관계형 데이터베이스란?
관계형 데이터베이스의 작동 방식과 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 사용하여 제어되고 관리되는 방법.
관계형 데이터베이스란?
관계형 데이터베이스는 빠르게 액세스할 수 있도록 정의된 관계를 사용하여 데이터 요소를 저장하고 구성하는 데이터베이스의 한 유형입니다. 관계형 데이터베이스를 사용하면 데이터는 각 엔터티에 대한 정보를 저장하고 행과 열을 통해 미리 정의된 범주를 나타내는 테이블로 구성됩니다. 이러한 방식으로 데이터를 구조화하면 효율적이고 유연하게 액세스할 수 있으므로 관계형 데이터베이스는 가장 일반적입니다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 저장하고, 조작하고, 검색하는 데 사용되는 표준화된 프로그래밍 언어인 SQL(구조적 쿼리 언어)을 이해하도록 빌드됩니다. SQL 내에는 DDL(데이터 정의 언어)이라는 테이블을 만들기 위한 기본 제공 언어와 DML(데이터 조작 언어)이라는 데이터를 조작하는 언어가 있습니다.
관계형은 무엇을 의미하나요? 관계형은 관계를 나타내거나 구성하는 것을 의미합니다. 데이터베이스의 컨텍스트에서 관계형을 정의하는 방식은 주로 데이터 자체에 적용됩니다. 관계형 데이터 세트에는 미리 정의된 관계가 있습니다. 예를 들어 회사의 고객 정보를 포함하는 데이터베이스에는 각 계정에 연결된 개별 트랜잭션 데이터도 포함될 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 저장된 데이터 요소 간의 관계에 초점을 맞춥니다.
관계형 데이터베이스의 특징:
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관계형 데이터베이스는 여러 엔터티로 구성됩니다.
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SQL(표준 쿼리 언어)은 관계형 데이터베이스의 표준 인터페이스입니다.
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관계형 데이터베이스는 고도로 구조화되고 스키마(논리 및 물리적)를 사용하여 표현됩니다.
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관계형 데이터베이스는 데이터 중복성을 줄입니다.
관계형 데이터베이스의 작동 방식
관계형 데이터베이스는 일반적으로 행(엔터티 포함) 및 열(엔터티 특성 포함)로 구성된 데이터가 있는 테이블을 사용합니다. 이 프로세스를 정규화라고 합니다. 각 행에는 테이블을 함께 연결하여 관계를 설정하는 고유 식별자 또는 키가 있습니다. 관계형 데이터베이스를 쿼리할 때 키는 데이터 세트에서 관련 데이터를 찾는 데 사용됩니다. 예를 들어 기술 지원 센터는 문제 유형, 문제 해결 시간 및 고객 만족도를 기준으로 고객 상호 작용을 추적하려고 할 수 있습니다. 이 데이터베이스 내에서 관계를 만들고 테이블 구조가 잘 작동하게 만드는 것은 통합 고객 ID입니다.
관계형 데이터베이스의 예
관계형 데이터베이스는 데이터 요소가 서로 관련되어 있고 일관되고 안전한 규칙 기반 방식으로 관리되어야 하는 모든 정보에 유용합니다. 이는 관계형 데이터베이스가 기업에서 가장 인기 있는 이유입니다. 기업에서 자체 데이터에서 인사이트를 가져오려는 경우 관계형 데이터베이스를 사용하여 유용한 분석을 생성합니다. 기업에서 인벤토리, 재무, 판매 또는 향후 예측을 추적하기 위해 생성하는 많은 보고서는 관계형 데이터베이스를 사용하여 만들어집니다.
관계형 데이터베이스의 데이터는 어떻게 구성되나요? 관계형 데이터베이스의 데이터는 관계가 있는 테이블에서 저장되고, 찾아지고, 검색됩니다. 관계형 데이터베이스 내에서 데이터베이스 스키마는 데이터를 논리적 및 물리적으로 구성하는 방법을 정의합니다.
관계형 데이터베이스에는 ACID(원자성, 일관성, 격리 및 지속성)의 네 가지 조건을 기반으로 하는 일관성 모드 또는 무결성이 있습니다. 각 ACID 데이터베이스 속성의 값은 다음과 같습니다.
- 원자성은 전체 트랜잭션을 구성하는 요소를 정의합니다.
- 일관성은 트랜잭션 다음에 데이터 무결성을 유지하기 위한 규칙을 정의합니다.
- 격리는 트랜잭션의 효과를 다른 사람에게 보이지 않게 유지하므로 서로 경합하지 않습니다.
- 내구성은 커밋된 각 트랜잭션 후에 데이터 변경 내용이 영구적으로 유지되도록 합니다.
이러한 기준은 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)라고도 하는 금융 및 소매 거래와 같이 높은 정확도가 필요한 애플리케이션에서 관계형 데이터베이스를 유용하게 만듭니다. 금융 기관에서는 데이터베이스를 사용하여 잔액 조회에서 계좌 간 이체까지 엄청난 양의 고객 트랜잭션을 추적합니다. 관계형 데이터베이스는 많은 수의 고객, 트랜잭션의 빈번한 데이터 변경 및 빠른 응답 시간을 처리하도록 빌드되었으므로 뱅킹에 적합합니다.
관계형 데이터베이스 예제에는 SQL Server, Azure SQL Managed Instance, Azure SQL Database, MySQL, PostgreSQL 및 MariaDB 등이 있습니다.
Microsoft Learn의 이 자습서에서 기본적인 관계형 데이터 개념을 살펴봅니다 .
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 지원하므로 널리 채택되었습니다. 실제로 MySQL은 많은 대규모 조직의 기본 데이터 저장소 역할을 할 만큼 강력합니다. MySQL은 소프트웨어, 하드웨어 및 어플라이언스에 대한 포함된 데이터베이스로도 적합합니다.
