데이터베이스 기초 이론

#01. 데이터베이스란?

1. 데이터베이스의 정의

데이터베이스(Database, DB)는 여러 사용자가 공유하여 사용할 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합입니다.

2. 데이터베이스의 특징

• 통합된 데이터(Integrated Data): 중복을 최소화하여 통합된 데이터
• 저장된 데이터(Stored Data): 컴퓨터가 접근 가능한 저장매체에 저장된 데이터
• 공유 데이터(Shared Data): 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 공동 이용하는 데이터
• 운영 데이터(Operational Data): 조직의 고유한 업무를 수행하는데 반드시 필요한 데이터

#02. DBMS(Database Management System)

1. DBMS의 정의

데이터베이스를 관리하는 소프트웨어로, 사용자와 데이터베이스 사이에서 정보를 생성하고 관리해주는 소프트웨어입니다.

2. DBMS의 기능

• 정의 기능(Definition): 데이터베이스 구조 정의
• 조작 기능(Manipulation): 데이터 검색, 삽입, 삭제, 갱신
• 제어 기능(Control): 데이터 무결성, 보안, 권한 검사, 병행 제어

3. DBMS의 장점

• 데이터 중복 최소화: 동일한 데이터의 중복 저장을 방지
• 데이터 일관성: 중복 제거로 인한 데이터 불일치 현상 제거
• 데이터 무결성: 정확하고 유효한 데이터 유지
• 데이터 보안: 권한이 없는 사용자의 접근 차단
• 데이터 표준화: 데이터 형식과 구조의 표준화
• 데이터 공유: 여러 사용자가 동시에 데이터 이용 가능

#03. 데이터베이스 모델

1. 계층형 데이터베이스 모델

• 트리 구조로 데이터를 저장
• 부모-자식 관계로 1:N 관계만 표현 가능
• 예: IMS(Information Management System)

2. 네트워크 데이터베이스 모델

• 그래프 구조로 데이터를 저장
• M:N 관계 표현 가능
• 예: IDMS(Integrated Database Management System)

3. 관계형 데이터베이스 모델

• 테이블(릴레이션) 형태로 데이터를 저장
• 현재 가장 널리 사용되는 모델
• 예: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server

4. 객체지향 데이터베이스 모델

• 객체지향 개념을 데이터베이스에 도입
• 복잡한 데이터 타입 지원
• 예: db4o, ObjectDB

5. NoSQL 데이터베이스 모델

• 문서형(Document): MongoDB, CouchDB
• 키-값(Key-Value): Redis, DynamoDB
• 컬럼형(Column-family): Cassandra, HBase
• 그래프형(Graph): Neo4j, Amazon Neptune

#04. 관계형 데이터베이스의 구조

1. 기본 용어

용어	설명
릴레이션(Relation)	테이블, 2차원 표 형태의 데이터 구조
튜플(Tuple)	행(Row), 하나의 레코드
애트리뷰트(Attribute)	열(Column), 필드
도메인(Domain)	속성이 가질 수 있는 값들의 집합
차수(Degree)	릴레이션의 애트리뷰트 개수
카디널리티(Cardinality)	릴레이션의 튜플 개수

2. 키(Key)의 종류

후보키(Candidate Key)

• 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 속성들의 부분집합
• 유일성과 최소성을 만족

기본키(Primary Key)

• 후보키 중에서 선택한 주키
• NULL 값을 가질 수 없음
• 중복값을 가질 수 없음

대체키(Alternate Key)

• 후보키 중에서 기본키가 되지 못한 나머지 키들

외래키(Foreign Key)

• 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성
• 참조 무결성 제약조건을 만족해야 함

복합키(Composite Key)

• 두 개 이상의 속성으로 구성된 키

#05. 데이터 무결성

1. 개체 무결성(Entity Integrity)

• 기본키는 NULL 값을 가질 수 없음
• 기본키는 중복값을 가질 수 없음

2. 참조 무결성(Referential Integrity)

• 외래키 값은 참조하는 릴레이션의 기본키 값이어야 함
• 또는 NULL 값이어야 함

3. 도메인 무결성(Domain Integrity)

• 속성의 값은 정의된 도메인에 속한 값이어야 함

4. 사용자 정의 무결성(User-defined Integrity)

• 사용자가 정의한 제약조건을 만족해야 함

#06. 정규화(Normalization)

1. 정규화의 목적

• 데이터 중복을 최소화
• 데이터 일관성 유지
• 저장 공간 절약
• 데이터 무결성 강화

2. 정규화 단계

제1정규형(1NF)

• 모든 속성의 값이 원자값(atomic value)이어야 함
• 반복 그룹이 제거되어야 함

제2정규형(2NF)

• 제1정규형을 만족
• 부분 함수 종속성을 제거

제3정규형(3NF)

• 제2정규형을 만족
• 이행 함수 종속성을 제거

BCNF(Boyce-Codd Normal Form)

• 제3정규형을 만족
• 모든 결정자가 후보키여야 함

#07. SQL 개요

1. SQL의 정의

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어입니다.

2. SQL의 분류

DDL(Data Definition Language) - 데이터 정의어

• CREATE: 테이블, 인덱스 등 생성
• ALTER: 테이블 구조 변경
• DROP: 테이블, 인덱스 등 삭제

DML(Data Manipulation Language) - 데이터 조작어

• SELECT: 데이터 조회
• INSERT: 데이터 삽입
• UPDATE: 데이터 수정
• DELETE: 데이터 삭제

DCL(Data Control Language) - 데이터 제어어

• GRANT: 권한 부여
• REVOKE: 권한 취소

TCL(Transaction Control Language) - 트랜잭션 제어어

• COMMIT: 트랜잭션 확정
• ROLLBACK: 트랜잭션 취소
• SAVEPOINT: 저장점 설정

#08. 트랜잭션(Transaction)

1. 트랜잭션의 정의

데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위입니다.

2. ACID 특성

원자성(Atomicity)

• 트랜잭션의 연산들이 모두 정상적으로 실행되거나 전혀 실행되지 않아야 함

일관성(Consistency)

• 트랜잭션 실행 전후에 데이터베이스가 일관된 상태를 유지해야 함

독립성(Isolation)

• 실행 중인 트랜잭션의 중간 결과를 다른 트랜잭션이 접근할 수 없음

지속성(Durability)

• 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 영구적으로 반영되어야 함

#09. 인덱스(Index)

1. 인덱스의 정의

데이터베이스에서 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조입니다.

2. 인덱스의 장점

• 검색 속도 향상
• ORDER BY, GROUP BY 연산 속도 향상
• MIN, MAX 값을 빠르게 찾을 수 있음

3. 인덱스의 단점

• 추가적인 저장 공간 필요
• 데이터 삽입, 수정, 삭제 시 인덱스 갱신으로 인한 성능 저하
• 인덱스 관리를 위한 추가 작업 필요

#10. 마무리

데이터베이스는 현대 정보 시스템의 핵심 구성요소입니다. 기본 이론을 탄탄히 익혀두면 실제 프로젝트에서 효율적인 데이터베이스 설계와 운영이 가능합니다.

다음 포스팅에서는 실제 SQL 쿼리 작성법과 데이터베이스 설계 실습을 다뤄보겠습니다.