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인기 질문

데이터베이스

데이터베이스란 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자 방식으로 저장된 구조화된 정보 또는 데이터의 체계적인 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 작업에 구조화 질의 언어(SQL)를 사용합니다.

SQL(Structured Query Language)이란?

SQL(Structured Query Language)이란?

SQL은 데이터를 쿼리, 조작 및 정의하고 액세스 제어를 제공하기 위해 거의 모든 관계형 데이터베이스에서 사용되는 프로그래밍 언어입니다. SQL은 1970년대에 IBM에서 처음 개발되었으며 Oracle의 적극적인 공헌으로 SQL ANSI 표준이 수립되기에 이르렀습니다. SQL은 IBM, Oracle 및 Microsoft와 같은 많은 회사들의 확장 프로젝트를 촉진했습니다. SQL은 오늘날에도 널리 사용되고 있지만 새로운 프로그래밍 언어가 등장하기 시작했습니다.

데이터베이스의 진화

데이터베이스의 진화

데이터베이스는 1960년대 초에 첫 등장한 이후로 극적인 발전을 이루었습니다. 계층적 데이터베이스(일대다 관계만 허용하는 트리 형태 모델)와 네트워크 데이터베이스(다중 관계를 허용하는 보다 유연한 모델) 같은 탐색 데이터베이스는 원래 데이터 저장 및 조작에 사용된 시스템이었습니다. 이러한 초기 시스템은 간단하지만 유연성이 부족했습니다. 1980년대가 되면서 관계형 데이터베이스가 인기를 얻었고, 이후 1990년대에는 객체 지향 데이터베이스가 등장했습니다. 최근에는 인터넷의 성장으로 비정형 데이터의 속도 및 처리에 대한 요구가 높아지면서 이에 대한 대응책으로 NoSQL 데이터베이스가 등장했습니다. 오늘날에는 클라우드 데이터베이스자율 운영 데이터베이스가 데이터 수집, 저장, 관리 및 활용 방법에 있어 새로운 지평을 열고 있습니다.

’데이터베이스와 스프레드 시트의 차이점은?

데이터베이스와 스프레드 시트의 차이점

데이터베이스와 스프레드 시트(예: Microsoft Excel) 모두 정보를 편리하게 저장할 수 있는 방법입니다. 두 기술 간의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

  • 데이터 저장 및 조작 방법
  • 데이터에 액세스 할 수 있는 사람
  • 저장할 수 있는 데이터 양

스프레드 시트는 원래 한명의 사용자를 위해 설계되었기 때문에 해당 사용자의 특성이 반영되어 있습니다. ’엄청나게 복잡한 데이터 조작을 수행할 필요가 없는’ 단일 사용자나 적은 수의 사용자에게 적합합니다. 반면에 데이터베이스는 규모가 더 크고 —때로 엄청난 양의 조직화된 정보 모음을 보유하도록 설계되었습니다. 데이터베이스를 사용하면 여러 사용자가 동시에 매우 복잡한 로직과 언어를 사용하여 데이터에 빠르고 안전하게 액세스 및 쿼리할 수 있습니다.

데이터베이스 유형

데이터베이스 유형

데이터베이스의 유형은 매우 다양합니다. 특정 조직에 가장 적합한 데이터베이스는 데이터의 사용 방식에 따라 다릅니다.

  • 관계형 데이터베이스. 관계형 데이터베이스는 1980년대를 지배했습니다. 관계형 데이터베이스의 항목은 열과 행이 있는 테이블 집합으로 구성됩니다. 관계형 데이터베이스 기술은 정형 정보에 액세스하는 가장 효율적이고 유연한 방법을 제공합니다.
  • 객체 지향 데이터베이스. 객체 지향 데이터베이스의 정보는 객체 지향 프로그래밍과 마찬가지로 객체 형태로 표현됩니다.
  • 분산 데이터베이스. 분산 데이터베이스는 서로 다른 사이트에 위치한 둘 이상의 파일로 구성됩니다. 데이터베이스는 물리적으로 동일한 위치에 있는 여러 컴퓨터에 저장되거나 다른 네트워크에 분산될 수 있습니다.
  • 데이터 웨어하우스. 데이터의 중앙 저장소인 데이터 웨어하우스는 빠른 쿼리 및 분석을 위해 특별히 설계된 데이터베이스 유형입니다.
  • NoSQL 데이터베이스. NoSQL 또는 비관계형 데이터베이스를 사용하면 비정형 및 반정형 데이터를 저장하고 조작할 수 있습니다(반면에 관계형 데이터베이스에서는 데이터베이스에 삽입되는 모든 데이터의 구성 방식을 정의해야 함). 웹 애플리케이션이 보다 보편화되고 복잡해지면서 NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아졌습니다.
  • 그래프 데이터베이스. 그래프 데이터베이스는 엔티티 및 엔티티 간의 관계 측면에서 데이터를 저장합니다.
  • OLTP 데이터베이스. OLTP 데이터베이스는 여러 사용자가 수행하는 많은 수의 트랜잭션을 위해 설계된 고속 분석 데이터베이스입니다.

