DB(DATABASE)란

"DB(DATABASE)"

데이터베이스(Database)의 약자입니다. 데이터베이스는 정보를 저장, 관리, 검색하기 위한 시스테미고, 이를 통해 유용하고 필요한 정보를 쉽고 빠르게 찾아낼 수 있습니다.

데이터베이스 주요 특성

구조화된 데이터: 데이터베이스는 정보를 논리적이고 효과적인 방식으로 구성합니다. 이 구조는 데이터베이스의 '스키마'라고 불리며, 테이블, 필드, 레코드, 관계 등을 정의합니다.
데이터 무결성: 데이터베이스는 데이터의 정확성과 일관성을 보장하기 위한 규칙을 설정하고 유지합니다. 이것은 '데이터 무결성'이라고 불리며, 예를 들어, 특정 필드에는 숫자만 입력하거나, 두 개의 테이블 간의 관계를 설정하는 등의 규칙을 포함합니다.
데이터 관리: 데이터베이스는 데이터의 입력, 수정, 삭제, 검색 등의 작업을 관리합니다. 또한, 백업, 복구, 보안 등의 기능도 제공합니다.

데이터베이스는 종류에 따른  특성

관계형 데이터베이스(RDBMS)는 테이블, 필드, 레코드를 사용하여 데이터를 구조화하고, SQL 같은 질의 언어를 사용하여 데이터를 관리합니다.

NoSQL 데이터베이스는 비구조적인 데이터를 저장하고 관리하는데 적합하며, 종류에 따라 키-값 스토어, 문서 데이터베이스, 컬럼 데이터베이스 등으로 나뉩니다. 또한 그래프 데이터베이스는 노드와 엣지를 사용하여 복잡한 관계를 표현하는데 유용합니다.

데이터베이스는 거의 모든 소프트웨어 시스템에 사용되며, 웹 사이트, 모바일 앱, 기업용 소프트웨어 등에서 사용자 정보, 트랜잭션 데이터, 로그 데이터 등을 저장하고 관리하는 데 필수적입니다.

 

DB의 종류

1. 관계형 데이터베이스 (RDBMS): 관계형 모델은 데이터를 테이블의 행과 열로 구성된 '관계'에 따라 조직화합니다. 이런 관계형 구조는 데이터 사이의 연결성과 일관성을 유지하는 데 매우 유용합니다. 또한, RDBMS는 강력한 트랜잭션 보장 기능과 함께 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 제공합니다. 하지만 대량의 비구조화된 데이터를 관리하는 데는 한계가 있습니다.  데이터는 테이블로 구성되며, 각 테이블은 행(레코드)과 열(필드)로 구성됩니다. 이들 테이블 간에는 관계가 존재하며, SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 조작하고 쿼리합니다. PostgreSQL, MySQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server 등이 이 유형에 속합니다.

2. NoSQL 데이터베이스: 'Not Only SQL'의 약자로, NoSQL 데이터베이스는 비구조화된 데이터를 더 잘 처리할 수 있는 구조를 가지고 있습니다. 키-값, 컬럼 지향, 문서, 그래프 등 다양한 형태가 있습니다. 이러한 유형들은 각각 다른 유형의 데이터와 애플리케이션에 적합합니다. 예를 들어, 문서 데이터베이스는 JSON 형식의 데이터를 처리하는데 적합하며, 그래프 데이터베이스는 복잡한 관계를 가진 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

●문서 데이터베이스: 데이터를 문서 형식(JSON, XML 등)으로 저장합니다. MongoDB, Couchbase 등이 포함됩니다.

 

●키-값 데이터베이스: 데이터를 키와 그에 대응하는 값의 쌍으로 저장합니다. Redis, DynamoDB 등이 포함됩니다.

 

●컬럼 지향 데이터베이스: 각 키에 대해 여러 개의 컬럼 값을 가질 수 있습니다. Cassandra, HBase 등이 여기에 속합니다.

 

●그래프 데이터베이스: 복잡한 관계와 연결성을 표현하는 데 유용합니다. Neo4j, Amazon Neptune 등이 포함됩니다.

 

3.오브젝트 지향 데이터베이스 (OODBMS): 이 유형의 데이터베이스는 객체 지향 프로그래밍 패러다임에 따라 데이터를 저장합니다. 각 데이터 항목은 객체로 표현되며, 객체 간의 관계는 객체 내부의 참조를 통해 정의됩니다. 이로 인해 데이터를 더 자연스럽게 모델링할 수 있으며, 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

4. 타임시리즈 데이터베이스 (TSDB): 이 유형의 데이터베이스는 시간 순서대로 데이터를 저장하고 검색하는 데 특화되어 있습니다. 이런 특성 때문에 로그 데이터 처리, IoT 센서 데이터 관리, 주가 추이 분석 등 시간에 따라 변하는 데이터를 다루는 애플리케이션에 유용합니다. InfluxDB, TimescaleDB 등이 이 유형에 속합니다.