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데이터베이스

데이터베이스란 일반적으로 컴퓨터 시스템 내 전자 방식으로 저장된 구조화된 정보 또는 데이터의 조직적 집합을 의미합니다. 데이터베이스는 보통 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 제어됩니다. 데이터와 DBMS는 연관된 어플리케이션들과 함께 '데이터베이스 시스템'으로 일컬어지며, 더 짧게는 '데이터베이스'라고 통칭되기도 합니다.

오늘날 운용되는 가장 공통적인 유형의 데이터베이스 내 데이터는 일반적으로 일련의 표 안에 행과 열로 모델링되며, 이는 프로세싱과 데이터 쿼리 작업을 더 효율적으로 실행하기 위함입니다. 이로써 데이터는 쉽게 액세스, 관리, 수정, 업데이트, 제어, 체계화될 수 있습니다. 대부분의 데이터베이스는 데이터 작성 및 쿼리 작업을 위해 구조화 질의 언어(SQL)를 사용합니다.

구조화 질의 언어(SQL)란?

구조화 질의 언어(SQL)란?

SQL은 데이터를 쿼리, 조작, 정의하고 액세스 제어를 제공할 목적으로 거의 모든 관계형 데이터베이스에 의해 사용되는 프로그래밍 언어입니다. SQL은 1970년대 IBM에서 가장 먼저 개발되었으며 여기에 오라클이 주요 기업으로서 참여했습니다. 그후 SQL ANSI 표준이 시행되고 SQL은 IBM, 오라클, Microsoft 등의 기업들에 의해 더욱 확장되어 나가기 시작했습니다. SQL이 여전히 광범위하게 사용되고 있긴 하지만 새로운 프로그래밍 언어 또한 다양하게 모습을 드러내고 있습니다.

데이터베이스의 진화

데이터베이스의 진화

데이터베이스는 1960년대 초반 처음 도입된 이래로 계속해서 극적인 진화를 거듭해 왔습니다. 계층 데이터베이스(트리 형태의 모델에 의존하며 일 대 다수의 관계만을 허용), 네트워크 데이터베이스(다수의 관계를 허용하는 더 유연한 모델) 등의 탐색형 데이터베이스(Navigational Database)는 데이터 저장 및 조작을 위해 사용되던 최초의 시스템이었습니다. 이러한 초기 시스템의 경우 간편하기는 하나 유연성이 부족했습니다. 1980년대에는 관계형 데이터베이스가 주로 사용되었고, 1990년대 들어서는 객체 지향형 데이터베이스가 그 뒤를 이었습니다. 이후로는 인터넷의 성장과 함께 비정형 데이터에 대한 더 빠른 속도와 프로세싱을 요구하는 목소리에 대한 대응으로 NoSQL 데이터베이스가 주목받기 시작했습니다. 최근에는 데이터 수집, 저장, 관리, 활용 방식과 관련해 클라우드 데이터베이스자율 구동 데이터베이스가 새로운 영역을 개척하고 있습니다.

데이터베이스와 스프레드시트의 차이점은 무엇인가?

데이터베이스와 스프레드시트의 차이점

데이터베이스와 스프레드시트(예: Microsoft Excel)는 모두 정보를 편리하게 저장할 수 있는 방식입니다. 그러나 주요 차이점은 다음과 같습니다.

  • 데이터 저장 및 조작 방법
  • 데이터에 액세스할 수 있는 사용자
  • 데이터 저장 가능량

스프레드시트는 본래 단일 사용자를 위해 설계되었으며, 그 특성 또한 이러한 점을 반영하고 있습니다. 따라서 엄청나게 복잡한 데이터 조작을 다수 실행할 필요가 없는 단일 사용자 또는 적은 수의 사용자가 활용하기에 좋습니다. 반면, 데이터베이스는 훨씬 더 많은 방대한 양의 조직화된 정보를 보관하도록 설계되었습니다. 따라서 다수의 사용자가 매우 복잡한 로직과 언어를 사용해 동시에 신속하고 안전한 방식으로 데이터에 액세스해 쿼리를 실행할 수 있습니다.

데이터베이스의 종류

데이터베이스의 종류

데이터베이스는 다양한 유형이 존재합니다. 특정 조직에 가장 적합한 데이터베이스는 해당 조직이 데이터를 어떻게 활용할 것인지에 따라 다릅니다.

