2023.05.24 코드스테이츠 32회차 ( 관계형 데이터베이스 < SQL, NoSQL > )

SQL ( Structured Query Langugae )

- 가장 친숙한 예시로는 검색창의 검색어도 Query의 일종

- 저장되어 있는 정보를 필터하기 위한 질문

- 데이터베이스용 프로그래밍 언어

- 데이터베이스에 Query를 보내 원하는 데이터만을 뽑아 올 수 있다

- 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 NoSQL이라고 한다

- SQL을 사용하기 위해서는 데이터의 구조가 고정되어 있어야 한다

 

 

Qurey

- 질의문

- 쿼리는 저장되어 있는 데이터를 필터하기 위한 질의문으로도 볼 수 있다

 

데이터 베이스

- In-Memory : 끄면 데이터가 사라짐

 

- File I / O : 원하는 데이터만 가져올 수 없고 항상 모든 데이터를 가져온 뒤 서버에서 필터링 필요

> 데이터가 필요할 때마다 전체 파일을 매번 읽어야 합니다. 파일의 크기가 커질수록 이 작업은 버겁고, 비효율적이어서 File I/O 방식의 큰 단점

> 파일이 손상되거나 여러 개의 파일들을 동시에 다뤄야 하거나 하는 등 복잡하고 데이터량이 많아질수록 데이터를 불러들이는 작업이 점점 힘들어 진다

 

- Datebase : 필터링 이외에도 File I / O 로 구현이 힘든 관리를 위한 여러 기능들을 가지고 있는 데이터에 특화된 서버

 

- 엑셀 스트레드 시트와 생김새가 굉장히 비슷하다

- 필터링 -> Qurey 

 

SQL Basics

기본 쿼리문

- 프라이머리키는 각 테이블당 1개씩만 존재할수 있지만 1개의 테이블만 지정할수 있는것은 아니다 ( 프라이머리 키1개에 다수의 테이블을 넣을 수 있다)

 

데이터 베이스 생성

CREATE DATABASE 데이터베이스_이름;

 

데이터 베이스 사용

USE 데이터베이스_이름;

- 데이터베이스를 이용해 테이블을 만들거나 수정하거나 삭제하는 등의 작업을 하려면, 먼저 데이터베이스를 사용하겠다는 명령을 전달해야 한다

 

테이블 생성

CREATE TABLE user (
  id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name varchar(255),
  email varchar(255)
);

필드 이름	필드 타입	그 외의 속성
id	숫자	Primary key 이면서 자동 증가되도록 성정
name	문자열 ( 최대 255개의 문자 )
email	문자열 ( 최대 255개의 문자 )

 

테이블 정보 확인

DESCRIBE user;

 

SELECT

- SELECT는 데이터셋에 포함될 특성을 특정합니다.

SELECT 'hello world'

- 일반 문자열 

SELECT 2

- 숫자

SELECT 15 + 3

- 간단한 연산

 

Select 실행순서

- 데이터를 조회하는 Select문은 정해진 순서대로 동작한다.

• FROM
• WHERE
• GROUP BY
• HAVING
• SELECT
• ORDER BY

SELECT CustomerId, AVG(Total)
FROM invoices
WHERE CustomerId >= 10
GROUP BY CustomerId
HAVING SUM(Total) >= 30
ORDER BY 2

1. FROM invoices: invoices 테이블에 접근을 합니다.

2. WHERE CustomerId >= 10: CustomerId 필드가 10 이상인 레코드들을 조회합니다.

3. GROUP BY CustomerId: CustomerId를 기준으로 그룹화합니다.

4. HAVING SUM(Total) >= 30: Total 필드의 총합이 30 이상인 결과들만 필터링합니다.

5. SELECT CustomerId, AVG(Total): 조회된 결과에서 CustomerId 필드와 Total 필드의 평균값을 구합니다.

6. ORDER BY 2: AVG(Total) 필드를 기준으로 오름차순 정렬한 결과를 리턴합니다.

 

 

 

 

From

- 테이블과 관련한 작업을 할 경우 반드시 입력해야 합니다. FROM 뒤에는 결과를 도출해 낼 데이터베이스 테이블을 명시합니다.

