SQL 데이터베이스란 무엇인가요?
SQL 데이터베이스는 행 및 열로 구성되는 테이블로 시각화된 데이터 컬렉션입니다. 데이터는 스프레드시트와 유사하게 저장되는데, 열은 데이터 속성을 나타내고 행은 데이터의 대상 엔터티 또는 객체를 설명합니다. 대부분의 SQL 데이터베이스는 사용자 데이터 상호 작용을 위해 구조적 쿼리 언어(SQL)를 사용하므로 이렇게 명명되었습니다. 테이블 간의 데이터 관계를 저장할 수 있기 때문에 관계형 데이터베이스입니다.
예를 들어 제품 테이블에는 제품 이름, 유형, 비용 등과 같은 열이 있고 행에는 개별 제품에 대한 값이 포함됩니다. 고객 테이블에는 고객 이름 및 연락처 세부 정보가 포함된 열이 있습니다. 고객 데이터를 고객이 구매한 제품과 연결하는 세 번째 테이블을 생성할 수 있습니다.
SQL 데이터베이스의 이점은 무엇인가요?
SQL 데이터베이스는 구현 및 작업이 논리적으로 직관적이기 때문에 다양한 산업에서 널리 사용됩니다.
효율적인 데이터 관리
SQL 데이터베이스는 데이터를 예측 가능하게 구성할 수 있도록 잘 정의된 스키마 및 관계형 테이블을 제공합니다. 제약 조건이 입력된 데이터에 규칙을 적용하므로 정확한 데이터 검색이 가능합니다. 원자성, 일관성, 격리성, 내구성(ACID)의 네 가지 속성 세트가 데이터 무결성을 보장합니다.
- 원자성은 작업 시퀀스(트랜잭션)의 모든 부분이 완료되거나 전혀 완료되지 않도록 보장합니다.
- 일관성은 트랜잭션이 데이터베이스를 한 유효한 상태에서 다른 유효한 상태로 변경하도록 보장합니다.
- 격리성은 트랜잭션이 서로 간섭하는 것을 방지합니다.
- 내구성은 트랜잭션이 커밋되면 시스템 장애가 발생하더라도 영구적으로 저장되도록 보장합니다.
모든 순차적 데이터베이스 작업이 성공적으로 완료되거나 오류가 발생할 경우 롤백되도록 할 수 있습니다.
고성능
SQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 처리할 수 있으며 비즈니스 요구 사항에 맞게 규모를 조정할 수 있습니다. 다양한 인덱싱 및 최적화 기술을 제공하여 데이터 크기가 증가하더라도 빠른 쿼리 성능을 보장합니다. 복제, 클러스터링 및 장애 조치 메커니즘과 같은 기능이 고가용성을 보장합니다. 이러한 기능은 데이터베이스 가동 시간을 유지하고 예기치 않은 운영 중단으로 인한 데이터 손실을 방지하는 데 도움이 됩니다.
사용 편의성
SQL은 최소한의 변경으로 다양한 데이터베이스 시스템에서 사용되는 표준화된 언어입니다. 그러므로 서로 다른 SQL 기반 시스템 간에 간편하게 마이그레이션할 수 있습니다. SQL 데이터베이스는 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼, 분석 소프트웨어, 보고 도구를 비롯한 다양한 데이터 도구와도 호환됩니다. 활발한 대규모 커뮤니티에서 광범위한 리소스, 도구 및 지원을 이용할 수 있습니다.
SQL 데이터베이스는 어떤 방식으로 작동하나요?
SQL 데이터베이스 또는 관계형 데이터베이스는 기본 스토리지 엔진과 함께 작동합니다. 스토리지 엔진은 디스크의 물리적 데이터 스토리지를 담당합니다. SQL 데이터베이스마다 다른 스토리지 엔진을 사용합니다. 예를 들어 MySQL은 InnoDB 및 MyISAM을 사용합니다. 스토리지 엔진은 멘탈 데이터 모델을 추상화하므로 물리적 스토리지에 대해 걱정할 필요 없이 데이터를 사용할 수 있습니다. 스토리지 엔진 선택은 성능, 트랜잭션 처리 및 기타 데이터베이스 기능에 영향을 미칩니다.
스키마
스키마는 테이블, 테이블 관계, 제약 조건을 비롯한 데이터베이스 구조를 정의합니다. 이는 데이터 저장 및 구성 방법에 대한 블루프린트 역할을 합니다. SQL 데이터베이스의 테이블은 행(레코드)과 열(필드)로 구성됩니다. 각 열은 특정 데이터 유형(예: 정수, 텍스트, 날짜)을 가지며 특정 정보를 저장합니다. 각 행은 단일 레코드를 나타냅니다.
SQL 언어
SQL은 모든 관계형 데이터베이스 관리 시스템과 상호 작용하는 데 사용되는 구조적 쿼리 언어입니다. 선택, 삽입, 업데이트, 삭제와 같은 명령은 테이블 내에서 데이터를 관리합니다. 생성, 변경, 정의와 같은 명령은 데이터베이스 구조를 정의하거나 수정합니다.
기타 메커니즘
스토리지 엔진은 다양한 메커니즘을 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화합니다. 예를 들어 인덱스는 스토리지 엔진이 데이터 검색 속도를 높이기 위해 사용하는 특수 조회 테이블입니다. 인덱스는 열 또는 열 세트에 생성되므로 테이블의 모든 행을 검색하지 않고도 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다.
SQL 데이터베이스 기술의 몇 가지 예는 무엇인가요?
다양한 관계형 데이터베이스 시스템이 SQL 데이터베이스를 구현합니다. 아래에 몇 가지 예가 나와 있습니다(전체 목록은 아님).
