CS 스터디 01-6 전산기초: 데이터베이스

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데이터베이스 Link

• 데이터베이스
  • 데이터베이스를 사용하는 이유
  • 데이터베이스 성능
• Index
  • Index 란 무엇인가
  • Index 의 자료구조
  • Primary index vs Secondary index
  • Composite index
  • Index 의 성능과 고려해야할 사항
• 정규화에 대해서
  • 정규화 탄생 배경
  • 정규화란 무엇인가
  • 정규화의 종류
  • 정규화의 장단점
• Transaction
  • 트랜잭션(Transaction)이란 무엇인가?
  • 트랜잭션과 Lock
  • 트랜잭션의 특성
  • 트랜잭션의 상태
  • 트랜잭션을 사용할 때 주의할 점
• Statement vs PreparedStatement
• NoSQL
  • 정의
  • CAP 이론
    • 일관성
    • 가용성
    • 네트워크 분할 허용성
  • 저장방식에 따른 분류
    • Key-Value Model
    • Document Model
    • Column Model

추가자료

• DBMS 는 어떻게 트랜잭션을 관리할까?

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1. 데이터베이스

1-1. 데이터베이스를 사용하는 이유

질문: 데이터베이스를 사용하는 이유는 무엇인가요?
답변: 데이터베이스는 데이터를 체계적으로 저장하고, 쉽게 검색하고, 여러 사용자가 동시에 데이터를 안전하게 관리할 수 있도록 도와줍니다. 파일 시스템을 사용해 데이터를 관리할 경우, 중복된 데이터가 발생하거나 데이터의 일관성을 유지하는 것이 어렵습니다. 반면, 데이터베이스는 데이터 중복을 최소화하고, 데이터를 안전하게 보호하며, 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제공합니다.

1-2. 데이터베이스 성능

질문: 데이터베이스 성능을 높이기 위한 방법은 무엇인가요?
답변: 데이터베이스 성능을 높이기 위해서는 인덱스 최적화, 쿼리 최적화, 캐싱 사용과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 또한 데이터베이스 구조를 설계할 때 정규화를 적절히 적용하여 중복을 줄이고, 불필요한 데이터 접근을 최소화하는 것이 중요합니다. 하드웨어 리소스(메모리, CPU)와 데이터베이스 서버의 I/O 처리 능력을 최적화하는 것도 성능에 큰 영향을 미칩니다.

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2. Index

2-1. Index란 무엇인가?

질문: 인덱스란 무엇인가요?
답변: 인덱스는 데이터베이스에서 데이터를 빠르게 검색할 수 있도록 돕는 자료구조입니다. 마치 책의 색인처럼, 데이터가 저장된 위치를 빠르게 찾을 수 있게 도와주며, 데이터베이스 성능을 크게 향상시킵니다. 하지만 인덱스가 많아지면 추가적인 저장 공간이 필요하고, 데이터 삽입, 수정, 삭제 시 인덱스를 관리하는 비용이 발생할 수 있습니다.

2-2. Index의 자료구조

질문: 인덱스에 주로 사용하는 자료구조는 무엇인가요?
답변: 데이터베이스 인덱스는 주로 B-tree나 B+tree 자료구조를 사용합니다. B-tree는 균형 잡힌 트리 구조로, 데이터베이스가 효율적으로 데이터를 검색하고 삽입, 삭제할 수 있게 돕습니다. 또한 B+tree는 B-tree의 변형으로, 모든 리프 노드가 동일한 깊이에 있고, 리프 노드들 간 연결리스트로 연결되어 있어 순차 검색이 빠릅니다.

2-3. Primary index vs Secondary index

질문: Primary index와 Secondary index의 차이점은 무엇인가요?
답변: Primary index는 테이블의 기본 키(Primary Key)를 기반으로 생성되는 인덱스입니다. 기본 키는 각 레코드가 고유하도록 보장되며, 데이터를 정렬하여 빠르게 접근할 수 있게 합니다. 반면, Secondary index는 기본 키 외에 다른 열(column)을 기준으로 생성된 인덱스로, 기본 키가 아닌 값을 빠르게 검색하는 데 사용됩니다.

