[DB] DB / SQL, NoSQL 차이 / SQL 설치 및 명령어

1.  데이터베이스는 왜 필요한가?

 

In-memory -> 보통은 컴퓨터를 끄면 데이터가 없어지거나, 데이터를 불러 올 수가 없습니다.

File I/0 -> 필요한 데이터만 가져올 수 없고 항상 파일(모든데이터)을 가져온 뒤 서버에서 필터링 필요합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 베이스가 존재합니다.

 

Database 필터링 외에도 File I/O 로구현이 힘든 관리를 위한 여러기능들을 가지고 있는 데이터에 특화된 서버

필터링을 하기 위해 쿼리 (SELECT, FROM, WHERE 등등..)가 존재 합니다.

 

데이터 베이스가 존재 함으로써 간략하게 아래와 같이 동작 할 수 있습니다.

클라이언트 - "어떤 목록" 보여줘

서버 - 데이터 베이스에서 "어떤 목록"을 보기위한 쿼리문을 보냄

데이터베이스 - 쿼리문으로 필터링

 

SQL (Structured Query Language)

구조화된 Query 언어, 데이터 베이스용 프로그래밍 언어 query를 보내 원하는 데이터만을 뽑아올 수 있다.

예를 들어 SQL GUI Support Tool(MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL) 등 다양한 데이터베이스에서 SQL 구문을 사용할 수 있습니다. (저는 MySQL을 선택했습니다.)

 

또 다른 개념으로 데이터의 구조가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 NoSQL(MongoDB 와 같은 문서 지향 데이터베이스)이라고 합니다 

 

Query

직역 "질의문", 검색창에 적는 검색어도 Query의 일종

저장되어있는 정보를 필터하기 위한 질문 입니다. 처음에 보았을 때에는 영어 어순으로정말 질문을 한다는 느낌이었습니다.

 

아래 내용(트랜잭션, ACID) 이런게 있구나 짚어가는 정도로 우선 넘어 가겠습니다. 

 

트랜잭션

트랜잭션이란 여러 개의 작업을 하나로 묶은 실행 유닛입니다.

각 트랜잭션은 하나의 특정 작업으로 시작을 해 묶여 있는 모든 작업들을 다 완료해야 정상적으로 종료합니다. 만약 하나의 트랜잭션에 속해있는 여러 작업 중에서 단 하나의 작업이라도 실패하면, 이 트랜잭션에 속한 모든 작업을 실패한 것으로 판단합니다. 다시 말해 작업이 하나라도 실패를 하게 되면 트랜잭션도 실패이고, 모든 작업이 성공적이면 트랜잭션 또한 성공입니다. 성공 또는 실패 라는 두 개의 결과만 존재하는 트랜잭션은, 미완료된 작업없이 모든 작업을 성공해야 합니다.

데이터베이스 트랜잭션은 ACID라는 특성을 가지고 있습니다.

 

ACID 

ACID는 데이터베이스 내에서 일어나는 하나의 트랜잭션(transaction)의 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다.

- Atomicity (원자성) 

원자성은 하나의 트랜잭션에 속해있는 모든 작업이 전부 성공하거나 전부 실패해서 결과를 예측할 수 있어야 합니다. 하나의 단위로 묶여있는 여러 작업이 부분적으로 실행된다면, 업데이트가 일어났지만 누가 업데이트했는지 모르거나, 업데이트 날짜가 누락되는 등 데이터가 오염될 수 있습니다. 예를 들어 계좌이체를 할 때에는 다음과 같은 두 단계가 있습니다. 1. A 계좌에서 출금합니다. 2. B 계좌에 입금합니다.

계좌이체를 하려는데 A 계좌에서는 출금이 이뤄지고, B 계좌에 입금되지 않았다고 가정하겠습니다. 어디서 문제가 발생했는지 파악할 수 없다면, A 계좌에서 출금된 돈은 세상에서 사라지는 돈이 됩니다. 만약 은행에서 이런 일이 발생한다면, 은행은 더이상 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)입니다.

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 보호합니다.

SQL에서도 마찬가지입니다. 특정 쿼리를 실행했는데 부분적으로 실패하는 부분이 있다면, 전부 실패하도록 구현되어 있습니다. 때때로 충돌 요인에 대해서 선택지를 제공합니다.

