데이터베이스 정의
데이터베이스는 구조화된 정보 또는 데이터의 조직화된 모음으로서 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자적으로 저장됩니다 데이터베이스는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 제어됩니다. 연결된 애플리케이션과 함께 데이터와 DBMS를 하나로 묶어 데이터베이스 시스템이라고 하며 단축하여 데이터베이스라고도 합니다.
오늘날 운영되고 있는 가장 일반적인 유형의 데이터베이스에서 데이터는 일반적으로 처리 및 데이터 쿼리를 효율적으로 수행하기 위해 일련의 테이블에서 행과 열로 모델링 됩니다. 그러면 데이터에 쉽게 액세스 하고 관리, 수정, 업데이트, 제어 및 구성할 수 있습니다. 대부분의 데이터베이스는 데이터 작성 및 쿼리에 SQL(Structured Query Language)을 사용합니다.
데이터베이스 유형, 제품 특성 대한 개요
Relational Databases
1. MySQL
- 출시 시기 : 1995
- 제품 특성 : 다양한 운영 쳬계에서 사용할 수 있으며, 여러 가지 프로그램 언어를 지원합니다. 대용량 데이터 집합도 아주 빠르게 효과적으로 처리할 수 있습니다, 또한 널리 알려진 표준 SQL 형식을 사용합니다. 유명 웹 사이트, 애플리케이션 및 상용 제품을 위한 기본 관계형 데이터 저장소 역할을 합니다. 오픈 소스는 웹 작업에 광범위하게 사용되며 ACID transactions을 지원하고 다양한 저장소 엔진(InnoDB, MyISAM)을 제공합니다.
2. PostgreSQL
- 출시 시기 : 1996
- 제품 특성 : 오픈 소스는 견고성과 성능으로 알려진 확장성이 뛰어난 고급 SQL 기능을 지원합니다.
- ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성), 데이터베이스 트랜잭션의 안정적인 처리를 보장합니다.
- PostgreSQL은 Linux, Unix, Mac OS X 및 Microsoft Windows를 포함한 거의 모든 운영 체제에서 실행되며 Raspberry Pi 보드와 같은 상용 하드웨어에서도 실행할 수 있습니다.
- PostgresSQL의 가장 큰 장점이라고 하면, 인텍스에 특화된 Partial Index, Parallel Index Scan을 지원한다는 점입니다. 또한 다양한 플러그인이 개발되어 있어 다양한 기능 개선이 가능합니다
3. Oracle Database
- 출시 시기 : 1979
- 제품 특성 :시장성, 확장성 및 보안이 뛰어난 광범위한 데이터 모델(JSON, XML 포함)을 지원합니다.
- 오라클에서 만들어 판매 중인 상업용 데이터베이스
- 윈도, 리눅스, 유닉스 등 다양한 운영체제(OS)에서 설치 가능
- MySQL, MSSQL보다 대량의 데이터 처리 용이
- 대기업에서 주로 사용하며, 글로벌 DB 시장 점유율 1위
- 비공개 소스, 폐쇄적인 운영
- 가장 널리 사용되는 RDBMS
4. Microsoft SQL 서버
- 출시 시기 : 1989
- 제품 특성 : 시장성, Microsoft 제품과 잘 통합되고 강력한 보안 기능, 고급 분석 및 BI 도구를 지원합니다.
- - 마이크로소프트(MS)사에서 개발한 상업용 데이터베이스
- 다른 운영체제에서도 사용가능하지만 윈도에 특화됨
- 비공개 소스로 폐쇄적인 운영(리눅스 버전은 오픈소스)
- 중소기업에서 주로 사용 중
5. SQL lite
- 출시 시기 : 2000
- 제품 특성 : 경량, 내장형 데이터베이스, 서버리스, 모바일 애플리케이션 및 IoT 장치에 광범위하게 사용됩니다.
