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📊 데이터베이스의 기본 개념
🔍 데이터와 정보의 차이
데이터와 정보는 밀접한 관계가 있지만, 본질적으로 차이가 있습니다.
- 데이터(Data) : 현실 세계에서 측정하거나 수집한 값으로, 숫자, 문자, 이미지 등 다양한 형태로 존재합니다. 데이터는 그 자체로는 의미가 없으며, 분석과 가공 과정을 통해 가치 있는 정보로 변환됩니다.
- 정보(Information) : 데이터가 가공되고 구조화되어 의미가 부여된 형태로, 의사 결정을 지원하고 사용자에게 가치 있는 의사 결정을 제공합니다.
📌 데이터 → 가공 → 정보
🎯 데이터는 그 자체로는 의미가 제한적이지만, 정보는 분석을 통해 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 합니다.
⏳ 데이터 관리의 역사
데이터를 체계적으로 관리하는 방법은 컴퓨터 기술의 발전과 함께 발전해 왔습니다.
1940년대 ~ 1950년대: 데이터 저장의 시작
- 1946년 : 세계 최초의 컴퓨터 ENIAC 개발
- 1956년 : IBM, 최초의 하드디스크(HDD) 저장 장치 개발
1960년대: 파일 처리 시스템 등장
파일 처리 시스템은 데이터를 개별 파일로 저장하고, 업무별 애플리케이션이 사용하는 데이터를 개별 파일에 저장 및 관리하는 시스템이었습니다. 그러나 다음과 같은 문제점들이 존재했습니다.
- 데이터 중복 : 동일한 데이터가 여러 파일에 중복 저장되어 저장 공간을 낭비하고, 데이터 불일치 문제 발생
- 데이터 종속성 : 데이터 구조가 특정 프로그램에 종속되어 변경이 어려워 새로운 시스템 도임이 힘듦
- 데이터 무결성 부족 : 여러 사용자가 동시에 데이터를 수정하면 데이터 일관성이 깨질 위험이 높음
- 동시 접근 문제 : 여러 사용자가 동시에 같은 데이터에 접근하면서 충돌이 발생하고, 데이터 일관성이 보장되지 않음
이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 등장했습니다.
1970년대: 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 SQL의 탄생
- 1970년 : IBM의 에드거 F. 코드(Edgar F. Codd) 박사가 관계형 데이터 모델 개념 발표
- 1974년 : IBM에서 데이터베이스 질의 언어인 SQL(Structured Query Language) 개발
관계형 데이터베이스는 테이블(릴레이션) 형태로 데이터를 구성하여 효율적이고 구조적으로 관리할 수 있게 되었습니다.
1980년대: 데이터 웨어하우스 개념 도입
- 기업들이 대량의 데이터를 축적하여 데이터 분석할 수 있는 데이터 웨어하우스 등장
- 관계형 데이터베이스가 본격적으로 기업 환경에서 도입됨
1990년대: 웹과 인터넷 시대의 데이터 관리
- 인터넷과 웹의 등장으로 데이터의 폭발적 증가
- 대규모 데이터를 저장하고 관리하는 기술 필요성 증가
2000년대: 클라우드와 빅데이터 시대
- 2000년대 중반 : 클라우드 컴퓨팅 등장 → 데이터 저장 방식이 로컬에서 클라우드로 이동
- 2000년대 후반 : 빅데이터 분석 기술 발전 (Hadoop, NoSQL 등 등장)
2015년 이후: IoT(사물인터넷)와 AI의 등장
- IoT 기기의 확산으로 대량의 실시간 데이터 생성
- AI(인공지능) 기술과 결합하여 데이터 활용 방식이 더욱 고도화됨
🖥️ 정보 시스템과 데이터베이스의 역할
정보 시스템은 데이터를 저장하고 가공하여 조직의 운영과 의사 결정을 지원하는 시스템입니다. 데이터베이스는 이 정보 시스템의 핵심 요소로, 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하여 의사 결정을 지원하는 중요한 역할을 합니다.
- 🔧 정보 시스템의 주요 역할
- 효율적 데이터 저장 및 관리 : 데이터를 체계적으로 저장하고, 빠르게 검색할 수 있도록 지원합니다.
- 정보 생성 및 관리 : 데이터를 가공하여 필요한 정보를 제공하고, 다양한 용도로 활용할 수 있도록 합니다.
- 의사 결정 지원 : 사용자에게 유용한 정보를 제공하여 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
💾 데이터베이스의 정의와 특징
데이터베이스(Database)는 여러 사용자가 데이터를 효율적으로 공유하고 관리할 수 있도록 설계된 시스템입니다. 데이터를 중앙에서 관리하고, 중복을 최소화하며, 데이터를 일관성 있게 유지하기 위해 고안되었습니다. 데이터베이스는 사용자가 데이터를 삽입, 수정, 삭제, 조회할 수 있도록 지원하며, 여러 사용자 간의 동시 접근을 안전하게 처리합니다.
🏛️ 데이터베이스의 개념
- 공유 데이터 : 데이터베이스는 여러 사용자가 동시에 데이터베이스를 접근하고 활용할 수 있는 환경을 제공합니다. 여러 사용자가 동시에 데이터를 삽입, 수정, 삭제할 수 있으며, DBMS는 이를 일관성 있게 처리하여 데이터 충돌을 방지합니다.
