TechCodeview

데이터란 무엇입니까?

데이터는 별개의 작은 정보 단위의 집합입니다. 텍스트, 숫자, 미디어, 바이트 등 다양한 형태로 사용될 수 있으며 종이나 전자 메모리 등에 저장할 수 있습니다.

데이터(Data)라는 단어는 '하나의 정보'를 의미하는 '데이텀(Datum)'이라는 단어에서 유래되었습니다. 데이텀이라는 단어의 복수형입니다.

컴퓨팅에서 데이터는 효율적인 이동 및 처리를 위한 형태로 변환될 수 있는 정보입니다. 데이터는 상호 교환 가능합니다.

데이터베이스란 무엇입니까?

ㅏ 데이터 베이스 쉽게 접근하고 관리할 수 있도록 체계화된 데이터 모음입니다.

데이터를 테이블, 행, 열로 구성하고 색인을 생성하여 관련 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

데이터베이스 핸들러 단 하나의 소프트웨어 프로그램 세트만이 모든 사용자에게 데이터 액세스를 제공하는 방식으로 데이터베이스를 생성합니다.

그만큼 주목적 데이터베이스의 핵심은 데이터를 저장, 검색, 관리하여 많은 양의 정보를 운영하는 것입니다.

많이있다 동적 웹사이트 요즘 World Wide Web에서는 데이터베이스를 통해 처리됩니다. 예를 들어 호텔의 객실 가용성을 확인하는 모델입니다. 데이터베이스를 사용하는 동적 웹사이트의 예입니다.

많이있다 사용 가능한 데이터베이스 MySQL, Sybase, Oracle, MongoDB, Informix, PostgreSQL, SQL Server 등과 같은

최신 데이터베이스는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 관리됩니다.

SQL 또는 구조적 쿼리 언어는 데이터베이스에 저장된 데이터를 작동하는 데 사용됩니다. SQL은 관계 대수와 튜플 관계 계산에 의존합니다.

데이터베이스의 이미지를 표시하기 위해 원통형 구조가 사용됩니다.

데이터베이스의 진화

데이터베이스는 플랫 파일 시스템에서 관계형 및 객체 관계형 시스템으로 진화하는 50년 이상의 여정을 완료했습니다. 그것은 여러 세대를 거쳤습니다.

진화

파일 기반

1968년은 파일 기반 데이터베이스가 도입된 해였습니다. 파일 기반 데이터베이스에서는 데이터가 플랫 파일로 유지되었습니다. 파일에는 많은 장점이 있지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

주요 장점 중 하나는 파일 시스템에 순차, 인덱스, 무작위 등 다양한 액세스 방법이 있다는 점입니다.

COBOL, BASIC과 같은 3세대 언어로 광범위한 프로그래밍이 필요합니다.

계층적 데이터 모델

1968~1980년은 계층적 데이터베이스의 시대였습니다. 대표적인 계층적 데이터베이스 모델은 IBM의 첫 번째 DBMS였습니다. IMS(정보관리시스템)이라고 불렸습니다.

이 모델에서는 파일이 상위/하위 방식으로 관련됩니다.

아래 다이어그램은 계층적 데이터 모델을 나타냅니다. 작은 원은 객체를 나타냅니다.

파일 시스템과 마찬가지로 이 모델에도 복잡한 구현, 구조적 독립성 부족, 다대다 관계를 쉽게 처리할 수 없는 등 몇 가지 제한 사항이 있었습니다.

네트워크 데이터 모델

찰스 바크만 Honeywell에서는 IDS(Integrated Data Store)라는 최초의 DBMS를 개발했습니다. 1960년대 초반에 개발되었으나 1971년 CODASYL 그룹(Conference on Data Systems Languages)에 의해 표준화되었습니다.

이 모델에서 파일은 공통 네트워크 모델과 마찬가지로 소유자 및 구성원으로 관련됩니다.

네트워크 데이터 모델은 다음 구성 요소를 식별했습니다.

