 데이터베이스 관리 시스템으로써, 대규모의 데이터를 처리할 수 있다.
종류 : 아파치 카산드라, 하둡, 몽고디비
RDBMS (Relational Database Management System)
관계형 데이터베이스는 Key와 Value들의 간단한 관계를 테이블화 시킨 매우 간단한 원칙의 전산 정보 데이터베이스이다.
종류 : Oracle, MySQL, Sybase
다양한 종류의 DB
대표적 데이터베이스 설명
1. Oracle (RDBMS)
Oracle은 1978년 로랜스 J. 엘리슨이 오라클 첫 번째 버전을 개발하였다.
Oracle 특징
* 클라이언트 / 서버 환경 분산 처리
컴퓨터 시스템이나 네트워크를 최대한 활용할 ㅅ ㅜ있도록 데이터베이스 서버와 클라이언트 응용 프로그램에 처리를 분산시킨다.
* 접속성
오라클 소프트웨어는 서로 다른 유형의 컴퓨터와 운영체제가 네트워크를 통해 정보를 공유하도록 한다.
* 가용성
데이터베이스 배과 같은 정상적인 시스템 기능이나 부분적인 컴퓨터 시스템 장애는 데이터베이스 사용에 영향을 주지 않는다.
2. MySQL (RDBMS)
MySQL은 1990년대 MySQL AB 사에 의해 첫 번째 버전이 발표 되었고 2000년대 Sun 마이크로시스템즈 사가 인수함과 동시에 5.1 버전을 발표하였다.
Mysql 특징
* 범용성
마이크로소프트 사에서 개발한 상업용 데이터베이스로 위 데이터베이스와 다른 운영체제에서도 사용 가능하지만 그 중 윈도우에 특화되어 있다.
* 데이터의 무결성
데이터베이스 내의 데이터는 어떤 경로를 통해 들어왔던지 데이터에 오류가 있어서는 안 된다. MySQL은 무결성을 위해서 DB 내에 제약 조건이라는 특성을 가진다.
* 데이터의 독립성
데이터베이스의 크기를 변경하거나 데이터 파일의 저장소를 변경하더라도 기존에 작성된 응용 프로그램은 전혀 영향을 받지 않는다.
3. Maria DB (No-SQL)
Maira DB는 2009년 몬티 와이드니어스에 의해 개발되었다.
Maria DB 특징
* MySQL과의 호환성
Maria DB는 MySQL과 소스 코드를 같이 사용하므로 사용 방법과 구조가 MySQL과 동일하다.
* 성능
Maria DB는 MySQL과 비교해 애플리케이션 부분 속도가 약 4~5천배 정도 빠르며 제품의 기능을 완벽히 구현하면서도 성능 면에서는 최고 70%의 향상을 보인다.
사진 출처 : https://url.kr/4RDsju
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[DB] 데이터베이스의 종류와 관계형 _ RDBMS (오라클 외)
계층형(Hierachical) 데이터베이스 관리 시스템(HDBMS)
: 데이터가 계층적이며 상하 종속적인 관계로 구성
– 장점 : 데이터의 엑세스 속도가 빠르고, 데이터의 사용량을 쉽게 예측 할 수 있다.
– 단점 : 상하 종속적인 관계로 구성되어 있어 초기 세팅 후 변화하는 프로세스를 수용하기가 쉽지 않다.
네트워크(Network) 데이터베이스 관리 시스템 (NDBMS)
: 데이터 구조를 네트워크상의 노드 형태로 논리적이게 표현한 데이터 모델로서 각각의 노드를 서로 대등한 관계로 구성한 시스템(여기서 노드란 시스템을 의미하는 것이 아니라 자료를 말한다.)
– 장점 : 계층형 데이터베이스 관리시스템의 문제점인 상하 종속적인 관계는 해결되었다.
– 단점 : 구성과 설계가 복잡하고 궁극적으로 데이터의 종속성을 해결하지 못하였다.
관계형(Relational) 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)
: 수학적 논리 관계를 테이블의 형태로 구성한 구조로서 테이블 내의 컬럼 중 일부를 다른 테이블과 중복해 각 테이블간의 상관관계를 정의
– 장점 : 업무 변화에 대한 적응력 높아 변화하는 업무에 쉽게 활용하며 유지보수 편리하다. 따라서 생산성도 향상된다.