- 통합 데이터 : 데이터베이스는 데이터를 중복 없이 효율적으로 저장하고 관리합니다. 데이터를 하나의 통합된 시스템에서 관리하여 중복을 방지하고, 데이터 일관성을 유지합니다.
- 저장 데이터 : 데이터를 물리적으로 저장 매체에 안전하게 저장합니다. 데이터베이스는 데이터를 영속적으로 저장할 수 있는 저장소를 제공하며, 데이터 손실이나 훼손을 방지하기 위한 다양한 보호 메커니즘을 갖추고 있습니다.
- 운영 데이터 : 데이터베이스는 실시간으로 데이터를 삽입, 수정, 삭제하며, 이를 통해 운영에 필요한 데이터를 유지합니다. 실시간 데이터 처리 기능을 통해 데이터를 항상 최신 상태로 유지하고, 비즈니스 및 운영 환경에 맞는 데이터를 제공합니다.
📈 데이터베이스의 특징
- 실시간 접근 가능
- 데이터베이스에 저장된 데이터를 실시간으로 조회하고 검색할 수 있습니다. 사용자는 언제든지 최신 데이터를 빠르게 검색하고, 필요한 정보를 즉시 얻을 수 있습니다.
- 예시 : 온라인 쇼핑몰에서 상품 가격을 실시간으로 조회하거나, 은행에서 거래 내역을 실시간으로 확인하는 경우
- 동시 공유 가능
- 여러 사용자가 동시에 데이터에 접근하고 데이터를 공유할 수 있습니다. DBMS는 동시 사용자의 작업을 처리하고, 데이터 충돌 없이 안정적으로 데이터를 관리합니다.
- 예시 : 다수의 사용자가 동시에 상품을 장바구니에 추가하거나, 동일한 재고를 조회하는 쇼핑몰의 경우
- 계속해서 변화
- 데이터베이스는 실시간으로 데이터 삽입, 수정, 삭제가 이루어지며, 데이터의 최신 상태를 유지합니다. 데이터는 계속해서 변화하며, DBMS는 그 변화를 반영하여 항상 일관성 있는 데이터를 제공합니다.
- 예시 : 온라인 게임에서 플레이어의 점수와 상태가 실시간으로 업데이트되는 경우
- 내용 참조 가능
- 데이터베이스는 물리적 위치가 아니라 데이터의 내용(값)을 기반으로 데이터를 참조합니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 논리적으로 다룰 수 있으며, 물리적 저장 방식에 구애받지 않습니다.
- 예시 : 학생 ID 대신 학생 이름으로 데이터를 조회할 수 있으며, 물리적 저장 위치와 관계없이 값만으로 데이터를 찾을 수 있습니다.
- 데이터베이스 시스템의 자기 기술성
- 데이터베이스 시스템은 데이터와 구조에 대한 메타데이터(metadata)를 저장합니다. 이를 통해 데이터베이스 시스템은 자신이 저장하는 데이터의 구조와 특성을 기술하고 관리할 수 있습니다.
- 예시 : 데이터베이스의 테이블, 인덱스, 제약조건 등의 정보를 메타데이터로 저장하고, 이 정보를 바탕으로 데이터의 일관성과 무결성을 유지합니다.
- 값과 메타데이터의 결합
- 값과 메타데이터는 데이터베이스에서 각각 중요한 역할을 수행합니다. 값을 실제로 저장된 데이터를 의미하고, 메타데이터는 그 데이터에 대한 정보를 제공합니다.
- 값(Value) : 데이터베이스에 저장된 실체 데이터 값은 사용자가 필요로 하는 정보입니다. 예를 들어, 학생 데이터베이스에서 학생의 이름, 나이, 학번 등의 정보가 값으로 저장됩니다. 이러한 값들은 실제로 데이터베이스가 관리하고자 하는 주된 정보들입니다.
- 메타데이터(Metadata) : 메타데이터는 데이터베이스 내의 데이터 구조 및 특성에 대한 설명입니다. 예를 들어, 테이블의 열 이름, 데이터 타입, 제약 조건, 관계 등을 데이터베이스의 구조적 속성에 대한 정보가 포함됩니다. 데이터베이스는 메타데이터를 통해 값의 의미와 구조를 파악할 수 있게 하며, 이를 바탕으로 데이터가 일관되게 관리됩니다.
- 값과 메타데이터가 함께 관리되어야 데이터베이스의 기능이 제대로 수행될 수 있습니다. 메타데이터는 데이터를 효율적으로 검색, 변경, 보호하는 데 도움을 주며, 값을 실제로 사용자가 활용하는 정보입니다. 이 두 요소가 결합되어 데이터베이스는 데이터의 정확성과 일관성을 유지하며, 효율적인 관리와 접근을 지원합니다.
- 예시
- 학생 테이블의 값은 "홍길동", "20", "2023001"과 같은 데이터가 될 수 있습니다.
- 메타데이터는 "이 테이블의 첫 번째 열은 학생 이름, 두 번째 열은 나이, 세 번째 열은 학번"과 같은 설명 정보를 포함합니다.
- 예시
- 값과 메타데이터는 데이터베이스에서 각각 중요한 역할을 수행합니다. 값을 실제로 저장된 데이터를 의미하고, 메타데이터는 그 데이터에 대한 정보를 제공합니다.
