1. 데이터베이스의 역사
파일 시스템의 위기
- 컴퓨터 발전의 역사 = 데이터 처리의 발전사
- EDPS (Electronic Data Processing System; 전자적 데이터 처리 시스템)
- 컴퓨터와 데이터 처리의 밀접한 관계를 보여준다 - 제1세대 컴퓨터 시스템
- 소프트웨어나 저장장치 등의 개발이 부족
- 주로 기술분야의 계산, 자료 분류 등에 사용 - 제2세대 컴퓨터 시스템
- 운영체제가 도입되고 고급 언어 개발
- 파일 시스템의 도입
- 자료를 분석하고 처리하는 일에 본격적으로 사용되기 시작 - 파일 시스템은 프로그램이 파일에 직접 접근해서 읽어오거나 이용했다. (파일을 이용한 데이터 처리)
파일 시스템의 문제점
- 데이터 종속성 (data dependency)
- 데이터를 사용하는 프로그램의 구조가 데이터 구조(파일 구조)의 영향을 받는다는 것을 의미
- 데이터 종속성은 프로그램의 개발과 유지 보수를 어렵게 한다
- ex) 학생정보 파일에서 필드의 순서를 바꾸어 저장하고자 하거나 학생의 이름을 저장하는 필드의 길이를 20자리에서 30자리로 늘리려는 경우 → 파일 구조에 대한 정보가 프로그램에 들어가 있기 때문에 데이터의 구조를 바꾸려면 프로그램도 고쳐야 한다는 문제점이 발생한다. - 데이터 무결성 (data integrity)의 침해
- 데이터 무결성이란 저장된 데이터의 내용이 본래 의도했던 데이터의 형식, 범위를 준수해야 한다는 성질이다
- ex) 학생 정보 파일에서 나이 필드는 숫자 형식이어야 하고 음수가 아닌 양수여야 한다
- 과거의 정보시스템에서는 데이터 무결성을 지켜야 할 책임이 프로그래머에게 있음
- 정보화 사회에서는 인간의 삶의 많은 부분이 컴퓨터 시스템에 저장된 데이터에 의존하고 있기 때문에 데이터 무결성의 침해는 매우 심각한 문제이다. - 데이터 중복성 (data redundancy)
- 같은 내용의 데이터가 여러 곳에 중복하여 저장되는 것을 의미한다.
- 과거의 정보시스템에서는 개별 부서나 응용 프로그램에서 필요로 하는 데이터 파일을 각각 만들어 사용하는 일이 많았음
- 저장 공간의 낭비 문제 발생
- 데이터의 불일치, 보안의 어려움과 같은 문제들이 발생 - 데이터 불일치 (data inconsistency)
- 중복 저장된 데이터들이 서로 일치하지 않는 것을 의미한다
- ex) 어떤 학생이 교무과에 휴학 신청을 하여 휴학을 했는데, 그 사실을 모르는 재무과에서는 등록금 고지서를 그 학생에게 발송. 교무과의 학생 정보와 재무과의 학생 정보가 각각 관리되면서 불일치가 발생함. - 데이터 보안성(data security)의 결여
- 데이터가 저장되어 있는 파일은 그 내용이 텍스트 형식이나 잘 알려진 형식으로 저장되기 때문에 응용프로그램 없이도 쉽게 파일을 열어 내용을 볼 수가 있다.
- 파일의 공유를 위해 접근이 쉬운 위치에 파일을 저장했기 때문에 보안을 유지하기가 어려움
- 현대의 정보시스템에는 기업의 영업 비밀이나 고객의 사생활 정보와 같은 보안을 필요로 하는 데이터가 많이 저장되어 있기 때문에 보안성의 결여는 심각한 문제이다. - 데이터 표준화 (data standardization)의 어려움
- 일정 규모 이상의 정보 시스템을 개발하기 위해서는 많은 수의 개발자들의 협력 작업 필요
- ex) 개발자 A는 학생 이름을 ‘S-NAME’, 길이는 20자리로, 개발자 B는 학생이름을 ‘NAME’, 15자리로 사용
- 표준화가 되어 있지 않으면 제 3자가 프로그램을 이해하기도 어렵고 두 응용프로그램 간의 호환성에도 문제
- 학생 이름을 지칭하고 표현하는 표준화된 규칙이 있다 하더라도 응용 프로그래머가 이를 지키지 않을 수 있음
데이터베이스의 등장
파일 시스템의 단점을 극복하면서도 다수의 사용자들이 정보를 공유할 수 있어야 한다는 요구에 따라 제안되었다.
