데이터베이스

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Emp Tables (Database).PNG

데이터베이스(공학database, DB)는 여러 응용 시스템들의 통합된 정보들을 저장하여 운영할 수 있는 공용 데이터들의 묶음이다.

데이터베이스의 개념[편집]

여러 사람들이 공유하고 사용할 목적으로 통합 관리되는 정보의 집합이다. 논리적으로 연관된 하나 이상의 자료의 모음으로 그 내용을 고도로 구조화함으로써 검색과 갱신의 효율화를 꾀한 것이다. 즉, 몇 개의 자료 파일을 조직적으로 통합하여 자료 항목의 중복을 없애고 자료를 구조화하여 기억시켜 놓은 자료의 집합체라고 할 수 있다.

공동 자료로서 각 사용자는 같은 데이터라 할지라도 각자의 응용 목적에 따라 다르게 사용할 수 있다.

  • 데이터베이스의 특징
  1. 실시간 접근성
  2. 지속적인 변화
  3. 동시 공유
  4. 내용에 대한 참조

데이터베이스의 장단점[편집]

  • 데이터베이스 장점
  1. 데이터 중복 최소화
  2. 데이터 공유
  3. 일관성, 무결성, 보안성 유지
  4. 최신의 데이터 유지
  5. 데이터의 표준화 가능
  6. 데이터의 논리적, 물리적 독립성
  7. 용이한 데이터 접근
  8. 데이터 저장 공간 절약
  • 데이터베이스 단점
  1. 데이터베이스 전문가 필요
  2. 많은 비용 부담
  3. 데이터 백업과 복구가 어려움
  4. 시스템의 복잡함
  5. 대용량 디스크로 엑세스가 집중되면 과부하 발생

데이터베이스 모델[편집]

실제적인 데이터베이스 구현을 위한 현재 몇몇 개념화된 논리적 데이터 모델은 다음과 같다:

관계 데이터 모델[편집]

관계 데이터모델 (relational datamodel)은 데이터 모델 중에서 가장 개념이 간단한 모델이다. IBM 연구소에서 근무하던 코드(E.F.Codd)가 1970년에 제안했다. 이 모델은 상대 수학적인 이론을 기반으로 한다. 코드가 수학자였기 때문에 수학 분야, 특히 집합론과 논리분야의 개념을 사용했다. 데이터 모델을 개발하기 위해서 테이블 관계로 묘사하는 이론적 모델 과정이 발생하는데 이를 개체관계모델(영어:entity relational model)이라고 한다. 이 관계 데이터베이스를 위한 설계과정은 이론적으로 관계수학에 기초한 실지 구현이라 보면 된다. 현실 세계는 객체관계 그림(diagram)으로 표현되며, 개체와 그 관계는 각기 사각과 선으로 ==== SQL ==== 개체 관계형 데이터베이스를 지원하기 위해 1974년 IBM 연구소에서 만든 SQL(Structured Query Language)(원어(SEQUEL):Structured English Query Language)가 창안되었으며, 이 언어는 수학적 관계 대수관계 논리(relational calculus)에 기반을 두고 있다. 데이터 모델은 데이터를 조작하기 위한 연산집합을 가져야 한다. 왜냐하면 그것은 데이터베이스 구조와 제약 조건을 정의하기 때문이다. 다시 말해, 관계 데이터모델 연산집합(a set of operations)은 관계대수로 표현되고, 그 연산은 사용자에게 여러 질의를 가능하게 한다.

데이터베이스 관리 시스템 선택[편집]

데이터베이스 설계 후 데이터베이스 관리 시스템을 사용해야 한다. 여러가지 데이터베이스 관리 시스템 선택 사항(DBMS)이 존재한다.

데이터베이스 관리 시스템으로 현재에는 많이 사용하지 않으나 IBM 메인프레임 환경 하에서 운영되는 'IMS'가 있다. IMS는 정보 관리 시스템(Information Management System)의 약자로 DBMS와 DC 기능을 수행한다. IMS가 관리하는 DB 종류에는 'DEDB'와 'MSDB'가 있다. DEDB는 Data Entry DB로 전통적인 계층형 DB이며 MSDB는 주기억 DB로 시스템 가동시 주 메모리에 상주하는 DB로 빠른 접근이 필요한 업무에 사용된다. 다만, 접근 속도가 매우 빠른 반면 메모리에 상주하기 때문에 용량 및 구조에 제한이 많다.