- 프로그램과 데이터의 격리 및 추상화
- 데이터베이스 시스템은 데이터와 프로그램을 분리하여 관리합니다. 데이터베이스 구조의 변화가 프로그램에 영향을 미치지 않도록 데이터 추상화가 이루어집니다.
- 예시 : 데이터베이스 구조가 변경되더라도 이를 사용하는 프로그램 코드는 수정할 필요가 없으므로, 이는 데이터의 독립성을 보장합니다.
- 다중 뷰 제공
- DBMS는 사용자가 응용 프로그램의 요구에 맞춰 다양한 뷰(View)를 제공할 수 있습니다. 사용자마다 필요한 데이터만 선택적으로 볼 수 있어, 데이터베이스의 복잡성을 줄이고, 특정 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다.
- 예시 : 관리자에게는 모든 데이터를 보여주고, 일반 사용자에게는 필요한 정보를 제공하는 방식
- 다수 사용자 트랜잭션 처리
- DBMS는 여러 사용자가 동시에 데이터를 공유하고, 이를 안전하게 처리할 수 있는 트랜잭션 처리 기능을 제공합니다. 트랜잭션은 ACID(원자성, 일관성, 독립성, 지속성) 속성을 보장하여 다수 사용자의 작업이 일관성 있게 처리되도록 합니다. 여러 사용자가 동시에 은행 계좌에서 돈을 이체할 때, DBMS는 트랜잭션을 관리하여 잔고 불일치 문제가 발생하지 않도록 합니다.
📈 데이터 크기 단위
데이터는 컴퓨터에서 처리되는 기본적인 단위로, 크기에 따라 다양한 단위로 구분됩니다.
| 단위 | 크기 | 설명 |
| bit(비트) | 0 또는 1 | 데이터의 최소 단위 |
| byte(바이트) | 8 bit | 문자 하나를 표현하는 기본 단위 |
| KB(킬로바이트) | 1,024 byte | 작은 텍스트 파일 크기 |
| MB(메가바이트) | 1,024 KB | 사진, 음악 파일 크기 |
| GB(기가바이트) | 1,024 MB | 동영상, 게임 파일 크기 |
| TB(테라바이트) | 1,024 GB | 대용량 데이터 저장소 크기 |
| PB(페타바이트) | 1,024 TB | 빅데이터 수준의 데이터 크기 |
| EB(엑사바이트) | 1,024 PB | AI 및 클라우드 서버 저장소 수준 |
📌 컴퓨터는 데이터를 0과 1(bit)로 저장하며, 여러 개의 bit가 모여 byte를 형성하고, 더 큰 단위로 확장됩니다.
📜 데이터의 종류 - 형태에 따른 데이터 분류
데이터는 저장 방식과 구조에 따라 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
- 정형 데이터 : 미리 정해진 구조(테이블, 스키마)에 따라 저장된 데이터입니다. 예시 : 엑셀, 관계형 데이터베이스(RDBMS) 등
- 반정형 데이터 : 일정한 구조를 가지고 있지만, 유연한 형식을 허용하는 데이터입니다. 예시 : JSON, XML, HTML 등
- 비정형 데이터 : 특정한 구조 없이 저장된 데이터입니다. 예시 : 이미지, 동영상, SNS 데이터, 로그 파일
📜 데이터의 종류 - 특성에 따른 데이터 분류
- 정적 데이터 : 시간이 지나도 변화하지 않는 데이터입니다. 예시 : 태어난 날짜, 출생지 등
- 동적 데이터 : 시간이 지남에 따라 변화하는 데이터입니다. 예시 : 웹사이트 방문자 수, 상품 재고, 날씨 데이터 등
📚 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)
데이터베이스 관리 시스템(DBMS, Database Management System)은 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하며, 여러 사용자가 동시에 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 소프트웨어입니다. DBMS는 데이터를 중복 없이 관리하고, 일관성을 유지하며, 데이터를 저장 및 검색을 효과적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다.
🏗️ DBMS의 등장 배경
기존의 파일 처리 시스템은 데이터를 관리하는 데 여러 가지 한계점을 가졌습니다. 특히 데이터 중복, 데이터 무결성 부족, 데이터 종속성 문제 등으로 인해 데이터의 관리의 효율성이 떨어졌습니다. 이 문제를 해결하기 위해 DBMS가 등장했습니다.
기존 파일 시스템의 단점
- 데이터 중복성 : 동일한 데이터가 여러 파일에 중복 저장되어 저장 공간 낭비 및 데이터 불일치 문제 발생
- 데이터 종속적 : 데이터 구조가 프로그램에 종속되어, 데이터 구조를 변경하면 관련 프로그램을 수정해야 함
- 데이터 무결성 부족 : 여러 사용자가 동시에 데이터를 수정할 때 일관성 유지를 어렵게 만듦
- 보안 문제 : 파일 처리 시스템에서는 데이터 보안을 체계적으로 관리하기 어려움
✅ DBMS의 장점과 단점
DBMS의 장점
- 데이터 중복 통제: DBMS는 데이터를 통합적으로 관리하여 중복을 최소화하고, 저장 공간을 절약합니다.
- 데이터 독립성: 데이터베이스 구조가 변경되더라도 응용 프로그램에는 영향을 미치지 않아 시스템의 유연성이 높습니다.