- Consistency (일관성)

두 번째는 데이터베이스의 상태가 일관되어야 한다는 성질입니다. 하나의 트랜잭션 이전과 이후, 데이터베이스의 상태는 이전과 같이 유효해야 합니다. 다시 말해, 트랜잭션이 일어난 이후의 데이터베이스는 데이터베이스의 제약이나 규칙을 만족해야 한다는 뜻입니다.

예를 들어 '모든 고객은 반드시 이름을 가지고 있어야 한다'는 데이터베이스의 제약이 있다고 가정하겠습니다.

다음과 같은 트랜잭션은 Consistency(일관성)를 위반합니다:

• 이름 없는 새로운 고객을 추가하는 쿼리
• 기존 고객의 이름을 삭제하는 쿼리

데이터베이스의 유효한 상태는 다를수 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 됩니다.

- Isolation (격리성, 고립성)

Isolation(격리성) 은 모든 트랜잭션은 다른 트랜잭션으로부터 독립되어야 한다 는 뜻입니다. 실제로 동시에 여러 개의 트랜잭션들이 수행될 때, 각 트랜젝션은 고립(격리)되어 있어 연속으로 실행된 것과 동일한 결과를 나타냅니다.

예를 들어 게좌에 만 원이 있다고 가정하겠습니다.

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

동시에 트랜잭션을 실행한다고 해서 계좌 B와 C에 각각 6천 원씩 송금하여 마이너스 통장이 되는 것이 아닙니다. 각각의 송금 작업을 연속으로 실행하는 것과 동일한 결과가 나타나야 합니다. 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.

- Durability (지속성)

Durability(지속성)는 하나의 트랜잭션이 성공적으로 수행되었다면, 해당 트랜잭션에 대한 로그가 남아야 합니다. 만약 런타임 오류나 시스템 오류가 발생하더라도, 해당 기록은 영구적이어야 한다는 뜻입니다.

예를 들어 은행에서 게좌이체를 성공적으로 실행한 뒤에, 해당 은행 데이터베이스에 오류가 발생해 종료되더라도 계좌이체 내역은 기록으로 남아야 합니다.

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

 

 

 

 

 

2.  SQL(구조화 쿼리 언어), NoSQL(비구조화 쿼리 언어) 개념 비교

 

데이터베이스는 크게 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스로 구분합니다.

데이터베이스는 SQL을 기반으로 하고, 비관계형 데이터베이스는 NoSQL로 데이터를 다룹니다.

만들어진 방식, 저장하는 정보의 종류, 그리고 저장하는 방법 등에 차이가 있습니다.

 

관계형 데이터베이스 (SQL)

행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장합니다. 각 열은 하나의 속성에 대한 정보를 저장하고, 행에는 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장됩니다. 쉽게 말해 엑셀과 같은 형태를 띠게 됩니다.

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 같습니다. 다시 말해, 관계형 데이터베이스에서는 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있습니다.

 

대표적인 관계형 데이터베이스는 MySQL, Oracle, SQLite, PostgresSQL, MariaDB 등이 있습니다.

 

비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

SQL 앞에 붙은 'No'에서 알 수 있듯이, 주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킵니다. NoSQL이 SQL과 반대되는 개념처럼 사용된다고 해서, NoSQL에 스키마가 반드시 없는 것은 아닙니다

관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면, NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 옵니다. 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.

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스는 보통 다음과 같이 구성됩니다.

• Key-Value 타입 : 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장합니다. 여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미합니다. Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스입니다.
• 문서형(Document) 데이터베이스 : 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미합니다. 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장합니다. 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리합니다. 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB 가 있습니다.
• Wide-Column 데이터베이스 : 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스입니다. 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있습니다. 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 형식입니다. 대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 가 있습니다.
• 그래프(Graph) 데이터베이스 : 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스입니다. 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장합니다. 각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현합니다. 대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph 가 있습니다.

대표적인 NoSQL은 몽고DB, Casandra 등이 있습니다.

 

 

SQL과 NoSQL의 차이와  둘 중 어떤 것을 사용해야 하나요?

