Database

Database - Chapter 1-2. 데이터베이스란(Database, DB)란?

Chansman 2025. 3. 18. 10:14

01. DB 기초

🌟 데이터베이스(Database, DB)란?

1. 데이터 저장소(DB)란?

효율적인 데이터 관리: DB는 데이터를 효율적으로 관리하고, 여러 사용자가 실시간으로 데이터를 사용할 수 있게 해줍니다.
데이터 통합: 모든 데이터를 하나의 시스템에서 관리하여 데이터 누락과 중복을 방지합니다.

DBMS 특징 (ACID)

데이터 독립성: 물리적, 논리적 독립성을 제공.
데이터 무결성: 유효성 검사를 통해 데이터 무결성을 보장.
데이터 보안성: 계정 관리 및 권한 설정으로 보안성 강화.
데이터 일관성: 데이터 불일치성 방지.
DB 이전 관리 방식: DBMS 도입 전, 데이터는 파일 형태로 관리되었으며, 기존 데이터를 업데이트 할 때 이전 버전의 데이터를 알 수 없는 문제가 있었습니다.

2. DB의 역사

1963년: SDC(System Development Corporation)에서 데이터베이스의 개념이 처음 등장.

3. 데이터 모델: 데이터를 어떻게 저장하고 관리할지에 대한 방법의 차이

계층형 데이터 모델

구조: 트리 구조로 데이터를 표현하며, 각 레코드는 하나의 상위 레코드에 대한 하위 레코드를 가질 수 있습니다.
특징: 상위 레코드와 하위 레코드 간의 부모-자식 관계가 정의됨.

네트워크형 데이터 모델

구조: 계층형 모델을 개선하여, 각 레코드가 여러 부모 레코드를 가질 수 있게 되어 더 복잡한 관계를 정의할 수 있음.
특징: 각 레코드 간의 관계를 명시적으로 정의.

관계형 데이터 모델

구조: 데이터를 테이블 형태로 저장하고, 각 테이블 간의 관계를 정의하여 데이터를 관리.
특징: 표 형태로 데이터를 저장하고 SQL을 사용하여 데이터를 조작.

객체 지향형 데이터 모델

구조: 현실 세계의 개체(Entity)와 그들 간의 상호 작용을 모델링.
특징: 데이터와 동작을 함께 캡슐화하며 객체 간의 관계를 강조.

4. DB 모델 정리

계층형: 트리 구조로, 상위-하위 관계가 강한 데이터에 유용.
네트워크형: 관계가 복잡하고 다양한 연결이 필요한 데이터에 적합.
관계형: 표 형태로 데이터 관리, SQL로 쿼리 가능, 가장 많이 사용됨.
객체 지향형: 객체와 그들 간의 관계를 모델링하여 동작을 캡슐화.

DBMS란?

DBMS (Database Management System)

정의: 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터를 효율적으로 저장, 검색, 업데이트하고, 데이터를 관리하기 위한 소프트웨어입니다. DBMS는 데이터 무결성, 보안, 백업 및 복구를 제공하며 대용량 데이터 처리를 지원합니다.

DB-Engines Ranking - DBMS 인기 순위

주요 DBMS 종류 및 특징

1. Oracle Database

용도: 대형 기업 및 복잡한 애플리케이션에 적합.
특징: 강력한 트랜잭션 관리, 높은 데이터 무결성, 보안 기능 제공.

2. MySQL

용도: 웹 애플리케이션, 소규모부터 중규모 프로젝트에 적합.
특징: 오픈 소스, PHP와의 통합 용이, 성능 좋음.

3. Microsoft SQL Server

용도: 중대형 기업에서 사용, Microsoft 기술과 통합.
특징: 사용자 친화적인 관리 도구와 보안 기능 제공.

4. PostgreSQL

용도: 복잡한 쿼리와 대규모 데이터베이스 관리에 적합.
특징: 객체-관계형 DBMS, SQL 표준 준수, 확장성 뛰어남.

5. MongoDB

용도: 실시간 분석, 대규모 데이터 처리 애플리케이션에 적합.
특징: NoSQL, 문서 지향적, 스키마 없음.