DBMS 언어 선택[편집]

데이터베이스 언어는 다음과 같이 이루어져 있다.

트랜잭션[편집]

트랜잭션은 하나의 논리적 단위를 구성하는 데이터베이스 연산의 모임이다. 동시에 여러 트랜젝션이 수행되기 위해서 데이터베이스의 일관성이 보장되어야 하며 이를 위해 동시성 제어(concurrency control)와 회복 제어(recovery control)를 위한 모듈이 있으며 이 둘을 합쳐 트랜젝션 관리 모듈(transaction management module)이라고 한다.

  1. 동시성제어 모듈(concurreny control module): 데이터베이스를 일관성 있게 유지하기 위하여 동시에 수행되는 트랜젝션들 사이의 상호작용을 제어한다.
  2. 회복제어 모듈(recovery control module): 데이터베이스를 일관성 있게 유지하기 위하여 업데이트를 하는 동안 시스템 장애에도 데이터베이스의 기존 상태가 유지된다.

트랜젝션 스케줄링은 다음과 같은 3가지 개념을 가진다.

  1. 직렬 스케줄링(serial scheduling): 트랜젝션 연산들을 각 트랜젝션별로 연속적으로 실행하는 방법
  2. 비직렬 스케줄링(nonserial scheduling): 트랜젝션 연산들을 상호적(interleaving)으로 병행 실행하는 밥법
  3. 직렬 가능 스케줄링(serializable schedlung): 비직렬 스케줄링 S가 항상 직렬 스케줄링 SS에 대해서 같은 결과를 가질 때 "S를 직렬가능"하다고 한다.

직렬가능 트랜젝션을 보장하기 위한 규약(protocol)이 있는데 잠금(locking) 방법과 시간표(timestamp)가 바로 그것이다.

데이터베이스 자료구조[편집]

인덱싱[편집]

데이터베이스는 흔히 다음과 같은 ACID 규칙을 만족해야 한다.

  • 원자성 (原子性, Atomicity): 한 트랜잭션의 모든 작업이 수행되든지, 아니면 하나도 수행되지 않아야 한다. 트랜잭션이 제대로 실행되지 않았으면 롤백(roll back)한다.
  • 일관성 (一貫性, Consistency): 모든 트랜잭션은 데이터베이스에서 정한 무결성 (無缺性, integrity) 조건을 만족해야 한다.
  • 격리성 (隔離性, Isolation): 두 개의 트랜잭션이 서로에게 영향을 미칠 수 없다. 트랜잭션이 실행되는 동안의 값은 다른 트랜잭션이 접근할 수 없어야 한다.
  • 내구성 (耐久性, Durability): 트랜잭션이 성공적으로 끝난 뒤에는, (시스템 실패가 일어나더라도) 그 결과가 데이터베이스에 계속 유지되어야 한다.

병행제어 (竝行制御, concurrency control)는 트랜잭션을 안전하게 처리하고 ACID 규칙을 만족시키는 기술이다.

데이터베이스의 수요[편집]

2012년 한국의 국내 DB산업은 DB구축 시장, DB컨설팅·솔루션 시장, DB서비스 시장 등 모든 분야에서 전년 대비 높은 성장세를 나타내고 있다. 특히 전 산업에서의 정보통신기술(ICT) 융합과 스마트 환경 확산, 빅데이터 관련 수요가 증가하면서 향후 그 성장세는 계속될 것으로 내다봤다. 보고서에서는 DB산업의 성장을 내다보는 주요 요인으로 빅데이터 분석·활용을 위한 기업의 신규 수요 증가, DB자산 가치 인식 증대로 인한 DB구축 투자 증가, 스마트 기반의 모바일 서비스 확산 등을 꼽고 있다.[1]

주석[편집]

  1. 조윤주 기자, "국내 DB산업 ‘빅데이터’ 날개 달고 고공행진..지난해 11조원 돌파", 《파이낸셜뉴스》, 2013년 2월 13일 작성. 2013년 3월 20일 확인.

참고 문헌[편집]

  • Elmasri, Navathe:Fundamentals of database systems, Addision Wesley.

바깥 고리[편집]