- Developers
-
-
커뮤니티
-
-
데이터베이스란 무엇인가요?
데이터베이스는 전자적으로 저장, 관리 및 액세스되는 체계적인 데이터의 구조화된 모음입니다. 데이터베이스를 사용하면 특정 정보를 쉽게 검색하고, 추세를 분석하고, 보고서를 생성하고, 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다. 데이터베이스는 일반적으로 사용자 및 애플리케이션이 데이터베이스에 저장된 데이터와 상호 작용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 소프트웨어 애플리케이션인 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 관리됩니다.
이 페이지에서 다룰 내용입니다:
데이터베이스의 유형에는 어떤 것이 있나요?
데이터의 종류와 애플리케이션 요구 사항에 따라 데이터 저장 및 검색에 대한 접근 방식이 다르기 때문에 데이터베이스에는 여러 가지 유형이 있습니다. 각 데이터베이스 유형은 특정 사용 사례, 데이터 모델, 확장성 요구 사항 및 성능 특성에 맞게 최적화되어 있습니다. 아래에서 볼 수 있듯이 특정 데이터베이스가 두 가지 이상의 범주에 속하는 것이 일반적입니다. 또한 Couchbase와 같은 다중 모델 데이터베이스는 특별히 다음을 지원하도록 설계되었습니다. 여러 데이터 모델 를 사용하여 복잡성, 관리, 데이터 확산 및 비용을 최소화하면서 활용도를 높일 수 있습니다.
관계형 데이터베이스
관계형 데이터베이스는 데이터를 저장하고 구성하기 위한 구조화된 디지털 저장소이며, 일반적으로 비즈니스 및 웹 시스템을 비롯한 다양한 애플리케이션을 구동하는 데 사용됩니다. 관계형 데이터베이스는 테이블을 사용하여 데이터를 저장하며, 각 테이블은 행(레코드)과 열(필드)로 구성됩니다. 테이블 간의 관계는 키를 사용해 설정되므로 데이터 무결성을 보장하고 효율적인 쿼리를 가능하게 합니다. SQL(구조화된 쿼리 언어)은 일반적으로 데이터를 관리하고 조작하는 데 사용되어 사용자가 정보를 검색, 삽입, 업데이트 및 삭제할 수 있도록 합니다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 관리하고 액세스하는 일관되고 논리적인 방법을 제공하므로 다양한 산업과 상황에 걸쳐 구조화된 정보를 처리하는 데 필수적인 도구입니다.
NoSQL 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스는 유연하고 스키마가 없는 구조를 채택하여 기존의 관계형 데이터베이스와 차별화되는 DBMS입니다. 소셜 미디어 콘텐츠, 센서 데이터, 멀티미디어와 같은 방대한 양의 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 관계형 데이터베이스와 달리NoSQL 데이터베이스는 문서 기반, 키-값, SQL++, 열-패밀리, 그래프 기반 등 다양한 데이터 모델을 사용하여 성능과 확장성을 최적화합니다. 분산 및 클라우드 환경에서 탁월한 성능을 발휘하며 수평적 확장과 고가용성을 제공합니다. 속도, 확장성, 유연성 등의 장점을 제공하는 반면, NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스의 구조적 엄격함이 부족하고 다음과 같은 사항을 모두 지원하지는 않습니다. ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 여러 문서에 걸쳐 트랜잭션을 생성합니다.
