01 데이터베이스 시스템

01 데이터베이스와 데이터베이스 시스템

1. 데이터, 정보, 지식

데이터 : 관찰의 결과로 나타난 정량적 혹은 정성적인 실제 값 (8,848m)
정보 : 데이터에 의미를 부여한 것 (에베레스트 -> 8,848m)
지식 : 사물이나 현상에 대한 이해(다른 산과 비교 에베레스트는 가장 높은 산)

데이터베이스란?

조직에 필요한 정보를 얻기 위해 논리적으로 연관된 데이터를 모아 구조적으로 통합해 놓은 것

2. 일상생활의 데이터베이스

일상생활의 데이터베이스

데이터베이스 시스템은 데이터의 검색과 변경 작업을 주로 수행
- 변경이란 시간에 따라 변하는 데이터 값을 데이터베이스에 반영하기 위해 수행하는 삽입, 삭제, 수정 등의 작업을 말함

DB표

3. 데이터베이스의 개념 및 특징

데이터베이스의 개념

통합된 데이터(integrated data)
- 데이터를 통합하는 개념으로, 각자 사용하던 데이터의 중복을 최소화하여 중복으로 인한 데이터 불일치 현상을 제거
저장된 데이터(stored data)
- 문서로 보관된 데이터가 아니라 디스크, 테이프 같은 컴퓨터 저장장치에 저장된 데이터를 의미
운영 데이터(operational data)
- 조직의 목적을 위해 사용되는 데이터, 즉 업무를 위한 검색을 할 목적으로 저장된 데이터
공용 데이터(shared data)
- 한 사람 또는 한 업무를 위해 사용되는 데이터가 아니라 공동으로 사용되는 데이터를 의미

데이터베이스의 특징

실시간 접근성(real time accessibility)
- 데이터베이스는 실시간으로 서비스된다. 사용자가 데이터를 요청하면 몇 시간이나 몇 일 뒤에 결과를 전송하는 것이 아니라 수 초 내에 결과를 서비스한다.
계속적인 변화(continuous change)
- 데이터베이스에 저장된 내용은 어느 한 순간의 상태를 나타내지만, 데이터 값은 시간에 따라 항상 바뀐다. 데이터베이스는 삽입, 삭제, 수정 등의 작업을 통하여 바뀐 데이터 값을 저장한다.
동시 공유(concurrent sharing)
- 데이터베이스는 서로 다른 업무 또는 여러 사용자에게 동시에 공유된다. 동시는 병행이라고도 하며, 데이터베이스에 접근하는 프로그램이 여러 개 있다는 의미이다.
내용에 따른 참조(reference by content)
- 데이터베이스에 저장된 데이터는 데이터의 물리적인 위치가 아니라 데이터 값에 따라 참조된다.

4. 데이터베이스 시스템의 구성

DBMS: 사용자와 DB를 연결시켜주는 SW로 주기억장치에 상주
데이터 모델: 데이터가 저장되는 기법, 논리적인 개념으로 데이터가 저장되는 스타일
데이터베이스: 데이터를 모아둔 토대를 말하며, 물리적으로 컴퓨터 하드디스크에 저장

02 데이터베이스 시스템의 발전

1. 데이터베이스 시스템의 예

마당서점의 시작 (1970년대 이전)
1. 도서: 100권
2. 고객: 근처 학교 학생, 지역 주민
3. 업무: 회계 업무(계산기 사용), 장부 기록
4. 고객 서비스: 사장이 안내
컴퓨터의 도입 (1980년대)
1. 도서: 1,000권
2. 고객: 근처 학교 학생, 지역 주민
3. 업무: 회계 업무(계산기 사용), 파일 시스템
4. 고객 서비스: 컴퓨터 검색
지점 개설 및 데이터베이스 구축 (1990년대)
1. 도서: 10,000권
2. 고객: 서울 지역 고객
3. 업무: 회계 업무(컴퓨터 사용), 데이터베이스 시스템
4. 고객 서비스: 클라이언트/서버 시스템으로 지점 연결해 검색
홈페이지 구축 (2000년대)
1. 도서: 100,000권
2. 고객: 국민
3. 업무: 회계 업무(컴퓨터, 인터넷 사용), 웹 DB 시스템으로 지점 간 연계
4. 고객 서비스: 인터넷으로 도서 검색 및 주문
인터넷 쇼핑몰 운영 (2010년대)
1. 도서: 1,000,000권
2. 고객: 국민
3. 업무: 회계 업무(컴퓨터, 인터넷 사용), DB 서버 여러개 구축
4. 고객 서비스: 인터넷 종합 쇼핑 서비스 제공