– 단점 : 다른 DBMS 보다 더 많은 자원이 활용되어 시스템의 부하가 높다.
객체지향(Object Oriented) 데이터베이스 관리 시스템(ODBMS)
: 멀티미디어 데이터의 원활한 처리와 RDBMS의 비지니스형 데이터 타입만 처리되는 기본적인 제한점을 극복하고자 고안
* 외에도 빅데이터의 이슈에 따른 NO-SQL이 있지만 이 부분은 향후 별도로 조사해 보도록 하겠습니다.
15. [데이터베이스 기초 활용하기] 데이터베이스 종류
수제비 2022 정보처리기사 실기 수험서를 보고 공부한 기록입니다.
[ 1. 데이터베이스 ]1. 데이터베이스(Database) 개념
데이터베이스는 다수의 인원, 시스템 또는 프로그램이 사용할 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합이다
데이터에 대한 효과적인 관리를 위해 자료의 중복성 제거, 무결성 확보, 일관성 유지, 유용성 보장이 중요하다
데이터베이스는 통합된 데이터, 저장된 데이터, 운영 데이터, 공용 데이터이다
정의 설명 통합된 데이터(Integrated Data) 자료의 중복을 배제한 데이터의 모임 저장된 데이터(Stored Data) 저장 매체에 저장된 데이터 운영 데이터(Operational Data) 조직의 업무를 수행하는 데 필요한 데이터 공용 데이터(Shared Data) 여러 애플리케이션, 시스템들이 공동으로 사용하는 데이터
2. 데이터베이스 특성
실시간 접근성(Real-Time Accessibility): 쿼리에 대하여 실시간 응답이 가능해야 함
계속적인 변화(Continuous Evolution): 새로운 데이터의 삽입(Insert), 갱신(Update), 삭제(Delete)으로 항상 최신의 데이터를 유지함
동시 공용(Concurrent Sharing): 다수의 사용자가 동시에 같은 내용의 데이터를 이용할 수 있어야 함
내용 참조(Content Reference): 데이터베이스에 있는 데이터를 참조할 때 데이터 레코드의 주소나 위치에 의해서가 아니라, 사용자가 요구하는 데이터 내용으로 데이터를 찾는다
3. 데이터베이스 종류
①파일 시스템(File System) 개념
파일에 이름을 부여하고 저장이나 검색을 위하여 논리적으로 그것들을 어디에 위치시켜야 하는지 등을 정의한 뒤 관리하는 데이터베이스 전 단계의 데이터 관리 방식이다
ISAM
Indexed Sequential Access Method
자료 내용은 주 저장부, 자료의 색인은 자료가 기록된 위치와 함께 색인부에 기록되는 시스템
VSAM
Virtual Storage Access Method
대형 운영체제에서 사용되는 파일 관리시스템
②관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS; Relational DataBase Management System)
관계형 DBMS는 관계형 모델을 기반으로 하는 가장 보편화된 데이터베이스 관리시스템이다
데이터를 저장하는 테이블의 일부를 다른 테이블과 상하 관계로 표시하며 상관관계를 정리한다
변화하는 업무나 데이터 구조에 대한 유연성이 좋아 유지 관리가 용이하다
RDBMS 종류는 Oracle, SQL Server, MySQL, Maria DB 등이 있다
③계층형 데이터베이스 관리시스템(HDBMS; Hierarchical DataBase Management System)
계층형 DBMS는 데이터를 상하 종속적인 관계로 계층화하여 관리하는 데이터베이스이다
데이터에 대한 접근 속도가 빠르지만, 종속적인 구조로 인하여 변화하는 데이터 구조에 유연하게 대응하기가 쉽지 않다
HDBMS 종류는 IMS(Information Management System), System2000 등이 있다
④네트워크 데이터베이스 관리시스템(NDBMS; Network DataBase Management System)
네트워크 DBMS는 데이터의 구조를 네트워크상의 망상 형태로 표현한 데이터 모델이다
