SQL의 개념
Learn SQL, Designing Schema
SQL(Structured Query Language)을 학습하면, 관계형 데이터베이스를 자유자재로 다룰 수 있습니다. 대표적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)인 MySQL로 Schema를 설계하고, SQL을 사용하여 데이터를 영속성있게(persistently) 저장하는 방법을 학습합니다.
Achievement Goals
3 Tier Architecture 를 이해한다.
3계층 아키텍처의 주요 이점은 각 계층이 자체 인프라에서 실행되기 때문에 별도의 개발 팀에서 각 계층을 동시에 개발할 수 있으며 다른 계층에 영향을 주지 않고 필요에 따라 업데이트하거나 확장할 수 있다는 것입니다.
영속성의 개념을 이해하고, 데이터베이스의 필요성을 인지한다.
영속성(persistence)은 데이터를 생성한 프로그램의 실행이 종료되더라도 사라지지 않는 데이터의 특성을 의미한다. 데이터베이스를 사용하면 프로그램이 종료 되도 데이터를 보존 할수 있다.
한 번에 여러 개의 테이블을 가질수 있기 때문에 SQL을 활용해 데이터를 불러오기 수월하다. 보존되는 대용량의 데이터를 필요한 부분만 다룰 수 있다.
데이터베이스 종류를 이해한다.
관계형 데이터베이스와 NoSQL의 차이를 이해한다.
- SQL과 NoSQL은 만들어진 방식, 저장하는 정보의 종류, 그리고 저장하는 방법 등에 차이가 있습니다.
- 관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면, NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 옵니다.
데이터 저장(Storage)
- NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장합니다.
- 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장합니다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 합니다.
스키마(Schema)
- SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요합니다. 다시 말해, 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 합니다. 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있습니다.
- NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있습니다. 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 됩니다.
쿼리(Querying)
- 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문입니다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블 간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 합니다. 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용합니다.
- 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있습니다. 그래서 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능합니다. UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 합니다.
확장성(Scalability)
- 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장합니다. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 합니다. 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 듭니다. 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고 시간이 많이 소모됩니다.
- NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장합니다. 보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장이라고도 합니다. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있습니다. 그리고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅 할 수 있어서, 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴합니다.
관계형 데이터베이스 및 NoSQL이 어떤 경우에 적합한지 이해한다.
SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스
1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성) 를 의미합니다. 각 단어는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다. SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있습니다.
전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발 에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 합니다. 그래서 이런 경우에는 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용합니다.
2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다. 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문입니다.
NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스
데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없습니다. 필요에 따라, 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수 있습니다. 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우
클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있습니다. 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.
빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우
NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리합니다. 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 이에 해당합니다. 또한 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트해야 하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합합니다.
Learn SQL
- SQL 주요 문법을 이해할 수 있다.
- 조회, 삽입, 갱신, 삭제 구문을 자유자재로 사용할 수 있다.
- 조회 시 다양한 조건을 걸어 원하는 정보만 조회할 수 있다.
- 통계를 위한 쿼리를 만들 수 있다.
- 스키마 디자인을 할 수 있다.
- 앱에 필요한 테이블과 필드, 그리고 관계를 부여할 수 있다.
- 1:N, N:N 관계를 이해하고, 데이터베이스에서 테이블을 조작할 수 있다.
- Foreign Key, Primary Key에 대해 이해할 수 있다.