- 데이터 동시 공유 가능: 여러 사용자가 동시에 데이터를 접근하고 작업할 수 있어 협업 환경을 지원합니다.
- 데이터 보안 강화: DBMS는 데이터의 접근 권한 및 보안을 철저히 관리하여 데이터의 안전성을 높입니다.
- 데이터 무결성 유지: DBMS는 데이터를 통합적으로 관리하며, 무결성을 보장하여 일관성 있는 데이터를 제공합니다.
- 장애 발생 시 복구 가능: DBMS는 장애가 발생 시 이전 상태로 데이터를 복구할 수 있는 기능을 제공합니다.
DBMS의 단점
- 비용 문제: DBMS는 설치와 유지보수에 비용이 발생하며, 사용자 수가 많을수록 비용이 증가할 수 있습니다.
- 구조의 복잡성: DBMS는 대규모 데이터를 처리하기 때문에 구조가 복잡하고, 복구 절차가 까다로울 수 있습니다.
- 중앙 집중 관리 위험성: DBMS는 중앙에서 모든 데이터를 관리하기 때문에 장애가 발생하면 전체 시스템이 중단될 위험이 존재합니다.
📅 DBMS의 발전 과정
데이터베이스는 시간이 지남에 따라 점차 발전하여 여러 가지 DBMS 모델들이 등장했습니다. 각 모델은 다양한 요구사항을 해결하고 효율적인 데이터 관리를 가능하게 했습니다.
- 1세대 파일 처리 시스템
- 초기에는 데이터를 파일 처리 시스템으로 관리했으며, 파일 단위로 데이터를 생성, 수정, 삭제하는 기능을 제공합니다.
- 그러나 데이터 중복성, 무결성 부족 등의 문제로 효율적이지 않았습니다.
- 2세대 네트워크·계층 DBMS
- 네트워크 DBMS : 데이터를 노드와 간선의 그래프 형태로 관리하며 복잡한 관계를 표현했지만, 구조 변경이 어려워 확장성이 제약이 있었습니다.
- 계층 DBMS : 트리 구조를 사용하여 부모-자식 관계를 표현했지만, 현실 세계의 복잡한 관계를 처리하기 어려웠습니다.
- 3세대 관계형 DBMS(RDBMS)
- 관계형 DBMS : 데이터를 테이블 형태로 관리하여, 데이터 간 관계를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이 모델은 단순하고 직관적인 구조로 데이터 관리가 용이하며, 데이터의 일관성과 무결성을 보장할 수 있습니다.
- 대표적인 예시 : Oracle, MSSQL, MySQL, PostgreSQL, MariaDB
- 4세대 객체지향·객체관계 DBMS
- 객체지향 DBMS : 객체라는 개념을 도입해 복잡한 응용 분야의 데이터를 관리하고자 했습니다. 객체지향 프로그래밍(OOP)과 잘 결합되어, 특히 복잡한 데이터 구조를 처리하는 데 유리합니다.
- 객체관계 DBMS : 객체지향 DBMS와 관계형 DBMS의 장점을 모두 결합하여, 객체지향 개념을 관계형 데이터 모델에 통합한 형태입니다.
- 대표적인 예시 : Oracle, DB40, ObjectDB
- 4세대 이후 DMBS : NoSQL·NewSQL DBMS
- NoSQL DBMS
- 비정형 데이터를 저장하고 처리하는 데 최적화된 시스템으로, 대규모 분산 저장 및 처리가 효율적입니다. 특히 빅데이터 환경에서 많이 사용됩니다.
- 대표적인 예시 : MongoDB, Cassandra, Redis
- NewSQL DBMS
- 관계형 DBMS의 장점과 NoSQL의 확장성 및 유연성을 결합한 시스템으로, 대규모 데이터 처리와 높은 성능을 제공합니다.
- 대표적인 예시 : Google Spanner, CockroachDB
- NoSQL DBMS
📂 파일 처리 시스템과 DBMS의 차이
| 구분 | 파일 처리 시스템 | DBMS |
| 관리 방식 | 데이터를 파일 단위로 관리 | 데이터를 통합적으로 관리 |
| 데이터 중복 | 중복이 발생함 | 중복을 최소화함 |
| 데이터 무결성 | 무결성 부족 | 무결성 보장 |
| 다중 사용자 지원 | 관리가 어려움 | 여러 사용자 지원 |
| 보안 | 보안 관리 미흡 | 강력한 보안 관리 |
- 파일 시스템 : 데이터가 파일 단위로 관리되며, 데이터 중복, 무결성 문제 등 다양한 한계를 가지고 있습니다.
- DBMS : 데이터의 통합적 관리를 통해 중복을 줄이고, 데이터의 무결성을 보장하며 여러 사용자 간 효율적인 데이터 공유가 가능합니다.
🎈 데이터베이스 관련 용어
- 데이터 : 어떠한 사실에 대한 정량적, 정성적 특징을 나타낼 수 있는 값과 값에 대한 설명
- 데이터베이스 : 특정 기관의 애플리케이션 시스템에서 사용되는 데이터의 집합
- 데이터베이스 관리 시스템 : 데이터베이스에 저장된 데이터의 구성, 저장, 관리, 사용을 위한 소프트웨어 패키지
- 데이터베이스 시스템 : 정보를 데이터베이스에 저장, 관리하여 사용자에게 요구된 형태의 정보로 제공하는 컴퓨터 기반 시스템
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📊 데이터베이스의 기본 개념
🔍 데이터와 정보의 차이
데이터와 정보는 밀접한 관계가 있지만, 본질적으로 차이가 있습니다.