6. Redis

용도: 고성능 키-값 저장소, 캐싱 및 실시간 애플리케이션에 사용.
특징: 인메모리 데이터 스토어, 빠른 속도 제공.

7. Elasticsearch

용도: 분산 검색 엔진, 데이터 분석 및 로그 집계에 사용.
특징: RESTful API 제공, 실시간 검색 및 분석에 강점.

8. SQLite

용도: 경량의 서버리스 DB, 임베디드 시스템에 적합.
특징: 파일 기반, ACID 트랜잭션 지원, 설치 불필요.

9. Snowflake

용도: 클라우드 기반 데이터 웨어하우스.
특징: 데이터 웨어하우징 및 빅 데이터 분석에 최적화.

10. Cassandra

용도: 분산 데이터베이스, 고가용성 및 확장성이 중요한 환경.
특징: NoSQL, 분산 환경에서 고성능 지원.

11. MariaDB

용도: MySQL의 포크, 웹 기반 애플리케이션에 적합.
특징: MySQL과 호환, 성능 및 보안 개선.

12. Apache Hive

용도: Hadoop 기반 데이터 웨어하우스.
특징: SQL 유사한 HiveQL 제공, 대규모 데이터 분석.

13. Google BigQuery

용도: Google Cloud의 완전 관리형 데이터 웨어하우스.
특징: 서버리스, 대규모 데이터 분석, 실시간 분석 제공.

결론: 다양한 DBMS와 데이터 모델을 이해하는 것은 시스템 설계 및 최적화에 매우 중요한 역할을 합니다. 관계형 데이터베이스는 가장 널리 사용되며, SQL을 통해 효율적으로 데이터를 관리할 수 있는 강력한 도구입니다.

01. DB 기초

🌟 데이터베이스(Database, DB)란?

1. 데이터 저장소(DB)란?

효율적인 데이터 관리: DB는 데이터를 효율적으로 관리하고, 여러 사용자가 실시간으로 데이터를 사용할 수 있게 해줍니다.
데이터 통합: 모든 데이터를 하나의 시스템에서 관리하여 데이터 누락과 중복을 방지합니다.

DBMS 특징 (ACID)

데이터 독립성: 물리적, 논리적 독립성을 제공.
데이터 무결성: 유효성 검사를 통해 데이터 무결성을 보장.
데이터 보안성: 계정 관리 및 권한 설정으로 보안성 강화.
데이터 일관성: 데이터 불일치성 방지.
DB 이전 관리 방식: DBMS 도입 전, 데이터는 파일 형태로 관리되었으며, 기존 데이터를 업데이트 할 때 이전 버전의 데이터를 알 수 없는 문제가 있었습니다.

2. DB의 역사

1963년: SDC(System Development Corporation)에서 데이터베이스의 개념이 처음 등장.

3. 데이터 모델: 데이터를 어떻게 저장하고 관리할지에 대한 방법의 차이

계층형 데이터 모델

구조: 트리 구조로 데이터를 표현하며, 각 레코드는 하나의 상위 레코드에 대한 하위 레코드를 가질 수 있습니다.
특징: 상위 레코드와 하위 레코드 간의 부모-자식 관계가 정의됨.

네트워크형 데이터 모델

구조: 계층형 모델을 개선하여, 각 레코드가 여러 부모 레코드를 가질 수 있게 되어 더 복잡한 관계를 정의할 수 있음.
특징: 각 레코드 간의 관계를 명시적으로 정의.

관계형 데이터 모델

구조: 데이터를 테이블 형태로 저장하고, 각 테이블 간의 관계를 정의하여 데이터를 관리.
특징: 표 형태로 데이터를 저장하고 SQL을 사용하여 데이터를 조작.

객체 지향형 데이터 모델

구조: 현실 세계의 개체(Entity)와 그들 간의 상호 작용을 모델링.
특징: 데이터와 동작을 함께 캡슐화하며 객체 간의 관계를 강조.

