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DBMS 정리 (1)

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    Chan Sol OH
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목차

DBMS 정의

DBMS란? 데이터에 대한 스키마를 정의(DDL), 저장 및 분석(DML) 그리고 관리하는 응용 프로그램

데이터베이스의 metadata는 database를 정의하거나 기술하는 data이다. metadata 또한 DBMS를 통해 저장, 관리된다. 예를 들어 데이터 유형, 구조(스키마), 제약 조건, 인덱스, 사용자 그룹 등등

DDL DML은 SQL database에서 객체를 관리하는 명령어의 집합

  • DDL

    • Data Definition Language
    • Database 객체(table, views, ...)를 생성, 수정, 그리고 제거하는데 사용되는 SQL 명령어 집합
    • table은 데이터를 저장하는 구조를 정의하기 때문에 DDL로 조작된다.
    • 예를 들어 Create, Alter, Drop 같은 명령어가 있다.

  • DML

    • Data Manipulation Language
    • table 안에 data를 관리하는 SQL 명령어 집합
    • Insert, Update, Delete, Truncate

Relational data and SQL

Relational database는 ACID를 통해 높은 신뢰성을 가진다. 특히, 2차원 행렬 구조로 데이터를 저장하고 각 테이블끼리 관계를 맺어 데이터 종속성을 표현한다.

  • 장점
    • transaction 기술을 통해 고신뢰성, 데이터 무결성
    • 인덱싱과 자체 쿼리 최적화를 통해 빠른 탐색 속도를 가짐
  • 단점
    • 스키마를 수정하기 어렵다.
    • 수평적 확장에 한계가 있다.
      • Guaranteed Consistency 보장을 위해 대기시간이 길 수 있다.
      • 몇일 안에 수 테라바이트가 쌓이는 상황에서 수직적 확장시, 매번 인스턴스 교체가 필요하다.
    • 2차원 구조로 데이터를 저장하기 때문에 실제 트리 구조의 객체와 형태가 맞지 않다.
      • ORM으로 객체와 테이블을 맵핑할 수 있다.

RDBMS가 고신뢰성을 위해 transaction은 ACID 특성을 필수로 가져야한다. 또한, DB 작업량을 높이기 위해 transaction을 동시에 실행시킨다. 하지만, transaction의 동시성이 높아지면 여러 문제가 생기면서 신뢰성이 낮아질 수 있다. 그렇기 때문에 Isolation Level을 개발자가 서비스에 맞게 정해야한다.

Non-relational data and NoSQL

RDBMS는 높은 신뢰성을 가지지만, Guaranteed Consistency를 위해 수평적 확장에 한계가 있었다. 그래서 수평적 확장성과 가용성을 위해서 Non-relational database를 사용한다. 다만, 분산된 database는 Guaranteed Consistency를 보장하진 못하고, 시간이 지나 동기화가 되면 Eventual Consistency가 된다.

  • 장점
    • Schema-less
      • 데이터가 어떤 형태인지 불확실하고, 복잡한 데이터를 테이블 관계로 표현하기 어렵기 때문에 데이터 그 자체를 저장
    • 방대한 트래픽 처리
      • NoSQL은 분산 처리가 가능하기 때문
  • 단점
    • 데이터 무결성 제약이 관계형 DB만큼 강하지 않음

NoSQL은 transaction을 지원하지 않고 당연히 ACID를 준수하지 않는다. 다만, BASE를 준수한다.

BASE 정책

BASE는 데이터베이스의 일부 ACID 속성을 완화했고, 데이터의 일관성 관리를 DB에서 개발자로 이관했다.

  • Basically Available (기본적인 가용성)
    • 분산 시스템의 특징, 부분 고장 시 나머지가 커버
  • Soft state
    • 분산 노드 간 업데이트는 데이터가 노드에 도달한 시점에 갱신 : 한 노드가 업데이트됐더라도 다른 노드가 꼭 업데이트될 필요는 없다.
    • 즉, 서로 다른 복제본이 항상 상호 일관성이 있을 필요가 없다.
  • Eventual Consistency
    • ACID에서의 Consistency 보다 훨씬 느슨
    • 한 노드에 변화가 생길 때 일시적으로 다른 노드와 일관성이 깨지는 상태
      • 분산 시스템 특성 상, 일부에선 최신 상태를 가지나, 나머지 일부에선 아님
    • 일정 시간 후에는 전체 분산 시스템에 일관성이 있는 상태가 되는 성질

NoSQL 종류

  1. Key-Value DB : Redis, AWS DynamoDB
  2. Document DB (key-value 확장) : MongoDB, CouchDB
  3. Column DB : Cassandra
    • 특정 컬럼 데이터를 빠르게 분석할 수 있다.
    • 다만, Select * 같이 여러 컬럼을 검색하는데는 느리고, row를 업데이트하는 것도 흩어져있는 모든 컬럼을 업데이트해야하기 때문에 느리다.

CAP Theory

분산 시스템은 CAP Theory의 3가지 특성 중 2가지까지만 보장할 수 있다. 다만, CA 데이터베이스는 고가용성, 고일관성인데 이는 NoSQL이 아닌 SQL로 분류된다. 따라서 NoSQL은 CA 데이터베이스가 될 수 없다.

  1. Consistency (일관성) : Update, Insert, Delete시 모든 노드가 같은 값을 가져야함
  2. Availablity (가용성) : 분산 시스템 중 일부가 실패해도 나머지는 정상적으로 서비스할 수 있어야함
  3. Partition Tolerance (파티션 허용 오차) : 네트워크나 시스템게 장애가 일어나도 동작할 수 있어아햠. 내결함성
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