2021.08.09 TIL

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관계형 데이터베이스 - 구조화된 데이터

• 프로덕션 관계형 데이터베이스(RDBMS)
  • MySQL, PostgreSQL
  • 어떤 서비스 운영에 필요한 데이터를 저장
  • 빠른 처리 속도 중요
  • 데이터를 구조화된 테이블들의 집합으로 구성하여 저장하고 관리
• 데이터 웨어하우스 관계형 데이터베이스
  • 속도보다는 구조화된 큰 데이터를 다룰 수 있는지가 중요
  • scalability
  • 회사 내부 직원을 위한 데이터라고 생각

    비관계형 데이터베이스 - 비구조화 데이터도 다룸

• NoSQL 데이터베이스
• 프로덕션 관계형 데이터베이스를 보완하기 위한 용도로 많이 사용
• Key/Value Storage: Redis, Memcache, …
• Document Store: MongoDB
• Wide Column Storage: Cassandra, HBase, DynamoDB
• Search Engine: ElasticSearch

백엔드 시스템 구성

2 tier

• 클라이언트 + 서버 = 2개의 티어
  • 클라이언트
    • 사용자가 사용하는 UI
    • 비즈니스 로직은 보통 클라이언트에 위치
  • 서버
    • 데이터베이스

      3 tier

• Presentation Tier: FE
• Application Tier: BE
• Data Tier: BE

관계형 데이터베이스

• 구조화된 데이터를 저장하고 질의할 수 있도록 해주는 스토리지
• SQL: 관계형 데이터베이스를 조장하는 프로그래밍 언어
• DDL(Data Definition Language): 테이블의 포맷 정의
• DML(Data Manipulation Langauage): DDL로 정의된 테이블에 레코드 추가, 수정 삭제

SQL

• 단점
  • 구조화된 데이터를 다루는데 최적화 -> 비구조화된 데이터는 처리 X
  • 많은 관계형 데이터베이스들이 플랫한 구조만 지원(no nested like JSON)
  • 비구조화된 데이터를 다루는데 Spark, Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅 환경이 필요해짐

Star Schema

• 프로덕션 관계형 DB에서 주로 스타 스키마를 사용
• 데이터를 논리적 단위로 나눠서 저장, 필요 시 조인
• 스트리지 낭비가 덜하고 업데이트가 쉬움

Denormalized Schema

• NoSQL이나 데이터 웨어하우스에서 사용하는 방식
  • 단위 테이블로 나눠 저장하지 않아서 별도의 조인이 필요 없음
• 스토리지를 더 사용하지만 조인을 안 해서 빠른 계산 가능

SQL 기본

; -- ; 기준 분리

-- 주석
/* 여러 줄 주석 */ 

• 팀 단위 규칙: 테이블 단/복수명

DDL - 테이블 구조 정의 언어

CREATE TABLE raw_data.user_session_channel (
  userid int,
  sessionid varchar(32) primary key,
  channel varchar(32)
)

• CREATE TABLE로 테이블 생성
• Primary Key uniqueness
• DROP TABLE로 테이블 지우기
  • 없는 테이블을 지우려고 하는 경우 에러
  • DROP TABLE IF EXISTS table_name;
• DELETE FROM
  • 테이블 자체는 존재하고 조건에 맞는 레코드 지우기
• ALTER TABLE
  • 새로운 컬럼 추가: ALTER TABLE 테이블이름 ADD COLUMN 필드이름 필드타입;
  • 기존 컬럼 이름 변경: ALTER TABLE 테이블이름 RENAME 현재필드이름 to 새필드이름;
  • 기존 컬럼 제거: ALTER TABLE 테이블이름 DROP COLUMN 필드이름;
  • 테이블 이름 변경: ALTER TABLE 현재테이블이름 RENAME to 새테이블이름;

DML - 테이블 데이터 조작 언어

• 레코드 질의 언어: SELECT
• SELECT FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY
• 레코드 추가/삭제/수정 언어:
  • 테이블에 레코드 추가: INSERT INTO
  • 테이블 레코드 필드 값 수정: UPDATE FROM
  • 테이블 레코드 삭제: DELETE FROM
    • TRUNCATE: 조건 없이 모든 레코드 삭제

깨달은 점 FEELING

• 오랜만에 DB와 마주했다. 통계 전공 수업 때 들었던 내용(데이터 웨어하우스)도 생각나 반가웠다. 같이 윅백 스터디 하는 친구가 예전에 DynamoDB를 써서 토이 플젝을 했던 걸로 기억하는데 나는 항상 MySQL과 같은 RDBMS만 써봐서 궁금했다. 구글링을 조금 해보니 또 DynamoDB와 MongoDB를 비교하며 중 뭘 써야 하냐는 질문이 올라온 글들을 보고 더 궁금해졌다. 한 번 직접 써보는 것도 배움에 큰 도움이 될 것 같다.
• 우리 팀에서 CS 스터디를 진행하기로 해서 여러 그라운드룰을 정하고 있다. 다들 의욕도 넘치고 서로에게 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것 같다. 함께 면접 질문도 준비하는 방향으로 보고 있어서 장기적으로 이어졌으면 좋겠다. 특히 낮에 스터디 관련 특강을 듣고 나니 좋은 스터디를 꾸준히 유지하는게 얼마나 큰 자산이 될 지 기대가 된다. 실제로 윅백 스터디 멤버들과 꾸준히 백엔드 관련 지식들을 나누고 있는데 이런 동료가 곁에 있는게 함께 성장하는데 큰 도움이 되고 있다.