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데이터베이스의 정의
데이터베이스란 어떠한 내용을 저장, 생성, 수정, 삭제할 수 있는 창고와 같은 개념이다.
데이터 베이스의 기능
- 데이터의 검색과 갱신
- 넓은 의미에서 갱신은 등록, 수정, 제거
- 갱신이라고 함은 기존에 있던 데이터를 최신화된 데이터로 변경하는 과정이므로, 새로운 정보를 등록, 기존의 정보를 수정, 기존의 정보를 제거 하여 데이터 베이스를 갱신할 수 있다.
- 데이터 포맷에 유의한다.
- 데이터베이스를 조작할 때, 데이터를 어떤 형식으로 저장하는 지는 효율성과 깊은 관계가 있다. 2명의 중복된 이름이 데이터 베이스에 저장되어 있을 때, 다른 사람이라는 것을 알도록 관리해야한다. → “고유성(Uniqueness)”
- 처리 성능에 유의한다.
- 적은 양의 데이터를 가지고있는 데이터 베이스보다 더 많은 양의 데이터를 가지고 있는 데이터베이스에서의 속도 향상이 데이터베이스에서의 성능과 성능향상에 대한 고민을 해봐야 한다.
- 넓은 의미에서 갱신은 등록, 수정, 제거
- 동시성 제어자신의 데이터 베이스를 자신 혼자만 사용하는 경우, 문제 발생 X
- 한명이 쓸 때, 다른 인원이 접근한 경우, 열리지 않도록 설정
- 읽기 전용으로만 설정
- 제한이 없고, 나중에 저장한 사람의 데이터만 갱신
- 괴로운 트레이드오프의 관계⭐ 트레이드 오프(Trade-Off)란? 어느 사용자에게는 괜찮은 갱신 제어가 다른 사용자에게는 불편한 상황! ⇒ 제로섬 관계?
- 1번의 케이스가 가장 엄격하고, 3번의 케이스가 가장 느슨하다고 할 수 있다.
- 하지만, 다수의 인원이 동일한 데이터에 대해서 접근하는 경우, 무결성 원칙에 따라 무결섬을 어느 정도로 보장하는 가에 따라서 여러가지의 경우의 수로 나뉘게 된다.
- 중요한 기능이라고 생각되는 부분!
- 장애 대응
- 장애에 얼마나 강한가? 고장나더라도 쉽게 고칠 수 있는가?
- 주소록 데이터가 날라간 경우, 사용자가 일일히 하나씩 입력하면 해결 될 수 있지만, 기업 데이터가 유실된 경우, 매우 많은 데이터가 사라지게 되어 업무에 영향을 초래할 수 있다.
- 이런 장애에 대응하기 위해 2가지의 방법이 존재한다
- 데이터 다중화 : 한 곳에 데이터를 두는 것이 아니라, 여러 곳에 분산시켜 두는 것
- ⇒ 사전 대책!
- 복원 : 소실이 발생했을 때, 데이터를 복원하는 것 ⇒ 사후 대책!
- 발생하는 이유는 서비스 레벨과 비용의 트레이드오프 딜레마로 고민하여, 돈이 없어서 발생한다…..
- 보안
- 데이터 베이스는 보통 사용자에게 보여지지 않는다. ⇒ 2가지 이유
- 사용자는 서버를 의식할 필요가 없다.
- 보통 사용자는 클라이언트 단의 화면을 통해 데이터베이스를 보기 때문
- 데이터베이스는 기밀성이 높다
- 데이터베이스에는 개인 정보, 주소, 계좌번호등 비밀스러운 정보들이 들어있기 때문에, 노출 될 경우 커다란 리스크를 지게 된다.
데이터 베이스의 종류
- 계층형 데이터 베이스
- 계층 구조로 데이터를 관리한다. ex) 조직도, 전체 구조도
- 최초의 데이터 베이스 BUT, 아직 현역으로 사용 중
- 관계형 데이터 베이스
- 표 형식으로 데이터를 관리하는 데이터 베이스 ⇒ 가장 주류픽이다!
- 가장 일반적인 데이터 베이스
- 객체 지향 데이터 베이스와 XML 데이터 베이스
- 객체 또는 XML을 통해 데이터를 관리하는 데이터 베이스 ⇒ 마이너한 픽
- NoSQL 데이터 베이스
- 최근 핫하게 떠오른다
- SQL만이 아닌 다른 방법을 통해 데이터를 저장 ex) 그래프 형
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