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관계형 데이터베이스란?

관계형 데이터베이스가 작동하는 방식과 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 제어 및 관리되는 방식

관계형 데이터베이스란?

관계형 데이터베이스는 빠른 액세스를 위해 정의된 관계로 데이터 포인트를 저장하고 구성하는 데이터베이스 유형입니다. 관계형 데이터베이스에서 데이터는 각 엔터티에 대한 정보를 보유하고 행과 열을 통해 미리 정의된 범주를 나타내는 테이블로 구성됩니다. 이러한 방식으로 데이터를 구조화하면 액세스가 효율적이고 유연해지기 때문에 관계형 데이터베이스가 가장 일반적입니다. 관계형 데이터베이스는 또한 데이터를 저장, 조작 및 검색하는 데 사용되는 표준화된 프로그래밍 언어인 SQL(구조적 쿼리 언어)을 이해하도록 구축되었습니다. SQL에는 데이터 정의 언어(DDL)라는 테이블을 생성하기 위한 기본 제공 언어와 데이터 조작 언어(DML)라는 데이터 조작 언어가 있습니다.

관계형이란 무엇을 의미합니까? 관계는 관계를 나타내거나 구성하는 것을 의미합니다. 데이터베이스의 맥락에서 관계형을 정의하는 방식은 주로 데이터 자체에 적용됩니다. 관계형 데이터 세트에는 사전 정의된 관계가 있습니다. 예를 들어, 회사의 고객 정보가 포함된 데이터베이스에는 각 계정에 첨부된 개별 거래 데이터도 포함될 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 저장된 데이터 요소 간의 관계에 집중합니다.

관계형 데이터베이스의 특징:

  • 데이터베이스는 여러 엔터티로 구성됩니다.
  • 표준 쿼리 언어(SQL)는 표준 인터페이스입니다.
  • 스키마를 사용하여 고도로 구조화되고 표현됨(논리적 및 물리적)
  • 데이터 중복 감소

관계형 데이터베이스의 작동 방식

관계형 데이터베이스는 일반적으로 행(엔터티 포함)과 열(엔터티 속성 포함)으로 구성된 데이터가 있는 테이블을 사용합니다. 이 프로세스를 정규화라고 합니다. 각 행에는 관계를 설정하기 위해 테이블을 함께 묶는 고유 식별자 또는 키가 있습니다. 관계형 데이터베이스를 쿼리할 때 키를 사용하여 데이터 집합에서 관련 데이터를 찾습니다. 예를 들어, 기술 지원 데스크는 문제 유형, 문제 해결 시간 및 고객 만족도별로 고객 상호 작용을 추적하려고 할 수 있습니다. 이 데이터베이스 내에서 관계를 생성하고 테이블 구조가 잘 작동하도록 만드는 것은 통합 고객 ID입니다.

관계형 데이터베이스의 예

관계형 데이터베이스는 데이터 포인트가 서로 관련되어 있고 일관되고 안전한 규칙 기반 방식으로 관리되어야 하는 모든 정보 요구 사항에 유용합니다. 이것이 기업과 기업에서 가장 인기 있는 이유입니다. 기업이 자체 데이터에서 인사이트를 얻으려고 할 때 유용한 분석을 생성하기 위해 관계형 데이터베이스를 사용합니다. 기업이 재고, 재무, 판매를 추적하거나 향후 예측을 위해 생성하는 많은 보고서는 관계형 데이터베이스를 사용하여 생성됩니다.

관계형 데이터베이스의 데이터는 어떻게 구성되어 있습니까? 관계형 데이터베이스의 데이터는 관계가 있는 테이블에서 저장, 검색 및 검색됩니다. 관계형 데이터베이스 내에서 데이터베이스 스키마는 데이터가 논리적으로나 물리적으로 구성되는 방식을 정의합니다.