이들은 오늘날 사용되는 수십 가지 유형의 데이터베이스 중 몇 가지에 불과합니다. 덜 일반적인 다른 데이터베이스들은 매우 구체적인 과학, 재무 또는 기타 기능에 따라 맞춤화가 됩니다. 다양한 데이터베이스 유형 외에도 기술 개발 접근 방식의 변화와 클라우드 및 자동화 같은 획기적인 기술 발전이 데이터베이스를 완전히 새로운 방향으로 이끌고 있습니다. 최신 데이터베이스로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

  • 오픈 소스 데이터베이스. 오픈 소스 데이터베이스 시스템은 소스 코드가 오픈 소스인 시스템으로, SQL 또는 NoSQL 데이터베이스가 여기에 해당됩니다.
  • 클라우드 데이터베이스. 클라우드 데이터베이스는 개인, 공용 또는 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 상주하는 정형 또는 비정형 데이터 모음입니다. 클라우드 데이터베이스 모델의 유형은 전통적인 데이터베이스와 DBaaS(서비스형 데이터베이스) 등 두 가지가 있습니다. DBaaS에서는 서비스 제공자가 관리 작업과 유지 관리를 수행합니다.
  • 다중 모델 데이터베이스. 다중 모델 데이터베이스는 서로 다른 유형의 데이터베이스 모델을 단일 통합 백엔드로 결합합니다. 이는 다양한 데이터 유형을 수용할 수 있다는 것을 의미합니다.
  • 문서/JSON 데이터베이스. 문서 지향 정보를 저장, 검색 및 관리하도록 설계된 문서 데이터베이스는 행과 열이 아닌 JSON 형식으로 데이터를 저장하는 현대적인 방법입니다.
  • 자율 운영 데이터베이스. 가장 획기적인 최신 유형의 데이터베이스인 자율 운영 데이터베이스(Autonomous Database라고도 함)는 클라우드를 기반으로 머신 러닝을 사용하여 데이터베이스 튜닝, 보안, 백업, 업데이트 및 기타 데이터베이스 관리자가 전통적으로 수행해 온 일상적인 관리 작업을 자동화합니다.

데이터베이스 관리 시스템이란?

데이터베이스 관리 시스템이란?

데이터베이스에는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로 알려진 포괄적인 데이터베이스 소프트웨어 프로그램이 필요합니다. DBMS는 데이터베이스와 최종 사용자 또는 프로그램 간의 인터페이스 역할을 하여 사용자가 정보의 구성 및 최적화 방법을 검색, 업데이트 및 관리할 수 있게 해줍니다. 또한 DBMS는 데이터베이스의 감독 및 제어가 용이하여 성능 모니터링, 튜닝, 백업, 복구 같은 다양한 관리 작업이 가능합니다.

인기 데이터베이스 소프트웨어 또는 DBMS로는 MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, FileMaker Pro, 오라클 데이터베이스 및 dBASE가 있습니다.

MySQL Database란?

MySQL Database란?

MySQL는 SQL 기반의 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 웹 애플리케이션용으로 설계 및 최적화되었기 때문에 모든 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 인터넷에서 새롭고 다른 요구 사항이 등장하면서 MySQL는 웹 개발자 및 웹 기반 애플리케이션에 적합한 플랫폼이 되었습니다. MySQL는 ’수 백만 건의 쿼리와 수 천 건의 트랜잭션을 처리하도록 설계되었기 때문에 여러 번의 송금을 관리해야 하는 전자 상거래 비즈니스에서 인기가 높습니다. 주문형 유연성은 MySQL의 주요 기능입니다.

MySQL는 Airbnb, Uber, LinkedIn, Facebook, Twitter 및 YouTube를 포함하여 세계 최고의 웹 사이트 및 웹 기반 애플리케이션을 지원하는 DBMS입니다.

데이터베이스를 사용하여 비즈니스 성과 및 의사 결정 향상

데이터베이스를 사용하여 비즈니스 성과 및 의사 결정 향상

Internet of Things의 방대한 데이터 수집으로 전 세계의 삶과 산업이 변화되면서 오늘날 기업은 그 어느 때 보다도 많은 데이터에 액세스 할 수 있게 되었습니다. 미래 지향적인 조직들은 이제 데이터베이스를 사용하여 기본 데이터 저장 및 트랜잭션을 넘어 여러 시스템에서 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있게 되었습니다. 이제 조직들은 데이터베이스와 기타 컴퓨팅 및 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용해 수집한 데이터를 활용하여 보다 효율적으로 데이터베이스를 실행하고, 보다 나은 의사 결정을 내리며, 민첩성과 확장성을 높일 수 있습니다.

