⌨️데이터베이스 용어

데이터베이스(Database)는 구조화된 데이터의 모음이며, 데이터를 저장, 관리 및 검색하기 위한 체계적인 방법을 제공하는 시스템입니다. 데이터베이스 이론은 데이터베이스의 구조, 원칙, 관계, 정규화 등 데이터의 구성과 조작에 대한 원리를 다루는 학문 분야입니다. 데이터베이스 이론에는 다음과 같은 주요 개념과 원칙이 포함됩니다

1. 데이터베이스 모델

• 데이터베이스 모델은 데이터의 구조와 표현 방법을 정의하는 개념적인 틀입니다.

• 대표적인 데이터베이스 모델로는 계층 모델, 네트워크 모델, 관계형 모델, 객체 지향 모델, 문서 지향 모델 등이 있습니다.

• 관계형 모델은 가장 널리 사용되는 모델로, 테이블(릴레이션)을 사용하여 데이터를 구조화하고 관계를 표현합니다.

2. 정규화(Normalization)

• 정규화는 데이터베이스의 구조를 개선하여 중복을 최소화하고 데이터의 일관성을 유지하는 프로세스입니다.

• 정규화는 관계형 데이터베이스에서 테이블을 분해하고, 중복된 데이터를 제거하여 데이터의 논리적인 설계를 개선합니다.

• 주요한 정규화 형태로는 제1정규형, 제2정규형, 제3정규형 등이 있으며, 각 정규형은 중복을 줄이고 데이터의 종속성을 제거하는 목적을 가지고 있습니다.

3. 관계(Relation)

• 관계는 데이터베이스에서 데이터의 연결과 상호 작용을 나타내는 개념입니다.

• 관계형 데이터베이스에서 관계는 테이블 간의 연결을 나타내며, 관계를 통해 데이터의 일관성과 무결성을 유지할 수 있습니다.

• 관계형 데이터베이스에서는 테이블 간의 관계를 기본 키(primary key)와 외래 키(foreign key)를 사용하여 정의합니다.

4. 트랜잭션(Transaction)

• 트랜잭션은 데이터베이스에서 수행되는 작업의 단위를 의미합니다.

• 트랜잭션은 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립성(Isolation), 지속성(Durability)이라는 ACID 속성을 가져야 합니다.

• ACID 속성을 준수하는 트랜잭션은 데이터베이스의 일관성과 안정성을 보장합니다.

5. 쿼리(Query)

• 쿼리는 데이터베이스에서 데이터를 검색, 조작, 조건에 따라 필터링하는 작업을 의미합니다.

• 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 제공하는 쿼리 언어(SQL)을 사용하여 데이터를 검색하고 조작할 수 있습니다.

• 쿼리를 통해 데이터베이스에서 원하는 정보를 추출하고 필요한 조건에 맞는 데이터를 선택할 수 있습니다.

데이터베이스 이론은 데이터베이스의 구조와 조작에 대한 원칙과 개념을 제공하여 데이터의 효율적인 관리와 검색을 지원합니다. 데이터베이스 이론을 이해하고 적절하게 적용하면 안정적이고 효율적인 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있습니다.

웹 애플리케이션의 백엔드에 있는 데이터베이스(DB)는 데이터를 저장하고 관리하는 데 중요한 구성 요소 역할을 합니다. 효율적인 데이터 저장, 검색, 조작 및 구성을 가능하게 하는 다양한 기능을 제공합니다. 다음은 백엔드 데이터베이스의 몇 가지 주요 기능입니다.

데이터 저장: 백엔드 데이터베이스의 주요 기능은 데이터를 지속적으로 저장하는 것입니다. 테이블과 스키마를 정의하여 논리적 방식으로 데이터를 구조화하고 구성할 수 있습니다.

데이터 검색: 데이터베이스는 지정된 기준에 따라 데이터를 쿼리하고 검색하는 메커니즘을 제공합니다. SQL(Structured Query Language) 또는 기타 쿼리 언어를 사용하여 다양한 조건 및 정렬 옵션을 기반으로 데이터베이스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.

데이터 조작: 데이터베이스는 레코드 삽입, 업데이트 및 삭제와 같은 데이터 조작 작업을 지원합니다. 이러한 작업을 통해 기존 데이터를 수정하거나 데이터베이스에 새 데이터를 추가할 수 있습니다.

데이터 인덱싱: 인덱싱은 데이터 검색 성능을 향상시키는 데이터베이스의 필수 기능입니다. 특정 열에 인덱스를 생성하여 데이터를 더 빠르게 검색하고 정렬할 수 있습니다.

데이터 관계 및 조인: 데이터베이스를 사용하면 일대일, 일대다 또는 다대다 관계와 같은 테이블 간의 관계를 정의할 수 있습니다. 조인을 사용하면 이러한 관계를 기반으로 여러 테이블의 데이터를 결합할 수 있습니다.

데이터 무결성: 데이터베이스는 고유 제약 조건, 외래 키 제약 조건 및 데이터 유형 제약 조건과 같은 제약 조건을 적용하여 데이터 무결성을 강화합니다. 이러한 제약 조건은 데이터가 일관되고 정확하게 유지되도록 합니다.

데이터 보안: 데이터베이스는 무단 액세스로부터 데이터를 보호하는 보안 기능을 제공합니다. 여기에는 사용자 인증, 역할 기반 액세스 제어 및 민감한 데이터의 암호화가 포함됩니다.

데이터 집계 및 분석: 데이터베이스는 데이터에서 의미 있는 통찰력을 생성하기 위해 합계, 평균 계산 또는 복잡한 쿼리 수행과 같은 데이터 집계 및 분석을 위한 기능을 제공합니다.

데이터 백업 및 복구: 데이터베이스에는 데이터 손실을 방지하기 위해 정기적인 백업을 수행하는 메커니즘이 있습니다. 또한 예기치 않은 장애나 오류가 발생할 경우 백업에서 데이터를 복원하는 옵션도 제공합니다.

확장성 및 성능 최적화: 데이터베이스는 대량의 데이터를 처리하고 성능을 최적화하는 기능을 제공합니다. 여기에는 확장성을 개선하고 응답 시간을 줄이기 위한 파티셔닝, 복제 및 캐싱과 같은 기술이 포함됩니다.

백엔드 데이터베이스의 이러한 기능은 웹 애플리케이션의 데이터 요구 사항을 관리하는 데 중요합니다. 데이터베이스 기술(예: MySQL 또는 PostgreSQL과 같은 관계형 데이터베이스 또는 MongoDB 또는 Redis와 같은 NoSQL 데이터베이스)의 선택은 데이터 구조, 확장성, 성능 및 기타 요소 측면에서 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.