트리 구조나 계층형 데이터베이스보다는 유연하지만 설계가 복잡한 단점이 있다
NDBMS 종류는 IDS(Integrated Data Store), IDMS(Integrated Database Management System) 등이 있다
4. 데이터베이스 관리 툴
데이터베이스 관리 툴은 DB 관리자(DBA)들이 데이터베이스를 편리하고 쉽게 다룰 수 있도록 도와주는 도구이다
오픈 소스 기반으로 무료로 사용할 수 있는 툴과 상용화로 비용을 지불해야 사용할 수 있는 툴이 존재한다
데이터베이스 관리 툴은 다음과 같은 기능을 제공한다
기능 설명 데이터베이스 생성, 삭제 CREATE와 DROP 명령을 통해 데이터베이스의 생성 및 삭제 가능 SQL 명령어 작성 및 실행 SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE 명령을 통해 데이터를 조회, 입력, 삭제, 수정이 가능 상태 모니터링 받은 데이터양, 보낸 데이터양, 동시 연결 수, 실패한 시도 등의 상태를 표시 사용자 계정 관리 최상위 레벨의 SYS 계정, SYS로부터 DBA 권한을 받은 SYSTEM 계정, 일반 사용자 계정 등의 관리가 가능 데이터베이스 내보내기/가져오기 데이터베이스 마법사를 통해 파일 형태로 데이터 내보내기/가져오기 가능 환경 설정 버퍼의 크기, 동시 접속 클라이언트 숫자, 스레드 숫자 등의 환경 변수 설정
[ 2. DBMS ]1. DBMS(DataBase Management System) 개념
DBMS는 데이터 관리의 복잡성을 해결하는 동시에 데이터 추가, 변경, 검색, 삭제 및 백업, 복구, 보안 등의 기능을 지원하는 소프트웨어이다
저장되는 정보는 텍스트, 이미지, 음악 파일, 지도 데이터 등 매우 다양하며, SNS의 발달과 빅데이터의 폭넓은 활용으로 인해 데이터의 종류와 양은 급격히 증가 중이다
2. DBMS 유형
관리하는 데이터의 형태 및 관리 방식에 따라 관계형 데이터 베이스, 문서 저장 시스템, 그래프 데이터베이스, Key-Value 스토어 등으로 구분된다
키-값(Key-Value) DBMS
키 기반 Get / Put / Delete 제공, 메모리 기반에서 성능 우선 시스템 및 빅데이터 처리 가능 DBMS
Unique 한 키에 하나의 값을 가지고 있는 형태
Redis, DynamoDB
컬럼 기반 데이터 저장(Column Family Data Store) DBMS
Key 안에 (Column, Value) 조합으로 된 여러 개의 필드를 갖는 DBMS
테이블 기반, 조인 미지원, 컬럼 기반으로 구글의 Bigtable 기반으로 구현
HBase, Cassandra
문서 저장(Document Store) DBMS
값(Value)의 데이터 타입이 문서(Document)라는 타입을 사용하는 DBMS
문서 타입은 XML, JSON과 같이 구조화된 데이터 타입으로, 복잡한 계층 구조 표현 가능
MongoDB, Couchbase
그래프(Graph) DBMS
시맨틱 웹과 온톨로지 분야에서 활용되는 그래프로 데이터를 표현하는 DBMS
노드와 엣지로 특징되는 요소 특화
노드 간 관계를 구조화하여 저장
Neo4j, AllegroGraph
3. DBMS 특징
데이터 무결성 : 부적절한 자료가 입력되어 동일한 내용에 대하여 서로 다른 데이터가 저장되는 것을 허용하지 않는 성질
: 부적절한 자료가 입력되어 동일한 내용에 대하여 서로 다른 데이터가 저장되는 것을 허용하지 않는 성질 데이터 일관성 : 삽입, 삭제, 갱신, 생성 후에도 저장된 데이터가 변함없이 일정
: 삽입, 삭제, 갱신, 생성 후에도 저장된 데이터가 변함없이 일정 데이터 회복성 : 장애가 발생하였을 시 특정 상태로 복구되어야 하는 성질
: 장애가 발생하였을 시 특정 상태로 복구되어야 하는 성질 데이터 보안성 : 불법적인 노출, 변경, 손실로부터 보호되어야 하는 성질
: 불법적인 노출, 변경, 손실로부터 보호되어야 하는 성질 데이터 효율성: 응답 시간, 저장 공간 활용 등이 최적화되어 사용자, 소프트웨어, 시스템 등의 요구조건을 만족시켜야 하는 성질
