2023년 데이터베이스의 기초 및 핵심파악

문서 내 토픽

• 1. 데이터베이스 이해

  데이터베이스는 '한 조직의 여러 응용 시스템을 다수의 사용자가 공용(shared)으로 사용하기 위해 통합(integrated), 저장(stored)된 운영(operational) 데이터의 집합'이라고 정의된다. 데이터베이스는 파일 처리 시스템과 달리 자기 기술성, 추상화, 다중 뷰, 동시성 제어 등의 기능을 통해 파일 처리 시스템의 문제점을 극복한다. 데이터베이스 시스템은 3단계 구조, 즉 개념적 단계, 논리적 단계 그리고 물리적 단계로 구성된다.

• 2. 데이터베이스 모델링

  데이터베이스 모델링 과정은 사용자 요구사항을 분석하여 개념적 데이터 모델링, 논리적 데이터 모델링, 물리적 데이터 모델링의 단계로 진행된다. ER 모델은 전체적인 데이터베이스의 논리적인 구조를 표현하는 전체 스키마의 명세서를 작성하는데 사용되는 개념적 데이터 모델링 도구이다.

• 3. 관계형 모델

  관계형 모델은 일상생활에서 사용하는 표와 매우 유사한 구조인 릴레이션에 기초하고 있다. 릴레이션은 레코드의 유일성, 레코드의 무순서성, 컬럼의 무순서성, 컬럼값의 유일성이라는 특징을 갖는다. ER 모델에서 관계 데이터 모델로의 변환 시 개체는 릴레이션으로, 약한 개체 집합의 경우 강한 개체의 키를 약한 개체의 부분키와 합쳐서 기본키로 갖는 릴레이션으로 변환 가능하다.

• 4. 데이터베이스 언어

  SQL은 사람과 DBMS 간의 의사소통을 위한 대표적인 DBMS 언어이다. SQL에는 데이터 정의 언어와 데이터 조작 언어가 포함된다. 데이터 정의 언어는 데이터베이스, 테이블, 뷰, 인덱스 등의 데이터베이스 객체를 정의하는 데 이용되며, 데이터 조작 언어는 테이블에 새로운 레코드를 삽입, 수정, 삭제 및 검색하는 기능을 수행한다.

• 5. 정규화

  정규화는 데이터의 중복을 제거하고, 새로운 속성들이 데이터베이스에 추가될 때 기존 속성과의 관계에서 수정을 최소화해야 한다는 것이 목적이다. 정규화 과정에서 함수적 종속성, 클로저, 카노니컬 커버 등의 개념이 활용된다. 제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, BC정규형 등의 정규형이 있다.

• 6. 데이터 저장

  데이터베이스는 여러 파일로 구현되며, 파일은 물리적으로 여러 블록으로 나뉘어 저장된다. 레코드의 형식은 고정 길이 레코드와 가변 길이 레코드가 있으며, 이에 따라 파일 및 블록에서 레코드를 관리하는 방식이 달라진다. 버퍼 관리자는 버퍼 공간에 대한 추가적인 공간 요청 시 버퍼 교체 전략을 사용하여 사용된 블록을 디스크로 내보내어 공간을 확보한다.

• 7. 인덱싱

  인덱스는 데이터 파일에 대한 빠른 탐색을 지원하는 부가적인 자료구조이다. B+트리 인덱스는 대표적인 인덱스 구조로, 트리에서 단말 노드나 루트 노드가 아닌 중간 노드는 ?n/2?과 n 사이의 자식을 갖는다. B+트리를 활용한 특정 검색키 탐색은 루트부터 시작해서 단말 노드에 도달할 때까지 비교연산을 하며 이루어진다.

• 8. 해싱과 특수인덱스

  해싱은 수학적 함수 개념을 사용한 데이터 관리 기법으로, 버킷의 개수가 정해진 정적 해싱과 데이터베이스 크기에 따라 버킷의 개수가 변경되는 동적 해싱으로 구분된다. 비트맵 인덱스는 다중키를 가진 질의를 보다 효율적으로 처리하기 위해 고안된 인덱스이다.

• 9. 질의처리와 최적화

  DBMS는 SQL과 같은 고수준 질의 언어를 분석하여 절차를 표현할 수 있는 관계 대수를 사용한 저수준 언어로 변환하여 처리한다. 질의 실행 계획은 트리 형태의 관계 대수식으로 표현되며, 동등 규칙을 적용하여 비용 측면에서 효과적이면서 주어진 관계 대수식에 동등한 관계 대수식을 생성한다.

