NHN Academy - 2024.09.30(Mon)

Relational Database

데이터베이스 스키마

: 관계형 데이터베이스 내에서 데이터가 구성되는 방식을 정의

: 테이블 이름, 필드, 데이터 형식 및 이러한 엔티티 간의 관계와 같은 논리적 제약 조건이 포함

: 일반적으로 시각적 표현을 사용하여 데이터베이스의 아키텍처를 전달하며, 조직의 데이터 관리 분야의 기초

: 데이터베이스 스키마 설계 프로세스 = 데이터 모델링

 

	OLTP (온라인 거래 처리) : Online Transaction Processing	OLAP (온라인 분석 처리) : Online Analytical Processing
정의	'운영'계 데이터 및 데이터를 처리하는 방법을 의미 여러 사용자 PC에서 발생되는 트랜잭션을 DB 서버가 처리, 그 결과값을 요청한 사용자에게 되돌려주는 과정 1개의 트랜잭션에 발생되는 INSERT, UPDATE, DELETE를  무결성 보장하여 처리, 결과를 SELECT하는 과정	'분석'계 데이터 및 데이터를 처리하는 방법을 의미 데이터 웨어하우스(DW), DB에 저장된 데이터를 분석 해, 사용자에게 유의미한 정보를 제공해주는 처리 방법 기존에 저장되어 있는 데이터를 사용자의 요구와 목적에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 개념
유사점	대용량의 데이터를 저장 | 처리하는 데이터베이스 관리 시스템 효율적 | 안정적인 IT 인프라가 필요(원활한 운영을 위해) 두 서비스 모두 조직의 데이터 기반 의사 결정을 지원	기존 데이터를 쿼리 | 새 데이터를 저장하는 데 사용 가능 O 대부분 OLTP 및 OLAP 시스템을 함께 사용해, 비즈니스 인텔리전스 요구 사항을 충족 BUT, 둘의 데이터 관리의 접근 방식과 목적 다름
차이점	1. 데이터 형식 - 다차원 데이터 모델 사용되어, 동일 데이터를 여러 각도에서 관찰 - 데이터를 큐브 형식으로 저장 - 큐브 형식에서 각 차원은 서로 다른 데이터 속성을 나타냄 - 큐브의 각 셀은 차원의 교차에 대한 값 또는 측정값을 나타냄 2. 데이터 아키텍처 - 데이터 쓰기 작업보다 데이터 읽기 작업에 우선 순위 - 대용량 데이터를 기반, 복잡한 쿼리를 빠르고 효율적으로 수행 O - 분석이 주요 사용 사례이기 때문에 가용성은 우선 순위가 낮음 3. 성능 - 처리 시간    : 분석 데이터의 유형 | 볼륨에 따라 몇 분~몇 시간까지 달라짐 - 데이터베이스 업데이트    : 정기적으로 데이터를 대규모 배치로 처리한 다음,      이 배치를 한 번에 시스템에 업로드함    : 데이터 업데이트 빈도 또한 시스템마다 매일, 매주, 매월로 다름	1. 데이터 형식 - 일차원적이며 한 가지 데이터 측면에 중점 - 관계형 데이터베이스를 사용하여 데이터를 테이블로 구성 - 테이블의 각 행은 엔터티 인스턴스 | 각 열은 엔터티 속성 2. 데이터 아키텍처 - 데이터 쓰기 작업에 우선 순위 - 쓰기 작업이 많은 워크로드에 최적화,    데이터 무결성을 손상시키지 않으면서 대용량 트랜잭션 데이터    를 잦은 빈도로 업데이트 O 3. 성능 - 처리 시간 : 밀리초 이하 단위로 측정 - 데이터베이스 업데이트    : 실시간으로 관리    : 업데이트가 빠르고 짧음    : 고객 또는 고객 사용자에 의해 트리거됨    : 배치 처리보다 스트림 처리가 주로 사용됨

 

drwxrwxrwx

d : directory 폴더   |   - : 파일   |   l : 링크

r : 읽기 권한   |   w : 쓰기 권한   |   x : 실행 권한

1번째 rwx : 소유자 권한(root)   |   2번째 rwx : 그룹 권한   |   3번째 rwx : 일반 사용자 권한

 

계층형 / 네트워크형 / 관계형 / 객체지향형

DBMS  = 전부 관계형 데이터 모델(계층형 / 네트워크형 / 객체지향형은 현재 전혀 사용하지 X)

 

DynamoDB   |   MongoDB   |   Cassandra     ➔    NoSQL

 

정형 데이터 모델 비정형 데이터 모델(스키마가 있으면 정형)

