.svg)
AI 솔루션 문의하기
데이터베이스는 조직의 핵심 정보를 체계적으로 저장하고 관리하는 시스템입니다. 구조화된 방식으로 데이터를 보관하여 검색, 수정, 삭제가 용이합니다. 동시에 여러 사용자가 접근해도 데이터 무결성을 유지합니다. 백업과 복구 기능으로 데이터 손실 위험을 줄입니다. 접근 제어를 통해 권한이 있는 사용자만 정보를 열람하도록 합니다. 애플리케이션과 데이터를 분리하여 독립적인 발전이 가능합니다. 쿼리 최적화 엔진으로 대량의 데이터에서도 빠른 응답을 제공합니다. 비즈니스 성장에 따라 데이터 규모가 늘어나도 안정적으로 작동해야 합니다. 잘못 설계된 데이터베이스는 성능 저하와 유지보수 어려움을 초래합니다.
관계형 모델은 데이터를 테이블 형태로 구조화합니다. 행은 개별 레코드를, 열은 속성을 나타냅니다. 기본 키로 각 행을 고유하게 식별합니다. 외래 키로 테이블 간 관계를 정의하여 참조 무결성을 유지합니다. SQL 언어로 데이터를 조회하고 조작합니다. ACID 속성을 보장하여 트랜잭션의 안정성을 확보합니다. 정규화를 통해 데이터 중복을 제거하고 일관성을 높입니다. 조인 연산으로 여러 테이블의 데이터를 결합합니다. 선언적 쿼리 언어로 원하는 결과만 명시하면 최적화는 엔진이 담당합니다. 수십 년간 검증된 기술로 안정성이 높습니다.
정규화는 데이터 중복을 최소화하는 과정입니다. 제1정규형은 각 필드가 원자값을 갖도록 합니다. 제2정규형은 부분 함수 종속을 제거합니다. 제3정규형은 이행 함수 종속을 제거합니다. 정규화는 데이터 일관성을 보장하지만 조인이 많아져 성능이 저하될 수 있습니다. 반정규화는 의도적으로 중복을 허용하여 조회 성능을 개선합니다. 자주 함께 조회되는 데이터를 한 테이블에 배치합니다. 집계 값을 미리 계산하여 저장하는 방법도 활용됩니다. 읽기 위주의 시스템에서 효과적이며 쓰기 시 일관성 유지에 주의해야 합니다. 정규화와 반정규화의 균형을 맞춰 최적점을 찾습니다.
인덱스는 데이터 검색 속도를 크게 향상시키는 구조입니다. B-트리 인덱스는 범위 검색과 정렬에 효율적입니다. 해시 인덱스는 동등 비교에 빠르지만 범위 검색은 불가능합니다. 복합 인덱스는 여러 컬럼을 조합하여 만듭니다. 선택도가 높은 컬럼에 인덱스를 생성하면 효과적입니다. 인덱스는 조회를 빠르게 하지만 쓰기 성능을 저하시킵니다. 사용하지 않는 인덱스는 제거하여 유지보수 비용을 줄입니다. 쿼리 실행 계획을 분석하여 인덱스 사용 여부를 확인합니다. 커버링 인덱스는 쿼리에 필요한 모든 컬럼을 포함하여 테이블 접근을 생략합니다. 파티션된 테이블에서는 로컬 인덱스와 글로벌 인덱스를 선택할 수 있습니다.
트랜잭션은 논리적으로 하나의 작업 단위입니다. 원자성은 전체가 성공하거나 전체가 실패하도록 보장합니다. 일관성은 트랜잭션 전후에 데이터 무결성 제약을 유지합니다. 격리성은 동시 실행되는 트랜잭션이 서로 간섭하지 않도록 합니다. 지속성은 커밋된 변경 사항이 영구적으로 저장됨을 보장합니다. 격리 수준에는 Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable이 있습니다. 격리 수준이 높을수록 일관성은 강화되지만 동시성은 저하되기 때문에 적절한 격리 수준을 선택하여 성능과 일관성의 균형을 맞춥니다. 데드락은 두 트랜잭션이 서로를 기다리는 상황으로 탐지와 해결 메커니즘이 필요합니다.
