DATABASE1

데이터가 중요한 이유: 데이터를 이용해 다양한 일을 할 수 있기 때문. 인터넷을 이용해 지식과 정보를 전파할 수 있고, 대규모 데이터를 이용해 통찰력있는 분석 결과를 얻을 수도 있다.

이러한 일을 위해 데이터를 저장하고 꺼낼 수 있어야 한다.

이를 위한 첫 선택지는 파일. 파일은 배우고 사용하기도 쉽지만 성능, 보안, 편의성에 한계를 갖고 있다.

이러한 한계를 극복하기 위한 전문화된 소프트웨어가 데이터베이스이다. 데이터베이스는 소중한 데이터를 안전하고 편리하고 빠르게 사용 가능하다. mysql, 오라클 등 다양한 데이터 베이스 제품이 존재한다.

데이터베이스는 거대하고 복잡하고 위험한 데이터를 다루기 위해 고안된 도구로 조심히 다루어야 한다.

데이터베이스는 관련해서 일어날 수 있는 일들이 많은 방대한 기능을 가지고 있는 정보 도구다.

어떤 데이터베이스를 만나든 가장 먼저 할 것은 어떻게 데이터를 입력하고 출력할지 알아보는 것이다.

이를 input / output으로 구분하고, input은 데이터의 생성, 수정, 삭제, output은 데이터의 읽기 작업을 의미한다. 이 작업을 CRUD라 하며 그 외 복잡한 기능들은 CRUD를 보좌하는 부가적 기능들이다.

파일이 어떻게 데이터베이스화 되는지

파일

파일은 유용하지만 사용적인 측면에서 불편하다.

파일들의 일부 특징을 모아 새로운 작업을 수행하기 어렵고, 또 불편하다. (텍스트 파일 예시)

스프레드시트 (엑셀)

스프레드시트는 파일에서 데이터베이스로 가는 길목이다.

데이터베이스

프로그래밍적으로, 컴퓨터 언어를 사용해 데이터를 추가, 수정, 삭제, 읽을 수 있다는 특징이 있음.

이와 같은 특징을 이용해 자동화하여 일일이 작성하지 않고도 조건에 따라 자동으로 데이터를 생성하고 수정하고 삭제하고 읽을 수 있다.

다양한 데이터베이스

DB-Engines RankingDB-Engines

특정 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없다면 위 사이트의 랭킹을 보고 선택해라

관계형 데이터베이스의 강세가 보이기에 그 중 하나를 배워 익히고, 관계형 데이터베이스가 아닌 몽고DB와 같은 데이터베이스를 하나 공부해보라.

오라클 - 관계형

오랜 기간 1위를 유지하는 절대 강자. 비쌈. 신뢰성이 높은 데이터를 다루는 경우 사용.

MySQL - 관계형

무료, 오픈 소스. 관계형 DB를 이용하고 싶으면서 개인적, 작은 회사, 신뢰성은 중요하지 않은 대규모 데이터를 다룰 경우 사용.

관계형 데이터베이스는 70년대부터 매우 중요한 데이터베이스이지만, 향후 쏟아질 다양한 데이터 처리와 관련해 단점을 보임.

2010년부터 등장한 NoSQL 이라는 흐름으로 RDBMS가 아닌 다양한 데이터베이스가 성장하고 있음

MongoDB - 문서형

not RDBMS.

오라클부터 공부하자

Last updated 2 years ago

Was this helpful?