4. 상용 DBMS 및 오픈 소스 기반 DBMS
①상용 DBMS
상용 데이터베이스 관리시스템은 특정 회사에서 유료로 판매하는 시스템이다
유지보수와 지원이 원활하다
②오픈 소스 기반 DBMS
오픈 소스 기반 데이터베이스 시스템은 오픈 소스 라이선스 정책을 준용하는 범위 내에서 사용이 자유롭다
오픈 소스 기반 데이터베이스 관리 시스템 사용 시 고려 사항은 다음과 같다
기업들의 원가 절감 노력과의 상관관계를 파악한다
인공 지능, 클라우드, 빅데이터 등 새로운 기술의 증가에 따른 오픈 소스 데이터베이스 관리시스템의 대응 동향을 분석한다
오픈 소스 진영에서 보안, 안정성에 대한 우려를 해결하고자 노력하는지를 조사한다
정책적으로 오픈 소스 데이터베이스 관리시스템 활성화를 추진하는 사례를 정리한다
[ 3. 데이터베이스 기술 트랜드 ]1. 빅데이터
①빅데이터(Big Data) 개념
빅데이터는 시스템, 서비스, 조직(회사) 등에서 주어진 비용, 시간 내에 처리 가능한 데이터 범위를 넘어서는 수십 페타바이트(PB) 크기의 비정형 데이터이다
데이터의 양(Volume)
페타바이트 수준의 대규모 데이터
빅데이터 분석 규모에 관련된 특성
디지털 정보량이 기하급수적으로 폭증하는 것을 의미
데이터의 다양성(Variety)
정형, 비정형, 반정형의 다양한 데이터
빅데이터 자원 유형에 관련된 특성
로그, 소셜, 위치 등 데이터 유형이 다양해지는 것을 의미
데이터의 속도(Velocity)
빠르게 증가하고 수집되며, 처리되는 데이터
빅데이터 수집, 분석, 활용 속도와 관련된 특성
가치 있는 정보 활용을 위해 실시간 분석이 중요해지는 것을 의미
②빅데이터 수집, 저장, 처리 기술
비정형/반정형 데이터 수집
내외부 정제되지 않은 데이터를 확보, 이를 통해 필요 정보를 추출하여 활용하기 위해서 효과적으로 수집 및 전송하는 기술
척와(Chukwa), 플럼(Flume), 스크라이브(Scribe)
정형 데이터 수집
내외부 정제된 대용량 데이터의 수집 및 전송 기술
ETL, FTP, 스쿱(Sqoop), 하이호(Hiho)
분산데이터 저장/처리
대용량 파일의 효과적인 분산 저장 및 분산 처리 기술
HDFS, 맵 리듀스
분산데이터 베이스
HDFS의 칼럼 기반 데이터베이스로 실시간 랜덤 조회 및 업데이트가 가능한 기술
HBase
③빅데이터 분석, 실시간 처리 및 시각화를 위한 주요 기술
빅데이터 분석
빅데이터를 분석하기 위한 데이터의 가공과 분류, 클러스터링, 패턴 분석을 처리하는 기술
데이터 가공을 위한 대표적인 솔루션에는 피그(Pig), 하이브(Hive)가 있고, 데이터 마이닝을 위한 대표적인 솔루션에는 머하웃(Mahout)가 있음
빅데이터 실시간 처리
하둡 기반의 실시간 SQL 질의 처리와 요청된 작업을 최적화하기 위한 워크플로우 관리 기술
실시간 SQL 질의를 위한 대표적인 솔루션은 임팔라(Impala)이고, 워크플로우 관리를 위한 대표적인 솔류션은 우지(Oozie)가 있음
분산 코디네이션
분산 환경에서 서버들 간에 상호조정이 필요한 다양한 서비스를 분산 및 동시처리 제공기술
분산 코디네이션을 위한 대표적인 솔루션은 주키퍼(Zookeeper)가 있음
분석 및 시각화
빅데이터 분석 기술을 통해 분석된 데이터의 의미와 가치를 시각적으로 표현하기 위한 기술
분석 및 시각화를 위한 대표적인 솔루션은 알(R)이 있음
2. NoSQL
①NoSQL(Not Only SQL)의 개념
NoSQL은 전통적인 RDBMS와 다른 DBMS를 지칭하기 위한 용어로 데이터 저장에 고정된 테이블 스키마가 필요하지 않고 조인(Join) 연산을 사용할 수 없으며, 수평적으로 확장이 가능한 DBMS이다
②NoSQL의 특성(BASE)
Basically Available
언제든지 데이터는 접근할 수 있어야 하는 속성
분산 시스템이기 때문에 항상 가용성 중시
Soft-State