SELECT 특성_1
FROM 테이블_이름

- 특정 특성을 테이블에서 사용

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름

- 몇가지의 특정을 테이블에서 사용

SELECT *
FROM 테이블_이름

- 테이블의 모든 특성을 선택 ( *은 와일드카드로 전부 선택할 떄 사용 )

 

where

- 필터 역할을 하는 쿼리문, Where은 선택적으로 사용 가능하다

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 = "특정 값"

- 특정 값과 동일한 데이터 찾기

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 <> "특정 값"

- 특정값을 제외한 데이터 찾기

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 > "특정 값"

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 <= "특정 값"

- 특정 값보다 크거나 작은 데이터를 필터할 때에는 '<', '>', 비교하는 값을 포함하는 '이상', '이하' 값은 '<=', '>='을 사용

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 LIKE "%특정 문자열%"

- 열에서 지정된 패턴을 검색하기 위해 사용

- 백분율 기호 (%)는 0개,1개 또는 여러 문자를 나타낸다

- 밑줄 기호 (_)는 하나의 단일 문자를 나타낸다

- and연산자를 활용하여 여러 조건을 걸 수 있다

- 'a%' 같은 경우 a로 시작하는 패턴의 값을 찾는 거고 

- '%a' 같은 경우 a로 끝나는 패턴의 값을 찾는 것이다

 

- 문자열에서 특정 값과 비슷한 값들을 필터할 때에는 'LIKE'와 '\%' 혹은 '\*'를 사용

 

LIKE                                                                       OperatorDescription

WHERE CustomerName LIKE 'a%'	Finds any values that start with "a"
WHERE CustomerName LIKE '%a'	Finds any values that end with "a"
WHERE CustomerName LIKE '%or%'	Finds any values that have "or" in any position
WHERE CustomerName LIKE '_r%'	Finds any values that have "r" in the second position
WHERE CustomerName LIKE 'a_%'	Finds any values that start with "a" and are at least 2 characters in length
WHERE CustomerName LIKE 'a__%'	Finds any values that start with "a" and are at least 3 characters in length
WHERE ContactName LIKE 'a%o'	Finds any values that start with "a" and ends with "o"

와일드카드 문자

- 문자열에서 하나 이상의 문자를 대체하는데 사용

- 와일드 카드 문자는 연산자와 함께 사용, 

SQL Server의 와일드카드 문자

Symbol                       Description                                                                               Example

%	Represents zero or more characters	bl% finds bl, black, blue, and blob
_	Represents a single character	h_t finds hot, hat, and hit
[]	Represents any single character within the brackets	h[oa]t finds hot and hat, but not hit
^	Represents any character not in the brackets	h[^oa]t finds hit, but not hot and hat
-	Represents any single character within the specified range	c[a-b]t finds cat and cbt

- 모든 와일드 카드를 조합하여 사용가능하다

 

[charlist] 와일드카드 사용

 

SELECT * FROM Customers
WHERE City LIKE '[bsp]%';

- 도시가 b,s,p로 시작하는 모든 고객 선택하는 코드

 

SELECT * FROM Customers
WHERE City LIKE '[a-c]%';

- 도시가 "a", "b" 또는 "c"로 시작하는 모든 고객을 선택 ( a부터 c까지 시작하는 )

 

[!charlist] 와일드 카드 사용

 

SELECT * FROM Customers
WHERE City LIKE '[!bsp]%';

- 

SELECT * FROM Customers
WHERE City NOT LIKE '[bsp]%';

- 두 SQL문은 도시가 b,s,p로 시작하지 않는 모든 고객을 선택

 

 

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 IN ("특정값_1", "특정값_2")

- 리스트의 값들과 일치하는 데이터를 필터할 때에는 'IN'을 사용

 

SELECT * FROM Customers
WHERE Country IN ('Germany', 'France', 'UK');

-  "독일", "프랑스" 또는 "영국"에 있는 모든 고객을 선택

 

SELECT * FROM Customers
WHERE Country NOT IN ('Germany', 'France', 'UK');

- "독일", "프랑스" 또는 "영국"에 있지 않은 모든 고객을 선택

 

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name IN (SELECT STATEMENT);

 

SELECT *
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 IS NULL

- 값이 없는 경우 'NULL'을 찾을 때에는 'IS'와 같이 사용

SELECT *
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 IS NOT NULL

- 값이 없는 경우를 제외할 때에는 'NOT'을 추가해 사용

 

Order by

- 돌려받는 데이터 결과를 어떤 기준으로 정렬하여 출력할지 결정합니다. ORDER BY는 선택적으로 사용할 수 있습니다.