• 네트워크 스키마(데이터베이스 구성)
• 하위 스키마(사용자별 데이터베이스 보기)
• 데이터 관리 언어(절차적)

이 모델에는 시스템 복잡성, 설계 및 유지 관리의 어려움 등 몇 가지 제한 사항도 있었습니다.

관계형 데이터베이스

1970년 - 현재: 관계형 데이터베이스와 데이터베이스 관리의 시대입니다. 1970년에 E.F. Codd가 관계형 모델을 제안했습니다.

관계형 데이터베이스 모델에는 인스턴스와 스키마라는 두 가지 주요 용어가 있습니다.

인스턴스는 행이나 열이 있는 테이블입니다.

스키마는 관계 이름, 각 열의 유형 및 이름과 같은 구조를 지정합니다.

이 모델은 집합론 및 술어 논리와 같은 일부 수학적 개념을 사용합니다.

최초의 인터넷 데이터베이스 애플리케이션은 1995년에 만들어졌습니다.

관계형 데이터베이스 시대에는 객체지향 모델, 객체관계형 모델 등과 같은 더 많은 모델이 도입되었습니다.

클라우드 데이터베이스

클라우드 데이터베이스를 사용하면 클라우드 플랫폼을 통해 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 쉽게 저장, 관리 및 검색할 수 있습니다. 이 데이터는 인터넷을 통해 액세스할 수 있습니다. 클라우드 데이터베이스는 관리형 서비스로 제공되기 때문에 DBaaS(Database as Service)라고도 합니다.

최고의 클라우드 옵션은 다음과 같습니다.

• AWS(아마존 웹 서비스)
• 눈송이 컴퓨팅
• 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스
• 마이크로소프트 SQL 서버
• 구글 클라우드 스패너

클라우드 데이터베이스의 장점

비용 절감

일반적으로 회사 공급자는 데이터베이스에 투자할 필요가 없습니다. 하나 이상의 데이터 센터를 유지하고 지원할 수 있습니다.

자동화됨

클라우드 데이터베이스는 복구, 장애 조치, 자동 확장과 같은 다양한 자동화 프로세스로 강화됩니다.

접근성 향상

언제 어디서나 클라우드 기반 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. 인터넷 연결만 있으면 됩니다.

NoSQL 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 다양한 데이터 모델을 수용할 수 있는 데이터베이스를 설계하는 접근 방식입니다. NoSQL은 'SQL뿐만 아니라'의 약자입니다. 데이터가 테이블에 배치되고 데이터베이스가 구축되기 전에 데이터 스키마가 완벽하게 설계되는 기존 관계형 데이터베이스의 대안입니다.

NoSQL 데이터베이스는 대규모 분산 데이터 세트에 유용합니다.

해당 카테고리에 따른 NoSQL 데이터베이스 시스템의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• MongoDB, CouchDB, Cloudant (문서 기반)
• Memcached, Redis, 일관성 (키-값 저장소)
• HBase, 빅 테이블, 축적 (표의)

NoSQL의 장점

높은 확장성

NoSQL은 확장성으로 인해 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 데이터가 증가하면 NoSQL 데이터베이스는 이를 확장하여 해당 데이터를 효율적인 방식으로 처리합니다.

고가용성

NoSQL은 자동 복제를 지원합니다. 자동 복제를 사용하면 오류가 발생하는 경우 데이터가 이전의 일관된 상태로 복제되므로 가용성이 높습니다.

NoSQL의 단점

오픈 소스

NoSQL은 오픈 소스 데이터베이스이므로 아직 NoSQL에 대한 신뢰할 수 있는 표준이 없습니다.

경영 과제

NoSQL의 데이터 관리는 관계형 데이터베이스보다 훨씬 복잡합니다. 설치하기가 매우 어렵고 매일 관리하기가 더욱 어렵습니다.

GUI를 사용할 수 없습니다

NoSQL 데이터베이스용 GUI 도구는 시장에서 쉽게 구할 수 없습니다.

지원

백업은 NoSQL 데이터베이스의 큰 약점입니다. MongoDB와 같은 일부 데이터베이스에는 데이터 백업을 위한 강력한 접근 방식이 없습니다.

