데이터베이스의 개념과 관계형 및 비관계형 데이터베이스와 같은 다양한 유형을 이해하는 것은 코딩 및 애플리케이션 개발 경험이 없는 사람들에게는 어려울 수 있습니다. 그러나 이것이 불가능한 작업을 의미하지는 않습니다. 이 기사는 관계형 데이터베이스, 장단점, 예제, 코딩 경험이 없어도 관계형 데이터베이스를 만드는 방법에 대한 완전한 지식을 얻는 데 도움이 됩니다. 관계형 데이터베이스의 기초부터 시작하겠습니다.

관계형 데이터베이스 개요

관계형 데이터베이스는 쉽게 액세스하고 검색할 수 있도록 명확하게 정의된 관계와 함께 적절하게 구성된 정보의 모음입니다. 전통적인 관계형 데이터베이스 모델에 따르면 데이터 테이블, 뷰 및 인덱스를 포함하는 데이터 구조는 물리적 스토리지 구조와 별도로 유지됩니다. 결과적으로 데이터베이스 관리자는 논리적 데이터 구조에 영향을 주지 않고 물리적 데이터 저장소를 편집할 수 있습니다.

다양한 유형의 조직, 특히 대규모 기업에서는 관계형 데이터베이스를 사용하여 데이터를 구성하고 주요 데이터 포인트 간에 명확한 관계를 형성합니다. 따라서 주요 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 필수 정보를 쉽게 검색하고 찾을 수 있습니다. 구조화된 데이터는 일반적으로 효율적인 관계형 데이터베이스의 기초입니다.

관계형 데이터베이스 작업

관계형 데이터베이스는 데이터 테이블을 사용하여 관련 개체에 대한 정보를 저장합니다. 모든 행에는 키라는 고유 식별자가 있고 모든 열에는 데이터 속성이 있습니다. 모든 레코드가 데이터베이스의 각 기능에 값을 할당하기 때문에 관계형 데이터베이스에서 데이터 요소 간의 관계를 식별하는 것은 쉽습니다.

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스의 표준 사용자 및 API(응용 프로그램 인터페이스)입니다. SQL 코드 문의 목표는 관계형 데이터베이스에 포함된 정보에 대한 대화형 쿼리를 만들고 의사 결정 및 보고를 위한 데이터를 수집하는 것입니다. 관계형 데이터베이스를 정확하고 액세스 가능하게 만들기 위해 명확하게 정의된 데이터 무결성 규칙을 갖는 것도 중요합니다.

관계형 데이터베이스의 구조

관계형 데이터베이스의 구조에 익숙해지면 관계형 데이터베이스의 작동 및 생성을 더 잘 이해할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 테이블에는 모든 행에 대해 고유한 값을 포함하는 키 열이 있습니다. 이 열을 기본 키라고 합니다.

테이블의 열은 다른 테이블의 기본 키를 참조하는 반면 외래 키라고 합니다. 다양한 테이블의 데이터는 키 열의 일치하는 값을 통해 서로 관련되기 때문에 이러한 열이 있어야 합니다. 열은 필드 또는 속성이라고도 하며 행은 레코드라고도 합니다.

Structure of a Relational Database 이상적인 관계형 데이터베이스에서 각 테이블은 고객, 제품 또는 수입과 같은 특정 엔터티 유형을 나타내야 합니다. 각 행은 해당 엔터티 유형의 특정 인스턴스를 나타내고 열은 고객 이름, 제품 가격 또는 정확한 금액과 같은 해당 인스턴스의 특정 값을 나타냅니다.

예시
조직의 판매 데이터베이스에는 수입 및 서비스라는 두 개의 테이블이 있습니다.

  • 서비스 테이블에는 이름, 기간 및 비용에 대한 열이 있습니다.
  • 소득 테이블에는 판매 날짜, 정확한 지불, 할인 및 주소에 대한 열이 있습니다.

수입의 모든 항목에는 서비스 테이블의 기본 키를 참조하는 외래 키가 있습니다. 모든 제품에 대해 여러 판매가 있을 수 있으므로 서비스와 소득 테이블 간의 이러한 유형의 관계를 일대다 관계라고 합니다. 이 기사 뒷부분에서 관계형 데이터베이스의 관계 유형을 자세히 살펴보겠습니다.

관계형 데이터베이스의 중요성

이제 관계형 데이터베이스의 기본 사항에 익숙해졌으므로 이것이 중요한 이유와 이점이 무엇인지 궁금할 것입니다. 관계형 데이터베이스의 장단점을 자세히 살펴보고 응용 프로그램 개발을 위한 관계형 데이터베이스를 만드는 기술을 마스터할 수 있습니다.

