데이터베이스 개론 - 데이터베이스 관리 시스템

1) 데이터베이스 관리 시스템의 등장 배경

 

(1) 파일 시스템으로 데이터를 관리

• 과거에는 데이터를 관리하기 위해 파일 시스템이라는 소프트웨어를 이용하였다.

 

• 파일 시스템은 데이터를 파일로 관리할 수 있도록 파일을 생성, 삭제, 수정, 검색하는 기능을 제공하며 운영체제와 함께 설치된다.

 

• 다만, 파일 시스템 환경에서는 응용 프로그래머가 파일의 논리적인 구조뿐 아니라 물리적인 구조까지 정확히 파악해야 한다는 점이다.

데이터베이스 개론 (김연희) 발췌

• 파일 시스템은 별도의 구매 비용이 들지 않는다는 장점이 있지만 응용 프로그램마다 파일을 따로 유지해야 하는 특징 때문에 아래와 같은 문제가 발생한다.

 

(2) 파일 시스템 단점

 

① 같은 내용의 데이터가 여러 파일에 중복 저장

• 파일 시스템에서는 응용 프로그램별로 파일을 유지하므로 같은 데이터가 여러 파일에 저장될 수 있는데, 이는 데이터 중복성 (Data Redundancy) 문제를 야기한다.

 

• 데이터가 중복되면 저장 공간이 낭비될 뿐만 아니라 데이터 일관성 (Data Consistency)과 데이터 무결성 (Data Integrity)을 유지하기가 어렵다.

 

• 이렇게 많은 문제를 야기하는 데이터 중복성을 해결하는 방법으로 아래 그림과 같이 같은 데이터를 통합하는 방법을 생각해볼 수 있다.

데이터베이스 개론 (김연희) 발췌

• 하지만 데이터 중복 문제가 해결되더라도 파일 시스템에는 다른 문제점들이 존재한다.

 

② 응용 프로그램이 데이터 파일에 종속적

• 응용 프로그램은 파일에 직접 접근하여 데이터를 처리해야 하므로 사용하는 파일의 데이터를 구성하는 방법이나 물리적인 저장 구조에 맞게 작성되어야 한다.

 

• 따라서, 사용하는 파일의 구조를 변경하게 되면 응용 프로그램도 함께 변경해야 하는데 이러한 특징을 데이터 종속성 (Data Dependency)라고 한다.

데이터베이스 개론 (김연희) 발췌

 

③ 데이터 파일에 대한 동시 공유, 보안, 회복 기능이 부족

• 일반 파일 시스템에서는 응용 프로그램 하나가 사용 중인 파일을 다른 응용 프로그램이 접근하여 사용할 수 있는 동시 공유 기능을 제공하지 않는다.

 

• 물론, 같은 내용의 파일을 여러 개 만들어 응용 프로그램마다 제공할 수도 있지만 이렇게 하게 되면 결국 데이터가 중복되기 때문에 더 큰 문제가 발생할 수 있다.

 

• 또한, 파일 시스템에서는 사용자에게 보통 파일 단위로 읽기, 수정, 실행 권한을 부여하는 방식으로 데이터 접근을 통제하기 때문에 파일 안의 레코드나 필드 같은 더 작은 단위에 대한 접근 통제가 불가능하다.

 

• 마지막으로 파일 시스템에서는 응용 프로그램이 파일을 사용하는 도중에 장애가 발생하면 데이터를 일관된 상태로 회복하기 어려우며 특히, 데이터를 수정하는 도중에 장애가 발생한 경우에는 더욱 어렵다.

 

④ 응용 프로그램을 개발하기 어려움

• 파일 시스템에서는 파일에 접근하여 데이터를 관리하는 모든 작업을 응용 프로그램이 담당해야 하기 때문에 사용자 요구에 맞는 응용 프로그램을 개발하는 데 어려움이 많다.

 

2) 데이터베이스 관리 시스템의 정의

 

(1) 데이터베이스 관리 시스템이란 (DBMS)

• 위에 파일 시스템이 지닌 모든 문제의 근본 원인은 데이터 중복성과 데이터 종속성으로 요약할 수 있다.

 

• 앞서 언급했듯이 파일 시슽메이 지닌 문제를 해결하는 1차 방안은 데이터를 통합하여 저장하는 것이다.

 

• 하지만 통합 저장된 데이터를 관리하고 모든 응용 프로그램이 공통으로 요구하는 데이터에 대한 기본 처리를 담당하면서 동시 공유, 보안, 회복 등의 복잡한 기능을 제공해주는 새로운 무언가 여전히 필요하다.