MySQL
MySQL은 일반적으로 웹 애플리케이션, 특히 Linux, Apache, MySQL, PHP LAMP 스택의 일부로 사용됩니다. 워크로드를 최적화할 수 있도록 복제, 파티셔닝, 다양한 스토리지 엔진을 제공합니다.
PostgreSQL
PostgreSQL은 JSON, XML 및 사용자 지정 데이터 유형에 대한 지원을 비롯한 추가 기능으로 SQL 언어를 확장하는 오픈 소스 객체 관계형 데이터베이스 시스템입니다. 대규모 데이터 관리가 필요한 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. PostgreSQL은 전체 텍스트 검색, 인덱싱, 트랜잭션 무결성과 같은 고급 기능을 지원합니다.
MariaDB
MariaDB는 Oracle이 인수한 후 원래 개발자들이 만든 MySQL의 포크입니다. 새로운 스토리지 엔진과 JSON 지원, 동적 열, 스레드 풀링과 같은 추가 기능을 포함하여 몇 가지 개선 사항이 도입되었습니다. 안정성 및 확장성을 위해 다양한 엔터프라이즈급 애플리케이션에 사용됩니다.
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server는 Microsoft에서 개발한 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. Always On 가용성 그룹을 통해 인 메모리 처리, 고급 분석, 고가용성을 제공합니다.
Oracle Database
Oracle Database는 Oracle Corporation에서 개발한 다중 모델 데이터베이스 관리 시스템입니다. 확장성, 성능, 보안 기능으로 잘 알려져 있습니다. Oracle은 관계형, 문서, 그래프, 키-값 저장소를 비롯한 다양한 데이터 모델을 지원합니다. RAC(Real Application Cluster), ASM(Automatic Storage Management), 데이터 보안 옵션과 같은 기능을 제공합니다.
IBM Db2
IBM Db2는 고성능, 고급 분석 기능, 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션 지원으로 잘 알려져 있습니다. 인 메모리 처리, AI 통합, 고급 보안 옵션을 제공합니다.
NoSQL 데이터베이스와 SQL 데이터베이스의 차이점은 무엇인가요?
NoSQL 데이터베이스는 스키마가 없으며 SQL 데이터베이스가 구현하는 엄격한 테이블 구조를 따르지 않습니다. 데이터는 일반적으로 문서에 키-값 페어로 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 테이블로 저장하기에는 비효율적인 소셜 미디어 게시물, 이메일 등과 같은 비정형 데이터에 더 적합합니다. SQL 데이터베이스는 관계형이지만 NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다.
확장성
NoSQL 데이터베이스는 분산 컴퓨팅용으로 설계되었습니다. 서버 또는 노드를 더 추가하여 로드를 여러 머신으로 분산하는 방식으로 스케일 아웃할 수 있습니다. 최신 SQL 데이터베이스에서도 동일한 방식이 가능하지만 종종 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
유연성
SQL 데이터베이스에는 사전 정의된 스키마가 필요합니다. 즉, 데이터 구조를 미리 알고 있어야 하며 스키마 변경이 복잡할 수 있습니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 동적으로 진화하는 데이터 구조를 허용하므로 데이터 요구 사항이 변화하거나 예측할 수 없는 애플리케이션에 적합합니다. 또한 특정 데이터 모델에 맞게 사용자 지정된 보다 유연한 쿼리 언어를 사용합니다. 하지만 대부분은 SQL과 어느 정도 호환됩니다.
일관성
SQL 데이터베이스는 데이터 일관성 및 신뢰성을 우선시합니다. 사용 사례에 따라 NoSQL 데이터베이스는 가용성과 파티션 내성을 높이기 위해 일관성을 어느 정도 희생합니다.
사용 사례
SQL 데이터베이스는 금융 시스템, 전사적 자원 관리(ERP)와 같이 복잡한 SQL 쿼리, 트랜잭션, 정형 데이터가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 이에 반해 NoSQL 데이터베이스는 대량의 비정형 또는 반정형 데이터, 고도의 확장성 요구 사항, 신속한 개발과 관련된 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
AWS는 SQL 데이터베이스 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)는 클라우드에서 간편하게 SQL 데이터베이스를 설정, 운영, 규모 조정할 수 있는 관리형 서비스의 모음입니다. 원하는 SQL 데이터베이스 엔진으로 RDS를 실행할 수 있습니다.
- Amazon Aurora는 고급 관계형 데이터베이스의 속도와 가용성, 오픈 소스 데이터베이스의 단순성 및 비용 효율성을 모두 갖추었습니다.
- Amazon RDS for Oracle에서는 비용 효율적이면서 크기 조정이 가능한 하드웨어 용량을 갖춘 여러 버전의 Oracle 데이터베이스를 몇 분 만에 배포할 수 있습니다.
- Amazon RDS for SQL Server를 활용하면 클라우드에서 SQL Server를 쉽게 설정, 운영, 규모 조정할 수 있습니다.
- Amazon RDS for MySQL은 익숙한 MySQL 데이터베이스 엔진 기능에 액세스할 수 있도록 지원합니다.
- Amazon RDS for PostgreSQL은 시간이 많이 걸리는 획일적인 데이터베이스 관리 작업을 관리하므로 몇 분 안에 배포하고 시작할 수 있습니다.
- Amazon RDS for MariaDB를 사용하면 클라우드에서 MariaDB 배포를 설정, 운영, 규모 조정할 수 있습니다.
- Amazon RDS for Db2에서는 클릭 몇 번으로 클라우드에서 Db2 데이터베이스 설정, 운영, 규모 조정할 수 있습니다.
지금 무료 계정을 만들어 AWS에서 SQL 데이터베이스를 시작하세요!