단계표

2. 정보 시스템의 발전

파일 시스템
- 데이터를 파일 단위로 파일 서버에 저장
- 각 컴퓨터는 LAN을 통해 파일 서버에 연결, 파일 서버에 저장된 데이터를 사용하기 위해 각 컴퓨터의 응용 프로그램에서 열기/닫기(open/close)를 요청
- 각 응용 프로그램이 독립적으로 파일을 다루기 때문에 데이터가 중복 저장될 가능성이 있음
- 동시에 파일을 다루기 때문에 데이터의 일관성이 훼손될 수 있음
데이터베이스 시스템
- DBMS를 도입하여 데이터를 통합 관리하는 시스템
- DBMS가 설치되어 데이터를 가진 쪽을 서버(server), 외부에서 데이터 요청하는 쪽을 클라이언트(client)라고 함
- DBMS 서버가 파일을 다루며 데이터의 일관성 유지, 복구, 동시 접근 제어 등의 기능을 수행
- 데이터의 중복을 줄이고 데이터를 표준화하며 무결성을 유지함
웹 데이터베이스 시스템
- 데이터베이스를 웹 브라우저에서 사용할 수 있도록 서비스하는 시스템
- 불특정 다수 고객을 상대로 하는 온라인 상거래나 공공 민원 서비스 등에 사용됨
분산 데이터베이스 시스템
- 데이터가 발생하는 곳이 여러 곳이면 각각 데이터베이스를 운영
- 여러 곳에 분산된 DBMS 서버를 연결하여 운영하는 시스템
- 대규모의 응용 시스템에 사용됨
- 분산데이터베이스의 정의 ⇒ 빠른 네트워크 환경을 이용하여 데이터베이스를 여러 지역 여러 노드로위치시켜 사용성/성능 등을 극대화 시킨 데이터베이스
  - 여러 곳으로 분산되어있는 데이터베이스를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스
  - 논리적으로 동일한 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터들의 모임. 물리적 Site 분산, 논리적으로 사용자 통합·공유
- 데이터베이스 분산구성의 가치
  - 핵심적인 가치는 바로 통합된 데이터베이스에서 제공할 수 없는 빠른 성능을 제공
  - 네트워크 부하 및 트랜잭션 집중에 따른 성능 저하의 원인을 분산된 데이터베이스 환경을 구축하므로 빠른 성능을 제공하는 것이 가능
  - 바로 이 점 때문에 분산 환경의 데이터베이스를 구축하게 되는 것이다.
- 분산 데이터베이스의 적용 기법
  1. 테이블 위치 분산
    
    테이블 위치 분산은 테이블의 구조는 변하지 않는다. 또한 테이블이 다른 데이터베이스에 중복되어 생성되지도 않는다. 다만 설계된 테이블의 위치를 각각 다르게 위치시키는 것이다.
  2. 테이블 분할(Fragmentation) 분산
    
    테이블 분할 분산은 단순히 위치만 다른 곳에 두는 것이 아니라 각각의 테이블을 쪼개어 분산하는 방법이다. 테이블을 분할하여 분산하는 방법은 테이블을 나누는 기준에 따라 두 가지로 구분된다
- 테이블 복제(Replication) 분산
  - 테이블 복제(Replication) 분산은 동일한 테이블을 다른 지역이나 서버에서 동시에 생성하여 관리하는 유형이다. 마스터 데이터베이스에서 테이블의 일부의 내용만 다른 지역이나 서버에 위치시키는 부분복제(Segment Replication)가 있고 마스터 데이터베이스의 테이블의 내용을 각 지역이나 서버에 존재시키는 광역복제(Broadcast Replication)가 있다.
- 분산 데이터베이스의 장단점
  - ⇒ 장점이 많기 때문에 분산 데이터베이스를 사용한다

정보 시스템의 발전(기업 규모)

