3.1 데이터베이스의 종류

3.1 데이터베이스의 종류

종류 : 계층형 데이터베이스, 네트워크형 데이터베이스, 관계형 데이터베이스, NoSQL

 

 

3.1.1 데이터베이스란

데이터베이스 : 사용자나 프로그램에서 사용하기 위해 저장 및 관리하는 데이터 집합

 

특징

• 실시간 접근 : 데이터베이스에 언제든지 접근해 필요한 처리를 할 수 있다.
• 동시 공유 : 여러 사용자가 데이터베이스 접근할 수 있다.
• 지속적 변화 : 데이터의 갱신, 삽입, 삭제 등을 통해 계속해서 변화한다. 
• 내용 기반 참조 : 데이터의 값을 이용해 데이터에 접근할 수 있다.

구성

• 개체(entity) : 데이터로 표현하려는 대상을 의미하며, 하나 이상의 속성으로 구성한다.
• 속성(attribute) : 개체의 특성과 상태를 나타내며, 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위이다.
• 관계(relationship) : 개체 간에 어떤 관련이 있는지 나타내며, 주로 동사로 표현한다.

 

스키마 : 데이터베이스의 전체적인 구조와 제약 조건을 명시하기 위해 사용

• 내부 스키마: 사용자 측면에서 데이터베이스의 전체 구조
• 개념 스키마: 데이터베이스의 전체 구조
• 외부 스키마: 물리적 저장장치 측면에서 데이터베이스의 구조

 

 

3.1.2 관계형 데이터베이스 

데이터가 2차원 테이브에 저장되며 테이블을 이용해 데이터의 구조와 데이터간 종속성 등을 알 수 있다. 

스키마를 바탕으로 데이터베이스의 구조를 정의하는데 스키마는 개체-관계 다이어그램(ERD, Entity-Relation Diagram) 또는 문자열로 표현 가능. 

 

릴레이션(relation) : 데이터의 개념적 모델

테이블: 릴레이션을 실제로 구현한 개체 

• 키와 값으로 이루어진 2차원 형태로 행과 열로 구성. (키: 테이블의 행을 식별할 수 있는 속성으로, 열에 해당, 값: 속성의 실제 데이터)
• 행(row) = 튜플(tuple) = 레코드(record) : 데이터 묶음
• 열(column) = 필드(field) : 이름과 타입을 가진 데이터의 속성

 

 

3.1.3 NoSQL 데이터베이스(Not Only SQL)

비관계형 데이터베이스로, 보다 유연한 형태의 데이터베이스. 다양한 형태의 데이터를 저장할 수 있다. 

(도큐먼트, 그래프, 키-값, 와이드컬럼)

• 대용량 데이터를 조회할 때 속도 면에서 유리
• 수평적 확장성이 좋아 서버를 추가해 데이터베이스를 확장하기도 쉬움.

 

* 계층형 데이터베이스

-> 데이터 간에 부모-자식 관계를 갖는 트리 형태의 데이터베이스. 

-> 개체 간 1:N 관계를 갖기 때문에 일대다 관계라고도 한다. 

 

* 네트워크형 데이터베이스

-> 트리 형태의 데이터베이스이나 계층형 데이터베이스와 달리 개체간 N:M 관계를 갖는 그래브 구조를 이룬다.