[정보처리기사 실기 공부] 데이터베이스 개념

데이터베이스 개념: 심층 탐구

데이터베이스는 현대 사회의 핵심 인프라로서, 방대한 양의 정보를 효율적으로 관리하고 활용하는 데 필수적인 역할을 합니다. 이 글에서는 데이터베이스의 기본 개념부터 핵심 요소, 종류, 장점까지 심층적으로 탐구하며, 실생활에서의 활용 사례와 함께 데이터베이스의 미래까지 살펴봅니다.

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데이터

• 정의: 관찰, 측정, 기록 등을 통해 수집된 사실, 숫자, 문자 등의 기본적인 정보 단위

데이터 특징

• 객관성: 주관적인 해석 없이 사실 그대로 기록
• 무의미성: 단독으로는 의미를 부여하기 어려움
• 정형화: 숫자, 문자, 날짜 등의 구조화된 형태
• 독립성: 서로 연결되지 않은 개별적인 정보

 

정보

• 정의: 데이터를 분석, 가공, 조직화하여 의사 결정에 유용하게 활용할 수 있는 형태로 변환된 결과물

정보 특징

• 주관성: 분석 및 해석 과정을 거쳐 의미를 부여
• 유의성: 특정 목적에 부합하여 가치를 제공
• 비정형화: 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태
• 연관성: 데이터 간의 관계를 통해 의미를 확장

 

데이터와 정보의 관계

• 데이터는 정보의 기본 구성 요소
• 정보는 데이터를 가공하여 얻는 가치
• 데이터 -> 정보: 분석, 가공, 조직화 과정
• 정보 -> 데이터: 정보의 저장, 공유, 활용 과정

 

데이터베이스

• 정의: 특정 조직의 업무를 수행하는 데 필요한 상호 관련한 데이터들의 모임

 

데이터베이스의 정의 (★) (영어로도 알아둘 것)

• 통합 데이터 (Integrated Data) : 검색을 효율성을 위해 중복이 최소화된 데이터의 모임
• 저장 데이터 (Stored Data) : 컴퓨터가 접근 가능한 저장 매체에 저장된 데이터
• 운영 데이터 (Operational Data) : 조직의 목적을 위해 존재 가치가 확실하고 반드시 필요한 데이터
• 공유 데이터 (Shared Data) : 여러 응용 프로그램들이 공동으로 사용하는 데이터

데이터베이스의 특징

• 실시간 접근성 (Real Time Accessibility)
  • 사용자의 질의에 대하여 즉시 처리하여 응답
• 계속적인 변화 (Continuous Evolution)
  • 삽입, 삭제, 갱신을 통하여 항상 최근의 정확한 데이터를 유지
• 동시 공유 (Concurrent Sharing)
  • 여러 사용자가 동시에 원하는 데이터를 공유
• 내용에 의한 참조 (Content Reference)
  • 데이터베이스에 있는 데이터를 주소가 아닌 내용에 따라 참조
• 데이터의 독립성 (Independence)
  • 논리적 독리성
    • 데이터의 논리적 구조를 변경시키더라도, 응용 프로그램은 변경되지 않음
  • 물리적 독립성
    • 데이터베이스의 물리적 구조를 변경시켜도 응용 프로그램이나 논리적 구조에는 영향을 미치지 않음

데이터베이스 생명주기

• 분석 → 설계 → 구현 → 운영 → 감시 및 개선

데이터 언어 (★)

• DDL(Data Definition Language : 데이터 정의어)
  • DB의 구조, 데이터 형식, 접근 방식 등 DB의 구축과 변경 목적으로 사용하는 언어
  • 데이터베이스의 논리적, 물리적 구조를 정의 및 변경
  • 스키마(Schema)에 사용되는 제약 조건을 정의
• DML(Data Manipulation Language : 데이터 조작어)
  • 데이터 처리를 위한 응용 프로그램과 데이터베이스 관리 시스템 간의 인터페이스를 위한 언어
  • 데이터의 검색, 삽입, 삭제, 갱신 연산 등을 포함한 집합
• DCL(Data Control Language : 데이터 제어어)
  • 보안 및 권한 제어, 무결성, 회복, 병행 제어를 위한 언어

스키마

• 스키마의 정의
  • 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관해 전반적인 명세를 기술한 것
  • 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relation)에 대한 정의와 이들이 유지해야 할
  • 제약조건들을 기술한 것
  • 스키마는 데이터 사전(Data Dictionary)에 저장
• 3계층 스키마 (★)

3계층 스키마 구조

• 외부 스키마(External Schema) - 사용자 뷰
  • 데이터베이스의 논리적 구조 정의, 사용자 뷰
  • 전체 데이터베이스의 한 논리적 부분으로 서브스키마라고도 한다.
  • 하나의 데이터베이스에는 여러 개의 외부스키마가 존재 가능
  • 하나의 외부스키마를 여러 개의 응용포로그램이나 사용자가 공유 가능
  • 질의어(SQL)을 이용하거나 C, JAVA 등의 언어를 사용하여 DB에 접근