관계형 데이터베이스에는 ACID(원자성, 일관성, 격리 및 내구성)의 네 가지 기준을 기반으로 하는 일관성 모드 또는 무결성이 있습니다. 각 ACID 데이터베이스 속성의 값은 다음과 같습니다.

  • 원자성은 완전한 트랜잭션을 구성하는 요소를 정의합니다.
  • 일관성은 트랜잭션 후 데이터 무결성을 유지하기 위한 규칙을 정의합니다.
  • 격리를 사용하면 트랜잭션의 효과가 다른 사람이 볼 수 없도록 되므로 서로 경합하지 않습니다.
  • 내구성은 커밋된 각 트랜잭션 후에 데이터 변경 내용이 영구적으로 유지되도록 합니다.

이러한 조건은 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)라고도 하는 금융 및 소매 트랜잭션과 같이 높은 정확도가 필요한 응용 프로그램에서 관계형 데이터베이스를 유용하게 만듭니다. 금융 기관은 잔액 조회에서 계좌 간 이체에 이르기까지 방대한 양의 고객 거래를 추적하기 위해 데이터베이스에 의존합니다. 관계형 데이터베이스는 많은 수의 고객, 트랜잭션의 빈번한 데이터 변경 및 빠른 응답 시간을 처리하도록 구축되었기 때문에 은행 업무에 이상적입니다.

관계형 데이터베이스의 예로는 SQL Server, Azure SQL Managed Instance, Azure SQL 데이터베이스, MySQL, PostgreSQLMariaDB가 있습니다.

MySQL 관계형 데이터베이스란?

MySQL(내 구조적 쿼리 언어)은 데이터 쓰기 및 쿼리와 같은 모든 기본 SQL 명령을 수행하는 일반적인 오픈 소스 SQL 관계형 데이터베이스입니다. 신뢰할 수 있고 안정적이며 안전한 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)인 MySQL은 대부분의 주요 프로그래밍 언어 및 프로토콜을 지원하기 때문에 널리 채택되고 있습니다. 실제로 MySQL은 많은 대규모 조직의 기본 데이터 저장소 역할을 할 만큼 충분히 강력합니다. MySQL은 소프트웨어, 하드웨어 및 어플라이언스용 기본 제공 데이터베이스로도 적합합니다.

일반적으로 MySQL에는 호스트 기반 확인 및 암호로 암호화된 트래픽과 같은 강화되고 유연한 보안 기능이 포함되어 있습니다. 웹 개발자는 사용하기 쉽고 업데이트 가능한 보기, 저장 프로시저 및 트리거(데이터베이스 서버에서 특정 작업이 발생할 때 실행되는 특수 프로시저)와 같은 생산성 기능이 포함되어 있기 때문에 MySQL을 선호하는 경우가 많습니다. MySQL은 트랜잭션, 고객 프로필 및 제품 인벤토리 정보와 같은 항목을 관리하는 데 능숙하기 때문에 전자 상거래 플랫폼에서 널리 사용되는 트랜잭션 엔진입니다. 다른 시스템과의 호환성이 높도록 설계된 MySQL은 클라우드 플랫폼과 같은 가상화된 환경에서의 배포도 지원합니다.

관계형 데이터베이스 관리 시스템이란?

관계형 데이터베이스는 대량의 중요 비즈니스용 고객 정보를 관리하기 위해 설계되었습니다. 그러나 데이터베이스의 데이터가 증가하고 더 복잡해짐에 따라 모든 데이터를 체계적이고 액세스 가능하며 안전하게 유지하는 것이 점점 더 어려워집니다. 이러한 경우 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 관계형 테이블에 대한 관리 도구 계층을 추가하여 도움을 제공합니다. 다양한 데이터베이스 구조와 마찬가지로 다양한 관리 시스템은 다양한 수준의 조직, 확장성 및 애플리케이션을 제공합니다. 관리자가 실시간으로 수신한 대량의 정형 및 비정형 데이터(빅 데이터)로 작업할 때 관계형 데이터베이스 관리 시스템(dbase)은 데이터를 분석하고 집계하여 미리 정의된 관계를 찾도록 도와줍니다. RDBMS로 데이터를 제어하면 여러 애플리케이션에서 사용되거나 여러 위치에 있는 데이터를 보다 쉽게 ​​관리할 수 있으므로 비즈니스에 최고의 가치를 제공합니다.