 

• 그 대안으로 제시된 것이 바로 데이터베이스 관리 시스템이고, 파일 시스템의 데이터 중복과 데이터 종속 문제를 해결하기 위해 개발되었다.

데이터베이스 개론 (김연희) 발췌

• 위 그림처럼 고객 관리 응용 프로그램과 주문 관리 응용 프로그램이 동시에 데이터베이스를 사용할 때, 발생할 수 있는 모든 분쟁을 데이터베이스 관리 시스템이 중재해주기 때문에 데이터 중복으로 인한 여러 문제가 해결된다.

 

• 또한, 데이터베이스 구조나 접근 방법 등이 변경되어도 사용자가 미리 알거나 응용 프로그램을 변경할 필요가 없어 데이터 독립성이 확보된다.

 

(2) 주요 기능

• 데이터베이스 관리 시스템이 제공하는 주요 기능은 다음과 같이 세 가지로 요약할 수 있다.

 

정의 기능

데이터베이스 구조를 정의하거나 수정할 수 있다.

• 데이터베이스 관리 시스템은 조직에 필요한 데이터를 저장하기 적합한 데이터베이스 구조를 정의하거나, 이미 정의된 구조를 수정할 수 있다.

 

조작 기능

데이터를 삽입, 삭제, 수정, 검색하는 연산을 할 수 있다.

• 데이터베이스 관리 시스템은 데이터베이스에 저장된 데이터에 접근하여 사용할 수 있는 기능을 제공한다.

 

제어 기능

데이터를 항상 정확하고 안전하게 유지할 수 있다.

• 데이터베이스 관리 시스템은 데이터를 여러 사용자가 공유해도 항상 정확하고 안전하게 유지하는 기능을 제공한다.

 

• 즉, 데이터를 삽입, 삭제, 수정하는 연산을 한 후에도 내용이 일관되면서 무결성을 유지하게 하고 장애가 발생 해도 회복이 가능하도록 제어한다는 것이다.

 

• 또한, 권한이 있는 사용자에게만 데이터 접근을 허용하여 보안이 유지되도록 하고 여러 사용자가 데이터베이스에 동시에 접근하여 데이터를 처리할 수 있도록 제어한다.

 

3) 데이터베이스 관리 시스템의 장단점

 

(1) 장점

• 파일 시스템과 비교해 데이터베이스 관리 시스템은 다음과 같은 장점이 존재한다!

 

① 데이터 중복을 통제

 

② 데이터 독립성을 확보

 

③ 데이터를 동시에 공유 가능

 

④ 보안이 향상

 

⑤ 데이터 무결성 유지

 

⑥ 표준화

 

⑦ 장애 발생 시, 회복 가능

 

⑧ 응용 프로그램 개발 비용을 최소화

 

(2) 단점

• 물론, 데이터베이스 관리 시스템은 위처럼 장점도 많지만 모든 상황에 적합한 것은 아니기에 다음과 같은 단점들도 존재한다!

 

① 고비용

 

② 백업과 회복 방법이 복잡

 

③ 중앙 집중 관리로 인한 취약점 존재

 

4) 데이터베이스 관리 시스템의 발전 과정

• 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)은 발전 과정에 따라 다음과 같이 4세대로 나누어볼 수 있다.

 

1세대 DBMS - 네트워크 및 계층 DBMS

데이터베이스 개론 (김연희) 발췌

네트워크 DBMS는 데이터베이스를 노드와 간선을 이용한 그래프 형태로 구성하는 네트워크 데이터 모델을 사용한다.

• 네트워크 DBMS는 간선을 이용해 데이터 간의 관계를 표현하기 때문에 데이터베이스의 구조가 복잡하고 변경하기 어렵다는 단점이 있다.

 

• 대표적인 네트워크 DBMS는 1960년대 초에 개발된 IDS (Integrated Data Store)가 있다.

 

계층 DBMS는 데이터베이스를 트리 형태로 구성하는 계층 데이터 모델을 사용한다.

• 계층 DBMS는 네트워크 DBMS 보다 구조가 단순하지만 복잡한 현실 세계의 모습을 부모 자식 관계가 명확한 트리 형태만으로 표현하기가 힘들고 구조 변경이 어렵다는 단점이 있다.

 

• 대표적인 계층 DBMS는 1960년대 후반에 개발된 IMS (Information Management System)가 있다.

 

2세대 DBMS - 관계형 DBMS

데이터베이스 개론 (김연희) 발췌

관계형 DBMS는 데이터베이스를 테이블 형태로 구성하는 관계 데이터 모델을 사용한다.