NoSQL Databases
1. MongoDB
- 출시 시기 : 2009
- 제품 특성: 문서에 정통하며 JSON과 같은 문서, 유연한 스키마, 고성능, 확장성을 지원합니다.
2. Cassandra
- 출시 시기 : 2008
- 제품 특성 : 확장성이 뛰어나며 , 많은 서버에서 대용량 데이터를 처리하고 고가용성을 실현하도록 설계되었습니다.
3. Redis
- 출시 시기 : 2009
- 제품 특성: Key-value store , 메모리 내 데이터베이스, 극단적으로 presto는 다양한 데이터 구조(스트링, 해쉬, 목록, 세트)를 지원합니다.
4. CouchDB
- 출시 시기 : 2005
- 제품 특성 : 문서에 정통하며 JSON을 사용하여 데이터를 저장하고 분산 확장성을 지원하며 신뢰성을 위해 설계되었습니다.
5. Neo4 j
- 출시 시기 : 2007
- 제품 특성 : 개발자들은 Neo4j에 대해 네이티브 그래프 저장 및 처리 기능을 갖춘 ACID를 준수하는 트랜잭셔널 데이터베이스로 기술하고 있다. DB-Engines ranking에 따르면 가장 대중적인 그래프 데이터베이스이다.
NewSQL Databases
1. Google Spanner
- 출시 시기 : 2012
- 제품 특성 : 전 세계적으로 분산되고 수평적으로 확장 가능하며 관계형 데이터베이스, 강력한 일관성 및 고가용성을 제공합니다..
2. CockroachDB
- 출시 시기 : 2015
- 제품 특성 : 클라우드 인프라, 강력한 일관성 및 복원력을 위해 설계된 오픈 소스 분산 SQL 데이터베이스입니다.
3. NuoDB
- 출시 시기 : 2010
- 제품 특성 : 클라우드 배포용으로 설계되고 탄력적으로 확장 가능한 분산 SQL 데이터베이스는 ACID 규정 준수를 보장합니다.
Time Series Databases
1. InfluxDB
- 출시 시기 : 2013
- 제품 특성 : 시계열 데이터에 최적화된 오픈 소스는 고성능의 실시간 쿼리 및 모니터링을 지원합니다.
2. TimescalDB
- 출시 시기 : 2017
- 제품 특성 : Postgre SQL 기반으로 구축되었으며 시계열 데이터에 최적화되고 확장성이 뛰어나며 전체 SQL을 지원합니다.
3. Prometeus
- 출시 시기 : 2012
- 제품 특성 : 오픈 소스는 시스템 및 시계열 데이터베이스를 포함하며 기준 수집 및 웨이크에 대한 강력한 지원을 제공합니다.
Object-Oriented Databases
1. db4o(Objects용 데이터베이스)
- 출시 시기 : 2000
- 제품 특성 : 오픈 소스는 객체 인식 프로그래밍 언어용으로 설계되어 관계형 스키마로 변환하지 않고 객체를 직접 저장합니다.
2. ObjectDB
- 출시 시기 : 2003
- 제품 특성 : 자바용으로 설계된 고성능은 JPA/JDO API, ACID 딜을 지원합니다.
Multi-Model Databases
1. ArangoDB
- 출시 시기 : 2011
- 제품 특성 : 오픈 소스는 문서, 중요 값, 그래프 및 전체 교과서 찾기 모델을 지원하며 유연하고 확장 가능합니다.
2. OrientDB
- 출시 시기 : 2010
- 제품 특성: 다중 모델(문서-그래프)은 크게 확장 가능하고 스키마가 없는 모드인 ACID 딜을 지원합니다.
In-Memory Databases
1. SAP HANA
- 출시 시기 : 2010
- 제품 특성 : 메모리 내 열 인식 고성능은 실시간 분석 및 작업을 지원합니다.
