데이터베이스 관리 시스템

과거 - 파일 시스템

• 데이터를 파일로 관리하기 위해 파일을 생성, 수정, 검색, 삭제하는 기능을 제공하는 소프트웨어

장점

• 별도의 구매 비용이 들지 않는다.

단점

1. 같은 내용의 데이터가 여러 파일에 중복 저장

   • 파일 시스템 내에서는 응용 프로그램별로 파일을 유지, 같은 데이터가 여러 파일에 저장 될 수 있음 (데이터 중복성)
     

   • 데이터가 중복되면 데이터 일관성과 데이터 무결성을 유지하기 어려움

     • ex) 고객 데이터 파일, 데이터 주문 파일 2개 있다고 가정 → 고객 데이터 파일의 연락처만 변경 → 데이터 일관성 유지 x
     • ex) 고객 아이디 명명 규칙 존재 → 유요하지 않은 아이디 있는 파일 존재 → 데이터 무결성 유지
       

   • 데이터 중복성 해결 방법 → 데이터 통합, 동시 공유, 보안, 회복 등 문제 남아 있음

2. 응용 프로그램이 데이터 파일에 종속적이다.

   • 응용 프로그램은 파일에 직접 접근하여 데이터 처리하므로 물리적 저장 구조에 맞게 작성해야함
   • 파일의 구조를 변경하면 응용 프로그램도 변경해야 함 (데이터 종속성)

3. 데이터 파일에 대한 동시 공유, 보안 , 회복 기능이 부족

   • 파일 시스템에서는 두 개의 응용 프로그램이 한 파일에 접근하는 동시 공유 기능 제공 x
   • 같은 파일 여러개 만들어 보안을 같은 수준으로 유지하기 어려움 (데이터 보안은 파일 단위 보다 더 세분화)
   • 응용프로그램이 파일 사용 도중, 장애가 발생하면 데이터를 일관된 상태로 회복하기 어려움

4. 응용 프로그램을 개발하기 쉽지 않다.

• 파일에 접근하여 데이터를 관리하는 모든 작업을 응용 프로그램이 담당하므로, 사용자 요구에 맞는 응용프로그램 개발 어려움

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현재 - 데이터베이스 관리 시스템

• DBMS는 파일 시스템의 데이터 중복과 데이터 종속 문제를 해결하기 위해 제시된 소프트웨어
• DBMS는 조직에 필요한 데이터를 데이터베이스에 통합하여 저장하고 이에 대한 관리를 담당

• 두 응용 프로그램이 동시에 데이터베이스를 사용 할 때 발생할 수 있는 모든 분쟁을 DBMS가 중재 해줌 → 데이터 중복 문제 해결
• 데이터베이스를 생성,접근,관리 하는 일들 DBMS가 모두 담당 → DBMS가 작업 수행 후 결과만 알려줌
• 사용자나 응용 프로그램은 데이터베이스 물리적 구조 등을 알 필요 X → 데이터 독립성 확보

DBMS의 주요 기능

1. 정의 기능

   • 데이터베이스 구조를 정의하거나 수정할 수 있다.

2. 조작 기능

   • 데이터를 삽입, 삭제, 수정, 검색하는 연산을 할 수 있다.

3. 제어 기능

   • 데이터를 항상 정확하고 안전하게 유지할 수 있다.
     • 여러 사용자가 공유해도 항상 정확하고 안전하게 유지
     • 다양한 연산을 한 후에도 내용이 일관되면서 무결성 유지
     • 장애가 발생해도 회복이 가능하도록 제어
     • 권한 있는 사용자에게만 데이터 접근을 허용하여 보안이 유지

장점

1. 데이터 중복을 통제할 수 있다.

   • 데이터베이스에 데이터를 통합하여 관리하므로 데이터 중복 문제를 해결 가능
   • 효율성 때문에 데이터 중복을 허용하는 경우에도 통제 가능하도록 중복 최소화 → 데이터 일관성 유지
     
     

2. 데이터 독립성 확보

   • 응용 프로그램 대신 데이터베이스에 접근하고 관리하는 모든 책임을 지기 때문에,
     데이터베이스 구조가 변경되어도 응용 프로그램이 영향 X (응용 프로그램과 데이터베이스 사이에 독립성 확보)
     
     

3. 데이터를 동시 공유할 수 있다.

   • 통합된 데이터를 여러 응용 프로그램이 공유 하여 같은 데이터에 동시 접근 가능 → 불필요한 데이터 중복 제한할 수 있음
   • 동일한 데이터를 각 응용 프로그램의 요구에 따라 다양한 구조로 제공
     
     

4. 데이터 보안이 향상

   • 데이터를 중앙 집중식으로 관리하므로 데이터에 대한 효율적인 접근 제어가 가능
   • 권한이 없는 사용자의 접근, 허용되지 않은 데이터 와 연산에 대한 요청 사전 차단
   • 사용자별로 접근 가능한 데이터 베이스 영역 제한, 접근 수준 차별화
     
     

5. 데이터 무결성을 유지할 수 있다.

   • 데이터 무결성 은 데이터 값의 정확성을 의미
   • 데이터에 대한 연산이 수행될 때마다 유효성을 검사해 데이터 무결성을 유지할 수 있게 해줌
     
     

6. 표준화할 수 있다.

   • 데이터에 대한 모든 접근이 데이터베이스 관리 시스템을 통해 이루어지기 때문에 데이터를 접근하는 방법, 데이터 형식과 구조 등을 표준화하기 쉬움
     
     

7. 장애 발생 시 회복이 가능하다.

