[DB] 데이터 모델링, NoSQL

데이터 모델링

데이터 모델링은 데이터를 효과적으로 구조화, 조직화 및 정의하는 과정임.

데이터가 저장, 관리, 검색되는 방식을 결정하는 데 중요한 역할을 함.

 

데이터 모델링의 기본 개념

1. 개념적 데이터 모델

1.1 목적

데이터와 비즈니스 요구 사항 간의 관계를 이해하고 시각화해야함.

1.2 구성요소

엔터티, 속성, 관계 및 제약 조건

1.3 도구

ER 다이어그램, UML

 

2. 논리적 데이터 모델

2.1 목적

구체적 데이터 구조를 설계하고 시스템 내의 데이터 흐름을 정의해야 함.

2.2 구성요소

정규화된 테이블, 키, 인덱스

2.3 도구

관계 데이터베이스 스키마, NoSQL 데이터 모델 등.

 

3. 물리적 데이터 모델

3.1 목적

실제 데이터베이스에 데이터를 어떻게 저장할지를 결정해야 함.

3.2 구성요소

테이블 스페이스, 파티셔닝, 인덱싱 전략

3.3 도구

SQL DDL, 데이터베이스 관리 시스템

 

정규화와 비정규화

1. 정규화

1.1 목적

데이터 중복을 최소화하여 데이터 무결성을 유지해야 함.

1.2 단계

1NF부터 5NF까지, 각 단계는 데이터 중복과 업데이트 이상을 해결해야 함.

 

2. 비정규화

2.1 목적

성능 향상을 위해 일부러 데이터 중복을 허용해야 함.
2.3 사용 경우

대량의 데이터를 빠르게 조회해야 할 때, 예를 들어 OLAP 시스템에서 사용함.

 

모델링 도구 및 기법

1. 도구

1.1 예시

ERwin, Microsoft Visio, Lucidchart

1.2 기능

모델링 프로세스를 자동화하고, 시각적 다이어그램을 생성하여 설계 과정을 단순화함.

 

2. 기법

2.1 데이터 거버넌스

데이터 품질, 보안, 준수를 관리함.

2.2 데이터 라이프사이클 관리

데이터 생성에서 폐기까지 전 과정을 체계적으로 관리

 

고급 주제

1. 데이터 웨어하우징

1.1 목적

다양한 출처의 데이터를 통합하여 의사 결정을 지원함.

2.2 기술

ETL(Extract, Transform, Load), 데이터 마트, OLAP 큐브.

 

2. 빅데이터 및 NoSQL

2.1 특징

전통적인 RDBMS에서 다루기 어려운 대용량 또는 비구조화된 데이터를 처리함.

2.2 기술

Hadoop, MongoDB, Cassandra.

 

데이터 모델링 정리

데이터 모델링의 복잡성을 이해해야 함.

효율적이고 실용적인 데이터 솔루션을 설계하는 데 위 요소들은 필수적임.

데이터 모델링은 지속적으로 발전하는 분야이며 최신 기술, 트렌드, 도구를 지속적으로 학습해야 함.

 

NoSQL

NoSQL 데이터베이스는 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템과 다르게 설계된 데이터 저장 솔루션임.

이 시스템들은 대규모 분산 데이터 세트, 비정형 데이터, 실시간 처리와 같은 현대적 데이터 요구 사항을 효과적으로 처리하기 위해 개발됨.

NoSQL 데이터베이스는 유연한 스키마, 쉬운 수평 확장성, 고성능을 제공하며 다양한 데이터 모델을 지원함.

 

주요 NoSQL 데이터 모델

1. 키-값 저장소

1.1 예시

Redis, DynamoDB

1.2 특징

간단한 키-값 쌍으로 데이터를 저장함.

빠른 조회와 데이터 접근을 제공하며, 세션 관리, 캐싱, 실시간 데이터 처리 등에 적합함.

 

2. 문서 저장소

2.1 예시

MongoDB, CouchDB

2.2 특징

JSON, BSON 같은 문서 형식을 사용해 데이터를 저장함.

문서는 중첩 구조를 가질 수 있으며, 문서 내에서도 쿼리를 수행할 수 있음.

유연한 스키마로 인해 개발이 빠르고 간편함.

 

3. 컬럼 패밀리 저장소

3.1 예시

Cassandra, HBase

3.2 특징

컬럼을 중심으로 데이터를 저장하여, 각 키마다 여러 컬럼의 집합인 컬럼 패밀리를 가짐.

대용량 데이터 처리와 분산 환경에서 뛰어난 확장성과 성능을 제공함.

 

4. 그래프 데이터베이스

4.1 예시

Neo4j, ArangoDB

4.2 특징

엔터티(노드)와 관계(엣지)를 사용해 데이터를 저장함.

복잡한 연결성을 지닌 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리할 수 있음.

소셜 네트워킹, 추천 엔진 등에 적합함.

 

CAP 이론과 NoSQL

CAP 이론은 분산 컴퓨팅 시스템의 특성을 설명하는 이론임.

일관성, 가용성, 네트워크 분할 허용성의 세 가지 특성 중 두 가지만을 동시에 만족할 수 있다고 설명함.

NoSQL 데이터베이스는 주로 네트워크 분할 허용성과 가용성을 우선시하여 설계됨.

일관성은 약할 수 있음.

 

NoSQL의 장점과 단점

1. 장점

1.1 확장성

데이터의 양이 증가해도 시스템을 수평적으로 확장하기 쉬움.

1.2 유연성

다양한 데이터 유형과 구조를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있음.

1.3 고성능

비정형 데이터나 대규모 데이터에 대한 빠른 읽기/쓰기 성능을 가짐.

 

2. 단점

2.1 표준 부재

SQL과 같은 강력한 표준 쿼리 언어가 없어 사용자가 학습해야 할 내용이 많음.

2.2 복잡한 데이터 일관성

강력한 일관성을 보장하지 않아 일부 애플리케이션에서는 추가적인 로직이 필요함.

 

NoSQL 사용 사례

NoSQL 데이터베이스는 소셜 네트워킹, 실시간 빅데이터 분석, 사물인터넷, 컨텐츠 관리, 온라인 광고 등 다양한 분야에서 널리 사용됨.

데이터의 유형, 처리 요구 사항 및 특정 애플리케이션의 스케일에 따라 적합한 NoSQL 데이터베이스를 선택하는 것이 중요함.