- 데이터베이스의 철학
1. 파일 형태로 여기저기에 흩어져 있는 데이터, 정보들을 하나로 모아 관리
2. 사용자(응용 프로그램)와 데이터 사이에 인터페이스 역할을 할 수 있는 S/W를 제공
초기에는 계층형(hierarchical) 데이터베이스, 네트워크(network) 데이터베이스가 사용되었으나, 현재는 관계형(relational) 데이터베이스가 주류를 이루고 있다.
- 데이터베이스(database) : 모아놓은 데이터의 집합
- 데이터베이스 관리 시스템(DBMS; DataBase Management System) : 데이터를 관리하는 S/W
데이터베이스의 특징
기존 파일 시스템을 이용한 데이터 관리의 문제점을 해결하였다.
- 데이터 독립성(independency) 지원
- 사용자 혹은 응용 프로그램이 직접 데이터베이스에 접근할 수 없고 반드시 DBMS를 통해서만 접근이 가능하다.
- DBMS는 데이터베이스 내에 있는 데이터의 물리적, 논리적 변화가 응용 시스템에 영향을 미치지 않도록 함으로써 데이터 독립성을 보장한다. - 데이터 무결성 유지
- DBMS가 무결성을 위반하는 데이터가 들어올 경우 처리를 거절함으로써 데이터의 무결성을 지원한다. - 데이버 중복성 및 불일치 최소화
- 데이터베이스 내의 데이터는 한 개인의 관점이나 특정 부서의 관점에서 관리되는 것이 아니라, 데이터베이스를 공용하는 조직 전체의 관점에서 관리된다.
- 동일 데이터가 여러 부서에서 사용하는 경우 이를 하나로 관리함으로써 중복성을 방지한다. - 데이터 표준화의 용이성
- 데이터베이스 관리자(DBA)가 설계과정을 주도함으로써 부서 간 이해를 조정하고 관리될 데이터를 표준화시킨다.
- 응용 프로그램에서 데이터에 접근하기 위해서는 DBMS가 가지고 있는 구조 정보에 따라야 하기 때문에 자연스럽게 표준화된다. - 높은 데이터 보안성
- DBMS는 사용자의 권한에 따라 데이터베이스 내에 있는 데이터에 대한 접근을 제한할 수 있다.
- 저장된 데이터베이스는 일반적으로 DBMS를 통하지 않고는 외부에서 내용을 알아내기 매우 어렵다. - 데이터 공유(data sharing)의 용이성
- 데이터베이스 시스템의 기본 철학은 데이터를 통합 관리하고 이를 여러 부서, 사용자들이 공유하도록 하는 것이다.
- DBMS는 여러 사용자의 요구를 동시적으로 처리할 수 있는 능력을 가지고 있다.
- DBMS는 데이터를 쉽게 이용할 수 있는 수단을 제공한다.
관계형 데이터베이스 (relational database) 모델
- 현재 가장 많이 사용되는 데이터베이스 모델이다.
- 데이터가 테이블 형태로 표현되며, 사용자가 데이터를 쉽게 다룰 수 있도록 해주는 질의어(SQL)를 제공한다.
- 테이블 형태로 표현된 데이터는 단순해서 누구나 쉽게 이해할 수 있다.
- SQL은 자연어에 가까운 문법을 가지고 있어 배우기 쉽고, 데이터를 어떻게(how) 가져올 것인가 대신에 어떤(what) 데이터를 원하는지만 기술해주면 되기 때문에 사용자나 개발자의 입장에서는 데이터를 다루는 작업이 매우 단순해진다.
- SQL 명령어나 문법은 표준화되어 있기 때문에 대부분의 명령어는 모든 관계형 데이터베이스 제품에서 공통적으로 사용이 가능하다.
관계형 DBMS 제품들
- ORACLE (30%)
- MySQL (25%)
- Postgre SQL (19%)
- SQL Server
- SYBASE
비관계형 데이터베이스의 등장
- 관계형 데이터베이스는 테이블 형태의 정형화된 데이터의 저장 및 관리에 용이하다.
- SNS, 문자 메시지, 이미지 데이터 등 비정형 데이터의 증대로 기존 관계형 데이터베이스로는 처리가 어려운 데이터들이 증가했다.
- noSQL등장 : "Not Only SQL"
- 비관계형 DBMS 제품들 : Redis, HBASE, Cassandra, riak, mongoDB, CouchDB, Scalaris, Tokyo Cabinet, memvbase
2. 데이터베이스 시스템
- 컴퓨터를 사용하여 정보를 수집하고 분석하는데 데이터베이스 기술이 활용되고 있다.
- 정보와 데이터는 서로 다르다.
데이터베이스(database)의 정의
- 데이터베이스는 조직의 응용 시스템들이 공유해서 사용하는 운영 데이터(operational data; 현재 사용이 되고 있는)들이 구조적으로 통합된 모임이다.