4. DB 모델 정리

계층형: 트리 구조로, 상위-하위 관계가 강한 데이터에 유용.
네트워크형: 관계가 복잡하고 다양한 연결이 필요한 데이터에 적합.
관계형: 표 형태로 데이터 관리, SQL로 쿼리 가능, 가장 많이 사용됨.
객체 지향형: 객체와 그들 간의 관계를 모델링하여 동작을 캡슐화.

DBMS란?

DBMS (Database Management System)

정의: 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터를 효율적으로 저장, 검색, 업데이트하고, 데이터를 관리하기 위한 소프트웨어입니다. DBMS는 데이터 무결성, 보안, 백업 및 복구를 제공하며 대용량 데이터 처리를 지원합니다.

DB-Engines Ranking - DBMS 인기 순위

주요 DBMS 종류 및 특징

1. Oracle Database

용도: 대형 기업 및 복잡한 애플리케이션에 적합.
특징: 강력한 트랜잭션 관리, 높은 데이터 무결성, 보안 기능 제공.

2. MySQL

용도: 웹 애플리케이션, 소규모부터 중규모 프로젝트에 적합.
특징: 오픈 소스, PHP와의 통합 용이, 성능 좋음.

3. Microsoft SQL Server

용도: 중대형 기업에서 사용, Microsoft 기술과 통합.
특징: 사용자 친화적인 관리 도구와 보안 기능 제공.

4. PostgreSQL

용도: 복잡한 쿼리와 대규모 데이터베이스 관리에 적합.
특징: 객체-관계형 DBMS, SQL 표준 준수, 확장성 뛰어남.

5. MongoDB

용도: 실시간 분석, 대규모 데이터 처리 애플리케이션에 적합.
특징: NoSQL, 문서 지향적, 스키마 없음.

6. Redis

용도: 고성능 키-값 저장소, 캐싱 및 실시간 애플리케이션에 사용.
특징: 인메모리 데이터 스토어, 빠른 속도 제공.

7. Elasticsearch

용도: 분산 검색 엔진, 데이터 분석 및 로그 집계에 사용.
특징: RESTful API 제공, 실시간 검색 및 분석에 강점.

8. SQLite

용도: 경량의 서버리스 DB, 임베디드 시스템에 적합.
특징: 파일 기반, ACID 트랜잭션 지원, 설치 불필요.

9. Snowflake

용도: 클라우드 기반 데이터 웨어하우스.
특징: 데이터 웨어하우징 및 빅 데이터 분석에 최적화.

10. Cassandra

용도: 분산 데이터베이스, 고가용성 및 확장성이 중요한 환경.
특징: NoSQL, 분산 환경에서 고성능 지원.

11. MariaDB

용도: MySQL의 포크, 웹 기반 애플리케이션에 적합.
특징: MySQL과 호환, 성능 및 보안 개선.

12. Apache Hive

용도: Hadoop 기반 데이터 웨어하우스.
특징: SQL 유사한 HiveQL 제공, 대규모 데이터 분석.

13. Google BigQuery

용도: Google Cloud의 완전 관리형 데이터 웨어하우스.
특징: 서버리스, 대규모 데이터 분석, 실시간 분석 제공.

결론: 다양한 DBMS와 데이터 모델을 이해하는 것은 시스템 설계 및 최적화에 매우 중요한 역할을 합니다. 관계형 데이터베이스는 가장 널리 사용되며, SQL을 통해 효율적으로 데이터를 관리할 수 있는 강력한 도구입니다.

01. DB 기초

🌟 데이터베이스(Database, DB)란?

1. 데이터 저장소(DB)란?

효율적인 데이터 관리: DB는 데이터를 효율적으로 관리하고, 여러 사용자가 실시간으로 데이터를 사용할 수 있게 해줍니다.
데이터 통합: 모든 데이터를 하나의 시스템에서 관리하여 데이터 누락과 중복을 방지합니다.

DBMS 특징 (ACID)

데이터 독립성: 물리적, 논리적 독립성을 제공.
데이터 무결성: 유효성 검사를 통해 데이터 무결성을 보장.
데이터 보안성: 계정 관리 및 권한 설정으로 보안성 강화.
데이터 일관성: 데이터 불일치성 방지.
DB 이전 관리 방식: DBMS 도입 전, 데이터는 파일 형태로 관리되었으며, 기존 데이터를 업데이트 할 때 이전 버전의 데이터를 알 수 없는 문제가 있었습니다.