	정형 데이터	비정형 데이터
정의	- 정해진 형식 | 구조를 지정해, 고정 필드에 저장된 데이터 ​- 지정된 행과 열에 데이터가 구별되어 입력 O - 관계형 데이터 베이스(RDMS)의 테이블 형태로 저장 ​- 정해진 형식과 저장 구조를 바탕으로    ... 데이터의 부분 검색 및 선택, 갱신, 삭제 등의 연산 수행 O        주로 정형화된 업무 또는 서비스에 사용 O	- 정의된 구조가 없는 동영상 파일, 오디오 파일, 사진, 보고서, 메일 본문 등과 같이 정형화되지 않은 데이터 - 형태가 없고 연산할 수 없는 데이터 ​- 데이터 구조가 없어 내용에 대한 질의 처리 X  ➔  데이터 특징 추출해, 반정형 | 정형 데이터로 변환하는 전처리 과정이 필요 O ​- 페이스북, 트위터 등 웹에서 폭발적으로 생성되고 있는 비정형 데이터는 그 내용을 통해 비즈니스 미래를 예측 가능 O

 

• 데이터 조작어(DML: Data Manipulation Language)
  정의된 데이터베이스에 입력된 데이터를 조회, 수정, 삭제, 입력하는 역할을 하는 언어데이터베이스 사용자가 질의어를 통하여 저장된 언어를 실질적으로 처리하는데 사용하는 언어
• 데이터 정의어(DDL: Data Definition Language)
  데이터베이스를 정의하는 언어
• 저장된 데이터의 스키마를 정의하여 데이터가 저장되는 형식을 정의
• 데이터 제어어(DCL: Data Control Language)
  데이터베이스에 대한 접근을 제어하기 위한 언어요소
• 데이터에 대해 접근 권한을 허가하고 박탈하는데 사용

자바는 How 에 더 초점을 맞춘 언어

 

Dr. Codd의 12법칙

  - 규칙 0. 시스템은 데이터베이스뿐만 아니라 관리 시스템으로 서도 관계 모델의 자격을 얻어야 한다.

  - 규칙 1. “정보 규칙” – 데이터베이스 내의 모든 정보는 한 가지 방법으로만 표시되어야 한다.

  - 규칙 2. “보장된 접근 규칙” – 모든 데이터는 모호함이 없이 접근되어야 한다.

  - 규칙 3. “널 값의 체계적인 처리” – DBMS는 각 필드에 대해 null을 처리할 수 있어야 한다.

  - 규칙 4. “관계형 모델에 기반한 액티브 온라인 데이터베이스 카탈로그” – 시스템은 관계형 형태의 온라인 카탈로그를 제공해야 한다.

  - 규칙 5. “종합적인 데이터 보조언어 규칙” – 시스템은 적어도 하나의 관계형 언어를 지원해야 한다.

  - 규칙 6. “뷰 갱신 규칙” – 뷰는 시스템에 의해 갱신 가능해야 한다.(뷰 : 외부 스키마)

  - 규칙 7. “고급 삽입, 갱신, 제거” – 시스템은 집합에 대해 한번에 삽입, 갱신, 제거를 지원해야 한다.

  - 규칙 8. “물리적 데이터 독립성” – 물리적 레벨에서 변경이 일어나더라도 그 구조에 기반한 응용 프로그램은 변경되어서는 안된다.

  - 규칙 9. “논리적 데이터 독립성” – 논리적 레벨에서 변경이 일어나더라도 그 구조에 기반한 응용 프로그램은 변경되어서는 안된다.

  - 규칙 10. “무결성 독립성” – 무결성 제약조건들은 데이터베이스 카탈로그에 저장되어야 하며 응용 프로그램들과는 별도로 규정되어야 한다.

  - 규칙 11. “분산 독립성” – 데이터베이스의 분산은 데이터베이스 사용자에게 영향을 주지 않는다.

  - 규칙 12. “무전복 규칙” – 시스템이 저급 인터페이스를 제공하더라도, 그 인터페이스는 시스템을 파괴할 수 없어야 한다.

 

 

릴레이션 스키마  in 관계 모델

= 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세를 의미

 

  ⬅     ⭐ 릴레이션 스키마의 형식은 중요 ⭐

 

 

 

⭐ 카디널리티

     = 데이터베이스의 성능

     = 중복도가 낮으면 카디널리티가 높다
          ↔ 중복도가 높으면 카디널리티가 낮다

EX> 주민등록번호

중복되는 값 X     ➔     카디널리티가 높다고 할 수 있다.

이에 비해 이름     ➔     주민등록번호에 비해 중복되는 값이 많으므로,

이름은 주민등록번호에 비해 카디널리티가 낮다고 할 수 있다.

주민등록번호에 비해 라는 부분을 강조   ➔   카디널리티는 상대적인 개념

 

---

 

왼쪽> 데이터베이스의 개발 과정 익혀두기!