일반적으로 MySQL 관계형 데이터베이스에는 호스트 기반 확인 및 암호 암호화 트래픽과 같은 강화되고 유연한 보안 기능이 포함됩니다. 웹 개발자는 사용하기 쉽고 업데이트 가능한 보기, 저장 프로시저 및 트리거(데이터베이스 서버에서 특정 작업이 발생할 때 실행되는 특수 프로시저)와 같은 생산성 기능을 포함하므로 MySQL을 선호하는 경우가 많습니다. MySQL은 트랜잭션, 고객 프로필 및 제품 인벤토리 정보와 같은 항목을 관리하는 데 능숙하기 때문에 전자 상거래 플랫폼에 널리 사용되는 트랜잭션 엔진입니다. 다른 시스템과 호환성이 뛰어나도록 설계된 MySQL은 클라우드 플랫폼과 같은 가상화된 환경에서의 배포도 지원합니다.
관계형 데이터베이스 관리 시스템이란?
관계형 데이터베이스 관리 시스템은 확장 가능한 방식으로 데이터를 제어하는 데 도움이 됩니다. 관계형 데이터베이스는 많은 양의 비즈니스에 중요한 고객 정보를 관리하도록 설계되었습니다. 그러나 데이터베이스의 데이터가 점점 더 복잡해짐에 따라 데이터를 모두 구성하고 액세스 가능하고 안전하게 유지하는 것이 점점 더 어려워집니다. 이것이 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)가 관계형 테이블에 대한 관리 도구 계층을 추가하여 도움을 주는 경우입니다. 다양한 데이터베이스 구조와 마찬가지로 다양한 관리 시스템은 다양한 수준의 조직, 확장성 및 애플리케이션을 제공합니다. 관리자가 실시간으로 수신되는 많은 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터로 작업하는 경우 관계형 데이터베이스 관리 시스템은 데이터를 분석하고 집계하여 미리 정의된 관계를 찾는 데 도움을 줍니다. RDBMS를 사용하여 데이터를 제어하면 여러 애플리케이션에서 사용되거나 여러 위치에 있는 데이터를 보다 쉽게 관리할 수 있으므로 비즈니스에 가장 높은 가치를 창출합니다.
RDBMS는 사용자와 애플리케이션과 데이터베이스 간에 일관된 인터페이스를 제공하는 소프트웨어를 사용하므로 데이터 사용자의 탐색이 훨씬 간단해집니다. 이는 데이터 볼륨이 쿼리를 조인하는 사용자에 대해 이러한 일관성을 결정하기 때문에 빅 데이터로 작업할 때 특히 효과적입니다. DBMS를 선택하는 방법은 데이터가 있는 위치, 사용되는 아키텍처’유형 및 스케일링하려는 방법에 따라 달라집니다.
관계형 데이터베이스 모델이란?
관계형 데이터베이스 모델은 일반적으로 고도로 구조화되며 SQL 프로그래밍 언어를 이해합니다. 많은 데이터베이스는 데이터를 구성하고 주요 데이터 요소 간의 관계를 식별하도록 설계되었으므로 관계형 모델을 사용하여 정보를 쉽게 정렬하고 찾을 수 있습니다. 대부분의 관계형 모델은 기존의 열 및 행 기반 테이블 구조를 따르며, 구조화된 데이터를 저장하는 효율적이고 직관적이며 유연한 방법을 제공합니다. 또한 관계형 모델은 데이터베이스에서 여러 임의 데이터 구조의 문제를 해결합니다.
관계형 데이터베이스 모델은 소규모 데스크톱 시스템에서 대규모 클라우드 기반 시스템에 이르기까지 다양할 수 있습니다. SQL 데이터베이스를 사용하거나 요청 및 업데이트에 대한 SQL 문을 처리할 수 있습니다. 관계형 모델은 논리적 데이터 구조(테이블, 인덱스 및 보기)에 의해 정의되며 물리적 스토리지 구조(물리적 파일)와 별도로 유지됩니다. 데이터 일관성은 인스턴스라고도 하는 애플리케이션 및 데이터베이스 복사본 간에 데이터 무결성을 유지하므로 관계형 데이터베이스 모델의 특징입니다. 관계형 모델 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스의 여러 인스턴스에 항상 동일한 데이터가 있습니다.
클라우드에서 설계된 관계형 데이터베이스는 고가용성을 위해 자동으로 구성됩니다. 즉, 각 멤버가 별도의 가용성 영역에 있는 여러 구성원에 데이터가 복제되거나 복사됩니다. 이렇게 하면 개별 데이터 센터가 다운된 경우에도 데이터에 계속 액세스할 수 있습니다.
빅 데이터 및 관계형 데이터베이스
기존의 관계형 데이터베이스는 대량의 구조화된 데이터를 처리하도록 빌드됩니다. 따라서 관계형 데이터베이스는 SQL을 사용하므로 구조화된 빅 데이터에 특히 적합하며 데이터베이스 관리 시스템을 사용하여 데이터를 제어할 수 있습니다. 그러나 빅 데이터의 더 크고 복잡한 데이터 집합은 점점 더 다양해지고 있습니다. 데이터가 점점 더 적게 구조화되고 데이터가 새 소스에서 온다는 의미입니다. 이는 종종 행과 테이블이 있는 관계형(SQL) 데이터베이스와는 다른 방식으로 빠르게 변경되고 구조화되지 않은 대량의 데이터를 처리할 수 있는 비관계형 데이터베이스(또는 종종 NoSQL 데이터베이스라고도 함)를 사용하도록 요구합니다.