SELECT *
FROM 테이블_이름
ORDER BY 특성_1

- 기본 정렬은 오름차순이다

SELECT *
FROM 테이블_이름
ORDER BY 특성_1 DESC

- 내림차순으로도 정렬할 수 있다

 

Limit

- 결과로 출력할 데이터의 개수를 정할 수 있습니다. LIMIT은 선택적으로 사용할 수 있습니다. 그리고 쿼리문에서 사용할 때에는 가장 마지막에 추가합니다.

SELECT *
FROM 테이블_이름
LIMIT 200

- 데이터 결과를 200개만 출력 한다

 

Distinct

- 유니크한 값을 받고 싶을 때에는 SELECT DISTINCT를 사용할 수 있습니다.

SELECT DISTINCT 특성_1
FROM 테이블_이름

- 특성_1을 기준으로 유니크한 값들만 선택한다

SELECT
  DISTINCT
    특성_1
    ,특성_2
    ,특성_3
FROM 테이블_이름

- 특성_1, 특성_2, 특성_3의 유니크한 '조합' 값들을 선택한다

 

Join 문- 두 개 이상의 테이블 사이의 관련 열을 기반으로 행을 결합하는데 사용

 

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID=Customers.CustomerID;

- "Orders" 테이블의 "CustomerID" 열은 "Customers" 테이블의 "CustomerID"를 참조 한다 

- 위의 두 테이블 간의 관계는 "CustomerID" 열이다

 

 

 

• (INNER) JOIN: 두 테이블에서 일치하는 값이 있는 레코드를 반환합니다.
• LEFT (OUTER) JOIN: 왼쪽 테이블의 모든 레코드를 반환하고 오른쪽 테이블의 일치하는 레코드를 반환합니다.
• RIGHT (OUTER) JOIN: 오른쪽 테이블의 모든 레코드를 반환하고 왼쪽 테이블의 일치하는 레코드를 반환합니다.
• FULL (OUTER) JOIN: 왼쪽 또는 오른쪽 테이블에 일치 항목이 있는 경우 모든 레코드를 반환합니다.

 

Inner join

- INNER JOIN이나 JOIN으로 실행할 수 있습니다.

SELECT *
FROM 테이블_1
JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

- 둘 이상의 테이블을 서로 공통된 기분으로 연결한다

 

Outer join

SELECT *
FROM 테이블_1
LEFT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

- 'LEFT OUTER JOIN'으로 LEFT INCLUSIVE을 실행 한다

SELECT *
FROM 테이블_1
RIGHT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

- 'RIGHT OUTER JOIN'으로 RIGHT INCLUSIVE을 실행한다

 

 

Insert Into 문

- 테이블에 새 레코드를 삽입하는데 사용

 

1. 삽입할 열 이름과 값을 모두 지정해서 사용 가능

INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...);

 

2. 테이블의 모든 열에 대한 값을 추가하는 경우 SQL 쿼리에서 열 이름을 지정하지 않고 사용이 가능 하지만 값의 순서가 같은 순서인지 확인하고 사용해야 한다

INSERT INTO table_name
VALUES (value1, value2, value3, ...);

 

Is null, Is Not Null 문

- null 값이 있는 필드는 값이 없는 필드이다

- 테이블의 필드가 선택 사항인 경우 이 필드에 값을 추가하지 않고 새 레코드를 삽입하거나 레코드를 업데이트할 수 있습니다. 그러면 필드가 NULL 값으로 저장된다

- null 값이 있는 지 없는 지 테스트 하는 방법 으로는 연산자 ( =, < )를 사용할수 없다

- Is null 은 null 값이 있는지 Is not null은 null값으로 채워져있지 않고 값이 있는 지 확인 하는 구문이다

 

SELECT CustomerName, ContactName, Address
FROM Customers
WHERE Address IS NULL;

- 주소 필드에 null 값이 있는 Customers를 나열하는 코드

 

SELECT CustomerName, ContactName, Address
FROM Customers
WHERE Address IS NOT NULL;

- 주소 필드에 값이 있는 고객을 나열하는 코드

 

Update 문

- 테이블의 기존 레코드를 수정하는 데 사용

- 테이블을 업데이트 해줄 경우 where 명령문에서 바꿀 테이블을 지정해 줘야 한다, 지정해 주지 않을 경우 모든 테이블이 수정이 된다

 