객체 지향 데이터베이스

객체지향 데이터베이스는 객체와 클래스 형태의 데이터를 포함합니다. 객체는 실제 엔터티이고 유형은 객체의 모음입니다. 객체 지향 데이터베이스는 관계형 모델 기능과 객체 지향 원칙의 조합입니다. 이는 관계형 모델의 대체 구현입니다.

객체지향 데이터베이스는 객체지향 프로그래밍의 규칙을 따릅니다. 객체 지향 데이터베이스 관리 시스템은 하이브리드 애플리케이션입니다.

객체 지향 데이터베이스 모델에는 다음과 같은 속성이 포함되어 있습니다.

객체 지향 프로그래밍 속성

• 사물
• 클래스
• 계승
• 다형성
• 캡슐화

관계형 데이터베이스 속성

• 원자성
• 일관성
• 진실성
• 내구성
• 동시성
• 쿼리 처리

그래프 데이터베이스

그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터를 그래픽으로 표현한 것입니다. 여기에는 노드와 가장자리가 포함됩니다. 노드는 엔터티를 나타내고 각 가장자리는 두 가장자리 사이의 관계를 나타냅니다. 그래프 데이터베이스의 모든 노드는 고유 식별자를 나타냅니다.

그래프 데이터베이스는 관련 데이터 간의 관계를 강조하므로 데이터 간의 관계를 검색하는 데 유용합니다.

그래프 데이터베이스는 데이터베이스에 복잡한 관계와 동적 스키마가 포함되어 있는 경우 매우 유용합니다.

그것은 주로에서 사용됩니다 공급망 관리 , 출처 식별 IP 텔레포니 .

DBMS(데이터베이스 관리 시스템)

데이터베이스 관리 시스템은 데이터베이스를 저장하고 검색하는 데 사용되는 소프트웨어입니다. 예를 들어 Oracle, MySQL 등이 있습니다. 이것은 널리 사용되는 DBMS 도구입니다.

• DBMS는 생성, 삭제, 수정 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.
• DBMS를 사용하면 사용자는 요구 사항에 따라 데이터베이스를 만들 수 있습니다.
• DBMS는 애플리케이션의 요청을 받아들이고 운영 체제를 통해 특정 데이터를 제공합니다.
• DBMS에는 사용자 명령에 따라 작동하는 프로그램 그룹이 포함되어 있습니다.
• 데이터베이스에 보안을 제공합니다.

DBMS의 장점

중복성 제어

모든 데이터를 단일 데이터베이스 파일에 저장하므로 데이터 중복성을 제어할 수 있습니다.

데이터 공유

인증된 사용자는 여러 사용자 간에 데이터를 공유할 수 있습니다.

지원

백업 및 복구 하위 시스템을 제공합니다. 이 복구 시스템은 시스템 장애 시 자동으로 데이터를 생성하고 필요한 경우 데이터를 복원합니다.

다중 사용자 인터페이스

GUI, 애플리케이션 인터페이스와 같은 다양한 유형의 사용자 인터페이스를 제공합니다.

DBMS의 단점

크기

효율적으로 실행하기 위해 큰 디스크 공간과 큰 메모리를 차지합니다.

비용

DBMS는 DBMS 소프트웨어를 실행하기 위해 고속 데이터 프로세서와 대용량 메모리가 필요하므로 비용이 많이 든다.

복잡성

DBMS는 추가적인 복잡성과 요구 사항을 만듭니다.

RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)

RDBMS라는 단어는 '관계형 데이터베이스 관리 시스템'이라고 합니다. 행과 열을 포함하는 테이블로 표현됩니다.

RDBMS는 관계형 모델을 기반으로 합니다. 그것은 E. F. Codd에 의해 소개되었습니다.

관계형 데이터베이스에는 다음 구성 요소가 포함되어 있습니다.

• 테이블
• 레코드/튜플
• 필드/열 이름/속성
• 사례
• 개요
• 열쇠

RDBMS는 데이터의 보안, 무결성, 정확성 및 일관성을 유지하는 테이블 형식의 DBMS입니다.

저녁 식사 대 저녁 식사