   • 장애가 발생해도 데이터 일관성과 무결성을 유지하면서 데이터를 장애가 발생하기 이전 상태로 복구하는 회복 기능 지원
   
   

8. 응용 프로그램 개발 비용이 줄어든다.

   • 응용 프로그램 대신 DBMS가 데이터에 대한 모든 관리를 담당하기 때문에 파일 시스템을 사용할 때보다 응용 프로그램 개발 비용이 적게 듬
   • 데이터베이스 구조 변경되어도 응용 프로그램 변경할 필요 X → 유지 보수 비용 줄어듬

단점

1. 비용이 많이 든다.

   • 파일 시스템은 운영체제와 함께 설치 되므로 구매 비용이 들지 X, DBMS는 따로 설치해야 하므로 구매 비용이 많이 듬.
   • 사용이 허용되는 사용자 수에 따라 제품 가격도 증가, 컴퓨터 자원 많이 사용
   
   

2. 백업과 회복 방법이 복잡하다

   • 데이터베이스는 데이터양이 많아 구조가 복잡하고, 동시 공유를 지원하므로 장애 발생시 원인과 상태 파악하기 어려움.
   • 장애 발생 전 미리 백업해놓은 데이터로 회복하는 방법 복잡
   
   

3. 중앙 집중 관리로 인한 취약점 존재

   • 모든 데이터가 데이터베이스에 통합되어 있고 이에 대한 관리 책임이 DBMS에 집중되어, 데이터베이스나 DBMS에 장애가 발생하면 전체 시스템의 업무 처리가 중단 된다.

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데이터베이스 관리 시스템의 발전 과정

사용하는 데이터 모델에 따라 다양한 DBMS로 구분할 수 있다.

데이터 모델이란 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조를 의미한다.

1 세대 데이터베이스 관리 시스템 : 네트워크 DBMS, 계층 DBMS (1960년대 ~ 1970년대)

• 네트워크 DBMS

  • 네트워크 DBMS는 데이터베이스를 노드와 간선을 이용한 그래프 형태로 구성하는 네트워크 데이터 모델 사용
  • 네트워크 DBMS 는 간선을 이용해 데이터 간의 관계를 표현하므로 데이터베이스의 구조가 복잡하고 변경하기 어려움
  • ex) IDS (Integrated Data Store)
  
  

• 계층 DBMS

  • 트리 형태로 구성하는 계층 데이터 모델을 사용
  • 네트워크 DBMS 보다 구조가 단순하나 복잡한 현실 세계의 모습을 부모 자식 관게가 명확한 트리 형태로 표현하기 어려움, 구조 변경 어려움
  • ex) IMS (Information Management System)

2 세대 데이터베이스 관리 시스템 : 관계 DBMS (1980년대 초반 ~ )

• 관계 DBMS 는 데이터 베이스를 테이블 형태로 구성하는 관계 데이터 모델을 사용
• 데이터베이스를 단순하고 이해하기 쉬운 구조로 구성한다는 장점
• 1980년대에 관계 DBMS가 주류, 1990년대에도 기술 계속 확장, 성능 향상, 지금도 널리 사용
• ex) 오라클, MS SQL , My SQL, 액세스, 인포믹스

3 세대 데이터베이스 관리 시스템 : 객체 지향 DBMS (1980년대 후반) , 객체 관계 DBMS (1990년대 후반)

• 객체 지향 DBMS

  • 객체 지향 DBMS는 객체지향 프로그래밍에서 도입한 객체라는 개념을 이용해 데이터베이스를 구성하는 객체지향 데이터 모델을 사용
  • 새로운 유형의 데이터를 저장, 데이터에 대한 복잡한 분석 및 처리를 지원
  • ex) 오투, 온투스, 젬스톤
  
  

• 객체 관계 DBMS

  • 관계 데이터 모델에 객체지향 개념을 도입한 객체관계 데이터 모델을 사용
  • 관계 DBMS가 많이 사용되었지만 객체 관계 DBMS의 사용도 늘고 있음

4 세대 이후 데이터베이스 관리 시스템 : NoSQL DBMS (1998년 처음 언급, 2009년부터 주로 사용) , NewSQL DBMS (2011)

• NoSQL DBMS

  • SNS를 이용하면서 사진, 동영상, 검색 로그와 같은 비정형 데이터가 대량으로 생산되고 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터의 개념이 등장하면서 관계 DBMS 확신 ↓
  • NoSQL DBMS는 안정성, 일관성 유지를 위한 복잡한 기능 포기, 데이터 구조를 미리 정해두지 않기 때문에 비정형 데이터를 저장하고 처리하는데 적합
  • 확장성 뛰어나 여러 대의 서버 컴퓨터에 데이터를 분산하여 저장하고 처리하는 환경에서 주로 사용
  • ex) 몽고디비, H베이스, 카산드라, 레디스, 네오포제이, 오리엔트 DB
  
  

• NewSQL DBMS

  • 안정성과 일관성 유지하면서도 SQL을 이용해 다양하고 복잡한 데이터 처리를 편리하게 요청 가능 (관계 DBMS의 장점 + NoSQL의 확장성)
  • 정형 및 비정형 데이터를 안정적이고 빠르게 처리
  • ex) 스패너, 볼트DB, 누오 DB
  • 관계 DBMS나 NoSQL을 완전히 대신할 것으로 생각하기엔 섣부른 판단