데이터베이스 기술의 복잡한 환경에서 "플랫 파일"이라는 용어는 고유한 의미를 지닙니다. 이는 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 다른 더 복잡한 구성물이 나중에 세워진 디지털 구조의 기본 벽돌에 비유할 수 있습니다.
정의:
"플랫 파일"은 비슷하지만 별개의 정보 문자열이 테이블의 레코드로 저장되는 2차원 데이터베이스에 저장된 데이터 모음입니다. 이러한 파일은 일반적으로 줄당 하나의 레코드가 있는 일반 텍스트 파일과 탭, 쉼표 또는 기타 문자와 같은 구분 기호로 구분된 이 레코드 내의 필드로 구성됩니다. 이 파일 구조의 단순성은 장점이자 한계입니다. 쉬운 읽기 및 쓰기 작업을 용이하게 하지만 더 복잡한 데이터베이스 시스템의 복잡한 관계 및 구조가 부족합니다.
형질:
구조적 관계의 부재: 관계형 데이터베이스와 달리 플랫 파일에는 서로 관련된 테이블이 없습니다. 각 파일은 독립형이므로 여러 테이블에서 쿼리하거나 별도의 파일에 저장된 데이터를 연결하는 고유 기능이 없습니다.
- 단순성: 구조가 간단합니다. 구분 기호로 구분된 필드가 있는 행당 하나의 레코드입니다. 이렇게 하면 기본 프로그래밍 기술을 사용하여 쉽게 읽을 수 있습니다.
- 중복 제어 없음: 관계형 데이터베이스에서 정규화 프로세스는 데이터가 불필요하게 중복되지 않도록 합니다. 그러나 플랫 파일에는 데이터 중복을 방지하는 메커니즘이 없습니다.
- 스키마 부재: 데이터 구조는 고급 데이터베이스 시스템과 같이 별도의 스키마로 설명되지 않습니다. 대신 파일을 읽으려는 모든 소프트웨어나 개인이 구조를 알고 이해해야 합니다.
플랫 파일의 응용:
플랫 파일은 다양한 도메인에서 수많은 응용 프로그램을 찾았습니다.
- 데이터 교환: 많은 시스템에서 플랫 파일을 사용하여 데이터를 교환합니다. 이것은 두 개의 서로 다른 소프트웨어 응용 프로그램 사이 또는 동일한 응용 프로그램의 서로 다른 모듈 사이에 있을 수 있습니다.
- 데이터 백업: 단순성을 감안할 때 플랫 파일은 때때로 더 복잡한 시스템의 백업 데이터 소스로 사용됩니다.
- 구성: 소프트웨어 개발에서 구성 데이터 또는 매개변수 데이터는 종종 플랫 파일에 저장됩니다. 이러한 파일은 소프트웨어 초기화 시 쉽게 읽을 수 있습니다.
장점과 단점:
이점:
- 이식성: 전문 데이터베이스 관리 도구 없이도 거의 모든 소프트웨어에서 플랫 파일을 읽을 수 있습니다.
- 사람이 읽을 수 있음: 대부분의 경우 간단한 텍스트 편집기를 사용하여 플랫 파일을 열고 이해할 수 있습니다.
- 성능: 간단한 읽기 및 쓰기 작업의 경우 플랫 파일은 오버헤드가 없기 때문에 종종 더 복잡한 데이터베이스보다 성능이 뛰어납니다.
단점:
- 확장성: 플랫 파일은 대량의 데이터를 잘 처리하지 못합니다. 파일 크기가 커지면 성능이 급격히 저하될 수 있습니다.
- 보안 부족: 이러한 파일에는 일반적으로 기본 제공 액세스 제어 또는 암호화가 없습니다.
- 데이터 무결성 문제: 관계 및 제약이 부족하면 데이터 이상 현상이 발생할 수 있습니다.
AppMaster 플랫폼 및 플랫 파일:
실제 애플리케이션을 생성하는 기능으로 유명한 no-code 플랫폼인 AppMaster 의 맥락에서 플랫 파일의 특성을 이해하는 것이 필수적입니다. AppMaster 주로 고객이 복잡한 데이터 모델, 비즈니스 논리, REST API 등을 시각적으로 생성할 수 있도록 지원하지만 플랫 파일에 대한 지식은 레거시 시스템과 통합하거나 데이터를 가져오고 내보낼 때 중요합니다.
예를 들어 데이터 마이그레이션 또는 초기 설정 중에 기업은 사용자 데이터 또는 제품 세부 정보가 포함된 플랫 파일을 업로드하여 AppMaster 애플리케이션을 시드할 수 있습니다. 애플리케이션 수명 주기의 다른 쪽 끝에서는 백업 목적으로 또는 타사 시스템과 통합하기 위해 데이터를 플랫 파일로 내보낼 수 있습니다.
또한 AppMaster 애플리케이션이 생성될 때 백엔드용 Go 또는 웹 앱용 Vue3 와 같은 강력한 언어를 사용하여 구성된다는 점을 고려할 때 이러한 애플리케이션은 플랫 파일을 처리, 처리 및 변환하는 모듈을 쉽게 통합할 수 있습니다.