- 데이터(Data) : 현실 세계에서 측정하거나 수집한 값으로, 숫자, 문자, 이미지 등 다양한 형태로 존재합니다. 데이터는 그 자체로는 의미가 없으며, 분석과 가공 과정을 통해 가치 있는 정보로 변환됩니다.
- 정보(Information) : 데이터가 가공되고 구조화되어 의미가 부여된 형태로, 의사 결정을 지원하고 사용자에게 가치 있는 의사 결정을 제공합니다.
📌 데이터 → 가공 → 정보
🎯 데이터는 그 자체로는 의미가 제한적이지만, 정보는 분석을 통해 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 합니다.
⏳ 데이터 관리의 역사
데이터를 체계적으로 관리하는 방법은 컴퓨터 기술의 발전과 함께 발전해 왔습니다.
1940년대 ~ 1950년대: 데이터 저장의 시작
- 1946년 : 세계 최초의 컴퓨터 ENIAC 개발
- 1956년 : IBM, 최초의 하드디스크(HDD) 저장 장치 개발
1960년대: 파일 처리 시스템 등장
파일 처리 시스템은 데이터를 개별 파일로 저장하고, 업무별 애플리케이션이 사용하는 데이터를 개별 파일에 저장 및 관리하는 시스템이었습니다. 그러나 다음과 같은 문제점들이 존재했습니다.
- 데이터 중복 : 동일한 데이터가 여러 파일에 중복 저장되어 저장 공간을 낭비하고, 데이터 불일치 문제 발생
- 데이터 종속성 : 데이터 구조가 특정 프로그램에 종속되어 변경이 어려워 새로운 시스템 도임이 힘듦
- 데이터 무결성 부족 : 여러 사용자가 동시에 데이터를 수정하면 데이터 일관성이 깨질 위험이 높음
- 동시 접근 문제 : 여러 사용자가 동시에 같은 데이터에 접근하면서 충돌이 발생하고, 데이터 일관성이 보장되지 않음
이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 등장했습니다.
1970년대: 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 SQL의 탄생
- 1970년 : IBM의 에드거 F. 코드(Edgar F. Codd) 박사가 관계형 데이터 모델 개념 발표
- 1974년 : IBM에서 데이터베이스 질의 언어인 SQL(Structured Query Language) 개발
관계형 데이터베이스는 테이블(릴레이션) 형태로 데이터를 구성하여 효율적이고 구조적으로 관리할 수 있게 되었습니다.
1980년대: 데이터 웨어하우스 개념 도입
- 기업들이 대량의 데이터를 축적하여 데이터 분석할 수 있는 데이터 웨어하우스 등장
- 관계형 데이터베이스가 본격적으로 기업 환경에서 도입됨
1990년대: 웹과 인터넷 시대의 데이터 관리
- 인터넷과 웹의 등장으로 데이터의 폭발적 증가
- 대규모 데이터를 저장하고 관리하는 기술 필요성 증가
2000년대: 클라우드와 빅데이터 시대
- 2000년대 중반 : 클라우드 컴퓨팅 등장 → 데이터 저장 방식이 로컬에서 클라우드로 이동
- 2000년대 후반 : 빅데이터 분석 기술 발전 (Hadoop, NoSQL 등 등장)
2015년 이후: IoT(사물인터넷)와 AI의 등장
- IoT 기기의 확산으로 대량의 실시간 데이터 생성
- AI(인공지능) 기술과 결합하여 데이터 활용 방식이 더욱 고도화됨
🖥️ 정보 시스템과 데이터베이스의 역할
정보 시스템은 데이터를 저장하고 가공하여 조직의 운영과 의사 결정을 지원하는 시스템입니다. 데이터베이스는 이 정보 시스템의 핵심 요소로, 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하여 의사 결정을 지원하는 중요한 역할을 합니다.
- 🔧 정보 시스템의 주요 역할
- 효율적 데이터 저장 및 관리 : 데이터를 체계적으로 저장하고, 빠르게 검색할 수 있도록 지원합니다.
- 정보 생성 및 관리 : 데이터를 가공하여 필요한 정보를 제공하고, 다양한 용도로 활용할 수 있도록 합니다.
- 의사 결정 지원 : 사용자에게 유용한 정보를 제공하여 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
💾 데이터베이스의 정의와 특징
데이터베이스(Database)는 여러 사용자가 데이터를 효율적으로 공유하고 관리할 수 있도록 설계된 시스템입니다. 데이터를 중앙에서 관리하고, 중복을 최소화하며, 데이터를 일관성 있게 유지하기 위해 고안되었습니다. 데이터베이스는 사용자가 데이터를 삽입, 수정, 삭제, 조회할 수 있도록 지원하며, 여러 사용자 간의 동시 접근을 안전하게 처리합니다.
🏛️ 데이터베이스의 개념
- 공유 데이터 : 데이터베이스는 여러 사용자가 동시에 데이터베이스를 접근하고 활용할 수 있는 환경을 제공합니다. 여러 사용자가 동시에 데이터를 삽입, 수정, 삭제할 수 있으며, DBMS는 이를 일관성 있게 처리하여 데이터 충돌을 방지합니다.