2-4. Composite index

질문: Composite index란 무엇인가요?
답변: Composite index는 두 개 이상의 열(column)로 구성된 인덱스입니다. 여러 열의 값을 동시에 고려하여 데이터를 검색할 때 효율적입니다. 하지만 Composite index는 인덱스가 정의된 순서대로만 효율적으로 사용할 수 있으며, 첫 번째 열에 대한 조건이 없다면 성능이 저하될 수 있습니다.

2-5. Index의 성능과 고려해야 할 사항

질문: 인덱스는 성능에 어떻게 영향을 미치며, 고려해야 할 사항은 무엇인가요?
답변: 인덱스는 데이터 검색 속도를 크게 향상시키지만, 데이터 삽입, 수정, 삭제 작업 시 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 인덱스를 너무 많이 생성하면 오히려 성능을 저하시킬 수 있으므로, 자주 검색되는 열에만 인덱스를 설정하는 것이 좋습니다.

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3. 정규화

3-1. 정규화 탄생 배경

질문: 정규화는 왜 탄생했나요?
답변: 정규화는 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 유지하기 위해 등장했습니다. 중복된 데이터는 수정 및 삭제 시 일관성 문제를 유발할 수 있기 때문에, 이를 해결하기 위해 데이터를 여러 테이블로 나누고, 각 테이블 간 관계를 정의하는 방식으로 데이터베이스를 설계하게 되었습니다.

3-2. 정규화란 무엇인가?

질문: 정규화란 무엇인가요?
답변: 정규화는 데이터베이스의 데이터를 중복 없이 저장하고, 데이터의 일관성을 유지하기 위해 테이블을 분리하고 구조화하는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 무결성을 유지하고, 데이터 삽입, 수정, 삭제 시 발생할 수 있는 이상현상(Anomaly)을 방지할 수 있습니다.

3-3. 정규화의 종류

질문: 정규화의 단계는 무엇이 있나요?
답변: 정규화는 크게 1NF(제1정규형), 2NF(제2정규형), 3NF(제3정규형) 등의 단계로 나뉩니다.

• 1NF: 각 컬럼에 원자 값만을 저장, 중복된 데이터가 없도록 보장.
• 2NF: 1NF를 만족하면서 부분 함수 종속 제거.
• 3NF: 2NF를 만족하면서 이행적 함수 종속 제거.

3-4. 정규화의 장단점

질문: 정규화의 장단점은 무엇인가요?
답변: 정규화의 장점은 데이터 중복을 줄이고, 데이터의 무결성과 일관성을 보장할 수 있다는 점입니다. 하지만 과도한 정규화는 데이터를 여러 테이블에 분산시켜 조인이 많아지므로, 조회 성능이 저하될 수 있습니다. 이럴 때는 적절히 비정규화를 통해 성능을 개선할 수 있습니다.

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4. Transaction

4-1. 트랜잭션(Transaction)이란?

질문: 트랜잭션이란 무엇인가요?
답변: 트랜잭션은 데이터베이스의 상태를 변화시키는 하나의 작업 단위로, 여러 작업을 하나의 단위로 묶어 모두 성공하거나, 모두 실패하도록 보장합니다. 트랜잭션은 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 특성을 따르며, 이를 통해 데이터의 무결성을 보장할 수 있습니다.

4-2. 트랜잭션과 Lock

질문: 트랜잭션과 Lock의 관계는 무엇인가요?
답변: 트랜잭션이 실행되는 동안, 여러 사용자가 동일한 데이터를 동시에 수정하는 것을 방지하기 위해 Lock이 필요합니다. Lock은 데이터베이스 자원에 대한 동시 접근을 제어하여, 데이터 무결성을 보장합니다. 그러나 Lock을 잘못 관리하면 교착상태(Deadlock)가 발생할 수 있습니다.

