[TIL] Week 6 데이터베이스의 필요성

🎏 데이터베이스(Database; DB)

데이터를 통합하여 효율적으로 관리하기 위한 집합체

데이터를 구조화하여 관리함으로써 데이터 중복을 막고, 효율적이고 빠른 데이터 연산을 가능하게 한다.

 

데이터베이스의 장점

• 데이터 중복 최소화
• 저장된 자료를 공동 이용 가능
• 데이터 무결성(정확성, 일관성, 유효성이 유지되는 것) 유지

 

DBMS (DataBase Management System)

데이터베이스를 운영하기 관리하기 위해 DBMS를 통해 데이터베이스를 사용

 

대표적으로 Oracle, MySQL, MariaDB가 있고

운영회사는 다르지만 데이터베이스 연산을 요청하기 위해 사용되는 주요 명령어는 SQL로 동일

 

SQL (Structured Query Language)

데이터베이스 연산을 요청하기 위해 사용되는 언어

데이터를 생성, 조회, 수정, 삭제 등과 같은 기능을 수행

• 데이터 삽입 : INSERT
• 데이터 조회 : SELECT
• 데이터 수정 : UPDATE
• 데이터 삭제 : DELETE

 

RDBMS (Relational DBMS)

데이터 간 "관계"가 추가된 DBMS 

 

그렇담 DBMS와 RDBMS의 차이는 뭘까?

DBMS	RDBMS
데이터를 파일로 저장	데이터를 테이블 형식으로 저장
데이터는 계층적 형식 또는 탐색 형식으로 저장	테이블들은 PK라는 식별자 소유
표준화 X	표준화 O
데이터 보관에 있어 어떠한 보안도 제공 X	ACID를 위한 무결성 제약을 정의 A (Atomocity 원자성) C (Consistenct 일관성) I (Isolation 고립성) D (Durability 지속성)
파일로 저장하기에 테이블 간 관계 X	데이터 접근을 위해 테이블 간 관계 O
적은 데이터 처리에 유리	많은 데이터 처리에 유리
XML 둥	MySQL, Oracle, SQL Server 등

 

 

이제 실제 테이블로 확인해보자

참고로 테이블의 세로줄(열)은 Column, 가로줄(행)은 Row라고 표현한다.

게시글 번호	제목	내용	작성일자	수정일자	작성자
1	나는 도깨비	안녕하세요	2024-01-01	2024-01-16	공유
2	나는 저승사자	저는 저승사자입니다	2024-01-18	2024-01-20	이동욱
3	나는 카누타는 도깨비	카누 맛있다.	2023-12-25	2024-01-23	공유
4	낚시하는 도깨비	낚시 무서워	2023-12-01	2024-01-01	공유
5	예쁜 고은이	나는 예쁘다	2024-02-01	2024-01-15	김고은
6	예쁜 고은이	나는 예쁘다	2024-02-01	2024-01-15	김고은

 

게시글을 작성했는데 안올라간줄알고 다시 올리면 하단 2개의 데이터처럼 동일 내용이 2번 올라가게 된다.

각 게시글을 유니크하게 관리해야하기에 게시글마다 번호를 부여해주는데 

이것이 바로 Primary Key, PK(기본키)이다. 

 

즉, 테이블의 각 Row를 유니크(=유일)하게 구별할 수 있는 key값이 PK이다.

 

이번엔 작성자를 살펴보자.

이름이 동일하다고 같은 사람이라 보장할 수 있을까? 동명이인일수도 있을텐데

직업을 추가해도 우연히 직업이 같은 동명이인일 수 있다.

생년월일까지 추가해보면 얼추 구분이 가능할지도?? 

게시글 번호	제목	내용	작성일자	수정일자	작성자	직업	생년월일
1	나는 도깨비	안녕하세요	2024-01-01	2024-01-16	공유	배우	800101
2	나는 저승사자	저는 저승사자입니다	2024-01-18	2024-01-20	이동욱	유튜버	820105
3	나는 카누타는 도깨비	카누 맛있다.	2023-12-25	2024-01-23	공유	배우	800101
4	낚시하는 도깨비	낚시 무서워	2023-12-01	2024-01-01	공유	배우	830501
5	예쁜 고은이	나는 예쁘다	2024-02-01	2024-01-15	김고은	배우	850101
6	예쁜 고은이	나는 예쁘다	2024-02-01	2024-01-15	김고은	배우	850101

 

이렇게 중복되는 데이터들은 서비스를 운영하는데 크리티컬할 수 있다.

만약 공유의 생년월일을 바꿔야하는데 게시글 100개를 썼다면 .. 100개를 전부 바꿔줘야할 것이다

 

이럴 때 빛을 보는게 RDBMS이다.

