데이터베이스 뜻, 데이터베이스 종류, 인덱스, 스키마, 정규화, 데이터베이스 설계 및 구조

데이터베이스 란?

데이터베이스는 체계화된 데이터의 모임으로, 효율적인 데이터 관리를 위해 사용됩니다.
데이터베이스는 파일 시스템과 달리 데이터를 중복 저장하지 않으며, 여러 사용자가 동시에 접근할 수 있습니다.
주요 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 Oracle, MySQL, SQL Server 등이 있습니다.
데이터 구조는 프로그래밍 언어나 알고리즘의 효율성과 성능에 직접적인 영향이 갑니다.

데이터베이스 인덱스(Index) 란?

데이터베이스 인덱스는 특정 열(또는 속성)에 대한 검색 성능을 향상시키기 위해 사용되는 데이터 구조입니다. 인덱스는 정렬된 값의 목록으로 구성되며, 이 값은 검색 조건에 따라 빠르게 데이터를 찾는 데 사용됩니다. 인덱스를 사용하면 데이터베이스 엔진은 전체 데이터를 스캔하지 않고도 빠르게 원하는 결과를 찾을 수 있습니다.

데이터베이스 스키마(schema) 란?

데이터베이스 스키마는 데이터베이스의 구조와 제약 조건을 정의한 것입니다. 스키마는 테이블, 열, 관계 등의 개체와 이들 간의 연결 방식, 제약 조건 등을 포함합니다. 스키마는 데이터베이스 사용자와 개발자에게 데이터의 구조를 명확하게 보여주고, 데이터의 일관성과 무결성을 유지하기 위해 사용됩니다.

데이터베이스 정규화(Normalization) 란?

데이터베이스 정규화는 중복 데이터를 제거하고 데이터의 종속 관계를 명확하게 정의하여 데이터의 일관성과 효율성을 높이는 과정입니다. 주로 관계형 데이터베이스에서 사용되며, 정규화 과정은 제1 정규형, 제2 정규형, 제3 정규형 등의 단계로 나누어 진행됩니다. 정규화를 통해 데이터 중복을 방지하고 데이터 갱신 이상, 삽입 이상, 삭제 이상 등의 문제를 해결할 수 있으며, 데이터의 일관성과 효율성을 향상시킵니다.

데이터베이스 정규화 단계

정규화는 데이터의 구조를 명확하게 정의하고, 중복을 최소화하여 데이터의 일관성과 효율성을 높이는데 중요한 과정입니다.
그러나 과도한 정규화는 쿼리의 복잡성을 증가시키고 성능을 저하시킬 수 있으므로, 적절한 수준에서 정규화를 수행하는 것이 필요합니다.

• 제1 정규형(1NF): 제1 정규형은 데이터베이스의 테이블에 중복된 데이터를 제거하는 단계입니다. 각 테이블은 원자값(Atomic Value)만 포함하고, 중복된 데이터는 별도의 테이블로 분리됩니다. 이 단계에서는 테이블의 열에 중복된 그룹이 없도록 합니다.
• 제2 정규형(2NF): 제2 정규형은 테이블의 모든 열이 완전 함수적 종속을 만족하는 단계입니다. 완전 함수적 종속이란 기본키에 대해 모든 비기본키 열이 종속되어 있다는 의미입니다. 이 단계에서는 부분적으로 종속되는 열을 별도의 테이블로 분리하여 테이블의 일관성을 유지합니다.
• 제3 정규형(3NF): 제3 정규형은 테이블의 모든 열이 이행적 함수적 종속을 만족하지 않는 단계입니다. 이행적 함수적 종속이란 A가 B에 함수적 종속되고, B가 C에 함수적 종속되면 A가 C에도 함수적 종속되는 것을 의미합니다. 이 단계에서는 이행적 함수적 종속 관계를 제거하여 테이블의 중복과 갱신 이상을 방지합니다.
• 추가 정규화 단계: 위의 세 가지 정규형을 만족한 후에도 중복, 종속성, 이상 현상이 존재할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 추가적인 정규화 단계를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 제4 정규형, 제5 정규형 등이 있으며, 특정 상황과 요구사항에 따라 적용될 수 있습니다.