데이터베이스를 구축하는 방법을 선택하는 것에 완벽한 솔루션은 없기 때문에 많은 개발자들은 유저의 요구를 충족하기 위해 관계형, 비관계형 데이터베이스를 모두 사용하여 서비스에 맞고 설계하고 있습니다.

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 중요합니다.

 1) SQL 기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점

 

데이터 저장(Storage), 스키마(Schema), 쿼리(Querying), 확장성(Scalability) 이라는 차이점이 있습니다.

데이터 저장(Storage)

• NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장합니다.
• 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장합니다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 합니다.

스키마(Schema)

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

쿼리(Querying)

• 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문입니다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 합니다. 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용합니다.
• 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있습니다. 그래서 구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능합니다. UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 합니다.

확장성(Scalability)

• 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장합니다. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 합니다. 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 듭니다. 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고 시간이 많이 소모됩니다.
• NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장합니다. 보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장이라고도 합니다. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있습니다. 그리고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅할 수 있어서, 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴합니다.

명확한 차이점이 있지만 이해가 잘 가지 않아서 차이점을 가볍게 비유해서 이해하자면

SQL은 선이 명확한 딱딱한 엑셀 느낌이고(자유로움이 적음)

NoSQL은 선이 명확하지 않은 흐물흐물한 엑셀(자유로움) 느낌으로 글을 읽으면 이해가 더 잘되는 것 같습니다.. (개인적인 생각)

 

 2) SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

 

1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우

ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성) 를 의미합니다. 각 단어는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다. 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 있습니다.

전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발 에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 합니다. 그래서 이런 경우에는 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용합니다.

 

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.

 

 

 3) 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 정형화 되지 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 좋습니다.

 

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 해야하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합합니다.

 

 

 

 

 

 

3.  SQL(구조화 쿼리 언어) 설치 및 명령어 문제

설치 macOS MySQL 설치

macOS

패키지 매니저 Homebrew를 이용해 MySQL을 터미널에서 설치합니다.

// MySQL을 터미널에서 설치합니다.
brew install mysql
brew info mysql


// MySQL을 설치했다면, MySQL 프로그램을 실행해야 합니다.
brew services start mysql


//다음의 명령어로 MySQL에 접속할 수 있습니다.
//오류가 발생하거나, 존재하지 않는 명령어라는 결과가 나온다면
//설치에 문제가 있거나 MySQL이 실행되지 않은 상태입니다.
//자신의 운영체제에 맞게 MySQL을 설치했는지 확인하세요.
mysql -u root


//MySQL을 처음 설치하면, root의 암호는 비어 있습니다. Enter 키를 눌러주세요.
# -u(계정 접근), -p(비밀번호)
  mysql -u root -p
  
  
//회사에서 비밀번호를 보통 설정하고 개인적으로 할 때에는 안하는게 더 편리함
//설정을 하였다면 sql을 실행된 상태에서 아래 코드를 입력하면 됩니다.
set password for root@localhost='';

 

SQL GUI Support Tool

GUI 환경에서도 MySQL과 같은 데이터베이스에 접속할 수 있습니다.
GUI 툴을 이용해 SQL문을 입력하여 실행하거나, 테이블 정보를 볼 수 있습니다.
다음은 대표적인 GUI Support Tool입니다. 다음 중 원하는 툴을 선택하고, 사용해보세요.

• MySQL Workbench
• Sequel Pro (OSX 전용)
• Table Plus
• DBeaver
• DataGrip

데이터베이스에 접속하기 위한 방법으로 CLI 환경과 GUI 환경을 중 더 나은 선택지는 없습니다.
사용자의 편의에 알맞는 방법을 사용하세요.
단, 두 방식을 모두 사용할 줄 알아야합니다.

 

 

SQL 명령어

w3schools 홈페이지에 있는 문제 입니다. 개념 정리를 참고해서 퀴즈 링크와 Practice를 하면 SQL 개념이나 가닥이 잡힙니다.

설명이 아주 잘되어 있어서 참고 하시면 되겠습니다. 블로그에 간략하게 정리도 해봤습니다.

[DB] SQL 정리

 

개념 정리

Quiz 링크

Practice 하러 가기