- 데이터베이스의 구조는 사용되는 데이터 모델에 의해 결정된다.
데이터베이스의 예
- 대학에서는 데이터베이스에 학생들에 관하여 신상 정보, 수강 과목, 성적 등을 기록하고, 각 학과에 개설되어 있는 과목들에 관한 정보를 유지하고, 교수에 관해서 신상 정보, 담당 과목, 급여 정보를 유지한다.
- 항공기 예약 시스템에서는 여행사를 통해 항공기 좌석을 예약하면 모든 예약 정보가 데이터베이스에 기록된다.
데이터베이스의 특징
- 데이터베이스는 데이터의 대규모 저장소로서, 여러 부서에 속하는 여러 사용자에 의해 동시에 사용된다.
- 모든 데이터가 중복을 최소화하면서 통합된다.
- 데이터베이스는 한 조직체의 운영 데이터뿐만 아니라 그 데이터에 관한 설명(데이터베이스 스키마 또는 메타데이터)까지 포함한다.
- 프로그램과 데이터 간의 독립성이 제공된다.
- 효율적으로 접근이 가능하고 질의를 할 수 있다.
- 용어
- 데이터베이스 스키마 : 구조 정보
- 메타데이터(metadata) : 데이터에 대한 데이터
- 데이터 사전(data dictionary) : DBMS가 DB를 관리하기 위해 필요한 정보
- 시스템 카탈로그
데이터베이스 관리 시스템 (DBMS; Database Management System)
- 데이터베이스를 정의하고, 질의어를 지원하고, 리포트를 생성하는 등의 작업을 수행하는 소프트웨어
- 사용자가 새로운 데이터베이스를 생성하고
- 데이터베이스의 구조를 명시할 수 있게 하고
- 사용자가 데이터를 효율적으로 질의하고 수정할 수 있도록 하며
- 시스템의 고장이나 권한이 없는 사용자로부터 데이터를 안전하게 보호하며
- 동시에 여러 사용자가 데이터베이스를 접근하는 것을 제어하는 소프트웨어 패키지이다.
- 데이터베이스 언어라고 부르는 특별한 프로그래밍 언어를 한 개 이상 제공한다.
- SQL은 여러 DBMS에서 제공되는 사실상의 표준 데이터베이스 언어이다.
데이터베이스 스키마 (schema)
- 전체적인 데이터베이스 구조를 뜻한다.
- 자주 변경되지는 않고, 데이터베이스의 모든 가능한 상태를 미리 정의한다.
- 내포(intension)라고 부른다.
- 구조 : 데이터를 넣을 수 있는 틀/껍데기 → 구조가 먼저 만들어져야 데이터를 넣을 수 있다.
데이터베이스 상태
- 특정 시점에서 데이터베이스의 내용을 의미하며, 시간이 지남에 따라 계속해서 바뀐다.
- 외연(extension)이라고 부른다.
데이터베이스 시스템(DBS; Database System)의 구성요소
무조건 DBMS를 통한다.
3. 관계형 데이터베이스
데이터 모델 (data model)
- 데이터베이스의 구조를 기술하는데 사용되는 개념들의 집합인 구조(데이터 타입과 관계), 이 구조 위에서 동작하는 연산자들, 무결성 제약 조건들로 이루어진다.
- 사용자들에게 데이터가 어떤 모양으로 저장되어 있다고 보이게 할 것인가?
계층형 데이터 모델
데이터링크로 연결되어 있다.
→ 데이터링크를 통해 빠르게 갈 수 있다. but 반드시 링크를 따라가야 한다.
네트워크 (network) 데이터 모델
링크를 조금 더 만들었다.
관계형 (relational) 데이터 모델
- 사용자에게 데이터가 테이블 형태로 관리된다고 보이게 한다. 링크가 없어져 더 유연해졌다. but 속도가 좀 떨어졌다.
- 장점
- 모델이 간단하여 이해하기가 쉽다.
- 사용자는 자신이 원하는 것(what)만 명시하고(→SQL 언어), 데이터가 어디에 있는지 어떻게 접근해야 하는지는 DBMS가 결정하기 때문에 편리하다.
4. DBMS 언어
- 데이터베이스에 접근하기 위해서는 DBMS와 커뮤니케이션이 필요하다.
- 사용자(사람, 프로그램)와 DBMS가 통신하기 위한 언어를 SQL(Structured Query Language)라고 한다.
- SQL은 대표적인 비절차적 (non-procedural language) 언어이다.