  • 관계형 데이터베이스. 관계형 데이터베이스는 그 활용이 1980년대에 가장 지배적이었습니다. 관계형 데이터베이스 내 항목들은 행과 열을 가진 일련의 표로서 체계화됩니다. 관계형 데이터베이스 기술은 구조화된 정보에 액세스할 수 있는 가장 효율적이고 유연한 방식을 제공합니다.
  • 객체 지향형 데이터베이스. 객체 지향형 데이터베이스 내 정보는 객체 형태로 표현되며, 이는 객체 지향형 프로그래밍이라 일컬어집니다.
  • 분산 데이터베이스. 분산 데이터베이스는 서로 다른 곳에 존재하는 두 개 이상의 파일로 이루어져 있습니다. 동일한 물리적 장소에 위치해 있거나 서로 다른 네트워크에 분산되어 있는 다수의 컴퓨터에 보관될 수 있습니다.
  • 데이터 웨어하우스. 데이터 중앙 보관소인 데이터 웨어하우스는 신속한 쿼리 및 분석을 위해 특별히 설계된 데이터베이스 유형 중 하나입니다.
  • NoSQL 데이터베이스. NoSQL 또는 비관계형 데이터베이스는 (데이터베이스에 입력되는 모든 데이터가 구성되는 방식을 정의하는 관계형 데이터베이스와 달리) 비정형 데이터와 반정형 데이터가 저장 및 조작될 수 있도록 합니다. NoSQL 데이터베이스는 웹 어플리케이션이 더 흔해지고 더 복잡해짐에 따라 활용도가 높아지기 시작했습니다.
  • 그래프 데이터베이스. 그래프 데이터베이스는 개체, 그리고 개체 간 관계 측면에서 데이터를 저장합니다.
  • OLTP 데이터베이스. OLTP 데이터베이스는 빠른 속도의 분석용 데이터베이스로서, 다수의 사용자에 의해 수행되는 다량의 트랜잭션을 위해 설계되었습니다.

이들은 오늘날 활용되는 수십 개의 데이터베이스 유형 중 일부에 불과합니다. 이외에 덜 흔하게 사용되는 데이터베이스들은 특정 과학, 재무 또는 그외 기능에 대해 특화되어 있습니다. 다양한 데이터베이스 유형에 더해 클라우드나 자동화와 같은 기술 개발 접근방식의 변화 및 극적인 발전으로 인해 데이터베이스는 전혀 새로운 방향으로 진화를 거듭하고 있습니다. 최근 등장한 데이터베이스 예시는 아래와 같습니다.

  • 오픈 소스 데이터베이스. 오픈 소스 데이터베이스 시스템은 소스 코드가 오픈 소스인 데이터베이스로, 여기에는 SQL 또는 NoSQL 데이터베이스가 포함될 수 있습니다.
  • 클라우드 데이터베이스. 클라우드 데이터베이스는 프라이빗, 퍼블릭 또는 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 존재하는 정형/비정형 데이터 집합입니다. 클라우드 데이터베이스 모델 유형으로는 전통 방식의 데이터베이스와 서비스형 데이터베이스(DBaaS)가 있습니다. DBaaS의 경우, 서비스 제공업체가 관리 업무와 유지보수 서비스를 제공합니다.
  • 멀티모델 데이터베이스. 멀티모델 데이터베이스는 서로 다른 유형의 데이터베이스 모델을 단일 통합 백엔드에 결합시킵니다. 이는 곧 다양한 데이터 유형을 수용할 수 있음을 의미합니다.
  • 문서/JSON 데이터베이스. 문서 기반 정보를 저장하고 검색하며 관리하기 위한 목적으로 설계된 문서 데이터베이스는 행과 열이 아닌 JSON 형식으로 데이터를 저장하는 최신 방식입니다.
  • 자율 구동 데이터베이스. 가장 최근 등장한 획기적인 데이터베이스 유형인 자율 구동 데이터베이스('자율운영 데이터베이스'라고도 불림)는 클라우드 기반 데이터베이스로, 머신 러닝을 사용해 데이터베이스 튜닝, 보안, 백업, 업데이트 및 그외 본래 데이터베이스 관리자가 수행하던 일상적인 관리 업무를 자동화합니다.

데이터베이스 관리 시스템이란?

데이터베이스 관리 시스템이란?

