DBMS

DataBase

📌 DB Management System, 연관 있는 큰 사이즈의 데이터들을 관리하고 많은 사용자들이 동시에 접근할 수 있도록 도와주는 SW 도구의 집합
= DB (연관된 데이터의 Set) + Management Programs (for 多 Users)

• 프로그램이 데이터 File에 직접 접근하는 것이 아닌, 프로그램과 File 사이 DBMS를 두고 Interface로 소통

목적

⭐ 유저(응용 개발자)에게 데이터에 대한 Abstract View 제공 (using Data Model) ➡ Maintainability (유지보수성)

1. 업데이트 Transaction (트랜잭션) 보장 ➡ Consistency (일관성, 정합성) 유지
2. Concurrency (동시성) ➡ 많은 사용자들의 동시 접근 허용
   • ❤️ 빠른 성능
   • 💔 Consistency (일관성, 정합성) 유지 어려움
3. Authorization (접근 권한)에 따라 접근 제한 ➡ Security (보안성)

종류

SQL vs NoSQL
RDBMS의 한계와 NoSQL을 사용하는 이유

	RDBMS	NoSQL
CAP	CAP, CAP	CAP + α
확장	수직 확장	수평 확장
설계	Normalization (정규화), ER Model	De-Normalization (반정규화), Access Pattern 분석
속성	Transaction (트랜잭션) ➡ 신뢰성, Integrity Constraint (무결성 제약)	분산화 특성
장점	데이터 중복이 없음 1. CAP 2. Integrity Constraint (무결성 제약)	1. CAP 2. 수평 확장성 3. 데이터 중복 ➡ NoSQL 성능 4. 비정형 데이터, 가변적인 스키마
단점	1. SQL 성능 2. 수평 확장의 어려움 3. NoSQL 성능	데이터 중복 1. CAP 2. 용량 증가

DB Engine

= Query Processor + Storage Manager

Query Processor (질의 처리기)

1. DDL Interpreter
2. DML Compiler
   
   • Query Language(질의어), Declarative DML (선언적 DML) 파싱, 번역 ➡ Relational Algebra (관계 대수) 표현으로 변환 ➡ Metadata를 활용하여 Query Optimization (질의 최적화) ➡ Execution Plan
3. Query Evaluation Engine
   • 컴파일된 DML (Execution Plan) 실행 ➡ Result Table

Storage Manager

📌 DB에 저장된 데이터 (OS File System) ↔ 응용/쿼리 간 Interface를 제공하는 모듈

1. ⭐ Transaction (트랜젝션) Management
   • Recovery (복구)
   • Concurrency (동시성) 제어
2. Buffer Manager