정보_시스템의_발전

03 파일 시스템과 DBMS

1. 데이터를 저장하는 방법

데이터를 프로그램 내부에 저장하는 방법
파일 시스템을 사용하는 방법
DBMS를 사용하는 방법
- 데이터를 프로그램 내부에 저장하는 방법
[프로그램 1]
- C 언어의 구조체 BOOK을 먼저 선언하고 main( ) 프로그램에서 구조체 배열 변수 BOOKS[ ]에 데이터를 저장
- 도서 데이터는 프로그램 내 구조체 변수에 저장됨
- 문제점: 새로운 데이터가 생길 때마다 프로그램을 수정한 후 다시 컴파일해야 함 - 파일 시스템을 사용하는 방법
[프로그램 2]
- BOOK 데이터 구조를 먼저 선언하고 main( ) 프로그램에서 파일로부터 데이터를 불러와 구조체 배열 변수 BOOKS[ ]에 저장
- 새로운 데이터가 추가되어도 프로그램을 수정할 필요 없음
- 문제점 : 같은 파일을 두 개의 프로그램이 공유하는 것이 운영체제의 도움 없이 불가능 - DBMS를 사용하는 방법
[프로그램 3]
- 데이터 정의와 데이터 값을 DBMS가 관리
- DBMS는 데이터 정의, 데이터 변경 등의 작업을 할 수 있는 별도의 프로그램을 갖고 있음
- 프로그램에 데이터 정의나 데이터 값을 포함하지 않기 때문에 데이터 구조가 바뀌어도 다시 컴파일할 필요가 없음

2. 데이터의 저장 방법 비교

[프로그램 1] 구조

프로그램에 데이터 정의와 데이터 값을 모두 포함하는 방식
프로그램에 BOOK 데이터 구조를 정의하고 데이터 값도 직접 변수에 저장함
데이터 구조 혹은 데이터 값이 바뀌면 프로그램을 다시 컴파일해야 함
구조 + 데이터: 하나의 프로그램
- 구조가 바뀌면 재 컴파일 필요
- 데이터가 바뀌면 재 컴파일 필요

[프로그램 2] 구조

파일에 데이터 값, 프로그램에 데이터 정의를 포함하는 방식
프로그램에 BOOK 데이터 구조만 정의하고, 데이터 값은 book.dat라는 파일에 저장됨
데이터 값이 바뀌면 프로그램에 변경이 없지만, 데이터 구조가 바뀌면 프로그램을 다시 컴파일해야 함
구조 (프로그램) + 데이터 (파일): 분리
- 구조가 바뀌면 재 컴파일 필요
- 데이터가 바뀌면 재 컴파일 필요 X

[프로그램 3] 구조

DBMS가 데이터 정의와 데이터 값을 관리하는 방식
BOOK 데이터 구조는 DBMS가 돤리하고, 데이터 값은 데이터베이스에 저장됨
데이터 구조가 바뀌거나 데이터 값이 바뀌어도 프로그램을 다시 컴파일할 필요 없음
SQL 문으로 검색/삽입/삭제/수정
구조(DBMS) +데이터 (데이터베이스)
- 구조가 바뀌면 재 컴파일 필요 X
- 데이터가 바뀌면 재 컴파일 필요 X

3. 파일 시스템과 DBMS의 비교

파일 시스템으로 구축된 구매 및 판매 응용 프로그램

파일_시스템으로_구축

DBMS로 구축된 구매 및 판매 응용 프로그램

DBMS로_구축

DBMS와 파일 시스템으로 구축된 프로그램의 차이점

파일시스템

데이터는 파일 형태로 저장.
데이터 구조화 및 관계 없음.
검색 및 쿼리 비효율적.
동시성 및 보안 관리 어려움.
데이터 백업 및 복원 수동 처리.

DBMS

데이터는 테이블 형태로 구조화.
SQL을 통한 효율적인 검색 및 조작.
동시성 및 보안 관리 용이.
자동 데이터 백업 및 복원.

DBMS의 장점

DBMS의_장점

04 데이터베이스 시스템의 구성

데이터베이스 시스템의 구성

데이터베이스_시스템의_구성

1, 데이터베이스 언어

SQL
- 데이터 정의어(DDL, Data Definition Language) DBMS에 저장된 테이블 구조를 정의
  - CREATE: 새로운 데이터베이스 객체를 생성 (예: 테이블, 인덱스, 뷰 등).
  - ALTER: 기존 데이터베이스 객체를 수정
  - DROP: 데이터베이스 객체를 삭제
- 데이터 조작어(DML, Data Manipulation Language) 데이터를 검색, 삽입, 추가, 수정, 삭제
  - SELECT: 데이터를 조회하고 검색
  - INSERT: 새로운 데이터를 데이터베이스에 추가
  - UPDATE: 기존 데이터를 수정
  - DELETE: 데이터를 삭제
- 데이터 제어어(DCL, Data Control Language) 데이터 사용 권한을 관리 (해당 내용은 다루지 않음)
  - GRANT: 사용자에게 특정 권한을 부여
  - REVOKE: 사용자로부터 권한을 회수
아래 예시를 통해 DML을 다뤄보자.
- Book 테이블

DML 예시: Book 테이블에서 모든 도서 이름과 출판사를 검색하라.

