데이터베이스

데이터베이스는 데이터를 저장, 관리, 검색하는 데 사용되는 시스템으로, 사용 목적, 데이터 구조, 확장성, 성능 요구사항 등에 따라 선택합니다.

 

1. 관계형 데이터베이스 (RDBMS, Relational Database Management System)

• 데이터를 테이블 형태로 저장하며, 테이블 간 관계를 정의할 수 있음.
• 특징:
  • SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터 관리.
  • 트랜잭션 처리(*ACID 속성)를 지원.
  • 스키마(*Schema) 기반으로 데이터가 저장.

ACID란?
원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리성(Isolation), 지속성(Durability)의 앞글자를 딴 규칙
Schema란?
경험, 지식, 정보 등을 구조화, 조직화하는 개념적 구조를 의미. DB에서는 데이터의 구조, 구성 및 관계를 정의한 것이라고 볼 수 있다.

• 대표적인 예시:
  • MySQL: 오픈소스이며, 빠르고 가볍고 확장성 좋음.
  • Oracle: 강력한 기능과 안정성을 제공, 대규모 기업 환경에 적합.
  • PostgreSQL: 고급 기능과 확장성을 갖춘 오픈소스 데이터베이스.
  • SQL Server: Microsoft가 제공하며, 윈도우 기반에서 주로 사용.

2. NoSQL 데이터베이스

• 비관계형 데이터베이스로, 정형화된 테이블 구조를 따르지 않음.
• 특징:
  • 유연한 데이터 모델(스키마리스 구조).
  • 대규모 데이터 처리 및 분산 처리를 지원.
  • 데이터 유형에 따라 여러 하위 유형으로 나뉨.
• 대표적인 하위 유형:
  1. 키-값 스토어: Redis, DynamoDB
  2. 문서 지향 데이터베이스: MongoDB, CouchDB
  3. 컬럼 기반 스토어: Cassandra, HBase
  4. 그래프 데이터베이스: Neo4j, ArangoDB
• 사용 사례: 대규모 웹 서비스, IoT, 실시간 데이터 분석 등.

3. NewSQL

• RDBMS의 ACID 속성과 NoSQL의 확장성을 결합한 새로운 유형.
• 특징:
  • 관계형 모델 유지.
  • 대규모 트랜잭션 처리와 분산 처리 지원.
• 대표적인 예시:
  • Google Spanner
  • CockroachDB
  • TiDB

4. 임베디드 데이터베이스

• 어플리케이션에 직접 내장되어 사용되는 데이터베이스.
• 특징:
  • 경량화되어 있음.
  • 단일 프로세스에서 동작.
• 대표적인 예시:
  • SQLite: 모바일 앱 및 경량 어플리케이션에 적합.
  • RocksDB: 빠른 쓰기 성능을 제공.

5. 데이터 웨어하우스

• 대규모 데이터를 분석하고 비즈니스 인텔리전스를 제공하는 데 특화된 데이터베이스.
• 특징:
  • 주로 읽기 중심.
  • OLAP(Online Analytical Processing) 환경에 최적화.
• 대표적인 예시:
  • Snowflake
  • Amazon Redshift
  • Google BigQuery