- SQL 명령어
- 데이터 정의어 : CREATE, DRO
- 데이터 조작어 : INSERT, UPDATE, DELETE
- 데이터 질의어 : SELECT
데이터 정의어 (DDL; Data Definition Language)
- 데이터베이스 스키마(구조)를 정의하는데 사용하는 명령어
- 데이터 정의어로 명시된 문장이 입력되면 DBMS는 사용자가 정의한 스키마에 대한 명세를 시스템 카탈로그 또는 데이터 사전에 저장한다.
- 데이터 정의어의 기본적인 기능
- 데이터 모델에서 지원하는 데이터 구조를 생성 (ex. CREATE TABLE)
- 데이터 구조의 변경 (ex. ALTER TABLE)
- 데이터 구조의 삭제 (ex. DROP TABLE)
- 데이터 접근을 위해 특정 속성(컬럼) 위에 인덱스를 정의 (ex. CREATE INDEX)
데이터 조작어 (DML; Data Manipulation Language)
- 데이터베이스 내의 원하는 데이터를 수정하고, 삽입하고, 삭제하는 명령어
- INSERT, UPDATE, DELETE
- 대부분의 데이터 조작어는 SUM, COUNT, AVG와 같은 내장 함수들을 지원한다.
- 데이터 조작어/질의어는 단말기에서 대화식으로 입력되어 수행되거나, c, 코볼 등의 고급 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램에 내포되어 사용될 수 있다. (embedded SQL)
데이터 질의어 (QL; Query Language)
- 데이터베이스 내의 원하는 데이터를 조회하는 명령어
- SELECT
- 가장 많이 사용하는 명령어
5. 관계형 데이터베이스 용어
E.F.Codd가 정의한 것으로 오늘날 일반적으로 사용하는 용어와는 차이가 있다.
릴레이션 (relation)
- 테이블이라는 용어로 더 많이 사용한다.
- 관계형 데이터베이스에서 정보를 구분하여 저장하는 기본 단위
- 예시)
- STUDENT 릴레이션 : 학생에 관한 정보를 저장
- SUBJECT 릴레이션 : 과목에 대한 정보를 저장 - 동일한 데이터베이스 내에서는 같은 이름을 갖는 릴레이션은 존재할 수 없다.
속성 (attribute)
- 릴레이션에서 관리하는 구체적인 정보 항목에 해당하는 것이 속성이다.
- 현실세계의 개체 (예: 학생, 교수, 과목,..)들은 많은 속성들을 갖는데 그중에서 관리해야 할 필요가 있는 속성들만을 선택하여 릴레이션에 포함시킨다.
- 속성 역시 고유한 이름을 가지며 동일 릴레이션 내에서는 같은 이름의 속성이 존재할 수 없다. (단, 릴레이션이 다르면 상관없다.)
튜플 (tuple)
- 릴레이션이 현실세계의 어떤 개체를 표현한다면 튜플은 그 개체에 속한 구성원들 개개의 정보를 표현한다.
- 예) '학생'은 개체를 나타내는 이름이고
'김철수, '박선하', '안미희',.. 등은 '학생' 개체의 구성원이다. - 한 릴레이션에 포함된 튜플의 개수는 시간에 따라 변할 수 있으며, 한 릴레이션은 적게는 수십 개 많게는 수십만 개의 튜플을 포함할 수 있다.
도메인 (domain)
- 도메인이란 릴레이션에 포함된 각각의 속성들이 가질 수 있는 값들의 집합이다.
- 도메인이라는 개념이 필요한 이유는 릴레이션에 저장되는 데이터 값들이 본래 의도했던 값들만 저장되고 관리되도록 하는데에 있다
- 예) '성별'이라는 소성이 있다면 이 속성이 가질 수 있는 값은 {남, 여}이다.
→ 데이터베이스 설계자는 성별의 도메인으로 'SEX'를 정의하고, 그 값으로 {남, 여}를 지정한 뒤, '성별'이라는 송성은 'SEX' 도메인에 있는 값만을 가질 수 있다고 지정해 놓으면 사용자들이 실수로 남, 여 이외의 값을 입력하는 것을 DBMS가 막을 수 있다. - 현실적으로 도메인을 구현하는 것은 어렵기 때문에 대부분의 DBMS 제품에서는 사용자 정의 데이터 타입으로 사용한다. (이름이 같은 것은 도메인에 정의할 수 없기 때문이다.)
- 모든 속성은 도메인과 연결되어 있다.
| E.F.Codd의 용어 | File 시스템의 용어 | 자주 사용되는 용어 |
| 릴레이션 (relation) | 파일 (file) | 테이블 (table) |
| 속성 (attribute) | 필드 (field) | 열 (column), 컬럼 |
| 튜플 (tuple) | 레코드 (record) | 행 (row) |