데이터베이스는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로 알려진 포괄적인 데이터베이스 소프트웨어 프로그램을 필요로 합니다. DBMS는 데이터베이스와 최종 사용자 또는 프로그램 사이의 인터페이스로서, 사용자들이 정보를 체계화 및 최적화하는 방식을 검색, 업데이트 및 관리하도록 해줍니다. 또한, 데이터베이스에 대한 관리 및 제어를 가능하게 하여 성능 모니터링, 튜닝, 백업, 복구 등과 같은 다양한 관리 작업을 지원합니다.

흔히 사용되는 데이터베이스 소프트웨어 또는 DBMS로는 MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, FileMaker Pro, Oracle Database, dBASE가 있습니다.

MySQL 데이터베이스란?

MySQL 데이터베이스란?

MySQL은 SQL 기반의 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 웹 어플리케이션에서 활용될 수 있도록 설계 및 최적화되었으며 어떤 플랫폼에서든 구동 가능합니다. 인터넷 발전과 함께 서로 다른 새로운 요구 사항이 등장하고 있는 바, MySQL은 웹 개발자들과 웹 기반 어플리케이션에서의 활용을 위해 촉망받는 플랫폼으로 자리잡고 있습니다. 그뿐만 아니라, 수백만 건의 쿼리와 수천만 건의 트랜잭션을 처리할 수 있도록 설계되어 다수의 송금 내역을 관리할 필요가 있는 이커머스 기업들이 선호하는 플랫폼이기도 합니다. 온디맨드 유연성은 MySQL이 제공하는 주요 기능입니다.

MySQL은 Airbnb, Uber, LinkedIn, Facebook, Twitter, YouTube 등 전 세계 인기 웹사이트 및 웹 기반 어플리케이션에서 활용하는 DBMS입니다.

데이터베이스 활용을 통해 비즈니스 성과 및 의사결정 개선

데이터베이스 활용을 통해 비즈니스 성과 및 의사결정 개선

IoT를 통해 수집되는 다량의 데이터가 전 세계 모든 이들의 삶과 업계 전반에 변화를 가져오고 있는 바, 오늘날 기업들은 그 어느 때보다 더 많은 데이터에 액세스하고 있습니다. 미래 지향적인 기업들은 이제 데이터베이스를 활용해 기본적인 데이터 스토리지 및 트랜잭션에서 더 나아가 다수의 시스템으로부터 수집한 방대한 양의 데이터를 분석하고 있습니다. 또한, 데이터베이스와 그외 컴퓨팅 및 비즈니스 인텔리전스 툴을 기반으로 자사에서 수집한 데이터를 십분 활용해 비즈니스를 더 효율적으로 운영하고 더 나은 의사결정을 내리며 더 민첩하고 확장 가능한 기업으로의 발전을 도모하고 있습니다.

자율 구동 데이터베이스는 이러한 역량에 더 큰 날개를 달아줄 수 있습니다. 자율 구동 데이터베이스는 비용이 많이 들고 시간 소모적인 수동 프로세스를 자동화해주기 때문에 비즈니스 사용자들은 데이터에 대해 더욱 선제적인 자세를 취할 수 있습니다. 또한, 사용자들은 데이터베이스를 생성하고 사용하는 능력에 대해 직접적인 제어를 가지므로 통제력과 자율성을 얻는 동시에 중요한 보안 표준을 계속해서 유지할 수 있습니다.

데이터베이스 관련 도전과제

데이터베이스 관련 도전과제

오늘날 대형 엔터프라이즈 데이터베이스는 종종 매우 복잡한 쿼리를 지원하며 이러한 쿼리에 대해 거의 즉각적인 대응을 제공할 것으로 기대됩니다. 그 결과, 데이터베이스 관리자들은 성능 개선을 도울 다양한 방법들을 마련하도록 계속해서 요구받고 있습니다. 데이터베이스 관리자들이 직면한 공통적인 도전과제 중 일부는 아래와 같습니다.

