🗂️ 관계형 데이터베이스(RDBMS)

1. 관계형 데이터베이스 개요

• 관계형 데이터베이스(Relational Database)는 1970년 E.F. Codd가 제안한 관계형 모델(Relational Model)을 기반으로 하는 데이터 저장 및 관리 체계
• 데이터를 테이블(릴레이션, Relation) 형식으로 표현하며, 각 테이블은 행(Row, Tuple) 과 열(Column, Attribute) 로 구성됨
• 데이터 간의 관계를 명시적 구조 없이, 키를 통해 논리적으로 연결하는 방식
• 사용자가 데이터를 조작할 때 관계를 직접 구성하지 않아도 되며, 관계형 연산을 통해 간접적으로 연결하여 처리 가능함

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2. 관계형 데이터베이스의 구성 요소

• 릴레이션(Relation)

  • 데이터를 테이블 형태로 표현
  • 중복 없는 튜플 집합으로 구성되며, 순서가 없음
  • 각 릴레이션은 스키마(Schema)를 가지며, 속성과 도메인으로 정의됨

• 튜플(Tuple)

  • 릴레이션의 한 행(row)에 해당
  • 개체의 한 인스턴스를 의미하며, 중복 허용하지 않음

• 속성(Attribute)

  • 릴레이션의 열(column)에 해당
  • 각 속성은 고유한 도메인(값의 집합)을 가짐

• 도메인(Domain)

  • 특정 속성이 가질 수 있는 값들의 집합
  • 데이터 타입, 길이, 허용 범위 등을 포함

• 키(Key)

  • 튜플을 고유하게 식별하기 위한 속성 또는 속성들의 집합
  • 기본키(Primary Key), 후보키(Candidate Key), 대체키(Alternate Key), 외래키(Foreign Key) 등으로 구분

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3. 관계형 데이터베이스의 특징

• 데이터 독립성

  • 논리적, 물리적 구조 변경이 응용 프로그램에 영향을 주지 않음
  • ANSI-SPARC 3계층 아키텍처(외부, 개념, 내부 스키마)에 따라 구조 분리

• 고급 질의 처리 가능

  • 구조화 질의어(SQL)를 이용하여 데이터 검색, 삽입, 삭제, 갱신 등 다양한 조작 가능
  • 복잡한 질의도 조인(Join), 서브쿼리, 집계함수 등으로 효율적으로 처리 가능

• 무결성 제약조건 제공

  • 개체 무결성, 참조 무결성, 사용자 정의 제약 등을 통해 데이터 정확성 유지

• 트랜잭션 처리

  • 트랜잭션 단위의 원자성, 일관성, 고립성, 지속성(ACID)을 보장
  • 동시성과 장애 복구 측면에서 강력한 데이터 보호 메커니즘 제공

• 관계 대수와 관계 해석 기반의 연산 지원

  • 셀렉션, 프로젝션, 조인, 디비전, 유니온 등의 연산을 수학적으로 정의 가능
  • 질의 최적화 이론과 연계되어 고성능 쿼리 처리 가능

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4. 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스(NoSQL) 비교

항목	관계형 데이터베이스(RDBMS)	비관계형 데이터베이스(NoSQL)
구조	스키마 기반의 정형 데이터	스키마 없는 유연한 구조
저장 단위	테이블, 행, 열	문서, 키-값, 컬럼, 그래프
트랜잭션	ACID 지원	BASE 지향 (가용성 중시)
확장성	수직 확장 중심	수평 확장 용이
사용 사례	전통적인 기업 시스템, 회계, ERP 등	빅데이터, 실시간 분석, 소셜미디어 등

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5. 관계형 모델의 이론적 기반

• 관계형 모델은 1차 논리(predicate logic) 및 집합 이론(set theory) 기반으로 정의됨
• 관계 대수(Relational Algebra)와 관계 해석(Relational Calculus)를 통해 데이터 조작 방식 정의
• 관계 대수는 명령형 접근 방식, 관계 해석은 선언형 접근 방식을 따름
• 이론적 기반 위에서 SQL, 질의 최적화 엔진, 정규화 이론 등이 발전함

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6. 정규화와 이상(Anomaly) 현상

• 정규화(Normalization)

  • 릴레이션을 분해하여 이상 현상(Anomaly) 제거 및 데이터 중복 최소화
  • 제1정규형(1NF)부터 BCNF, 제5정규형(5NF)까지 단계적 수행
  • 속성 간 함수 종속 관계 분석이 핵심

• 이상 현상

  • 삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상 등으로 나타남
  • 정규화를 통해 구조적으로 해결 가능

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7. 대표적인 RDBMS 제품 및 특징

• Oracle
  • 대규모 시스템, 고가용성, PL/SQL 지원, RAC(Real Application Cluster) 기능
• MySQL / MariaDB
  • 오픈소스 기반, 경량화된 구조, 웹 서비스에 적합
• PostgreSQL
  • 객체지향 기능 지원, 확장성 우수, GIS 및 분석에 강점
• Microsoft SQL Server
  • Windows 친화적, BI 도구와 연계 강력
• IBM DB2
  • 금융, 보험 등 미션 크리티컬 환경에 적합

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8. 관계형 데이터베이스의 한계점 및 대응 방안

• 대규모 데이터 처리의 한계

  • 스케일 아웃(Sharding) 어려움
  • 빅데이터 환경에서는 NoSQL, NewSQL로 대체되는 추세

• 복잡한 스키마 관리

  • 스키마 변경 시 운영 시스템 영향 가능성
  • 메타데이터 관리 및 유연한 설계 방법론 필요

• 성능 병목

  • 다중 사용자 동시 접근, 대규모 트랜잭션 처리 시 I/O 병목 발생
  • 인덱스 튜닝, 파티셔닝, 메모리 기반 DB 활용 등으로 대응

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9. 결론

• 관계형 데이터베이스는 정형 데이터 처리에 있어 가장 보편적이고 안정적인 구조로, 다양한 산업군에 걸쳐 활용 중
• 데이터 무결성, 트랜잭션 보장, 질의 최적화 등 강력한 기능 제공
• 최근 비정형 데이터 증가와 분산 컴퓨팅 환경에서의 한계 극복을 위해 NoSQL, NewSQL 등과 병행하여 사용되는 추세
• 향후 데이터 모델의 다양성과 복합성에 따라 관계형 모델의 이론을 기반으로 한 하이브리드 DBMS 구조의 진화가 기대됨

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