테이블을 쪼개서 테이블 관의 관계를 만들어주는 것이다.

여기서 테이블을 쪼갠다는 것은 중복이 안되게 만드는 것으로 정규화라고도 부른다.

 

🎭 테이블 분리

그럼 이제 테이블을 분리해보자.

게시글과 사용자를 분리해볼 수 있을 것 같다.

 

> 게시글

게시글 번호(PK)	제목	내용	작성일자	수정일자	작성자 (FK)
1	나는 도깨비	안녕하세요	2024-01-01	2024-01-16	1
2	나는 저승사자	저는 저승사자입니다	2024-01-18	2024-01-20	2
3	나는 카누타는 도깨비	카누 맛있다.	2023-12-25	2024-01-23	1
4	낚시하는 도깨비	낚시 무서워	2023-12-01	2024-01-01	3
5	예쁜 고은이	나는 예쁘다	2024-02-01	2024-01-15	4
6	예쁜 고은이	나는 예쁘다	2024-02-01	2024-01-15	4

 

> 사용자

사용자 번호 (PK)	작성자	직업	생년월일
1	공유	배우	800101
2	이동욱	유튜버	820105
4	공유	배우	830501
5	김고은	배우	850101

 

사용자 테이블에도 각 Row들을 구별할 수 잇도록 사용자 번호를 PK로 만들었다. 

이후 게시글 테이블에선 사용자 번호를 FK로 사용해 어떤 사용자인지 찾을 수 있도록 관계를 맺어 주었다.

 

여기서 FK는 Foreign Key(외래키)로 

A테이블에서 B테이블의 데이터를 찾아가고 싶을 때 사용하는 key값이다.

최대한 B테이블의 PK값을 A테이블의 FK로 쓰는 것이 이상적이다.

이게 중복이면 원하는 데이터를 찾기 어려워지기에 PK를 사용하는 것이고

PK가 아니더라도 PK가 될 수 있는, 데이터를 구분할 수 있는 값으로 선정해야한다.

 

 

두 테이블이 연관관계가 있기에 다른 테이블에 가서 정보 얻는게 가능하다.

 

예를 들어, 게시글 3번을 쓴 사람의 생년월일을 찾고 싶다면

게시글 3번의 사용자 번호 1번 👉🏻 사용자 번호 1번의 생년월일 = 800101

 

이렇게 테이블을 분리시켜 주면 중복이 최소화된다는 장점이 있지만

원하는 데이터를 찾는 과정이 늘어난다는 단점도 존재한다.

 

 

🎀 데이터베이스 연관관계

RDBMS에서 테이블 간 어떤 관계를 가지고 있는지를 연관관계라고 하며 1:1, 1:N, M:N 관계가 있다

 

앞에서 만들어봤던 게시글, 사용자 테이블로 살펴보자.

 

• 사용자 1명 당 게시글 여러 개를 작성 가능 👉🏻 1:N
• 게시글 1개 당 사용자 1명 👉🏻 1:1

이것만 생각하면 둘 중 뭐가 맞는지 헷갈릴 수 있다.

 

• 게시글 테이블을 보고 사용자 데이터 확인 가능
• 사용자 테이블을 보고 게시글 데이터 확인 X

테이블 분리 관점에서 보면 게시글 테이블을 기준으로 관계가 형성된 걸 파악할 수 있다.

 

게시글 1개 당 사용자 1명인 것은 맞지만 사용자 1명 당 게시글 1개는 아니기에 두 테이블은 1:N 관계라 정의할 수 있다.

 

처음엔 많이 헷갈리지만 계속 찾아보는 연습을 하다보면 빠르게 찾을 수 있을 것이다..!

 

 🐋 mariaDB 

도커란, 

응용프로그램들을 격리하는 기술로 컨테이너를 실행하고 관리하는 오픈 소스

도커 컨테이너는 일종의 소프트웨어를 소프트웨어의 실행에 필요한 모든 것을 포함하는 완전한 파일 시스템 안에 감싼다.

 

Docker를 사용해 mariaDB 설치

• docker pull mariadb
• docker run -name mariadb -d -p 3360:3306 -restart=always -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root mariadb

 

docker 데스크탑 실행 후 터미널 실행

mariaDB가 있는 컨테이너 접속 : docker exec -it mariadb /bin/bash

mariaDB 실행 : mariadb -u root -p 👉🏻 password : root

 

이 방법은 CLI로 요청하는 maria DB 모니터이다. 

GUI로 하려면 MySQL workbench를 사용하면 된다.