  • 상당 수준 증가한 데이터 양 처리. 센서나 커넥티드 장치 및 그외 다수의 데이터 소스로부터 나오는 데이터가 폭발 수준에 이름에 따라 데이터베이스 관리자들은 자사 데이터를 효율적으로 관리 및 체계화하기 위해 사투를 벌이고 있습니다.
  • 데이터 보안 보장. 최근 데이터 침해 사건은 세계 도처에서 일어나고 있으며, 해커들은 점점 더 독창적인 방식을 구사하고 있습니다. 따라서 데이터 보안을 유지하는 동시에 사용자들이 간편하게 액세스할 수 있도록 하는 일은 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.
  • 시대의 요구에 부응. 빠르게 변화하는 오늘날의 비즈니스 환경에서 기업들은 시기적절한 의사결정을 내리고 새로운 기회를 적극 활용할 수 있도록 데이터에 대한 실시간 액세스를 필요로 하고 있습니다.
  • 데이터베이스와 인프라 관리 및 유지. 데이터베이스 관리자들은 데이터베이스에 문제가 발생하지 않는지 계속해서 지켜보고 예방 목적의 유지관리를 수행하는 동시에 소프트 업그레이드와 패치를 적용해야만 합니다. 데이터베이스는 점점 더 복잡해지고 데이터 양은 점점 더 증가함에 따라, 기업들은 데이터베이스 모니터링 및 튜닝을 위해 비용을 들여 추가로 인력을 고용해야 하는 상황에 직면해 있습니다.
  • 확장성과 관련된 한계 제거. 기업들은 생존을 위해 성장을 거듭해야 하며, 데이터 관리 역시 발전을 거듭해 나가야 합니다. 그러나 데이터베이스 관리자들의 경우, 특히 온프레미스 데이터베이스와 관련해 기업이 얼마나 많은 역량을 요구할지 예측하기란 매우 어렵습니다.

이 모든 도전과제를 해결하는 일은 시간 소모적이 될 수 있으며, 데이터베이스 관리자들이 더 전략적인 기능을 수행하는 것을 방해할 수 있습니다.

자율운영 기술이 어떻게 데이터베이스 관리를 개선하는가

Oracle Autonomous Database: 운영 방법 영상 섬네일

자율 구동 데이터베이스는 미래형 기술로서, 골치 아프게 데이터베이스 기술을 구동하고 운영하는 일 없이 최고의 가용한 데이터베이스 기술을 활용하길 원하는 기업들에게 흥미로운 가능성을 제공합니다.

자율 구동 데이터베이스는 클라우드 기반 기술과 머신 러닝을 사용해 튜닝, 보안, 백업, 업데이트 및 기타 일상적인 관리 업무처럼 데이터베이스를 관리하는 데 요구되는 수많은 일상 업무를 자동화해줍니다. 이처럼 지루한 작업들이 자동화되므로 데이터베이스 관리자들은 더 전략적인 업무를 수행하는 데 집중할 수 있습니다. 자율 구동 데이터베이스가 지닌 자율 구동, 자율 보안, 자율 복구 기능은 성능 개선, 비용 절감, 보안 강화를 보장해 기업들이 데이터를 관리하고 보호하는 방식에 혁신을 가져다 줄 것입니다.

Oracle Autonomous Database가 얻은 호평

Oracle Autonomous Database가 얻은 호평

2017년 말, 최초의 자율운영 데이터베이스가 공개되며, 다수의 업계 분석가들은 자율운영 데이터베이스 기술과 컴퓨팅과 관련해 이 기술이 지니는 잠재적인 영향력을 인정하기 시작했습니다.

IDC Perspective 2018년 2월호에서는 자율운영 데이터베이스 기술이 인공지능과 머신러닝을 활용해 소프트웨어를 관리하는 데 인간 개입을 최소화 또는 전혀 필요로 하지 않도록 하는 역량을 제공해 엔터프라이즈 소프트웨어를 더 쉽게 배포, 사용 및 관리할 수 있도록 한다는 점에서 호평했습니다.“”

또한, KuppingerCole 2018년 1월 보고서(PDF)에서는 "이러한 접근방식은 고객들로 하여금 노동력과 비용을 절감하게 할 뿐만 아니라 인적 실수와 내/외부의 악의적인 활동 모두에 대한 데이터베이스의 복원력을 상당량 개선시켜준다는 점에서 엄청난 잠재적 이점을 지닌다"고 설명했습니다.“’ 각 데이터베이스는 또한 보안 기능을 기본으로 제공할 뿐만 아니라 최근 보안 모범 사례에 따라 자동 구성되는 관련 파라미터를 제공하도록 설계되었습니다.”