- 통합 데이터 : 데이터베이스는 데이터를 중복 없이 효율적으로 저장하고 관리합니다. 데이터를 하나의 통합된 시스템에서 관리하여 중복을 방지하고, 데이터 일관성을 유지합니다.
- 저장 데이터 : 데이터를 물리적으로 저장 매체에 안전하게 저장합니다. 데이터베이스는 데이터를 영속적으로 저장할 수 있는 저장소를 제공하며, 데이터 손실이나 훼손을 방지하기 위한 다양한 보호 메커니즘을 갖추고 있습니다.
- 운영 데이터 : 데이터베이스는 실시간으로 데이터를 삽입, 수정, 삭제하며, 이를 통해 운영에 필요한 데이터를 유지합니다. 실시간 데이터 처리 기능을 통해 데이터를 항상 최신 상태로 유지하고, 비즈니스 및 운영 환경에 맞는 데이터를 제공합니다.
📈 데이터베이스의 특징
- 실시간 접근 가능
- 데이터베이스에 저장된 데이터를 실시간으로 조회하고 검색할 수 있습니다. 사용자는 언제든지 최신 데이터를 빠르게 검색하고, 필요한 정보를 즉시 얻을 수 있습니다.
- 예시 : 온라인 쇼핑몰에서 상품 가격을 실시간으로 조회하거나, 은행에서 거래 내역을 실시간으로 확인하는 경우
- 동시 공유 가능
- 여러 사용자가 동시에 데이터에 접근하고 데이터를 공유할 수 있습니다. DBMS는 동시 사용자의 작업을 처리하고, 데이터 충돌 없이 안정적으로 데이터를 관리합니다.
- 예시 : 다수의 사용자가 동시에 상품을 장바구니에 추가하거나, 동일한 재고를 조회하는 쇼핑몰의 경우
- 계속해서 변화
- 데이터베이스는 실시간으로 데이터 삽입, 수정, 삭제가 이루어지며, 데이터의 최신 상태를 유지합니다. 데이터는 계속해서 변화하며, DBMS는 그 변화를 반영하여 항상 일관성 있는 데이터를 제공합니다.
- 예시 : 온라인 게임에서 플레이어의 점수와 상태가 실시간으로 업데이트되는 경우
- 내용 참조 가능
- 데이터베이스는 물리적 위치가 아니라 데이터의 내용(값)을 기반으로 데이터를 참조합니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 논리적으로 다룰 수 있으며, 물리적 저장 방식에 구애받지 않습니다.
- 예시 : 학생 ID 대신 학생 이름으로 데이터를 조회할 수 있으며, 물리적 저장 위치와 관계없이 값만으로 데이터를 찾을 수 있습니다.
- 데이터베이스 시스템의 자기 기술성
- 데이터베이스 시스템은 데이터와 구조에 대한 메타데이터(metadata)를 저장합니다. 이를 통해 데이터베이스 시스템은 자신이 저장하는 데이터의 구조와 특성을 기술하고 관리할 수 있습니다.
- 예시 : 데이터베이스의 테이블, 인덱스, 제약조건 등의 정보를 메타데이터로 저장하고, 이 정보를 바탕으로 데이터의 일관성과 무결성을 유지합니다.
- 값과 메타데이터의 결합
- 값과 메타데이터는 데이터베이스에서 각각 중요한 역할을 수행합니다. 값을 실제로 저장된 데이터를 의미하고, 메타데이터는 그 데이터에 대한 정보를 제공합니다.
- 값(Value) : 데이터베이스에 저장된 실체 데이터 값은 사용자가 필요로 하는 정보입니다. 예를 들어, 학생 데이터베이스에서 학생의 이름, 나이, 학번 등의 정보가 값으로 저장됩니다. 이러한 값들은 실제로 데이터베이스가 관리하고자 하는 주된 정보들입니다.
- 메타데이터(Metadata) : 메타데이터는 데이터베이스 내의 데이터 구조 및 특성에 대한 설명입니다. 예를 들어, 테이블의 열 이름, 데이터 타입, 제약 조건, 관계 등을 데이터베이스의 구조적 속성에 대한 정보가 포함됩니다. 데이터베이스는 메타데이터를 통해 값의 의미와 구조를 파악할 수 있게 하며, 이를 바탕으로 데이터가 일관되게 관리됩니다.
- 값과 메타데이터가 함께 관리되어야 데이터베이스의 기능이 제대로 수행될 수 있습니다. 메타데이터는 데이터를 효율적으로 검색, 변경, 보호하는 데 도움을 주며, 값을 실제로 사용자가 활용하는 정보입니다. 이 두 요소가 결합되어 데이터베이스는 데이터의 정확성과 일관성을 유지하며, 효율적인 관리와 접근을 지원합니다.
- 예시
- 학생 테이블의 값은 "홍길동", "20", "2023001"과 같은 데이터가 될 수 있습니다.
- 메타데이터는 "이 테이블의 첫 번째 열은 학생 이름, 두 번째 열은 나이, 세 번째 열은 학번"과 같은 설명 정보를 포함합니다.
- 예시
- 값과 메타데이터는 데이터베이스에서 각각 중요한 역할을 수행합니다. 값을 실제로 저장된 데이터를 의미하고, 메타데이터는 그 데이터에 대한 정보를 제공합니다.