데이터베이스 종류와 장점 단점

주요 데이터베이스 3가지와 각각의 장점과 단점을 알아보겠습니다.

• 관계형 데이터베이스(RDBMS):
  • 장점: 데이터 일관성과 무결성을 보장합니다.
    다양한 쿼리 기능과 강력한 데이터 조작 언어(SQL)을 제공합니다.
    표준화된 데이터 모델을 사용하여 데이터를 구조화하고 관리합니다.
  • 단점: 대량 데이터 처리에 한계가 있을 수 있습니다.
    스키마 변경이 어려울 수 있습니다.
    상대적으로 높은 비용과 복잡성이 요구될 수 있습니다.
• NoSQL 데이터베이스:
  • 장점: 대용량 데이터의 저장과 고성능 처리에 특화되어 있습니다.
    유연한 데이터 모델을 제공하여 스키마 변경이 용이합니다.
    수평적인 확장성을 갖고 분산 환경에서 운영이 가능합니다.
  • 단점: 데이터 일관성이 상대적으로 낮을 수 있습니다.
    쿼리 기능이 제한적일 수 있습니다.
    특정 데이터 모델에 종속되어 활용 범위가 제한될 수 있습니다.
• 그래프 데이터베이스:
  • 장점: 복잡한 데이터 간의 관계를 효율적으로 표현할 수 있습니다.
    네트워크 분석, 추천 시스템 등 그래프 데이터에 대한 효율적인 쿼리가 가능합니다.
  • 단점: 일반적인 쿼리 작업보다는 그래프 데이터의 분석에 특화되어 있습니다.
    대량의 연결 관계를 처리할 때 성능 이슈가 발생할 수 있습니다.
    특정 분야에서만 유용하며 일반적인 데이터베이스 용도로는 제한적입니다.

데이터베이스 설계 및 구조

데이터베이스 설계 및 구조는 데이터베이스 시스템을 구축하기 위한 중요한 단계입니다. 주요 단계에 대해 알아보겠습니다.
정확하고 효율적인 데이터베이스 설계 및 구조는 데이터의 일관성과 효율성을 보장하고 데이터 관리의 효율성을 높이는데 중요한 역할을 합니다.

• 요구사항 분석: 사용자의 요구사항을 파악하고 목표를 설정합니다. 필요한 데이터와 작업 흐름을 이해하고 문제점을 해결하기 위한 목표를 설정합니다.
• 개념적 설계: 요구사항을 바탕으로 개념적 모델을 작성합니다. 엔티티, 속성, 관계 등을 정의하여 개념적인 구조를 설계합니다. 주로 E-R 다이어그램을 사용합니다.
• 논리적 설계: 개념적 설계를 바탕으로 논리적인 구조를 설계합니다. 테이블, 속성, 관계 등을 정의하고 정규화를 적용하여 중복을 최소화합니다.
• 물리적 설계: 논리적 설계를 바탕으로 데이터베이스를 실제로 구현하기 위한 구조를 결정합니다. 데이터 저장 방식, 인덱스, 파티셔닝, 보안 등을 고려하여 데이터베이스를 구성합니다.
• 구현 및 테스트: 데이터베이스를 구현하고 테스트하여 실제 작동 여부를 확인합니다. 데이터의 삽입, 갱신, 삭제, 조회 등을 테스트하고 문제가 없는지 확인합니다.
• 유지보수 및 최적화: 데이터베이스 운영 중에는 필요에 따라 유지보수 작업과 성능 최적화 작업을 수행합니다. 인덱스 조정, 쿼리 튜닝, 용량 관리 등을 통해 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다.