UPDATE Customers
SET ContactName = 'Alfred Schmidt', City= 'Frankfurt'
WHERE CustomerID = 1;

- 첫 번째 고객 ( ID가 1번 고객 ) 의 ContactName 과 City를 변경해주는 코드

 

UPDATE Customers
SET ContactName='Juan'
WHERE Country='Mexico';

- 국가의 이름이 멕시코인 레코드에 대해 ContactName을 Juan으로 모두 변경해주는 코드

 

Delete 문

- 기존 레코드를 삭제하는데 사용

DELETE FROM table_name WHERE condition;

- Delete 문을 사용 할 때 where절을 사용하지 않으면 테이블의 모든 값이 삭제 된다

 

DELETE FROM Customers WHERE CustomerName='Alfreds Futterkiste';

- 고객들의 테이블에서 고객 Alfreds Futterkiste' 을 삭제하는 코드

 

DELETE FROM table_name;

- 테이블을 삭제하지 않고 테이블의 모든 행을 삭제 할 수 있다. 이는 테이블의 구조, 속성, 인덱스가 그대로 유지된다

 

Select top 문

- 반환할 레코드 수를 지정하는 데 사용된다- 천 개의 레코드가 있는 대형 테이블에서 유용합니다. 많은 수의 레코드를 반환하면 성능에 영향을 줄 수 있기 떄문이다

 

Min(), Max() 함수- Min() 함수는 선택한 열의 가장 작은 값을 반환한다- Max()함수는 선택한 열의 가장 큰 값을 반환한다

 

SELECT MIN(column_name)
FROM table_name
WHERE condition;

 

SELECT MAX(column_name)
FROM table_name
WHERE condition;

 

 

Count(), Avg(), Sum() 함수

- count() 함수는 지정된 기준과 일치하는 행 수를 반환한다

SELECT COUNT(column_name)
FROM table_name
WHERE condition;

 

- Avg() 함수는 숫자 열의 평균 값을 반환 한다

SELECT AVG(column_name)
FROM table_name
WHERE condition;

 

- Sum()함수는 숫자 열의 총 합계를 반환한다

SELECT SUM(column_name)
FROM table_name
WHERE condition;

 

 

Between 문

- 주어진 범위 내에서 값을 선택한다 ( 숫자, 덱스트, 날짜 일 수 있다 )

- 시작 값과 끝 값이 포함된다

 

SELECT * FROM Products
WHERE Price BETWEEN 10 AND 20;

- 가격이 10에서 20 사이인 모든 제품을 선택

 

SELECT * FROM Products
WHERE Price NOT BETWEEN 10 AND 20;

- 가격이 10에서 20사이의 값을 제외한 모든 제품을 선택

 

SELECT * FROM Products
WHERE Price BETWEEN 10 AND 20
AND CategoryID NOT IN (1,2,3);

- 가격이 10에서 20 사이인 모든 제품을 선택하고 CategoryID가 1,2 또는 3인 제품을 표시하지 마라.

 

SELECT * FROM Orders
WHERE OrderDate BETWEEN '1996-07-01' AND '1996-07-31';

OrderDate가 '01-July-1996'과 '31-July-1996' 사이인 모든 주문을 선택

 

SELECT * FROM Products
WHERE ProductName BETWEEN "Carnarvon Tigers" AND "Chef Anton's Cajun Seasoning"
ORDER BY ProductName;

- Carnarvon Tigers와 Chef Anton의 Cajun Seasoning 사이에 ProductName이 있는 모든 제품을 선택

 

 

Aliases (AS) 문

- 테이블 또는 테이블 열에 임시 이름을 지정하는데 사용한다

- as(별칭)은 종종 열 이름을 더 읽기 쉽게 만들어준다

- AS는 해당 쿼리 기간 동안에만 사용된다

 

SELECT column_name AS alias_name
FROM table_name;

- AS 열 구문

 

SELECT column_name(s)
FROM table_name AS alias_name;

- AS 테이블 구문

 

SELECT CustomerName, CONCAT(Address,', ',PostalCode,', ',City,', ',Country) AS Address
FROM Customers;

- CustomerName 열과 ContactName 열에 대해 각각 하나씩 두 개의 별칭을 만드는 구문 ( 별칭 이름에 공백이 포함된 경우 큰따옴표나 대괄호가 필요합니다 )

 

 

Union 연산자

- 둘 이상의 명령문의 결과 집함을 결합하는데 사용

• SELECT내의 모든 명령문에는 UNION동일한 수의 열이 있어야 합니다.
• 열의 데이터 유형도 유사해야 합니다.
• 모든 명령문의 열도 SELECT동일한 순서여야 합니다.