장점

다음은 관계형 데이터베이스 사용의 주요 이점입니다.

  • 최대 데이터 정확도

관계형 데이터베이스는 키를 사용하여 구축되므로 데이터 중복 위험이 최소화됩니다. 동일한 데이터에 대한 레코드가 여러 개 있는 경우 신뢰할 수 있는 정보 소스를 결정하는 것이 어려울 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에서 중복 항목을 제거하면 데이터의 정확성이 보장됩니다.

  • 유연성

관계형 데이터베이스를 구축하는 경우 추가 데이터를 추가하는 동안 미래에 제약을 받지 않습니다. 데이터베이스는 유지될 정보의 요구를 수용하기 위해 필요에 따라 확장하고 변경할 수 있는 유연성을 제공합니다.

  • 쉽고 빠른 데이터 접근성

정보 계층 구조나 미리 정의된 정보 액세스 경로에 의존하는 다른 종류의 데이터베이스에서 원하는 대로 데이터를 검색, 필터링 및 정렬하는 것은 어렵습니다. 대신 관계형 데이터베이스에서 원하는 정확한 데이터를 추출하는 것이 훨씬 쉽습니다.

단점

앱 개발에서 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우에도 몇 가지 단점이 있습니다.

  • 복잡한 구조

열이 생성되어야 하고 데이터가 다소 엄격한 범주에 적합해야 하기 때문에 관계형 데이터베이스는 많은 구조와 계획이 필요합니다. 이 구조에는 몇 가지 장점이 있지만 유지 관리 문제와 적절한 전문 지식이 없는 적응성 및 확장성 부족을 포함하여 상당한 단점도 있습니다.

  • 까다로운 유지 관리

최고 품질의 관계형 데이터베이스를 유지하려면 상당한 시간, 노력 및 전문 지식이 필요합니다. 데이터베이스 관리자는 일반적으로 데이터베이스를 관리하고 최적화하기 위해 데이터베이스 전문가와 개발자를 고용합니다.

  • 비정형 데이터에 대한 유연성 없음

많은 양의 비정형 데이터는 관계형 데이터베이스 관리에 적합하지 않습니다. 관계형 데이터베이스는 데이터가 변경되거나 발전함에 따라 스키마가 시간이 지남에 따라 변경되어야 하고 시간이 걸리므로 주로 정성적이거나 설명하기 어렵거나 동적인 데이터에 대한 최선의 선택이 아닙니다. 비관계형 데이터베이스는 비정형 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다.

관계형 데이터베이스는 수많은 서버와 물리적 스토리지 아키텍처에서 수평적으로 효과적으로 확장되지 않습니다. 데이터 세트가 증가하고 더 분산됨에 따라 구조가 흐트러지고 수많은 서버의 활용이 성능(예: 애플리케이션 응답 시간) 및 가용성에 영향을 미칩니다. 여러 서버에서 관계형 데이터베이스를 관리하는 것은 어렵습니다.

관계형 데이터베이스를 어떻게 코딩합니까?

사용자는 관계형 데이터베이스를 코딩할 때 데이터 열과 제약 조건에서 잠재적 값의 도메인을 정의해야 합니다. 예를 들어, 잠재 고객의 도메인은 최대 100개의 고객 이름을 허용할 수 있지만 하나의 테이블로 제한하여 최대 10개의 고객 이름만 허용할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스를 생성하는 동안 제약 조건을 고려하는 것도 중요합니다. 엔터티 무결성은 테이블의 기본 키를 고유하게 만들고 해당 값이 null로 설정되지 않도록 하는 데 유용합니다. 외래 키 열의 모든 값이 원래 테이블의 기본 키에서 발견되도록 하려면 참조 무결성이 필요합니다.

또한 비관계형 데이터베이스와 달리 관계형 데이터베이스는 물리적 데이터 독립성을 가지고 있음을 알아야 합니다. 시스템은 외부 스키마나 앱에 영향을 주지 않고 내부 스키마를 수정할 수 있습니다. 이러한 개념이 있으면 Microsoft Access, Oracle 및 MySQL과 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템에 의존하여 코딩 경험이 거의 없거나 전혀 없는 정교한 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스의 예는 무엇입니까?

표준 관계형 데이터베이스의 목표는 사용자가 여러 데이터베이스에서 미리 정의된 데이터 관계를 관리하고 구성할 수 있도록 하는 것입니다. 오늘날 클라우드 기반 관계형 데이터베이스는 조직이 데이터베이스 유지 관리 및 인프라 지원과 같은 통합 프로세스를 아웃소싱할 수 있기 때문에 매우 인기를 얻고 있습니다.