2. Memcacheed
- 출시 시기 : 2003
- 제품 특성 : 분산 메모리 숨김 시스템은 성능을 향상하기 위해 데이터베이스 쿼리 결과 캐싱에 사용되는 고속입니다.
3. VoltDB
- 출시 시기 : 2010
- 제품 특성 : 메모리 내 높은 출력과 낮은 대기 시간을 위해 설계된 NewSQL, ACID 입찰 가능.
비즈니스용 데이터베이스 선택 시 고려사항
선택한 설루션이 현재와 미래의 요구 사항을 모두 충족하는지 확인하기 위해 고려해야 할 몇 가지 중요한 고려 사항이 있습니다. 이러한 고려 사항은 기술, 운영, 비즈니스별 요소로 크게 분류할 수 있습니다.
1. 기술적 고려사항
가. 데이터 모델
관계형 대 비관계형 : 구조화된 스키마(관계형)가 필요한지 아니면 유연한 스키마(비관계형/NoSQL)가 필요한지 결정합니다.
데이터 관계 : 데이터 관계의 복잡성과 성격을 평가합니다. 관계형 데이터베이스는 복잡한 조인에 더 적합한 반면, 그래프 데이터베이스는 관계가 많은 데이터에 탁월합니다.
나. 확장성
수직적 확장과 수평적 확장 : 관계형 데이터베이스는 일반적으로 수직적으로 확장되는 반면, 많은 NoSQL 데이터베이스는 수평적 확장을 위해 설계됩니다.
예상되는 증가 : 예상되는 데이터 증가와 이에 따라 데이터베이스를 확장할 수 있는 능력을 고려합니다.
다. 쿼리 기능
복잡한 쿼리: 애플리케이션에 복잡한 쿼리, 조인 및 집계가 필요한 경우 일반적으로 관계형 데이터베이스가 더 적합합니다.
간단한 조회: 간단한 키-값 조회의 경우 Redis 또는 DynamoDB와 같은 데이터베이스를 고려하십시오.
2. 운영 고려 사항
가. 유지보수 및 관리
관리형 서비스 vs. 셀프 호스팅 : 관리형 서비스(예: AWS RDS, Azure SQL Database)는 운영 오버헤드를 줄이지만 비용이 더 높을 수 있습니다.
나. 보안
데이터 암호화 : 데이터베이스가 저장 및 전송 중 암호화를 지원하는지 확인이 필요합니다.
액세스 제어 : 강력한 액세스 제어 및 인증 메커니즘을 찾으세요.
규정 준수 : 데이터베이스가 비즈니스와 관련된 규정 준수 표준(예: GDPR, HIPAA)을 충족하는지 확인이 필요합니다.
다. 신뢰성 및 가동 시간
내결함성 : 데이터베이스의 오류 처리 능력을 평가하고 고가용성을 보장해야 합니다.
재해 복구 : 백업 및 장애 조치 메커니즘을 포함한 강력한 재해 복구 옵션이 있는지 확인하세요.
3. 비즈니스별 고려 사항
가. 비용
총 소유 비용: 라이선스 비용뿐만 아니라 운영 비용, 인프라, 유지 관리 및 잠재적인 가동 중지 시간 비용도 고려하세요.
예산 제약: 데이터베이스 선택을 비즈니스 예산에 맞추면서 성능 및 안정성 요구 사항을 충족하는지 확인이 필요합니다.
나. 향후 보장
확장성: 비즈니스 성장에 맞춰 데이터베이스를 확장할 수 있는지 확인하세요.
유연성: 변화하는 비즈니스 요구 사항과 새로운 사용 사례에 적응할 수 있는 데이터베이스를 선택하세요.
좋은 데이터베이스를 선택하는 것은 특정 애플리케이션 요구 사항, 운영상의 향후 확장성, 라이선스 비용, 운영상의 비용 데이터 특성 및 직면한 운영 제약 사항에 대한 포괄적인 이해가 필요한 아주 미묘하고 어려운 부분이라 할 수입니다.