SELECT column_name(s) FROM table1
UNION
SELECT column_name(s) FROM table2;

- 일반적 Union 구문

 

SELECT column_name(s) FROM table1
UNION ALL
SELECT column_name(s) FROM table2;

- Union 연산자는 기본적으로 고유한 값만 선택하기때문에 중복을 허용하려면 Union all을 사용해야 한다

 

 

Group By 문

- "각 국가의 고객 수 찾기"와 같이 동일한 값을 가진 행을 요약 행으로 그룹화합니다.

- 종종 집계 함수( COUNT(), MAX(), MIN(), SUM(), AVG())와 함께 사용되어 결과 집합을 하나 이상의 열로 그룹화합니다.

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name(s)
ORDER BY column_name(s);

 

SELECT COUNT(CustomerID), Country
FROM Customers
GROUP BY Country;

- 각 국가의 객수를 나열

 

SELECT COUNT(CustomerID), Country
FROM Customers
GROUP BY Country
ORDER BY COUNT(CustomerID) DESC;

- 각 국가의 고객 수를 높은 순으로 나열

 

Having 절

- 키워드를 집계 함수와 함세 사용할 수 없기 떄문에 Having을 사용

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name(s)
HAVING condition
ORDER BY column_name(s);

 

SELECT COUNT(CustomerID), Country
FROM Customers
GROUP BY Country
HAVING COUNT(CustomerID) > 5;

- 각 국사의 고객의 수를 나열하는데 고객이 5명이상인 국가만 포함 시키는 코드

 

 

Exists 연산자

- 하위 쿼리에 레코드가 있는지 테스트 하는데 사용

- 하위 쿼리가 하나 이상의 레코드를 반환하면 연산자는 Ture를 반환한다

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE EXISTS
(SELECT column_name FROM table_name WHERE condition);

 

 

 

 

여러개의 쿼리문 사용 예시

SELECT c.CustomerId, c.FirstName, count(c.City) as 'City Count'
FROM customers AS c
JOIN employees AS e ON c.SupportRepId = e.EmployeeId
WHERE c.Country = 'Brazil'
GROUP BY c.City
ORDER BY 3 DESC, c.CustomerId ASC
LIMIT 3

- Brazil에서 온 고객을 도시별로 묶은 뒤에, 각 도시 수에 따라 내림차순 정렬합니다. 그리고 CustomerId에 따라 오름차순으로 정렬한 3개의 결과만 요청하는 예시

 

 

 

ACID

트랜잭션

- 여러개의 작업을 하나로 묶은 실행 유닛이다

- 각 트랜잭션은 하나의 특정 작업으로 시작 해 묶여 있는 모든 작업들을 전부 완료해야 정상적으로 종료한다

- 만약 하나의 트랜잭션에 속해있는 여러 작업 중에서 단 하나의 작업이라도 실패하면, 이 트랜잭션에 속한 모든 작업을 실패한 것으로 판단한다

- 다시 말해 작업이 하나라도 실패를 하게 되면 트랜잭션도 실패이고, 모든 작업이 성공적이면 트랜잭션 또한 성공이다

- 성공 또는 실패라는 두 개의 결과만 존재하는 트랜잭션은, 미완료된 작업 없이 모든 작업을 성공해야 한다

- 데이터베이스 트랜젝션은 ACID라는 특성을 가지고 있다

 

ACID

- ACID는 데이터베이스 내에서 일어나는 하나의 트랜잭션(transaction)의 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질

 

1. Atomicity ( 원자성 )

- 원자성은 하나의 트랜잭션에 속해있는 모든 작업이 전부 성공하거나 전부 실패해서 결과를 예측할 수 있어야 한다

- 하나의 단위로 묶여있는 여러 작업이 부분적으로 실행된다면, 업데이트가 일어났지만 누가 업데이트했는지 모르거나, 업데이트 날짜가 누락되는 등 데이터가 오염될 수 있다

 