자율 운영 데이터베이스는 이러한 기능을 크게 향상시킬 수 있는 준비가 되어 있습니다. 자율 운영 데이터베이스는 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스를 자동화함으로써 비즈니스 사용자가 데이터를 보다 적극적으로 활용할 수 있게 해줍니다. 사용자는 데이터베이스 생성 및 사용 기능을 직접 제어함으로써 중요한 보안 표준을 유지하면서도 제어 및 자율성을 확보할 수 있습니다.

데이터베이스 과제

데이터베이스 과제

오늘날의’ 대규모 엔터프라이즈 데이터베이스는 종종 매우 복잡한 쿼리를 지원하며, 이러한 쿼리에 거의 즉각적으로 응답할 수 있어야 합니다. 따라서 데이터베이스 관리자는 성능 향상에 도움이 되는 다양한 방법을 채택해야 한다는 부담을 항상 가지고 있습니다. 관리자가 직면하는 몇 가지 공통적인 과제는 다음과 같습니다.

  • 크게 증가한 데이터 볼륨 수용. 센서, 연결 기계 및 기타 수 십 개의 소스에서 들어오는 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터베이스 관리자는 회사의 데이터를 효율적으로 관리하고 구성하기 위해 고군분투하고 있습니다.
  • 데이터 보안 보장. 데이터 보안 침해는 요즘 어디서든 발생하고 있으며, 해커들은 더욱 교묘해지고 있습니다. 데이터의 보안성을 유지하면서도 사용자가 손쉽게 액세스 할 수 있도록 하는 것이 그 어느 때 보다 중요해졌습니다.
  • 수요에 부응. 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 기업들이 적시에 의사 결정을 내리고 새로운 기회를 활용하기 위해서는 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있는 능력이 필요합니다.
  • 데이터베이스 및 인프라 관리 및 유지. 데이터베이스 관리자는 데이터베이스에서 문제를 지속적으로 관찰하여 예방적 유지 관리를 수행하고, 소프트웨어 업그레이드 및 패치 적용을 수행해야 합니다. 데이터베이스가 더욱 복잡해지고 데이터 볼륨이 증가함에 따라 기업은 데이터베이스를 모니터링 및 튜닝하기 위한 인력을 추가로 고용해야 하는 비용적 부담을 안게 되었습니다.
  • 확장성에 대한 한계 극복. 기업이 생존하기 위해서는 성장이 필요하며, 데이터 관리도 이와 함께 성장해야 합니다. 그러나 데이터베이스 관리자가 특히 온프레미스 데이터베이스에서 회사에 필요한 용량을 예측하기란 매우 어렵습니다.

이러한 문제를 모두 해결하려면 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라, 데이터베이스 관리자가 보다 전략적인 업무에 집중하지 못할 수 있습니다.

자율 운영 기술이 데이터베이스 관리를 개선하는 방법

Oracle Autonomous Database: 운영 방법 영상 섬네일

자율 운영 데이터베이스는 미래의 물결이며, 해당 기술을 실행하고 운영하는 데 어려움을 겪지 않고 최상의 데이터베이스 기술을 사용하고자 하는 조직에게 흥미로운 가능성을 제공합니다.

자율 운영 데이터베이스는 클라우드 기반 기술과 머신 러닝을 사용하여 튜닝, 보안, 백업, 업데이트 및 기타 일상적인 관리 작업과 같이 데이터베이스 관리에 필요한 많은 일상적인 작업들을 자동화합니다. 이러한 지루한 작업이 자동화되면서 데이터베이스 관리자는 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있게 되었습니다. 자율 운영 데이터베이스의 자율 운영, 자율 보안 및 자율 복구 기능은 기업이 데이터를 관리하고 보호하는 방법을 혁신하여 성능 개선, 비용 절감 및 보안 향상을 가능하게 합니다.

Oracle Autonomous Database에 대한 명성

Oracle Autonomous Database에 대한 명성

최초의 Autonomous Database가 2017년 말에 발표되었고, 여러 산업 분석가들은 이 기술이 컴퓨팅에 미치는 잠재적 영향력을 곧 바로 인식했습니다.

2018년 2월 IDC Perspective에서는 “소프트웨어를 관리하는 데 사람의 개입이 거의 또는 전혀 필요하지 않도록 인공 지능 및 머신 러닝을 사용하여 엔터프라이즈 소프트웨어의 배포, 사용 및 관리를 용이하게 해준다는 점에서 Autonomous Database 기술을 높이 평가했습니다.”

KuppingerCole’의 2018년 1월 보고서(PDF)는 “이 접근 방식이 고객의 인건비와 비용을 줄이는 것뿐만 아니라, 내부 또는 외부의 인적 오류와 악의적 활동에 대한 ’데이터베이스 복원력을 획기적으로 개선하는 데 있어 큰 잠재적 이점이 있다고 평가했습니다. 또한 각 데이터베이스는 보안 기능이 기본적으로 지원되도록 설계되었으며, 관련 매개변수가 현재의 보안 모범 사례에 따라 자동으로 구성됩니다.”