클라우드 데이터베이스
클라우드 데이터베이스 는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 호스팅되는 데이터베이스 시스템으로, 사용자가 로컬 서버가 아닌 인터넷을 통해 데이터를 저장, 관리 및 액세스할 수 있도록 해줍니다. 클라우드 데이터베이스는 사용자가 변화하는 워크로드에 맞춰 리소스를 쉽게 추가하거나 줄일 수 있어 높은 확장성을 제공합니다. 또한 글로벌 접근성을 제공하여 사용자가 인터넷이 연결된 곳이라면 어디에서나 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 관계형 및 NoSQL을 비롯한 다양한 모델로 제공되며 다양한 데이터 구조와 애플리케이션 요구사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 클라우드 데이터베이스 제공업체는 인프라 관리, 백업, 유지보수를 처리하므로 사용자는 하드웨어 관리의 복잡성에서 벗어날 수 있습니다. 클라우드 기술은 모든 규모의 비즈니스에서 원활한 데이터 액세스, 고가용성, 간소화된 관리를 가능하게 함으로써 데이터 관리에 혁신을 가져왔습니다.
서비스형 데이터베이스(DBaaS)
DBaaS는 사용자에게 관리형 데이터베이스 환경을 제공하는 클라우드 컴퓨팅 솔루션입니다. DBaaS에서는 서비스 제공업체가 설치, 구성, 확장, 백업 및 업데이트와 같은 데이터베이스 유지 관리 작업을 처리합니다. 사용자는 기본 인프라에 대한 걱정 없이 웹 기반 인터페이스 또는 API를 사용하여 데이터베이스에 액세스하고 관리할 수 있습니다. 이 모델을 통해 조직은 데이터베이스 관리의 운영상의 복잡성보다는 데이터와 애플리케이션에 집중할 수 있습니다. DBaaS 서비스는 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스를 비롯한 다양한 데이터베이스 유형을 지원하며 유연한 스토리지, 컴퓨팅 성능, 확장성을 제공합니다. 이 접근 방식은 복잡한 데이터베이스 관리를 클라우드의 전문가에게 아웃소싱함으로써 효율성을 높이고 비용을 절감하며 비즈니스의 개발 프로세스를 가속화합니다.
분산 데이터베이스
분산 데이터베이스는 여러 물리적 위치 또는 컴퓨터 시스템에 분산되어 있는 상호 연결된 데이터베이스의 모음입니다. 모든 데이터를 한 곳에 저장하는 중앙 집중식 데이터베이스와 달리 분산 데이터베이스는 데이터를 분산된 방식으로 분할하여 저장합니다. 조직에서는 일반적으로 여러 사용자 또는 애플리케이션이 지리적으로 분산된 위치에 대량의 데이터를 저장, 액세스 및 업데이트해야 할 때 이러한 시스템을 사용합니다. 이 아키텍처는 향상된 확장성, 내결함성, 향상된 성능을 비롯한 여러 가지 이점을 제공합니다. 또한 분산 데이터베이스는 여러 노드에서 동시에 데이터에 액세스하고 조작할 수 있어 효율성이 향상됩니다. 그러나 탈중앙화는 데이터 일관성, 동기화 및 네트워크 통신을 관리하는 것을 더 복잡하고 어렵게 만들 수 있습니다.
인메모리 데이터베이스
An 인메모리 데이터베이스 은 주로 디스크 저장소가 아닌 컴퓨터의 주 메모리(RAM)에 데이터를 저장하고 조작하는 DBMS의 한 유형입니다. 이 접근 방식은 메모리에서 데이터에 액세스하는 것이 디스크에서 읽는 것보다 훨씬 빠르기 때문에 데이터 액세스 및 검색 시간이 훨씬 빨라집니다. 인메모리 데이터베이스는 특히 지연 시간이 짧은 응답, 고속 트랜잭션, 빠른 실시간 데이터 처리가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 뛰어난 성능 이점을 제공하지만 사용 가능한 RAM에 따라 처리할 수 있는 데이터의 양이 제한됩니다. 조직에서는 캐싱, 실시간 분석, 빠른 쿼리 처리가 필요한 애플리케이션을 위해 인메모리 데이터베이스를 선택하는 경우가 많습니다.