• 개념 스키마(Conceptual Schema) - 전체적인 뷰
  • 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조
  • 모든 응용 프로그램이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 데이터베이스로 하나만 존재
  • 데이터베이스 파일에 저장되는 데이터의 형태를 나타내는 것으로, 단순히 스키마라고 하면 개념 스키마를 의미
  • 데이터의 접근 권한, 보안 정책, 무결성 규칙에 대한 명세를 정의
• 내부 스키마(Internal Schema) - 저장 스키마
  • 물리적 저장장치의 입장에서 본 데이터베이스 구조
  • 실제로 데이터베이스에 저장될 레코드의 물리적인 구조를 정의하고, 저장 데이터 항목의 표현방법, 내부 레코드의 물리적 순서 등을 나타낸다.

 데이터 독립성

• 논리적 독립성
  • 응용 프로그램에 영향을 주지 않고 데이터베이스 논리적 구조를 변경할 수 있는 능력
  • 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원
• 물리적 독립성
  • 응용 프로그램이나 데이터베이스의 논리적 구조에 영향을 미치지 않고 데이터의 물리적 구조를 변경할 수 있는 능력
  • 내부 스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마가 영향을 받지 않도록 지원

DBMS의 정의

• 데이터베이스를 조작하는 별도의 소프트웨어

DBMS의 기능 (★)

기능	설명
데이터 정의	데이터에 대한 형식, 구조, 제약조건들을 명세하는 기능
데이터 조작	특정한 데이터를 검색하기 위한 질의, 데이터베이스의 갱신, 보고서 생성 기능
데이터 제어	데이터 무결성 보안 / 권한 검사 동시성 제어

• 데이터 공유
  • 여러 사용자와 프로그램이 데이터베이스에 동시에 접근하도록 하는 기능
• 데이터 보호
  • 하드웨어나 소프트웨어의 오동작 또는 권한이 없는 악의적인 접근으로부터
  • 시스템을 보호
• 데이터 구축
  • DBMS가 관리하는 기억 장치에 데이터를 저장하는 기능
• 유지보수
  • 시간이 지남에 따라 변화하는 요구사항을 반영할 수 있도록 하는 기능

DBMS의 장/단점

장점	- 데이터 중복 최소화 - 데이터 독립성 확보 - 데이터를 동시 공유 - 데이터 보안이 향상 - 데이터 무결성을 유지 - 장애 발생 시 회복이 가능
단점	- 비용이 많이 든다. - 백업과 회복 방법이 복잡

• 무결성 : 인과된 사용만 인과된 방법으로 접근을 해야한다.

 

DBMS의 종류

• 계층형(Hierarchical DataBase)
  • 데이터 간의 관계가 트리 형태의 구조
  • 구조가 간단하고 구현, 수정, 검색이 쉽지만
  • 부모 자식 간 N:N(다 대 다) 관계 처리가 불가능하고, 구조 변경이 어렵다.
•  네트워크형(Network DataBase)
  • 계층형 데이터베이스의 단점을 보완하여 데이터 간 N:N(다대다) 구성이 가능한 망형 모델
• 관계형(Relatonal DataBase)
  • 키(Key)와 값(Value)으로 이루어진 데이터들을 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블 구조로 단순화시킨 모델
  • SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 처리
• 객체 지향형(Object-Oriented DataBase)
  • 객체지향 프로그래밍 개념을 기반하여 만든 데이터베이스 모델
  • 정보를 객체의 형태로 표현
  • 객체지향 프로그래밍 개념(클래스, 상속 등)을 사용할 수 있다.
  • 비정형 데이터들을 데이터베이스화할 수 있도록 하기 위해 만들어진 모델
• NoSQL
  • Not Only SQL의 줄임말로 SQL뿐만 아니라 다양한 특성을 지원한다는 의미
  • 데이터 간에 관계를 정의하지 않는 데이터베이스 모델로 기존의 RDBMS의 복잡도와 용량의 한계를 극복하기 위한 목적으로 만들어졌다.
  • 비정형 데이터 처리에 유리하지만 스키마 변경이 불가능해 데이터값에 문제가 발생하면 감지가 어렵다.
• NewSQL
  • RDBMS의 SQL과 NoSQL의 장점을 결합한 관계형 모델
  • 트랜잭션 지원 및 확장성과 고가용성을 모두 만족시키려는 목적에서 만들어진 데이터베이스 모델

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데이터베이스는 현대 사회의 정보 시대를 지탱하는 핵심 인프라입니다. 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리하고 활용함으로써, 다양한 분야에서 혁신을 이끌어내고 있습니다. 2024년에 정보처리기사를 따기 위해 노력하는 모두에게 행운을 빕니다!