2. DB의 역사

1963년: SDC(System Development Corporation)에서 데이터베이스의 개념이 처음 등장.

3. 데이터 모델: 데이터를 어떻게 저장하고 관리할지에 대한 방법의 차이

계층형 데이터 모델

구조: 트리 구조로 데이터를 표현하며, 각 레코드는 하나의 상위 레코드에 대한 하위 레코드를 가질 수 있습니다.
특징: 상위 레코드와 하위 레코드 간의 부모-자식 관계가 정의됨.

네트워크형 데이터 모델

구조: 계층형 모델을 개선하여, 각 레코드가 여러 부모 레코드를 가질 수 있게 되어 더 복잡한 관계를 정의할 수 있음.
특징: 각 레코드 간의 관계를 명시적으로 정의.

관계형 데이터 모델

구조: 데이터를 테이블 형태로 저장하고, 각 테이블 간의 관계를 정의하여 데이터를 관리.
특징: 표 형태로 데이터를 저장하고 SQL을 사용하여 데이터를 조작.

객체 지향형 데이터 모델

구조: 현실 세계의 개체(Entity)와 그들 간의 상호 작용을 모델링.
특징: 데이터와 동작을 함께 캡슐화하며 객체 간의 관계를 강조.

4. DB 모델 정리

계층형: 트리 구조로, 상위-하위 관계가 강한 데이터에 유용.
네트워크형: 관계가 복잡하고 다양한 연결이 필요한 데이터에 적합.
관계형: 표 형태로 데이터 관리, SQL로 쿼리 가능, 가장 많이 사용됨.
객체 지향형: 객체와 그들 간의 관계를 모델링하여 동작을 캡슐화.

DBMS란?

DBMS (Database Management System)

정의: 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터를 효율적으로 저장, 검색, 업데이트하고, 데이터를 관리하기 위한 소프트웨어입니다. DBMS는 데이터 무결성, 보안, 백업 및 복구를 제공하며 대용량 데이터 처리를 지원합니다.

DB-Engines Ranking - DBMS 인기 순위

주요 DBMS 종류 및 특징

1. Oracle Database

용도: 대형 기업 및 복잡한 애플리케이션에 적합.
특징: 강력한 트랜잭션 관리, 높은 데이터 무결성, 보안 기능 제공.

2. MySQL

용도: 웹 애플리케이션, 소규모부터 중규모 프로젝트에 적합.
특징: 오픈 소스, PHP와의 통합 용이, 성능 좋음.

3. Microsoft SQL Server

용도: 중대형 기업에서 사용, Microsoft 기술과 통합.
특징: 사용자 친화적인 관리 도구와 보안 기능 제공.

4. PostgreSQL

용도: 복잡한 쿼리와 대규모 데이터베이스 관리에 적합.
특징: 객체-관계형 DBMS, SQL 표준 준수, 확장성 뛰어남.

5. MongoDB

용도: 실시간 분석, 대규모 데이터 처리 애플리케이션에 적합.
특징: NoSQL, 문서 지향적, 스키마 없음.

6. Redis

용도: 고성능 키-값 저장소, 캐싱 및 실시간 애플리케이션에 사용.
특징: 인메모리 데이터 스토어, 빠른 속도 제공.

7. Elasticsearch

용도: 분산 검색 엔진, 데이터 분석 및 로그 집계에 사용.
특징: RESTful API 제공, 실시간 검색 및 분석에 강점.

8. SQLite

용도: 경량의 서버리스 DB, 임베디드 시스템에 적합.
특징: 파일 기반, ACID 트랜잭션 지원, 설치 불필요.

9. Snowflake

용도: 클라우드 기반 데이터 웨어하우스.
특징: 데이터 웨어하우징 및 빅 데이터 분석에 최적화.

10. Cassandra

용도: 분산 데이터베이스, 고가용성 및 확장성이 중요한 환경.
특징: NoSQL, 분산 환경에서 고성능 지원.