- 계좌이체를 예로 들었을때 2가지 단계가 있다

1. A 계좌에서 출금을 한다

2. B 계좌에 입금을 한다

- 여기서 A계좌에서는 출금이 이루어 지고 B계좌에 입금이 되지 않았을 경우 어디서 문제가 발생했는지 파악할 수 없다면 A계좌에서 출금된 돈은 세상에서 사라진 돈이 된다

- 은행에서 이런 일이 발생한다면, 은행은 더 이상 제 기능을 할 수 없을 겁니다. A 계좌에서 출금하는 일에 성공했지만, B 계좌에 입금하는 작업에 실패한다면 계좌 A에서 출금하는 작업을 포함하여 모든 작업이 실패로 돌아가야 한다는 것이 Atomicity(원자성) 이다

- 원자성을 지켰다면 1번과 2번, 두 작업이 모두 성공적으로 완료되어야 합니다. 그렇지 않으면(둘 중 하나의 작업이라도 실패한다면), 하나의 단위로 묶여있는 모든 작업이 실패하게 만들어 기존 데이터를 보호한다

 

- SQL에서도 특정 쿼리를 실행 했는데 부분적으로 실패하는 부분이 있다면 전부 실패 하도록 구현되어 있다

 

2. Consistency ( 일관성 )

- 데이터베이스의 상태가 일관되어야 한다는 성질

- 하나의 트랜잭션 이전과 이후, 데이터베이스의 상태는 이전과 같이 유효해야 합니다

- 트랜잭션이 일어난 이후의 데이터베이스는 데이터베이스의 제약이나 규칙을 만족해야 한다는 것이다

 

- 예를 들어 '모든 고객은 반드시 이름을 가지고 있어야 한다'는 데이터베이스의 제약이 있다고 가정한다면 다음과 같은 트랜잭션은 일관성을 위반한다

1. 이름이 없는 새로운 고객을 추가하는 쿼리

2. 기존 고객의 이름을 삭제하는 쿼리

- 데이터베이스의 유효한 상태는 다를 수 있지만, 데이터의 상태에 대한 일관성은 변하지 않아야 합니다. 이 예시는 '이름이 있어야 한다'라는 제약을 위반합니다. 따라서 예시 트랜잭션이 일어난 이후의 데이터베이스는 일관되지 않는 상태를 가지게 된다

 

3. Isolation( 격리성, 고립성 )

- Isolation(격리성) 은 모든 트랜잭션은 다른 트랜잭션으로부터 독립되어야 한다 는 뜻

- 실제로 동시에 여러 개의 트랜잭션들이 수행될 때, 각 트랜젝션은 고립(격리)되어 있어 연속으로 실행된 것과 동일한 결과를 나타낸다

 

- 계좌에 만원이 있다고 예를 들어 보면

1. 이 계좌로부터 계좌 B로 6천 원을, 계좌 C로 6천 원을 동시에 계좌 이체하는 경우, 계좌 B에 먼저 송금한 뒤 계좌 C에 보내는 결과와 동일해야한다

- 동시에 트랜잭션을 실행한다고 해서 계좌 B와 C에 각각 6천 원씩 송금하여 마이너스 통장이 되는 것이 아니다

- 각각의 송금 작업을 연속으로 실행하는 것과 동일한 결과가 나타나야 한다

 

- 격리성을 지키는 각 트랜젝션은 철저히 독립적이기 때문에, 다른 트랜젝션의 작업 내용을 알 수 없습니다. 그리고 트랜잭션이 동시에 실행될 때와 연속으로 실행될 때의 데이터베이스 상태가 동일해야 합니다.

 

4. Durability( 지속성 )

- Durability(지속성)는 하나의 트랜잭션이 성공적으로 수행되었다면, 해당 트랜잭션에 대한 로그가 남아야 한다

- 만약 런타임 오류나 시스템 오류가 발생하더라도, 해당 기록은 영구적이어야 한다는 뜻

 

- 은행에서 계좌이체를 성공적으로 실행 한 뒤에 해당 은행 데이터베이스에 오류가 발생해 종료되더라도 계좌이체 내역은 기록으로 남아야 한다

- 계좌이체를 로그로 기록하기 전에 시스템 오류 등에 의해 종료가 된다면, 해당 이체 내역은 실패로 돌아가고 각 계좌들은 계좌이체 이전 상태들로 돌아가게 된다

 

 

 

SQL ( 구조화 언어 )   vs    NoSQL ( 비구조화 언어 )

- 데이터 베이스는 관계형 데이터베이스 와 비관계형 데이터베이스로 구분한다

- 관계형 데이터베이스는 SQL을 기반으로 한다

- 비관계형 데이터베이스는 NoSQL을 기반으로 한다

- SQL과 NoSQL은 만들어진 방식, 저장하는 정보의 종류, 그리고 저장하는 방법 등에 차이가 있다

- 관계형 데이터베이스에서는 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하고, 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입할 수 있고 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장한다. 