관계형 데이터베이스의 가장 인기 있는 예는 다음과 같습니다.

  • MySQL은 Joomla 및 WordPress와 같은 웹 애플리케이션에 사용됩니다.
  • SQLite는 관계형 데이터베이스 기능을 소프트웨어 패키지에 포함하는 데 사용되는 널리 사용되는 C 라이브러리입니다.
  • Microsoft Access는 Microsoft Office 및 Microsoft 365 제품군의 인기 있는 부분입니다. 관계형 데이터베이스 관리 및 개발 초보자를 용이하게 하는 사용자 친화적인 인터페이스가 있습니다.
  • PostgreSQL은 ANSI SQL 표준 준수에 중점을 두고 확장성과 같은 많은 유용한 기능을 제공하는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다.
  • Microsoft Azure SQL, Google Cloud SQL, Amazon Relational Database Service 및 IBM DB2 on Cloud는 현대적으로 인기 있는 클라우드 기반 RDBMS 중 일부입니다.

데이터베이스의 관계 유형은 무엇입니까?

Types of Relationships in a Database

관계형 데이터베이스에는 네 가지 유형의 정의된 관계가 있습니다. 적절한 관계를 선택하고 정확도를 최대화하려면 이러한 관계에 익숙해야 합니다.

  • 1-1
    이름에서 알 수 있듯이 일대일 관계에서 한 테이블의 한 행은 다른 테이블의 한 행과만 관련됩니다.
  • 일대다
    일대다 관계에서 정보의 한 행은 다양한 컬렉션의 많은 레코드와 관련됩니다.
  • 다대일
    일대다 관계의 반대입니다. 간단히 말해서, 많은 정보 행이 다대일 관계에서 하나의 레코드와 관련됩니다.
  • 다대다
    다대다 관계에서 테이블 내의 한 행은 두 번째 테이블의 여러 행과 연관될 수 있습니다. 마찬가지로 두 번째 테이블의 한 행은 첫 번째 테이블의 여러 행과 관련될 수 있습니다.

관계형 데이터베이스의 세 가지 기본 관계는 무엇입니까?

연결을 생성할 때 해당 속성이 기존 컬렉션에서 지정되기를 원한다는 것을 나타내기 위해 선택하는 특정 데이터 유형이 있습니다. 예를 들어 텍스트, 정수, 날짜 또는 그림과 같은 데이터 유형을 선택할 수 있는 일반적인 속성이 아닙니다. 앱에 적합한 방식으로 데이터를 표시, 구성 및 필터링할 수 있는지 여부는 연결을 얼마나 잘 설정했는지에 달려 있습니다. 일대일, 일대다 및 다대다 관계형 데이터베이스의 세 가지 기본 관계입니다.

관계형 데이터베이스는 구조화된 데이터를 관계가 설정된 표 형식으로 구성하는 데 유용합니다. 그러나 최상의 데이터베이스 아키텍처를 선택하는 것은 단순히 관계형 모델과 비관계형 모델 사이에서 결정하는 것보다 훨씬 더 많은 것을 포함합니다. 주요 고려 사항에는 활용되거나 생성되는 데이터 및 애플리케이션의 종류가 포함됩니다. 기업 응용 프로그램에 대한 데이터베이스 모델을 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 추가 측면을 살펴보십시오.

결론

관계형 데이터베이스의 전반적인 생성, 구현, 배포 및 유지 관리는 특히 코딩에 익숙하지 않은 경우 압도적인 프로세스일 수 있습니다. 좋은 점은 모바일 애플리케이션웹 애플리케이션 모두를 위한 강력한 백엔드 와 데이터베이스를 생성할 수 있는 AppMaster와 같은 코드가 없는 플랫폼이 있다는 것입니다. 코딩 기술에 대해 걱정하지 않고 여전히 최상의 결과를 얻는 안정적이고 효율적이며 안전한 데이터베이스를 만드는 데 유용합니다.

코드가 없는 플랫폼을 사용하면 개발자와 데이터베이스 관리자를 고용하는 데 과도한 비용을 지출하지 않고도 정교한 앱을 만들 수 있습니다. 따라서 모바일 앱 개발 및 코딩 없는 관계형 데이터베이스 생성에서 최신 AI 기반 도구 및 기술의 이점을 얻으려면 AppMaster와 같은 플랫폼을 확인해야 합니다.