11. MariaDB

용도: MySQL의 포크, 웹 기반 애플리케이션에 적합.
특징: MySQL과 호환, 성능 및 보안 개선.

12. Apache Hive

용도: Hadoop 기반 데이터 웨어하우스.
특징: SQL 유사한 HiveQL 제공, 대규모 데이터 분석.

13. Google BigQuery

용도: Google Cloud의 완전 관리형 데이터 웨어하우스.
특징: 서버리스, 대규모 데이터 분석, 실시간 분석 제공.

결론: 다양한 DBMS와 데이터 모델을 이해하는 것은 시스템 설계 및 최적화에 매우 중요한 역할을 합니다. 관계형 데이터베이스는 가장 널리 사용되며, SQL을 통해 효율적으로 데이터를 관리할 수 있는 강력한 도구입니다.

01. DB 기초

🌟 데이터베이스(Database, DB)란?

1. 데이터 저장소(DB)란?

효율적인 데이터 관리: DB는 데이터를 효율적으로 관리하고, 여러 사용자가 실시간으로 데이터를 사용할 수 있게 해줍니다.
데이터 통합: 모든 데이터를 하나의 시스템에서 관리하여 데이터 누락과 중복을 방지합니다.

DBMS 특징 (ACID)

데이터 독립성: 물리적, 논리적 독립성을 제공.
데이터 무결성: 유효성 검사를 통해 데이터 무결성을 보장.
데이터 보안성: 계정 관리 및 권한 설정으로 보안성 강화.
데이터 일관성: 데이터 불일치성 방지.
DB 이전 관리 방식: DBMS 도입 전, 데이터는 파일 형태로 관리되었으며, 기존 데이터를 업데이트 할 때 이전 버전의 데이터를 알 수 없는 문제가 있었습니다.

2. DB의 역사

1963년: SDC(System Development Corporation)에서 데이터베이스의 개념이 처음 등장.

3. 데이터 모델: 데이터를 어떻게 저장하고 관리할지에 대한 방법의 차이

계층형 데이터 모델

구조: 트리 구조로 데이터를 표현하며, 각 레코드는 하나의 상위 레코드에 대한 하위 레코드를 가질 수 있습니다.
특징: 상위 레코드와 하위 레코드 간의 부모-자식 관계가 정의됨.

네트워크형 데이터 모델

구조: 계층형 모델을 개선하여, 각 레코드가 여러 부모 레코드를 가질 수 있게 되어 더 복잡한 관계를 정의할 수 있음.
특징: 각 레코드 간의 관계를 명시적으로 정의.

관계형 데이터 모델

구조: 데이터를 테이블 형태로 저장하고, 각 테이블 간의 관계를 정의하여 데이터를 관리.
특징: 표 형태로 데이터를 저장하고 SQL을 사용하여 데이터를 조작.

객체 지향형 데이터 모델

구조: 현실 세계의 개체(Entity)와 그들 간의 상호 작용을 모델링.
특징: 데이터와 동작을 함께 캡슐화하며 객체 간의 관계를 강조.

4. DB 모델 정리

계층형: 트리 구조로, 상위-하위 관계가 강한 데이터에 유용.
네트워크형: 관계가 복잡하고 다양한 연결이 필요한 데이터에 적합.
관계형: 표 형태로 데이터 관리, SQL로 쿼리 가능, 가장 많이 사용됨.
객체 지향형: 객체와 그들 간의 관계를 모델링하여 동작을 캡슐화.

DBMS란?

DBMS (Database Management System)

정의: 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터를 효율적으로 저장, 검색, 업데이트하고, 데이터를 관리하기 위한 소프트웨어입니다. DBMS는 데이터 무결성, 보안, 백업 및 복구를 제공하며 대용량 데이터 처리를 지원합니다.

DB-Engines Ranking - DBMS 인기 순위

주요 DBMS 종류 및 특징

1. Oracle Database

용도: 대형 기업 및 복잡한 애플리케이션에 적합.
특징: 강력한 트랜잭션 관리, 높은 데이터 무결성, 보안 기능 제공.

