DBMS

파일시스템 

: 데이터를 파일로 관리할 수 있도록 파일을 생성, 삭제, 수정, 검색 기능 제공.

응용프로그램별로 필요한 데이터를 별도의 파일로 관리함. 중복성, 종속성문제 발생.

 

파일시스템의 문제점

1. 중복성 문제

같은 내용의 데이터가 여러 파일에 중복 저장되어 저장공간 낭비.

데이터 일관성data consistency, 무결성 data integrity을 유지하기 어려움.

 

ex) 같은 데이터가 파일마다 달라 데이터 간 불일치가 발생해 데이터 일관성이 유지되지 않음.

ex) 규약이 있으면 모든 응용 프로그램에서 확인해야해 무결성 즉 정확성이 유지되지 못함.

 

데이터가 가져야 할 값의 범위가 있는데 그게 어긋나는것 즉 잘못된 값을 무결성이 깨졌다고함.

해결방법: 통합으로 중복성 최소화

 

2. 응용 프로그램이 데이터 파일에 종속적(↔독립)

종속성: 응용프로그램은 파일에 직접 접근해 데이터를 처리해야 함으로 파일의 구조를 변경하면 응용프로그램도 같이 변경해야함.

ex) 친구가 전화번호를 바꾸면 내 전화번호부에서도 바꿔야 연락이 됨.(종속적인 상황)

 

카톡은 그럴 필요없이 연락 가능.(독립)

ex)c, c++,c#은 운영체제가 바뀌면(윈도우→iOS)안 돌아감.(종속)

 

Java는 버츄얼 머신으로 여러 운영체제에서 사용가능.(독립)

예전에는 프로그램과 데이터는 종속적인 관계였음.

 

독립을 하기 위해서는 중간에 단계(레이어) 필요. mapping만 바꾸면 됨. 중간에 단계가 있어 비교적 속도는 느림.

종속은 데이터가 조금이라도 바뀌면 다 뜯어 고쳐야함.

 

3. 데이터 파일에 대한 동시 공유, 보안, 회복 기능이 부족

4.응용 프로그램을 개발하기 쉽지 않음.

 

 

데이터베이스 관리 시스템 DBMS, Management System

: 파일 시스템의 데이터 중복, 종속 문제 해결. 데이터를 데이터베이스에 통합하여 저장하고 관리.

 

주요기능

• 정의기능 : 데이터베이스 구조를 정의하거나 수정
• 조작기능 : 데이터 삽입, 삭제, 수정, 검색하는 연산

제어기능 : 데이터를 정확하고 안전하게 유지. 데이터 조작 후에도 내용이 일관되면서 무결성을 유지,장애가 발생해도 회복이 가능하게, 권한있는자만 접근허용, 여러 사용자가 동시에 접근해 처리가능하게 제어.

 

장점

1. 중복 통제 가능

- 파일시스템: 중복 저장시 데이터를 저장,수정하는 비용 증가(갱신비용). 중복데이터를 수정하지 않으면 데이터 불일치로 일관성 유지가 안됨.

- 데이터베이스 관리 시스템: 데이터를 통합관리해 중복문제 해결. 효율성 때문에 중복을 허용하는 경우 중복을 최소화 하도록 통제해 일관성 유지 가능.

2.데이터 독립성 확보

- 파일 시스템: 파일 구조가 바뀌면 응용 프로그램도 함께 수정해야해 종속 문제가 생김.

- 데이터베이스 관리 시스템: 계층(layer)을 두고 하위에서 layer간 mapping함으로 응용 프로그램과 데이터베이스 사이 독립성 확보.

3.동시 공유

4.보안 향상

- 파일 시스템: 열 수 있다, 없다 만 설정 가능. 권한 없는 사람만 접근을 막을 수 없음.

- 데이터베이스 관리 시스템: 중앙 집중식 관리로 제어기능에서 사용자별 접근 수준 차별화.

    즉 보안기능은 DB가 좋지만 중앙 집중식으로 한 번 뚫리면 데이터 다 털림.

       ex) 돈을 나눠서 숨기냐(파일 시스템) 금고에(DB)에 숨기냐 

5.무결성(정확성, accuracy) 유지

 무결성: 속성 제약 조건 맞게.

새로운 데이터 입력, 기존 데이터 변경 시 유효성 검사를 하는데 중복이 존재하는 파일 시스템은 각각 검사를 해야해 어려움.

DBMS는 중앙관리에서 연산 수행시 마다 유효성을 검사해 무결성을 유지

6.표준화 가능

모든 데이터 접근이 DBMS를 통해 이루어져 데이터 접근 방법, 데이터 형식과 구조 등 표준화 쉬움.

7.장애 발생 시 회복 가능(복구) - 클라우드

DBMS는 복구 기능 지원

8.응용 프로그램 개발 비용이 줄어듬

모든 관리를 응용 프로그램 대신 DBMS가 담당함으로

 

단점

비용이 많이듬. 백업과 회복 방법이 복잡.

 

발전 과정 

1. 네트워크 DBMS(그래프식), 계층 DBMS(트리구조) → CH4 논리적데이터모델에 나옴
2. 관계 DBMS(테이블=표)(정형) → CH5 관계데이터모델
3. 객체지향, 객체관계 DBMS(클래스)
4. NoSQL, NewSQL DBMS

배경: SNS로 비정형 데이터가 대량으로 생산됨. 관계DBMS(정형)는 이 데이터 처리에 비효율적.

 

 

NoSQL DBMS

: 전반적 흐름을 자잘한 오류보다 중요시하여 안정성과 일관성 유지를 위한 복잡한 기능을 포기해 성능, 속도(확장성)를 증가시킴.

 

NewSQL DBMS

: ←기존 DBMS(정형) + NoSQL DBMS(비정형)

안정성과 일관성을 유지하면서 SQL로 다양하고 복잡한 데이터를 편하게 처리.즉 정형 비정형을 안정적이고 빠르게 처리 가능.

 

관계 DBMS: 정형데이터 특화, NoSQL DBMS: 비정형 데이터에 특화, NewSQL DBMS: 둘다 적당