  SELECT bookname, publisher
  FROM Book;

출력 결과

DML 예시: Book 테이블에서 가격이 10,000원 이상인 도서이름과 출판사를 검색하라.

  SELECT bookname, publisher
  FROM Book
  where price >= 10000;

출력 결과

2. 데이터베이스 사용자

일반 사용자
- 은행의 창구 혹은 관공서의 민원 접수처 등에서 데이터를 다루는 업무를 하는 사람
- 프로그래머가 개발한 프로그램을 이용하여 데이터베이스에 접근 일반인
응용 프로그래머
- 일반 사용자가 사용할 수 있도록 프로그램을 만드는 사람
- 자바, C, JSP 등 프로그래밍 언어와 SQL을 사용하여 일반 사용자를 위한 사용자 인터페이스와 데이터를 관리하는 응용 로직을 개발
- 데이터베이스 프로그래머라고 말하기도 한다
SQL 사용자
- SQL을 사용하여 업무를 처리하는 IT 부서의 담당자
- 응용 프로그램으로 구현되어 있지 않은 업무를 SQL을 사용하여 처리
- 주로 데이터 검색, 데이터 구조변경, 데이터에 관한 통계처리 등 데이터를 모니터링하는 업무
데이터베이스 관리자(DBA, Database Administrator)
- 데이터베이스 운영 조직의 데이터베이스 시스템을 총괄하는 사람
- 데이터 설계, 구현, 유지보수의 전 과정을 담당
- 데이터베이스 사용자 통제, 보안, 성능 모니터링, 데이터 전체 파악 및 관리, 데이터 이동 및 복사 등 제반 업무를 함
DB 전문 지식

DB_전문_지식

논외) DB 국제공인 및 국가공인 자격증
1. 국제 자격증 DB의 80%가 오라클 사용, 오라클회사에서 주관하는 자격증.
  - OCA Oracle Certified Associate
  - OCP Oracle Certified Professional
  - OCM Oracle Certified Master
2. 국가공인 자격증
  1. 데이터 아키텍쳐(Data Architecture) - DAP , DAsP
  2. 데이터 분석 (Data Analytics) - ADP , ADsP
  3. SQL 관련 - SQLP, SQLD

3. DBMS

DBMS

4. 데이터 모델

데이터 모델의 그림의 출처: https://2srin.tistory.com/105

계층 데이터 모델(hierarchical data model)
- 트리 형태의 계층적인 데이터 모델
- 1:N의 대응 관계만 존재
- 개체들 간에는 Cycle이 허용되지 않음
- 관계형 모델에서의 Entity를 계층형에선 Segment라 부름
- 파일 시스템을 생각하면 이해하기 쉽다.
- 폴더 안에 하위 폴더 안에 파일이 있는 형태
- 대표적인 DBMS는 IBM의 IMS가 있다.
- 단점
  - 부모 레코드를 거치지 않고는 자식 레코드에 접근 불가능
  - 상위 레코드 삭제시 연쇄 삭제(Triggered Delete)가 발생 출처: https://raisonde.tistory.com/entry/
네트워크 데이터 모델(network data model)
- 계층형의 단점을 좀 더 보완한 데이터 모델
- 상하위 레코드 사이에서 N:N구조를 허용
- 하위에서 상위로의 이동이 자유로우며 여러 상위 계층으로의 이동도 자유로움
- CODASYL DBTG모델이라고 불리기도 함
- 여기선 상하위 관계를 Owner, Member라고 표현
- 대표적인 DBMS는 DBTG, EDBS, TOTAL등…
- 단점
  - 구조가 복잡하고 구현하기가 어려움 출처: https://raisonde.tistory.com/entry/
객체 데이터 모델(object data model)
- 93년 객체지향DBMS(OODBMS)의 표준이 확립되면서 프로그래밍의 패러다임이 ‘절차적 프로그래밍’ 방식에서 ‘객체지향 프로그래밍’ 방식으로 전환되고 있었음
- 문제점
  1. 기존 2차원 형태의 테이블(table) 설계가 익숙한데, 굳이 자료 구조를 변경해야 할 이유가 없음
  2. 관계형 데이터베이스가 이론적인 면에서 더욱 단순하고, 유연성이 높다.
  3. SQL 쿼리를 쓸 수 없어서 불편함
  4. 검색 성능이 느리고, 대규모 트랜잭션 처리 성능이 떨어짐
  5. 대형 기관에 검증된 사례가 없다. 출처 : http://www.comworld.co.kr
관계 데이터 모델(relational data model : RDB) 가장 많이 사용됨
- 계층형, 네트워크형의 단점을 보완한 현재 가장 이상적인 모델
- 우리가 흔히 보는 Table(표)들로 구성되고 표의 칼럼간 관계가 정의되는 구조의 DB가 관계형 데이터 모델
- 대표적인 DBMS로 오라클, MySQL, MsSQL, SQLite 등… 우리가 아는 거의 모든 데이터 베이스들이 여기 속함
- 요즘 MongoDB, MariaDB같은게 다 관계형 DB다
- 거의 표준에 가까우므로 DBMS간 변환이 용이
- 단점
  - 보기는 편한데 구현이 어려움
  - 많은 연산에 대해 계층형/네트워크형보다 성능이 떨어지는 경우가 많음
- 포인터 사용: 계층 데이터 모델, 네트워크 데이터 모델
- 속성 값 사용: 관계 데이터 모델
- 객체식별자 사용: 객체 데이터 모델
- 데이터 모델과 각 모델에서 관계의 표현 방법
- 데이터 모델의 역사
객체-관계 데이터 모델(object-relational data model : ORDB)