• 관계형 데이터 모델은 데이터베이스를 단순하고 이해하기 쉬운 구조로 구성한다는 장점이 있다.

 

• 대표적인 관계형 DBMS로는 오라클, MSSQL 서버, MySQL, MariaDB 등이 있다.

 

3세대 DBMS - 객체지향 및 객체관계 DBMS

객체지향 DBMS는 객체지향 프로그래밍에서 도입한 객체라는 개념을 이용해 데이터베이스를 구성하는 객체지향 데이터 모델을 사용한다.

• 객체지향 DBMS는 더 다양하고 복잡한 응용 분야의 데이터를 관리하려는 사용자 요구를 충족시키기 위해 제안되었으며 새로운 유형의 데이터를 저장하고 데이터에 대한 복잡한 분석 및 처리를 지원한다.

 

• 대표적인 객체지향 DBMS는 오투, 온투스, 젬스톤 등이 있다.

 

객체관계 DBMS는 관계 데이터 모델에 객체지향 개념을 도입한 객체 관계 데이터 모델을 사용한다.

• 쉽게 말하자면 객체지향 DBMS와 관계 DBMS의 개념을 통합한 것이라고 생각하면 되고 기존에 관계 DBMS로 분류된 제품들이 객체지향 기능을 지원하면서 객체관계 DBMS로 분류되기도 하는데 오라클이 대표적이다.

 

4세대 DBMS - NoSQL 및 NewSQL DBMS

NoSQL DBMS는 이전 세대의 DBMS와 달리 데이터 구조를 미리 정해두지 않는 비정형 데이터를 처리한다.

• 객체지향 DBMS, 객체관계 DBMS가 등장한 이후에도 대표적인 데이터베이스 관리 시스템은 여전히 관계형 DBMS가 사용되었다.

 

• 대부분의 기업에서는 관계형 DBMS의 여러 장점을 그대로 유지하고자 했고, 새롭게 등장한 DBMS로 전환해야할 필요성을 느끼지 못했다.

 

• 그런데 수많은 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 폭발적으로 이용하면서 사진, 동영상, 검색 로그와 같은 비정형 데이터가 대량으로 생산되었고 이와 더불어 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터의 개념이 등장하면서 관계형 DBMS에 대한 입지가 흔들리게 되었다.

 

• 관계형 DBMS는 빠른 속도로 증가하는 대량의 비정형 데이터를 처리하는 데는 비효율적이었기에 이러한 배경을 바탕으로 NoSQL DBMS가 등장하게 되었다.

 

• NoSQL DBMS는 관계형 DBMS가 강점으로 제시하던 안정성과 일관성 유지를 위한 복잡한 기능을 포기하고 데이터 구조를 미리 정해두지 않기 때문에 비정형 데이터를 저장하고 처리하는 데 적합하다.

 

• 그리고 확장성이 뛰어나 여러 대의 서버 컴퓨터에 데이터를 분산하여 저장하고 처리하는 환경에서 주로 사용되어진다.

 

• 대표적인 NoSQL DBMS는 MongoDB, HBase, Cassandra, Redis 등이 있다.

 

NewSQL DBMS는 관계형 DBMS의 특징인 ACID를 준수하면서 대규모의 데이터 처리와 분산 처리를 지원하는 DBMS이다.

• 빠르게 증가하는 비정형 데이터 처리를 위해 NoSQL을 도입한다 하더라도 기업에서 처리하는 데이터 중에는 여전히 정형 데이터가 차지하는 비율이 높다.

 

• 따라서, 정형 데이터를 정확하게 처리하기 위해 기존의 관계형 DBMS를 그대로 유지한 채로 비정형 데이터를 처리하고자 NoSQL을 추가로 도입해야 하는 부담이 발생한다.

 

• 이 같은 불편함으로 NewSQL DBMS가 등장하게 되었는데 NewSQL DBMS는 일관성을 유지하면서도 SQL을 이용해 다양하고 복잡한 데이터 처리를 편리하게 할 수 있다.

 

• 즉, 관계형 DBMS의 장점과 NoSQL의 확장성 및 유연성을 모두 지원하는 DBMS로 정형 및 비정형 데이터를 안정적이고 빠르게 처리할 수 있다.

 

• 대표적인 NewSQL DBMS는 구글 스패너, VoltDB, NuoDB 등이 있다.

 

[Note] DBMS 발전 과정

데이터베이스 개론 (김연희) 발췌

 

[Reference]

• 데이터베이스 개론 (김연희)