임베디드 데이터베이스
임베디드 데이터베이스는 애플리케이션의 코드베이스에 직접 통합된 독립형 데이터베이스 시스템으로, 별도의 데이터베이스 서버가 필요하지 않습니다. 이 데이터베이스는 애플리케이션과 긴밀하게 결합되어 애플리케이션의 메모리 공간에 상주합니다. 이 접근 방식은 데이터베이스가 애플리케이션 배포에 필수적인 요소가 되기 때문에 복잡성을 줄이고, 더 빠른 데이터 액세스를 제공하며, 배포를 간소화합니다. 임베디드 데이터베이스는 일반적으로 데스크톱 애플리케이션, 모바일 앱, 단일 사용자 시나리오에서 기존 클라이언트-서버 데이터베이스의 확장성 및 네트워크 기능보다 경량 데이터 스토리지 및 로컬 액세스가 우선시되는 경우에 사용됩니다.
문서 데이터베이스
문서 데이터베이스는 유연한 반정형 형식으로 데이터를 저장하고 관리하는 NoSQL 데이터베이스의 한 유형으로, 주로 JSON 문서를 사용합니다. 테이블과 행을 사용하는 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 문서 데이터베이스는 데이터를 각각 다양한 속성과 값을 포함하는 독립된 문서로 저장합니다. 각 문서에는 텍스트, 숫자, 배열, 중첩 구조 등 다양한 데이터 유형이 포함될 수 있습니다. 이러한 스키마 없는 설계는 개발자가 복잡하고 계층적이거나 구조화되지 않은 데이터를 쉽게 저장, 검색, 업데이트할 수 있는 동적이고 적응력 있는 데이터 모델을 가능하게 합니다. 문서 데이터베이스는 콘텐츠 관리 시스템, 실시간 분석, 전자상거래 플랫폼과 같이 확장성, 민첩성, 빠른 개발 주기를 필요로 하는 애플리케이션에 적합합니다.
키-값 데이터베이스
키-값 데이터베이스는 데이터를 키와 연관된 값 쌍으로 저장하고 검색하는 NoSQL 데이터베이스의 한 유형입니다. 각 키는 고유 식별자이며, 해당 값은 단순한 데이터 항목, 더 복잡한 데이터 구조 또는 이진 객체일 수 있습니다. 이 설계는 직접 키 조회를 기반으로 검색이 이루어지므로 빠르고 효율적인 데이터 액세스를 촉진합니다. 키-값 데이터베이스는 캐싱, 실시간 분석, 세션 관리 등 고속 읽기 및 쓰기 작업이 필요한 시나리오에 탁월합니다. 그러나 기존 관계형 데이터베이스의 고급 쿼리 및 관계형 기능이 부족할 수 있으므로 데이터 구조가 단순하고 미리 정의되어 있으며 속도가 가장 중요한 사용 사례에 더 적합합니다.
그래프 데이터베이스
그래프 데이터베이스는 상호 연결된 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위해 고안된 특수한 유형의 데이터베이스입니다. 데이터를 노드(엔티티)와 에지(관계)로 표현하여 그래프 구조를 형성합니다. 각 노드는 속성을 보유할 수 있고, 에지는 노드 간의 연결과 속성을 정의합니다. 이러한 설계 덕분에 그래프 데이터베이스는 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프와 같이 복잡한 관계를 처리하고 연결과 관련된 데이터 패턴을 쿼리하는 데 이상적입니다. 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스는 관계 탐색에 탁월하여 더 빠르고 직관적인 데이터 쿼리를 가능하게 합니다. 그래프 데이터베이스는 애플리케이션이 인사이트를 발견하고 다른 데이터베이스 모델로는 달성하기 어렵거나 느릴 수 있는 연결을 만들 수 있도록 지원합니다.