2. MySQL

용도: 웹 애플리케이션, 소규모부터 중규모 프로젝트에 적합.
특징: 오픈 소스, PHP와의 통합 용이, 성능 좋음.

3. Microsoft SQL Server

용도: 중대형 기업에서 사용, Microsoft 기술과 통합.
특징: 사용자 친화적인 관리 도구와 보안 기능 제공.

4. PostgreSQL

용도: 복잡한 쿼리와 대규모 데이터베이스 관리에 적합.
특징: 객체-관계형 DBMS, SQL 표준 준수, 확장성 뛰어남.

5. MongoDB

용도: 실시간 분석, 대규모 데이터 처리 애플리케이션에 적합.
특징: NoSQL, 문서 지향적, 스키마 없음.

6. Redis

용도: 고성능 키-값 저장소, 캐싱 및 실시간 애플리케이션에 사용.
특징: 인메모리 데이터 스토어, 빠른 속도 제공.

7. Elasticsearch

용도: 분산 검색 엔진, 데이터 분석 및 로그 집계에 사용.
특징: RESTful API 제공, 실시간 검색 및 분석에 강점.

8. SQLite

용도: 경량의 서버리스 DB, 임베디드 시스템에 적합.
특징: 파일 기반, ACID 트랜잭션 지원, 설치 불필요.

9. Snowflake

용도: 클라우드 기반 데이터 웨어하우스.
특징: 데이터 웨어하우징 및 빅 데이터 분석에 최적화.

10. Cassandra

용도: 분산 데이터베이스, 고가용성 및 확장성이 중요한 환경.
특징: NoSQL, 분산 환경에서 고성능 지원.

11. MariaDB

용도: MySQL의 포크, 웹 기반 애플리케이션에 적합.
특징: MySQL과 호환, 성능 및 보안 개선.

12. Apache Hive

용도: Hadoop 기반 데이터 웨어하우스.
특징: SQL 유사한 HiveQL 제공, 대규모 데이터 분석.

13. Google BigQuery

용도: Google Cloud의 완전 관리형 데이터 웨어하우스.
특징: 서버리스, 대규모 데이터 분석, 실시간 분석 제공.

결론: 다양한 DBMS와 데이터 모델을 이해하는 것은 시스템 설계 및 최적화에 매우 중요한 역할을 합니다. 관계형 데이터베이스는 가장 널리 사용되며, SQL을 통해 효율적으로 데이터를 관리할 수 있는 강력한 도구입니다.

01. DB 기초

🌟 데이터베이스(Database, DB)란?

1. 데이터 저장소(DB)란?

효율적인 데이터 관리: DB는 데이터를 효율적으로 관리하고, 여러 사용자가 실시간으로 데이터를 사용할 수 있게 해줍니다.
데이터 통합: 모든 데이터를 하나의 시스템에서 관리하여 데이터 누락과 중복을 방지합니다.

DBMS 특징 (ACID)

데이터 독립성: 물리적, 논리적 독립성을 제공.
데이터 무결성: 유효성 검사를 통해 데이터 무결성을 보장.
데이터 보안성: 계정 관리 및 권한 설정으로 보안성 강화.
데이터 일관성: 데이터 불일치성 방지.
DB 이전 관리 방식: DBMS 도입 전, 데이터는 파일 형태로 관리되었으며, 기존 데이터를 업데이트 할 때 이전 버전의 데이터를 알 수 없는 문제가 있었습니다.

2. DB의 역사

1963년: SDC(System Development Corporation)에서 데이터베이스의 개념이 처음 등장.

3. 데이터 모델: 데이터를 어떻게 저장하고 관리할지에 대한 방법의 차이

계층형 데이터 모델

구조: 트리 구조로 데이터를 표현하며, 각 레코드는 하나의 상위 레코드에 대한 하위 레코드를 가질 수 있습니다.
특징: 상위 레코드와 하위 레코드 간의 부모-자식 관계가 정의됨.

네트워크형 데이터 모델

구조: 계층형 모델을 개선하여, 각 레코드가 여러 부모 레코드를 가질 수 있게 되어 더 복잡한 관계를 정의할 수 있음.
특징: 각 레코드 간의 관계를 명시적으로 정의.