• 10. 트랜잭션

  트랜잭션은 데이터베이스를 조작하기 위한 하나의 논리적 작업 단위를 이루는 일련의 연산들의 집합으로, ACID 특성(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)을 갖는다. 동시성 제어는 다수의 트랜잭션이 동시에 동일한 데이터에 대해 읽기 연산을 수행하거나 갱신 연산을 수행하려고 할 때, 데이터의 무결성을 유지하면서도 동시에 실행될 수 있는 트랜잭션의 수를 제어하는 기법이다.

• 11. 회복시스템

  데이터 회복은 데이터베이스 운영 도중에 발생하는 예기치 못한 실패나 고장이 발생한 경우 데이터베이스를 실패 및 고장 발생 이전의 일관적인 상태로 되돌리는 작업을 의미한다. 로그 기반 회복 기법, 체크포인트 기법 등이 사용된다. 회복 과정은 오류 발생 기전까지 트랜잭션의 실행 상태에 따라 Redo 또는 Undo 작업으로 분류된다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 데이터베이스 이해

  데이터베이스는 조직의 핵심 자산이자 정보 관리의 근간이 되는 중요한 시스템입니다. 데이터베이스를 이해하는 것은 데이터 관리와 활용에 있어 필수적입니다. 데이터베이스의 기본 개념, 구조, 기능 등을 이해하면 데이터 처리와 관리에 있어 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 역할과 기능을 이해하면 데이터 무결성, 보안, 성능 등을 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스에 대한 깊이 있는 이해는 데이터 기반 의사결정과 비즈니스 혁신을 위한 기반이 될 것입니다.

• 2. 데이터베이스 모델링

  데이터베이스 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 단계입니다. 데이터베이스 모델링을 통해 데이터의 구조와 관계를 명확히 정의하고, 데이터 무결성과 일관성을 보장할 수 있습니다. 개념적, 논리적, 물리적 모델링 단계를 거치면서 데이터 요구사항을 체계적으로 분석하고 설계할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스의 성능, 확장성, 유지보수성 등을 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스 모델링은 데이터 중심 애플리케이션 개발에 있어 필수적인 기술이며, 데이터 거버넌스와 데이터 품질 관리에도 중요한 역할을 합니다.

• 3. 관계형 모델

  관계형 모델은 데이터베이스 설계의 가장 대표적인 모델로, 데이터를 테이블 형태로 표현하고 테이블 간 관계를 정의하는 방식입니다. 관계형 모델은 데이터의 무결성, 일관성, 보안성 등을 보장하며, 표준화된 SQL 언어를 통해 데이터 조작과 관리가 용이합니다. 또한 관계형 DBMS는 트랜잭션 처리, 동시성 제어, 백업 및 복구 등의 기능을 제공하여 안정적인 데이터 관리를 지원합니다. 비록 최근 NoSQL 등 새로운 데이터베이스 모델이 등장했지만, 관계형 모델은 여전히 가장 널리 사용되는 데이터베이스 모델이며, 데이터 관리와 분석에 있어 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

• 4. 데이터베이스 언어

  데이터베이스 언어는 데이터베이스 관리와 조작을 위한 표준화된 언어입니다. SQL(Structured Query Language)은 가장 널리 사용되는 데이터베이스 언어로, 데이터 정의, 조작, 제어 등 다양한 기능을 제공합니다. SQL을 통해 사용자는 데이터베이스에 저장된 데이터를 효과적으로 검색, 수정, 삭제할 수 있으며, 데이터베이스 객체를 생성하고 관리할 수 있습니다. 또한 PL/SQL, T-SQL 등의 프로시저 언어를 통해 복잡한 데이터 처리 로직을 구현할 수 있습니다. 데이터베이스 언어에 대한 이해와 숙련도는 데이터 중심 애플리케이션 개발에 필수적이며, 데이터 분석과 의사결정 지원에도 중요한 역할을 합니다.

• 5. 정규화

  정규화는 데이터베이스 설계에서 중요한 과정으로, 데이터 중복을 제거하고 데이터 무결성을 보장하는 것을 목적으로 합니다. 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화하고 데이터 종속성을 관리할 수 있습니다. 이는 데이터 저장 공간 절감, 데이터 일관성 유지, 데이터 처리 효율성 향상 등의 효과를 가져옵니다. 정규화 과정에서는 데이터 종속성을 분석하고 정규화 단계를 거치면서 데이터 모델을 점진적으로 개선해 나갑니다. 정규화는 데이터베이스 설계의 핵심 기술이며, 데이터 품질 관리와 데이터 거버넌스에도 중요한 역할을 합니다.