컬럼형 데이터베이스
컬럼형 데이터베이스는 최적화된 데이터 저장 및 검색을 위해 설계된 데이터베이스 관리 시스템의 한 유형입니다. 데이터를 행 단위로 저장하고 검색하는 기존의 행 기반 데이터베이스와 달리, 컬럼형 데이터베이스는 데이터를 수직으로 구성하여 각 열의 값을 그룹화하여 저장합니다. 이 아키텍처는 데이터 압축을 향상시키고 I/O 작업을 최소화하여 쿼리 성능을 높이고 데이터 분석을 개선합니다. 컬럼형 데이터베이스는 특히 대규모 데이터 세트에 대한 복잡한 쿼리 및 집계와 관련된 분석 워크로드에 적합합니다. 보고 및 데이터 분석과 같이 읽기 작업이 많은 작업이 쓰기 작업보다 더 빈번한 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 컬럼형 데이터베이스는 데이터 웨어하우징, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석 애플리케이션에 적합합니다.
계층적 데이터베이스
계층형 데이터베이스는 각 데이터 요소에 부모와 잠재적으로 여러 개의 자식이 있는 트리와 같은 구조로 정보를 구성하는 데이터 저장 모델입니다. 이 모델은 가계도와 유사한 부모-자식 방식으로 관계를 나타냅니다. 각 부모는 여러 개의 자식을 가질 수 있지만, 자식은 하나의 부모만 가질 수 있습니다. 계층형 데이터베이스에서 데이터를 검색하려면 일반적으로 부모-자식 관계의 수준을 탐색해야 합니다. 계층형 데이터베이스는 파일 시스템과 같이 엄격한 계층 구조를 가진 특정 애플리케이션에 적합하지만 관계형 데이터베이스나 문서 데이터베이스와 같은 다른 데이터베이스 모델에 비해 더 복잡한 데이터 관계에 대해서는 유연성이 떨어질 수 있습니다.
객체 지향 데이터베이스
객체 지향 데이터베이스는 복잡한 데이터 구조를 객체로 저장하고 관리하도록 설계된 DBMS의 한 유형으로, 데이터와 데이터에서 작동하는 메서드를 모두 캡슐화합니다. 행과 열이 있는 테이블을 사용하는 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 객체 지향 데이터베이스는 실제 엔티티와 그 관계를 보다 자연스럽게 표현합니다. 이러한 맥락에서 객체에는 속성(데이터)과 그 동작을 정의하는 메서드(함수)가 포함될 수 있습니다. 이 접근 방식은 실제 시나리오를 더 잘 모델링하고 객체 지향 프로그래밍의 상속, 캡슐화, 다형성과 같은 개념을 지원하므로 복잡한 데이터 모델이 있는 애플리케이션에 특히 유용합니다. 객체 지향 데이터베이스는 데이터 구조가 본질적으로 계층적이거나 상호 연결되어 있는 멀티미디어 시스템, 지리 정보 시스템 및 복잡한 애플리케이션에 적합합니다.
데이터베이스 예제
다음 목록은 위에 나열된 데이터베이스 유형의 예를 보여줍니다:
관계형 데이터베이스의 예입니다: Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스의 예입니다: Couchbase, 아파치 카산드라, 몽고DB™, Redis
클라우드 데이터베이스의 예 Amazon DynamoDB, Couchbase Capella™, 몽고DB Atlas
서비스형 데이터베이스의 예: Amazon DynamoDB, 카우치베이스 카펠라, 몽고DB 아틀라스
분산 데이터베이스의 예 Amazon DynamoDB, 아파치 카산드라, 카우치베이스
인메모리 데이터베이스의 예입니다: 카우치베이스, 멤캐시드, Redis
임베디드 데이터베이스의 예입니다: 카우치베이스 라이트, SAP HANA 클라우드, SQLite
문서 데이터베이스의 예 Amazon DynamoDB, Couchbase, Elasticsearch, MongoDB
키-값 데이터베이스의 예입니다: Amazon DynamoDB, 아파치 카산드라, 카우치베이스, Redis