관계형 데이터 모델

구조: 데이터를 테이블 형태로 저장하고, 각 테이블 간의 관계를 정의하여 데이터를 관리.
특징: 표 형태로 데이터를 저장하고 SQL을 사용하여 데이터를 조작.

객체 지향형 데이터 모델

구조: 현실 세계의 개체(Entity)와 그들 간의 상호 작용을 모델링.
특징: 데이터와 동작을 함께 캡슐화하며 객체 간의 관계를 강조.

4. DB 모델 정리

계층형: 트리 구조로, 상위-하위 관계가 강한 데이터에 유용.
네트워크형: 관계가 복잡하고 다양한 연결이 필요한 데이터에 적합.
관계형: 표 형태로 데이터 관리, SQL로 쿼리 가능, 가장 많이 사용됨.
객체 지향형: 객체와 그들 간의 관계를 모델링하여 동작을 캡슐화.

DBMS란?

DBMS (Database Management System)

정의: 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터를 효율적으로 저장, 검색, 업데이트하고, 데이터를 관리하기 위한 소프트웨어입니다. DBMS는 데이터 무결성, 보안, 백업 및 복구를 제공하며 대용량 데이터 처리를 지원합니다.

DB-Engines Ranking - DBMS 인기 순위

주요 DBMS 종류 및 특징

1. Oracle Database

용도: 대형 기업 및 복잡한 애플리케이션에 적합.
특징: 강력한 트랜잭션 관리, 높은 데이터 무결성, 보안 기능 제공.

2. MySQL

용도: 웹 애플리케이션, 소규모부터 중규모 프로젝트에 적합.
특징: 오픈 소스, PHP와의 통합 용이, 성능 좋음.

3. Microsoft SQL Server

용도: 중대형 기업에서 사용, Microsoft 기술과 통합.
특징: 사용자 친화적인 관리 도구와 보안 기능 제공.

4. PostgreSQL

용도: 복잡한 쿼리와 대규모 데이터베이스 관리에 적합.
특징: 객체-관계형 DBMS, SQL 표준 준수, 확장성 뛰어남.

5. MongoDB

용도: 실시간 분석, 대규모 데이터 처리 애플리케이션에 적합.
특징: NoSQL, 문서 지향적, 스키마 없음.

6. Redis

용도: 고성능 키-값 저장소, 캐싱 및 실시간 애플리케이션에 사용.
특징: 인메모리 데이터 스토어, 빠른 속도 제공.

7. Elasticsearch

용도: 분산 검색 엔진, 데이터 분석 및 로그 집계에 사용.
특징: RESTful API 제공, 실시간 검색 및 분석에 강점.

8. SQLite

용도: 경량의 서버리스 DB, 임베디드 시스템에 적합.
특징: 파일 기반, ACID 트랜잭션 지원, 설치 불필요.

9. Snowflake

용도: 클라우드 기반 데이터 웨어하우스.
특징: 데이터 웨어하우징 및 빅 데이터 분석에 최적화.

10. Cassandra

용도: 분산 데이터베이스, 고가용성 및 확장성이 중요한 환경.
특징: NoSQL, 분산 환경에서 고성능 지원.

11. MariaDB

용도: MySQL의 포크, 웹 기반 애플리케이션에 적합.
특징: MySQL과 호환, 성능 및 보안 개선.

12. Apache Hive

용도: Hadoop 기반 데이터 웨어하우스.
특징: SQL 유사한 HiveQL 제공, 대규모 데이터 분석.

13. Google BigQuery

용도: Google Cloud의 완전 관리형 데이터 웨어하우스.
특징: 서버리스, 대규모 데이터 분석, 실시간 분석 제공.

결론: 다양한 DBMS와 데이터 모델을 이해하는 것은 시스템 설계 및 최적화에 매우 중요한 역할을 합니다. 관계형 데이터베이스는 가장 널리 사용되며, SQL을 통해 효율적으로 데이터를 관리할 수 있는 강력한 도구입니다.