- 각 열은 하나의 속성에 대한 정보를 저장하고, 행에는 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장된다

- 특정한 형식을 지키기 때문에, 데이터를 정확히 입력했다면 데이터를 사용할 때에는 매우 수월합니다

- 관계형 데이터베이스에서는 SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리할 수 있습니다. 이 말은 관계형 데이터베이스에서는 스키마가 뚜렷하게 보인다는 말과 같다 ( 관계형 데이터베이스에서는 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있다 )

- 관계형 데이터베이스에서 쓰이는 대표적인 것들은 MySQL, Oracle, SQLite, PostgresSQL, MariaDB 등이 있다

 

- NoSQL은 SQL 앞에 붙은 'No'에서 알 수 있듯이, 주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킨다

- NoSQL이 SQL과 반대되는 개념처럼 사용된다고 해서, NoSQL에 스키마가 반드시 없는 것은 아니다

- 관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면, NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 온다

- 이런 방식을 'schema on read'라고도 합니다. 읽어올 때에만 데이터 스키마가 사용된다고 하여, 데이터를 쓸 때 정해진 방식이 없다는 의미는 아닙니다. 데이터를 입력하는 방식에 따라, 데이터를 읽어올 때 영향을 미칩니다.

- 비관계형 데이터베이스에서 쓰이는 대표적인 것들은 몽고DB, Casandra 등이 있다

 

NoSQL

1. Key-Value 타입

- 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장한다

- 여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미한다 ( Redos, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스 이다 )

2. 문서형 (Document) 데이터베이스

- 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미

- 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장하고 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리한다 ( 대표적으로 MongoDB가 있다 )

3. Wide-Column 데이터베이스

- 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스

- 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 열 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있다

- 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성을 높습니다. 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식이다 ( 대표적으로 Cassandra, HBase 가 있다 )

4. 그래프(Graph) 데이터베이스

- 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스

- 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장하고 각 노드 간 관계는 선(edge)으로 표현한다 ( 대표적으로 Neo4J, InfiniteGraph가 있다 )

 

 

 

SQL 기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점

 

데이터 저장 (Storage)- NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장한다- 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장하고 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 한다

스키마 (Schema)

- SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요하다, 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 한다. 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있다- NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있다. 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 된다

쿼리 (Qureying)

- 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문이다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블 간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 한다. 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용 한다- 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있다. 그래서 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능하다. UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 한다

확장성 (Scalability)

- 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장한다. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 한다. 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 들고 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고 시간이 많이 소모된다

- NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장한다. 보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장이라고도 한다. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있다. 그리고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅할 수 있어서, 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴하다

 

SQL과 NoSQL 중에서 어떤것을 사용해야 하나?

- 데이터베이스를 구축하는 방법을 선택하는 것에는 완벽한 해결책은 없다, 그렇기 때문에 많은 개발자들은 유저의 요구를 충족하기 위해 관계형, 비관계형 데이터베이스를 모두 사용하여 서비스에 맞고 설계하고 있다. 

- NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 확장성이나 속도면에서 더 뛰어납니다. 그러나 고차원으로 구조화된 SQL 기반의 데이터베이스가 더 좋은 성능을 보여주는 서비스도 있습니다. 여러 사용 사례를 살펴보고 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요하다

 

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우

- ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성)를 의미한다

- 각 단어는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질이다

- SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있다

- 전자상거래를 비롯한 모든 금융서비스를 위한 소프트웨어 개발에는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수 해야 한다 그렇기에 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용한다

2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우

- 소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다. 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문입니다.

 

 

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우

- 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없습니다. 필요에 따라, 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수 있습니다. 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우

- 클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있습니다. 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋다

3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우

- NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리합니다. 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 이에 해당합니다. 또한 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트 해야 하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합합니다.