그래프 데이터베이스의 예입니다: 아마존 넵튠, 야누스그래프, Neo4j
열 형식 데이터베이스의 예입니다: 아마존 레드쉬프트, 아파치 카산드라, 클릭하우스
계층형 데이터베이스의 예입니다: IBM 정보 관리 시스템, RDM 모바일, Windows 레지스트리
객체 지향 데이터베이스의 예입니다: IBM Db2, InterSystems IRIS, ObjectStore
결론
데이터베이스의 두 가지 주요 유형은 관계형(SQL)과 비관계형(NoSQL)입니다. 이 두 가지 범주에는 때때로 겹치는 다양한 하위 범주가 포함됩니다. 관계형 데이터베이스는 구조화된 테이블로 데이터를 구성하며 복잡한 쿼리 및 트랜잭션에 적합합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 보다 유연한 형식으로 저장하며 확장성이 높은 대량의 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하는 데 이상적입니다. 최적의 데이터베이스 유형을 선택하려면 데이터 구조, 쿼리 복잡성, 확장성 및 프로젝트 요구사항과 같은 요소를 고려하세요. 데이터 관계가 잘 정의되어 있고 일관성이 중요한 경우에는 관계형 데이터베이스가 더 적합할 수 있습니다. 동적이고 빠르게 진화하는 데이터나 대규모 애플리케이션의 경우 민첩성과 확장성을 갖춘 NoSQL 데이터베이스가 더 적합할 수 있습니다.
카우치베이스는 다음과 같은 점에서 독특합니다. SQL과 NoSQL의 장점 결합 를 하나의 강력한 다중 모델 데이터베이스에 통합하여 복잡성과 TCO를 줄입니다.
추가 리소스:
자주 묻는 질문
스프레드시트는 데이터베이스인가요?
스프레드시트는 정보를 행과 열로 구성하기 때문에 단순한 데이터베이스처럼 보일 수 있지만, 진정한 데이터베이스는 아닙니다. 데이터베이스는 원시 데이터만 포함하며 스프레드시트처럼 서식을 지정할 수 없습니다. 또한, 기존 데이터베이스는 데이터 관계, 인덱싱, 쿼리와 같은 고급 기능을 제공하지만 스프레드시트에는 일반적으로 없는 기능을 제공합니다.
데이터베이스에는 어떤 유형의 정보가 저장되나요?
데이터베이스는 텍스트, 숫자, 이미지 등의 정보를 저장합니다. 다양한 종류의 데이터베이스가 서로 다른 유형의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 관계형 데이터베이스는 테이블을 사용하여 재무 데이터, 재고 관리 데이터, 의료 기록 등 정의된 관계를 가진 구조화된 데이터를 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터에 대한 유연성이 필요한 애플리케이션을 위해 문서, 키-값 쌍, 그래프 등과 같은 다양한 데이터 유형을 저장합니다.
어떤 데이터베이스를 학습해야 하나요?
학습해야 하는 데이터베이스는 특정 목표와 작업하려는 애플리케이션의 유형에 따라 다릅니다. 데이터베이스를 선택하려면 프로젝트의 요구사항과 확장성, 데이터 모델 및 쿼리 요구사항에 대한 데이터베이스의 적합성을 조사하세요. 관계형 데이터베이스가 여전히 가장 많이 사용되는 데이터베이스이지만, NoSQL 데이터베이스는 가장 빠르게 성장하는 데이터베이스 종류이며 특히 문서 데이터베이스의 하위 범주에 속합니다.
관계형 데이터베이스를 선택해야 하나요, 아니면 비관계형 데이터베이스를 선택해야 하나요?
관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 중 어떤 것을 선택할지는 프로젝트의 요구 사항에 따라 달라집니다. 관계형 데이터베이스는 정형 데이터, 복잡한 쿼리 및 ACID 준수에 적합합니다. 비정형 또는 반정형 데이터, 확장성 및 유연성에는 비관계형 데이터베이스(NoSQL)가 더 적합할 수 있습니다. 결정을 내리기 전에 데이터 모델, 성능 요구 사항 및 확장성 요구 사항을 평가하세요.