- 프로그램과 데이터의 격리 및 추상화
- 데이터베이스 시스템은 데이터와 프로그램을 분리하여 관리합니다. 데이터베이스 구조의 변화가 프로그램에 영향을 미치지 않도록 데이터 추상화가 이루어집니다.
- 예시 : 데이터베이스 구조가 변경되더라도 이를 사용하는 프로그램 코드는 수정할 필요가 없으므로, 이는 데이터의 독립성을 보장합니다.
- 다중 뷰 제공
- DBMS는 사용자가 응용 프로그램의 요구에 맞춰 다양한 뷰(View)를 제공할 수 있습니다. 사용자마다 필요한 데이터만 선택적으로 볼 수 있어, 데이터베이스의 복잡성을 줄이고, 특정 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다.
- 예시 : 관리자에게는 모든 데이터를 보여주고, 일반 사용자에게는 필요한 정보를 제공하는 방식
- 다수 사용자 트랜잭션 처리
- DBMS는 여러 사용자가 동시에 데이터를 공유하고, 이를 안전하게 처리할 수 있는 트랜잭션 처리 기능을 제공합니다. 트랜잭션은 ACID(원자성, 일관성, 독립성, 지속성) 속성을 보장하여 다수 사용자의 작업이 일관성 있게 처리되도록 합니다. 여러 사용자가 동시에 은행 계좌에서 돈을 이체할 때, DBMS는 트랜잭션을 관리하여 잔고 불일치 문제가 발생하지 않도록 합니다.
📈 데이터 크기 단위
데이터는 컴퓨터에서 처리되는 기본적인 단위로, 크기에 따라 다양한 단위로 구분됩니다.
| 단위 | 크기 | 설명 |
| bit(비트) | 0 또는 1 | 데이터의 최소 단위 |
| byte(바이트) | 8 bit | 문자 하나를 표현하는 기본 단위 |
| KB(킬로바이트) | 1,024 byte | 작은 텍스트 파일 크기 |
| MB(메가바이트) | 1,024 KB | 사진, 음악 파일 크기 |
| GB(기가바이트) | 1,024 MB | 동영상, 게임 파일 크기 |
| TB(테라바이트) | 1,024 GB | 대용량 데이터 저장소 크기 |
| PB(페타바이트) | 1,024 TB | 빅데이터 수준의 데이터 크기 |
| EB(엑사바이트) | 1,024 PB | AI 및 클라우드 서버 저장소 수준 |
📌 컴퓨터는 데이터를 0과 1(bit)로 저장하며, 여러 개의 bit가 모여 byte를 형성하고, 더 큰 단위로 확장됩니다.
📜 데이터의 종류 - 형태에 따른 데이터 분류
데이터는 저장 방식과 구조에 따라 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
- 정형 데이터 : 미리 정해진 구조(테이블, 스키마)에 따라 저장된 데이터입니다. 예시 : 엑셀, 관계형 데이터베이스(RDBMS) 등
- 반정형 데이터 : 일정한 구조를 가지고 있지만, 유연한 형식을 허용하는 데이터입니다. 예시 : JSON, XML, HTML 등
- 비정형 데이터 : 특정한 구조 없이 저장된 데이터입니다. 예시 : 이미지, 동영상, SNS 데이터, 로그 파일
📜 데이터의 종류 - 특성에 따른 데이터 분류
- 정적 데이터 : 시간이 지나도 변화하지 않는 데이터입니다. 예시 : 태어난 날짜, 출생지 등
- 동적 데이터 : 시간이 지남에 따라 변화하는 데이터입니다. 예시 : 웹사이트 방문자 수, 상품 재고, 날씨 데이터 등
📚 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)
데이터베이스 관리 시스템(DBMS, Database Management System)은 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하며, 여러 사용자가 동시에 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 소프트웨어입니다. DBMS는 데이터를 중복 없이 관리하고, 일관성을 유지하며, 데이터를 저장 및 검색을 효과적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다.
🏗️ DBMS의 등장 배경
기존의 파일 처리 시스템은 데이터를 관리하는 데 여러 가지 한계점을 가졌습니다. 특히 데이터 중복, 데이터 무결성 부족, 데이터 종속성 문제 등으로 인해 데이터의 관리의 효율성이 떨어졌습니다. 이 문제를 해결하기 위해 DBMS가 등장했습니다.
기존 파일 시스템의 단점
- 데이터 중복성 : 동일한 데이터가 여러 파일에 중복 저장되어 저장 공간 낭비 및 데이터 불일치 문제 발생
- 데이터 종속적 : 데이터 구조가 프로그램에 종속되어, 데이터 구조를 변경하면 관련 프로그램을 수정해야 함
- 데이터 무결성 부족 : 여러 사용자가 동시에 데이터를 수정할 때 일관성 유지를 어렵게 만듦
- 보안 문제 : 파일 처리 시스템에서는 데이터 보안을 체계적으로 관리하기 어려움
✅ DBMS의 장점과 단점
DBMS의 장점
- 데이터 중복 통제: DBMS는 데이터를 통합적으로 관리하여 중복을 최소화하고, 저장 공간을 절약합니다.
- 데이터 독립성: 데이터베이스 구조가 변경되더라도 응용 프로그램에는 영향을 미치지 않아 시스템의 유연성이 높습니다.