4-3. 트랜잭션의 특성

질문: 트랜잭션의 특성(ACID)에 대해 설명해 주세요.
답변: 트랜잭션은 ACID 특성을 가집니다:

• Atomicity(원자성): 트랜잭션 내의 모든 작업이 완료되거나, 하나도 완료되지 않아야 합니다.
• Consistency(일관성): 트랜잭션이 성공적으로 완료되면 데이터베이스는 일관된 상태를 유지해야 합니다.
• Isolation(고립성): 트랜잭션이 실행되는 동안 다른 트랜잭션이 영향을 미치지 않아야 합니다.
• Durability(지속성): 트랜잭션이 완료된 후에는, 시스템 오류가 발생하더라도 데이터가 유지되어야 합니다.

4-4. 트랜잭션의 상태

질문: 트랜잭션의 상태에는 어떤 것이 있나요?
답변: 트랜잭션은 다음과 같은 상태를 가집니다:

• Active: 트랜잭션이 실행 중인 상태.
• Partially Committed: 모든 명령이 실행되었으나 아직 완료되지 않은 상태.
• Committed: 트랜잭션이 성공적으로 완료된 상태.
• Failed: 트랜잭션 실행 중 오류가 발생한 상태.
• Aborted: 트랜잭션이 취소되고, 이전 상태로 롤백된 상태.

4-5. 트랜잭션을 사용할 때 주의할 점

질문: 트랜잭션을 사용할 때 주의해야 할 점은 무엇인가요?
답변: 트랜잭션을 사용할 때는 교착 상태(Deadlock)를 방지하기 위해 Lock을 적절히 관리해야 합니다. 또한 트랜잭션이 너무 오래 지속되지 않도록 주의하여, 데이터베이스 성능 저하와 자원 낭비를 방지하는 것이 중요합니다.

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5. Statement vs PreparedStatement

질문: Statement와 PreparedStatement의 차이점은 무엇인가요?
답변: Statement는 SQL 쿼리를 실행할 때마다 새롭게 파싱과 컴파일을 수행하기 때문에, 같은 쿼리를 여러 번 실행할 경우 성능이 저하될 수 있습니다. 반면 PreparedStatement는 SQL 쿼리를 미리 컴파일해 두고, 실행할 때마다 파라미터만 바꿔서 사용할 수 있어 성능이 더 좋고, SQL 인젝션 공격을 방지하는 데에도 유리합니다.

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6. NoSQL

6-1. NoSQL의 정의

질문: NoSQL이란 무엇인가요?
답변: NoSQL은 관계형 데이터베이스가 아닌 형태의 데이터 저장소를 의미합니다. NoSQL은 주로 스키마가 유연하고, 대규모 데이터 처리에 적합한 특성을 가집니다. Key-Value, Document, Column 모델과 같은 다양한 데이터 모델을 지원하며, 특히 수평적 확장이 용이합니다.

6-2. CAP 이론

질문: CAP 이론이란 무엇인가요?
답변: CAP 이론은 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 네트워크 분할 허용성(Partition Tolerance) 세 가지 속성을 설명하는 이론입니다. CAP 이론에 따르면, 분산 시스템에서는 세 가지 속성 중 두 가지만 만족시킬 수 있습니다.

• 일관성(Consistency): 모든 노드에서 동일한 데이터를 볼 수 있는 성질.
• 가용성(Availability): 모든 요청이 응답을 받을 수 있는 성질.
• 네트워크 분할 허용성(Partition Tolerance): 네트워크 분할이 발생하더라도 시스템이 계속 동작할 수 있는 성질.

6-3. 저장 방식에 따른 NoSQL 분류

질문: NoSQL은 저장 방식에 따라 어떻게 분류되나요?
답변:

• Key-Value Model: 데이터를 키-값 쌍으로 저장하는 방식입니다. 간단한 구조이지만 확장성이 뛰어나며, Redis가 대표적인 예입니다.
• Document Model: 데이터를 JSON과 같은 문서 형태로 저장하는 방식입니다. MongoDB가 대표적인 예로, 복잡한 데이터를 쉽게 저장하고 조회할 수 있습니다.
• Column Model: 데이터를 컬럼 패밀리 구조로 저장하는 방식입니다. 대규모 데이터를 처리할 때 유리하며, 대표적으로 HBase가 있습니다.