5. 데이터베이스의 개념적 구조

3단계 데이터베이스 구조
- 외부 단계
  - 일반 사용자나 응용 프로그래머가 접근하는 계층으로 전체 데이터베이스 중에서 하나의 논리적인 부분을 의미
  - 여러 개의 외부 스키마(external schema)가 있을 수 있음
  - 서브 스키마(sub schema)라고도 하며, 뷰(view)의 개념임
- 개념 단계
  - 전체 데이터베이스의 정의를 의미
  - 통합 조직별로 하나만 존재하며 DBA가 관리함
  - 하나의 데이터베이스에는 하나의 개념 스키마(conceptual schema)가 있음
- 내부 스키마
  - 물리적 저장 장치에 데이터베이스가 실제로 저장되는 방법의 표현
  - 내부 스키마(intenal schema)는 하나
  - 인덱스, 데이터 레코드의 배치 방법, 데이터 압축 등에 관한 사항이 포함됨
- 외부/개념 매핑
  - 사용자의 외부 스키마와 개념 스키마 간의 매핑(사상)
  - 외부 스키마의 데이터가 개념 스키마의 어느 부분에 해당되는지 대응시킴
- 개념/내부 매핑
  - 개념 스키마의 데이터가 내부 스키마의 물리적 장치 어디에 어떤 방법으로 저장되는지 대응시킴
데이터베이스 구조의 예: 수강신청 데이터베이스 구조
1. 외부 스키마1
2. 외부 스키마2
3. 개념 스키마
4. 내부 스키마
5. 수강신청 데이터베이스의 3단계 구조
- 실제로는 외부 스키마가 이보다 더 많으나 표현하기 쉽게 2개만 나타냈다.
데이터 독립성
- 논리적 데이터 독립성(logical data independence)
  - 외부 단계(외부 스키마)와 개념 단계(개념 스키마) 사이의 독립성
  - 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원
  - 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에는 영향이 없도록 하는 개념
  - 개념 스키마의 테이블을 생성하거나 변경하여도 외부 스키마가 직접 다루는 테이블이 아니면 영향이 없음
- 물리적 데이터 독립성(physical data independence)
  - 개념 단계(개념 스키마)와 내부 단계(내부 스키마) 사이의 독립성
  - 저장장치 구조 변경과 같이 내부 스키마가 변경되어도 개념 스키마에 영향을 미치지 않도록 지원
  - 성능 개선을 위하여 물리적 저장 장치를 재구성할 경우 개념 스키마나 응용 프로그램 같은 외부 스키마에 영향이 없음
  - 물리적 독립성은 논리적 독립성보다 구현하기 쉬움

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데이터베이스 시스템

01 데이터베이스 시스템

HyeJin Yoon

01 데이터베이스 시스템

01 데이터베이스와 데이터베이스 시스템

1. 데이터, 정보, 지식

2. 일상생활의 데이터베이스

3. 데이터베이스의 개념 및 특징

4. 데이터베이스 시스템의 구성

02 데이터베이스 시스템의 발전

1. 데이터베이스 시스템의 예

2. 정보 시스템의 발전

03 파일 시스템과 DBMS

1. 데이터를 저장하는 방법

2. 데이터의 저장 방법 비교

3. 파일 시스템과 DBMS의 비교

04 데이터베이스 시스템의 구성

데이터베이스 시스템의 구성

1, 데이터베이스 언어

2. 데이터베이스 사용자

3. DBMS

4. 데이터 모델

5. 데이터베이스의 개념적 구조

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참고

메모리 관리[OS]

교착 상태[OS]

모니터[OS]

프로세스 동기화[OS]