노드의 상태는 내부에 포함된 정보에 의해 결정되는 것이 아니라 외부에서 전송된 정보를 통해 결정되는 속성
특정 시점에서는 데이터의 일관성이 보장되지 않음
Eventually Consistency
일정 시간이 지나면 데이터의 일관성이 유지되는 속성
일관성을 중시하고 지향
③NoSQL의 유형
Key-Value Store
Unique한 Key에 하나의 Value를 가지고 있는 형태
키 기반 Get / Put / Delete 제공하는 빅데이터 처리 가능 DB
Redis, DynamoDB
Column Family Data Store
Key 안에 (Column, Value) 조합으로 된 여러 개의 필드를 갖는 DB
테이블 기반, 조인 미지원, 컬럼 기반, 구글의 Bigtable 기반으로 구현
HBase, Cassandra
Document Store
Value의 데이터 타입이 Document라는 타입을 사용하는 DB
Document 타입은 XML, JSON, YAML과 같이 구조화된 데이터 타입으로, 복잡한 계층 구조를 표현할 수 있음
MongoDB, Couchbase
Graph Store
시맨틱 웹과 온톨로지 분야에서 활용되는 그래프로 데이터를 표현하는 DB
Neo4j, AllegroGraph
3. 데이터 마이닝(Data Mining)
①데이터 마이닝 개념
대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 기술이다
데이터 마이닝은 대규모 데이터에서 의미 있는 패턴을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용하는 기법이다
데이터 마이닝은 데이터의 숨겨진 정보를 찾아내어 이를 기반으로 서비스와 제품에 도입하는 과정이다
통계분석은 가설이나 가정에 따른 분석, 검증을 하지만 데이터 마이닝은 수리 알고리즘을 활용하여 대규모 데이터에서 의미 있는 정보를 찾아낸다
②데이터 마이닝 절차
1단계. 목적 설정
데이터 마이닝을 통해 얻고자 하는 명확한 목적 설정
목적에 따라 사용할 모델과 필요 데이터 정의
2단계. 데이터 준비
거래정보, 웹로그 데이터, 고객 정보, 데이터 사용량, 소셜 데이터 등 다양한 데이터 활용
사전에 운영 데이터 접근에 따른 부하 고려
필요시 작업 서버에 저장하여 운영에 지장이 없도록 데이터 준비
데이터 정제를 통해 데이터의 품질을 보장하고, 필요시 데이터 추가 등을 통해 충분한 양의 데이터 확보
3단계. 가공
모델링 목적에 따라 목적 변수 정의
필요한 데이터를 데이터 마이닝 소프트웨어에 적용할 수 있는 형식으로 가공 처리
4단계. 마이닝 기법 적용
1단계의 명확한 목적에 맞도록 데이터 마이닝 기법을 적용하여 정보 추출
5단계. 정보 검증
데이터 마이닝으로 추출된 정보 검증
테스트 데이터와 과거 데이터를 활용하여 최적의 모델 선정
데이터 마이닝 결과의 업무 적용 보고서 작성 및 활용
③데이터 마이닝 주요 기법
데이터 마이닝은 텍스트 마이닝, 웹 마이닝과 함께 다양한 분야에서 활용되고 있다
분류 규칙(Classification)
과거 데이터로부터 특성을 찾아내어 분류모형을 만들어 이를 토대로 새로운 레코드의 결과 값을 예측하는 기법
마케팅, 고객 신용평가 모형에 활용
연관 규칙(Association)
데이터 안에 존재하는 항목들 간의 종속관계를 찾아내는 기법
제품이나 서비스의 교차판매, 매장 진열, 사기 적발 등 다양한 분야에서 활용
연속 규칙(Sequence)
연관 규칙에 시간 관련 정보가 포함된 형태의 기법
개인별 트랜잭션 이력 데이터를 시계열적으로 분석하여 트랜잭션의 향후 발생 가능성 예측
데이터 군집화(Clustering)
대상 레코드들을 유사한 특성을 지닌 몇 개의 소그룹으로 분할하는 작업으로 작업의 특성이 분류규칙(Classification)과 유사
정보가 없는 상태에서 데이터를 분류하는 기법
분석대상에 결과값이 없으며, 판촉활동이나 이벤트 대상을 선정하는 데 활용
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