- 데이터 동시 공유 가능: 여러 사용자가 동시에 데이터를 접근하고 작업할 수 있어 협업 환경을 지원합니다.
- 데이터 보안 강화: DBMS는 데이터의 접근 권한 및 보안을 철저히 관리하여 데이터의 안전성을 높입니다.
- 데이터 무결성 유지: DBMS는 데이터를 통합적으로 관리하며, 무결성을 보장하여 일관성 있는 데이터를 제공합니다.
- 장애 발생 시 복구 가능: DBMS는 장애가 발생 시 이전 상태로 데이터를 복구할 수 있는 기능을 제공합니다.
DBMS의 단점
- 비용 문제: DBMS는 설치와 유지보수에 비용이 발생하며, 사용자 수가 많을수록 비용이 증가할 수 있습니다.
- 구조의 복잡성: DBMS는 대규모 데이터를 처리하기 때문에 구조가 복잡하고, 복구 절차가 까다로울 수 있습니다.
- 중앙 집중 관리 위험성: DBMS는 중앙에서 모든 데이터를 관리하기 때문에 장애가 발생하면 전체 시스템이 중단될 위험이 존재합니다.
📅 DBMS의 발전 과정
데이터베이스는 시간이 지남에 따라 점차 발전하여 여러 가지 DBMS 모델들이 등장했습니다. 각 모델은 다양한 요구사항을 해결하고 효율적인 데이터 관리를 가능하게 했습니다.
- 1세대 파일 처리 시스템
- 초기에는 데이터를 파일 처리 시스템으로 관리했으며, 파일 단위로 데이터를 생성, 수정, 삭제하는 기능을 제공합니다.
- 그러나 데이터 중복성, 무결성 부족 등의 문제로 효율적이지 않았습니다.
- 2세대 네트워크·계층 DBMS
- 네트워크 DBMS : 데이터를 노드와 간선의 그래프 형태로 관리하며 복잡한 관계를 표현했지만, 구조 변경이 어려워 확장성이 제약이 있었습니다.
- 계층 DBMS : 트리 구조를 사용하여 부모-자식 관계를 표현했지만, 현실 세계의 복잡한 관계를 처리하기 어려웠습니다.
- 3세대 관계형 DBMS(RDBMS)
- 관계형 DBMS : 데이터를 테이블 형태로 관리하여, 데이터 간 관계를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이 모델은 단순하고 직관적인 구조로 데이터 관리가 용이하며, 데이터의 일관성과 무결성을 보장할 수 있습니다.
- 대표적인 예시 : Oracle, MSSQL, MySQL, PostgreSQL, MariaDB
- 4세대 객체지향·객체관계 DBMS
- 객체지향 DBMS : 객체라는 개념을 도입해 복잡한 응용 분야의 데이터를 관리하고자 했습니다. 객체지향 프로그래밍(OOP)과 잘 결합되어, 특히 복잡한 데이터 구조를 처리하는 데 유리합니다.
- 객체관계 DBMS : 객체지향 DBMS와 관계형 DBMS의 장점을 모두 결합하여, 객체지향 개념을 관계형 데이터 모델에 통합한 형태입니다.
- 대표적인 예시 : Oracle, DB40, ObjectDB
- 4세대 이후 DMBS : NoSQL·NewSQL DBMS
- NoSQL DBMS
- 비정형 데이터를 저장하고 처리하는 데 최적화된 시스템으로, 대규모 분산 저장 및 처리가 효율적입니다. 특히 빅데이터 환경에서 많이 사용됩니다.
- 대표적인 예시 : MongoDB, Cassandra, Redis
- NewSQL DBMS
- 관계형 DBMS의 장점과 NoSQL의 확장성 및 유연성을 결합한 시스템으로, 대규모 데이터 처리와 높은 성능을 제공합니다.
- 대표적인 예시 : Google Spanner, CockroachDB
- NoSQL DBMS
📂 파일 처리 시스템과 DBMS의 차이
| 구분 | 파일 처리 시스템 | DBMS |
| 관리 방식 | 데이터를 파일 단위로 관리 | 데이터를 통합적으로 관리 |
| 데이터 중복 | 중복이 발생함 | 중복을 최소화함 |
| 데이터 무결성 | 무결성 부족 | 무결성 보장 |
| 다중 사용자 지원 | 관리가 어려움 | 여러 사용자 지원 |
| 보안 | 보안 관리 미흡 | 강력한 보안 관리 |
- 파일 시스템 : 데이터가 파일 단위로 관리되며, 데이터 중복, 무결성 문제 등 다양한 한계를 가지고 있습니다.
- DBMS : 데이터의 통합적 관리를 통해 중복을 줄이고, 데이터의 무결성을 보장하며 여러 사용자 간 효율적인 데이터 공유가 가능합니다.
🎈 데이터베이스 관련 용어
- 데이터 : 어떠한 사실에 대한 정량적, 정성적 특징을 나타낼 수 있는 값과 값에 대한 설명
- 데이터베이스 : 특정 기관의 애플리케이션 시스템에서 사용되는 데이터의 집합
- 데이터베이스 관리 시스템 : 데이터베이스에 저장된 데이터의 구성, 저장, 관리, 사용을 위한 소프트웨어 패키지
- 데이터베이스 시스템 : 정보를 데이터베이스에 저장, 관리하여 사용자에게 요구된 형태의 정보로 제공하는 컴퓨터 기반 시스템
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