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오늘 한 일

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1. MongoDB

 데이터베이스는 전자적으로 저장되고 체계적인 데이터 모음이다. 여기에는 단어, 숫자, 이미지, 비디오 및 파일을 포함한 모든 유형의 데이터가 포함될 수 있다. DBMS(데이터베이스 관리 시스템)라는 소프트웨어를 사용하여 데이터를 저장, 검색 및 편집할 수 있다. 컴퓨터 시스템에서 데이터베이스라는 단어는 모든 DBMS, 데이터베이스 시스템 또는 데이터베이스와 관련된 응용 프로그램을 나타낼 수 이싿.

 

 고성능 데이터베이스는 모든 조직에 매우 중요하다. 데이터베이스는 회사의 내부 운영을 지원하고 고객 및 공급업체와의 상호작용을 저장한다. 또한 관리 정보와 엔지니어링 또는 경제 모델과 같은 보다 전문화된 데이터를 보유하고 있다. 다음은 데이터베이스가 필수적인 몇 가지 이유이다.

• 효율적인 확장
   데이터베이스 어플리케이션은 수백만, 수십억 개 등으로 확장하여 대량의 데이터를 관리할 수 있다. 데이터베이스 없이는 이렇게 많은 양의 디지털 데이터를 저장할 수 없다.
• 데이터 무결성
   데이터베이스에는 데이터 일관성을 유지하기 위해 기본 제공 규칙 및 조건이 있는 경우가 많다.
• 데이터 보안
   데이터베이스는 모든 데이터와 관련된 개인정보 보호 및 규정 준수 요구 사항을 지원한다. 예를 들어 데이터베이스에 액세스하려면 사용자가 로그인해야 한다. 사용자마다 액세스 수준이 다를 수 있다.
• 데이터 분석
   최신 소프트웨어 시스템은 데이터베이스를 사용하여 데이터를 분석한다. 이러한 시스템은 추세와 패턴을 식별하거나 예측을 수행할 수 있다. 데이터 분석은 조직이 확신할 수 있는 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움이 된다.

 

 데이터베이스를 사용 사례, 데이터 유형 및 데이터 저장 방법에 따라 분류할 수 있다. 다음은 데이터베이스를 분류하는 세 가지 방법이다.

• 문서 텍스트, 통계 또는 멀티미디어 객체와 같은 콘텐츠 기준
• 회계, 영화 또는 제조와 같은 적용 분야 기준
• 데이터베이스 구조 또는 인터페이스 유형과 같은 기술적 측면 기준

 

 데이터베이스 모델은 데이터베이스의 논리적 구조를 보여준다. 데이터를 저장, 구성 및 조작할 수 있는 방법을 결정하는 관계와 규칙을 정의한다. 각 데이터베이스 어플리케이션은 특정 데이터 모델을 기반으로 구축된다. 개별 데이터베이스 모델은 기본 어플리케이션이 채택하는 광범위한 데이터 모델의 규칙과 개념을 기반으로 설계되었다.

 

 가장 초기의 데이터베이스는 데이터 레코드가 순차적으로 저장된 자기 테이프였다. 데이터베이스는 기술의 발전과 함께 계속 발전했다. 이제 전용 연구 분야를 갖춘 복잡하고 성능이 뛰어난 시스템이 되었다.

• 계층적 데이터베이스
   계층적 데이터베이스는 1970년대에 인기를 얻었다. 데이터 레코드를 순차적으로 저장하는 대신 트리 구조에 보관하여 두 파일 간에 상위-하위 관계를 설정했다. 예를 들어 가구 소매점에 대한 데이터베이스 시스템을 만들려면 침대, 침대 옆 탁자, 옷장을 하위 레코드로 사용하여 침실을 상위 레코드로 정의할 수 있다. 침대 레코드는 싱글 침대, 더블 침대, 퀸 침대 등과 같이 더 많은 하위 레코드를 가질 수 있다. 안타깝게도 계층적 데이터 모델은 구현하기가 복잡했으며, 중요한 데이터 중복 없이는 여러 상위-하위 관계를 처리할 수 없었다.
• 네트워크 데이터베이스
   또 다른 초기 데이터베이스인 네트워크 데이터 모델은 하나의 하위 레코드가 여러 상위 레코드를 가질 수 있도록 허용했으며 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 따라서 가구점의 예에서 두 개의 상위 레코드, 즉 침실과 아이방이 있다면 둘 다 하위 레코드 옷장에 연결할 수 있다.
• 관계형 데이터베이스
   1980년대에 관계형 데이터베이스는 생산성, 유연성 및 더 빠른 하드웨어와 호환성으로 인해 널리 사용되는 엔터프라이즈 모델로 부상했다. 관계형 데이터베이스는 레코드를 연결된 목록 대신 여러 테이블로 구성했다.
   관계형 데이터베이스 모델에서 각 범주에는 범주 속성이 열이고 데이터 레코드가 행인 테이블이 있다. 예를 들어 가구 소매점을 방 및 가구와 같은 테이블 세트로 모델링할 수 있다. 테이블은 방 번호 및 가구 이름 열로 연결된다. 이 두 열 모두 프라이머리 키라고도 한다.
• 객체 지향 데이터베이스
   객체 지향 데이터베이스는 객체 지향 프로그래밍의 출현에 대응하여 1990년대에 발전했다. 프로그래머와 디자이너는 데이터베이스의 데이터를 객체로 취급하기 시작했다. 예를 들어 색상 및 크기와 같은 의자의 속성을 의자 데이터 객체에 매핑할 수 있다. 이 객체는 객체 지향 데이터베이스에서 실제 의자를 가상으로 표현한 것이다.
• NoSQL 데이터베이스
   SQL은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 검색, 액세스 및 편집하는 데 사용되는 쿼리 언어이다. NoSQL은 그 반대인, 데이터 모델링에서 테이블 형식 관계를 사용하지 않는 데이터베이스 메커니즘을 나타낸다. NoSQL 데이터베이스는 클러스터 컴퓨팅과 분산 데이터베이스 아키텍처가 등장한 21세기 초에 만들어졌다. 분산 아키텍처는 여러 기본 스토리지 디바이스에 하나의 대규모 데이터베이스를 저장한다. 이러한 배열을 수평 확장이라고 한다. NoSQL에서 사용되는 소프트웨어 메커니즘은 고속이며, 고정 테이블 스키마에 대한 요구 사항이 없고, 중복되거나 그룹화된 데이터를 저장하는 기능 및 수평적으로 확장할 수 있는 기능이다.

참고: https://aws.amazon.com/ko/what-is/database/

데이터베이스란 무엇인가요? - 클라우드 데이터베이스 설명 - AWS

 

2. MongoDB와 Studio3T