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관계형 데이터베이스 (Relational DataBase)

관계형 데이터베이스는 2차원적인 표(Table)를 이용해서 데이터 상호 관계를 정의하는 데이터베이스

개체(Entity)와 관계(Relationship)를 모두 릴레이션(Relation)이라는 표(Table)로 표현하기 때문에 개체 릴레이션과 관계 릴레이션이 존재합니다

관계형 데이터베이스의 릴레이션 구조

릴레이션(Relation) : 데이터들을 표(Table) 형태로 표현한 것

릴레이션 스키마(Relation Schema) : 릴레이션의 이름, 각 속성의 이름과 타입, 그리고 속성 값의 도메인을 정의하는, 즉 릴레이션에 데이터를 넣을 수 있도록 하는 릴레이션 틀

릴레이션 인스턴스(Relation Instance) : 릴레이션에 들어 있는 튜플들의 집합

튜플(Tuple)

• 릴레이션을 구성하는 각각의 행
• 속성의 모임으로 구성됨
• 파일 구조에서 레코드와 같은 의미
• 튜플의 수 = 카디널리티(Cardinality) = 기수 = 대응수

속성(Attribute)

• 릴레이션을 구성하는 각각의 열
• 가장 작은 논리적 단위
• 파일 구조에서 데이터 필드에 해당
• 개체의 특성을 기술
• 속성의 수 = 디그리(Degree) = 차수

도메인(Domain)

• 하나의 속성이 취할 수 있는 같은 타입의 원자 수

특징

- 한 릴레이션에 포함된 튜플들은 모두 상이함

- 한 릴레이션에 포함된 튜플 사이에는 순서가 없음

- 삽입, 삭제 등의 작업으로 인해 릴레이션은 시간에 따라 변함

- 속성들간의 순서는 중요하지 않음

- 속성의 명칭은 유일해야 하지만, 구성하는 값은 동일할 수 있음

- 튜플을 유일하게 식별하기 위해 속성들의 부분집합을 키로 설정함

• 장점

  • 간결하고 보기 편리
  • 데이터 분류, 정렬, 탐색 속도가 빠름
  • 데이터의 무결성과 신뢰성 보장
  • 다른 데이터베이스로의 변환 용이
  • SQL이라는 구조화된 방식으로 데이터를 다룸

• 단점

  • 데이터 처리에 대한 부하 발생시 처리가 어려움
  • 데이터 베이스의 부하를 분석하기 어려움
  • 반드시 스키마 규격에 맞춰서 데이터를 다뤄야 함
  • 성능향상에 높은 비용이 필요

비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

관계형 데이터 베이스의 단점을 보완하기 위해 만들어진 데이터 베이스

특징

- 스키마에 대한 정의를 하지 않음

- 데이터의 저장 및 검색에 특화

- 거대한 map으로서 key-value를 지원

- PK, FK, JOIN 등 관계를 정의하지 않음

- 데이터 모델이 유연함

- 뛰어난 확장성

단점

• 유연성 때문에 데이터 구조 결정이 어려울 수 있습니다.
• 쿼리 처리시 데이터를 파싱 후 연산하는 과정을 거칩니다
• 큰 크기의 document를 다룰 때는 성능이 저하됩니다

Reference

https://liveyourit.tistory.com/213