• 6. 데이터 저장

  데이터 저장은 데이터베이스 관리의 핵심 기능입니다. 데이터베이스는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 역할을 합니다. 데이터 저장 방식에는 파일 시스템, 블록 저장, 객체 저장 등 다양한 기술이 사용됩니다. 데이터베이스는 이러한 저장 기술을 활용하여 데이터의 무결성, 보안성, 가용성 등을 보장합니다. 또한 데이터 압축, 분할, 복제 등의 기술을 통해 데이터 저장 공간을 최적화하고 성능을 향상시킵니다. 데이터 저장 기술의 발전은 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 새로운 데이터 환경에서 더욱 중요해지고 있습니다. 데이터베이스 관리자는 데이터 저장 기술에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다.

• 7. 인덱싱

  인덱싱은 데이터베이스 성능 향상을 위한 핵심 기술입니다. 인덱스는 데이터베이스 테이블의 특정 열(컬럼)에 대한 빠른 검색을 가능하게 합니다. 인덱스를 통해 데이터 검색 속도를 크게 향상시킬 수 있으며, 복잡한 쿼리 처리에도 효과적입니다. 다양한 인덱스 유형(B-Tree, Hash, Bitmap 등)과 인덱스 관리 기법(클러스터링, 비클러스터링 등)을 이해하고 적절히 활용하는 것이 중요합니다. 또한 인덱스 생성과 관리에 대한 최적화 기법을 숙지하여 데이터베이스 성능을 극대화할 수 있습니다. 인덱싱은 데이터베이스 관리의 핵심 기술이며, 데이터 집약적 애플리케이션 개발에 필수적입니다.

• 8. 해싱과 특수인덱스

  해싱과 특수 인덱스는 데이터베이스 성능 향상을 위한 중요한 기술입니다. 해싱은 키 값을 해시 함수를 통해 해시 테이블의 인덱스로 변환하여 빠른 데이터 검색을 가능하게 합니다. 특수 인덱스에는 공간 인덱스, 전문 검색 인덱스, 시계열 인덱스 등이 있으며, 각각 특정 데이터 유형의 효율적인 검색을 지원합니다. 이러한 기술들은 복잡한 쿼리 처리, 대용량 데이터 관리, 실시간 데이터 분석 등에 활용되며, 데이터베이스 성능과 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스 관리자는 해싱과 특수 인덱스에 대한 깊이 있는 이해와 적절한 활용 능력이 필요합니다.

• 9. 질의처리와 최적화

  데이터베이스 질의 처리와 최적화는 데이터베이스 성능 향상을 위한 핵심 기술입니다. 질의 처리 과정에서는 사용자 질의를 분석하고 최적의 실행 계획을 수립하여 효율적으로 데이터를 검색합니다. 질의 최적화 기법에는 인덱스 활용, 조인 순서 최적화, 중복 제거, 데이터 통계 활용 등이 포함됩니다. 이를 통해 복잡한 질의에 대한 처리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 데이터베이스 관리자는 질의 모니터링과 튜닝 기법을 통해 지속적으로 데이터베이스 성능을 개선할 수 있습니다. 질의 처리와 최적화는 데이터베이스 관리의 핵심 기술이며, 데이터 집약적 애플리케이션의 성능과 확장성을 보장하는 데 필수적입니다.

• 10. 트랜잭션

  트랜잭션은 데이터베이스 관리의 핵심 개념으로, 데이터의 무결성과 일관성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 트랜잭션은 여러 개의 데이터 조작 작업을 하나의 논리적 단위로 처리하며, ACID 특성(원자성, 일관성, 격리성, 지속성)을 만족해야 합니다. 트랜잭션 관리 기술에는 잠금 관리, 회복 처리, 동시성 제어 등이 포함됩니다. 이를 통해 데이터 무결성을 보장하고 동시 사용자 간 데이터 충돌을 방지할 수 있습니다. 트랜잭션 관리는 데이터베이스 시스템의 핵심 기능이며, 데이터 집약적 애플리케이션 개발에 필수적입니다. 데이터베이스 관리자는 트랜잭션 처리에 대한 깊이 있는 이해와 관리 능력이 필요합니다.

• 11. 회복시스템

  데이터베이스 회복 시스템은 데이터 무결성과 가용성을 보장하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 회복 시스템은 시스템 장애, 데이터 손실, 사용자 오류 등의 상황에서 데이터베이스를 안전하게 복구할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 위해 로깅, 체크포인팅, 백업 및 복구 등의 기술이 사용됩니다. 회복 시스템은 트랜잭션 관리와 밀접하게 연계되어 있으며, 데이터베이스의 ACID 특성을 보장하는 데 필수적입니다. 또한 회복 시스템은 데이터베이스의 가용성과 내구성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터베이스 관리자는 회복 시스템에 대한 깊이 있는 이해와 적절한 관리 능력이 필요합니다.