RDBMS는 사용자와 응용 프로그램 및 데이터베이스 사이에 일관된 인터페이스를 제공하는 소프트웨어를 사용하므로 데이터 사용자가 탐색을 훨씬 더 간단하게 할 수 있습니다. 데이터 볼륨이 쿼리에 참여하는 사용자의 일관성을 좌우하기 때문에 빅 데이터로 작업할 때 특히 효과적입니다. DBMS 선택은 데이터가 있는 위치, 사용되는 아키텍처 유형 및 확장 계획에 따라 다릅니다.

관계형 데이터베이스 모델이란?

관계형 데이터베이스 모델은 일반적으로 고도로 구조화되어 있으며 SQL 프로그래밍 언어를 이해합니다. 많은 데이터베이스는 데이터를 구성하고 주요 데이터 포인트 간의 관계를 식별하여 정보를 쉽게 정렬하고 찾을 수 있도록 설계되었기 때문에 관계형 모델을 사용합니다. 대부분의 관계형 모델은 기존의 열 및 행 기반 테이블 구조를 따르므로 구조화된 데이터를 저장하는 효율적이고 직관적이며 유연한 방법을 제공합니다. 관계형 모델은 또한 데이터베이스의 여러 임의 데이터 구조 문제를 해결합니다.

관계형 데이터베이스 모델은 소규모 데스크톱 시스템에서 대규모 클라우드 기반 시스템에 이르기까지 다양합니다. 이 모델들은 SQL 데이터베이스를 사용하거나 요청 및 업데이트에 대한 SQL 문을 처리할 수 있습니다. 관계형 모델은 논리적 데이터 구조(테이블, 인덱스 및 뷰)로 정의되며 물리적 스토리지 구조(물리적 파일)와 별도로 유지됩니다. 데이터 일관성은 관계형 데이터베이스 모델의 특징입니다. 관계형 데이터베이스 모델은 애플리케이션과 인스턴스라고도 하는 데이터베이스 복사본에서 데이터 무결성을 유지하기 때문입니다. 관계형 모델 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스의 여러 인스턴스가 항상 동일한 데이터를 갖습니다.

클라우드에서 설계된 관계형 데이터베이스는 고가용성을 위해 자동으로 구성됩니다. 즉, 각 구성원이 별도의 가용성 영역에 있는 여러 구성원에게 데이터가 복제되거나 복사됩니다. 이렇게 하면 개별 데이터 센터가 다운되더라도 데이터에 계속 액세스할 수 있습니다.

빅 데이터 및 관계형 데이터베이스

기존의 관계형 데이터베이스는 대량의 구조화된 데이터를 처리하도록 구축되었습니다. 따라서 관계형 데이터베이스는 SQL에 의존하고 데이터를 제어하기 위해 데이터베이스 관리 시스템을 사용할 수 있기 때문에 구조화된 빅 데이터에 특히 적합합니다. 그러나 빅 데이터의 더 크고 복잡한 데이터 세트는 점점 더 다양해지고 있습니다. 이는 데이터가 점점 덜 구조화되고 새로운 소스에서 가져온다는 것을 의미합니다. 이것은 종종 비정형 또는 반정형 데이터의 사용을 지원하는 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 사용을 요구합니다.

자주 묻는 질문

  • 관계형 데이터베이스는 SQL(구조적 쿼리 언어)을 사용하여 관련 정보로 연결된 테이블 구조에서 데이터를 구성하고 검색할 수 있도록 합니다.

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  • RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)는 소프트웨어를 사용하여 데이터베이스 내의 데이터를 관리하고 제어합니다.

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