[TIL] RDBMS

개요

• 관계형 데이터베이스 관리 시스템
• 데이터를 테이블(관계) 형태로 관리
  • 행(Row)과 열(Column)로 구성
• 테이블 간 관계를 통해 데이터를 조작하고 검색
  • 주로 SQL을 사용

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SQL

RDBMS에서 데이터를 관리하기 위한 표준화된 언어로, 주로 데이터 정의(DDL), 데이터 조작(DML), 데이터 제어(DCL), 트랜잭션 관리(TCL) 명령어로 구성됩니다.

• DDL (Data Definition Language): 데이터베이스와 테이블 구조를 정의하는 언어
  • 예시: CREATE, ALTER, DROP
• DML (Data Manipulation Language): 데이터를 삽입, 수정, 삭제, 조회하는 언어
  • 예시: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
• DCL (Data Control Language): 데이터베이스에 대한 접근 권한을 관리하는 언어
  • 예시: GRANT, REVOKE
• TCL (Transaction Control Language): 트랜잭션의 시작과 종료를 제어하는 언어
  • 예시: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT

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특징

스키마를 기반으로 미리 정의된 데이터 구조를 가짐. (NoSQL과 다른점, 이로인해 테이블 설계가 중요함)

정규화 과정을 통해 중복 데이터를 최소화. (정규화로 인한 성능 저하가 발생할 경우 반정규화를 통해 개선할 수 도 있음)

 

RDBMS에서 데이터는 테이블 간의 관계를 통해 저장

주요 관계 모델로는 아래와 같다.

• 1:1 관계: 한 테이블의 한 레코드가 다른 테이블의 한 레코드와 연관됨
  • 예시) 사용자 테이블 - 사용자 프로필 테이블
• 1:다 관계: 한 테이블의 한 레코드가 다른 테이블의 여러 레코드와 연관됨
  • 예시) 사용자 테이블 - 주문 테이블
• 다:다 관계: 여러 레코드가 여러 레코드와 연관되며, 조인 테이블이 필요함
  • 예시) 학생 테이블 - 강의 테이블

ACID 트랜잭션을 통해 데이터 무결성을 보장함.

또한 테이블 내에서 키(외래키, 기본키 등) 설정을 통해 데이터 무결성을 보장함.

 

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트랜잭션

데이터베이스 내에서 하나의 일관된 작업 단위로, 여러 작업을 하나의 작업처럼 처리하여 데이터의 무결성을 보장합니다. 트랜잭션의 목적은 작업 도중 발생할 수 있는 오류나 장애로부터 데이터베이스의 상태를 안전하게 보호하는 것입니다.

또한 트랜잭션은 여러 DML(INSERT, UPDATE ..)작업이 일관성 있게 처리되는 것을 보장하며, 아래와 같은 ACID 특성을 따릅니다.

ACID 속성

• Atomicity (원자성)
  • 트랜잭션 내의 모든 작업은 하나의 단위로 처리.
  • 트랜잭션이 완료되면 모든 작업이 성공적으로 완료되거나, 그렇지 않으면 전부 취소
  • 하나라도 실패하면 전체 트랜잭션이 ROLLBACK되어 변경 사항이 원래 상태로 복구.
• Consistency (일관성)
  • 트랜잭션이 실행되기 전과 후에 데이터베이스의 무결성 제약 조건이 항상 유지.
  • 무결성 제약 조건 : 개체 무결성, 참조 무결성, 도메인 무결성, 고유 무결성, NULL 무결성, 키 무결성
• Isolation (고립성)
  • 트랜잭션이 실행 중일 때, 다른 트랜잭션이 해당 트랜잭션의 중간 상태를 볼 수 없어야 함.
  • 고립성 수준은 데이터베이스의 동시 처리 성능과 무결성 간의 균형을 조정.
  • 다양한 격리 수준(Isolation Level)을 통해 설정할 수 있음.
• Durability (지속성)
  • 트랜잭션이 성공적으로 완료되면 그 결과는 영구적으로 데이터베이스에 반영.
  • 즉, 트랜잭션 완료 후에는 그 데이터가 디스크에 영구적으로 기록되어 데이터 유실이 방지.

 

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RDBMS 사용 시 고려할 점

• 수평 확장성 제한: RDBMS는 수평적 확장이 어려워 대규모 분산 데이터 처리에 비효율적일 수 있다. 이로인해 수직적 확장이 권장된다.
• 스키마 제약: 데이터 구조가 고정되어 있어, 비정형 데이터를 다루는 데는 어려움이 있다.

 

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추가로 학습할 부분

1. 정규화 및 반정규화

2. 인덱스 및 B-Tree 자료구조

3. Spring에서 트랜잭션 및 격리 수준

4. 성능 최적화 - 캐싱 및 파티셔닝, 클러스터링, 샤딩

5. 주문 서비스로 실습하는 테이블 관계