문서 형태로 데이터를 저장하며 스키마가 유연합니다. MongoDB가 대표적이며 JSON 형식의 문서를 다룹니다. 계층적 데이터를 자연스럽게 표현할 수 있습니다. 스키마 변경이 자유로워 빠르게 진화하는 애플리케이션에 적합합니다. 조인 없이 필요한 데이터를 한 문서에 담아 조회 성능을 높입니다.
단순한 키-값 쌍으로 데이터를 관리합니다. Redis와 Memcached가 대표적이며 매우 빠른 읽기와 쓰기를 제공합니다. 캐싱, 세션 관리, 실시간 순위표에 적합합니다. 데이터 구조로 문자열, 리스트, 셋, 해시 등을 지원합니다. 메모리 기반으로 작동하여 속도가 빠르지만 영속성 설정이 필요합니다.
컬럼 단위로 데이터를 저장하여 분석 쿼리에 유리합니다. Cassandra와 HBase가 대표적이며 대규모 분산 환경에 적합합니다. 쓰기 성능이 우수하고 수평 확장이 용이합니다. 시계열 데이터나 로그 저장에 효과적입니다. 일관성 수준을 조정하여 성능과 데이터 정합성을 조율합니다.
실행 계획을 분석하여 병목 지점을 찾습니다. 전체 테이블 스캔은 피하고 인덱스를 활용하도록 쿼리를 수정합니다. 또한 불필요한 컬럼을 조회하지 않고 필요한 것만 선택합니다. 서브쿼리보다 조인이 효율적인 경우가 많습니다. 집계 함수 사용 시 필터링을 먼저 적용하여 처리 데이터를 줄입니다. 페이지네이션은 오프셋보다 키셋 방식이 대량 데이터에서 유리합니다. 쿼리 캐싱을 활용하여 동일한 쿼리 결과를 재사용합니다. 배치 처리로 여러 작업을 묶어서 네트워크 왕복을 줄입니다. 통계 정보를 최신 상태로 유지하여 옵티마이저가 올바른 선택을 하도록 합니다. 쿼리 힌트로 특정 인덱스 사용을 강제할 수 있지만 신중하게 적용합니다.
정기적인 백업은 데이터 손실에 대비하는 필수 조치입니다. 전체 백업은 모든 데이터를 복사하며 복구가 간단하지만 시간이 오래 걸립니다. 증분 백업은 변경된 부분만 저장하여 저장 공간을 절약합니다. 차등 백업은 마지막 전체 백업 이후 변경 사항을 저장합니다. 스냅샷은 특정 시점의 데이터 상태를 빠르게 캡처합니다. 백업 파일은 별도 위치에 보관하여 물리적 재해에 대비합니다. 복구 절차를 정기적으로 테스트하여 실제 상황에서 작동하는지 확인합니다. 시점 복구 기능으로 특정 시각의 데이터 상태로 되돌릴 수 있습니다. 백업 보관 주기를 정책으로 정하고 자동화합니다. 암호화된 백업으로 보안을 강화합니다.
접근 제어로 권한이 있는 사용자만 데이터를 열람하도록 합니다. 역할 기반 접근 제어로 권한을 그룹으로 관리합니다. 최소 권한 원칙을 적용하여 필요한 만큼만 허용합니다. 민감한 데이터는 암호화하여 저장합니다. 전송 중 데이터도 암호화하여 네트워크 도청을 방지합니다. 감사 로그로 모든 접근과 변경 사항을 기록합니다. 정기적인 보안 패치로 알려진 취약점을 해결합니다. 방화벽으로 데이터베이스 서버를 보호하고 불필요한 포트를 차단합니다. 강력한 비밀번호 정책을 적용하고 주기적으로 변경합니다. 프로덕션 데이터를 개발 환경에 사용할 때는 마스킹 처리합니다.
대용량 테이블을 작은 단위로 분할하여 관리합니다. 범위 파티셔닝은 날짜나 숫자 범위로 나누고 리스트 파티셔닝은 특정 값 목록으로 구분합니다. 해시 파티셔닝은 키를 해싱하여 균등 분포를 만듭니다. 파티션 프루닝으로 필요한 파티션만 스캔하여 성능을 개선합니다. 오래된 데이터를 별도 파티션으로 분리하여 관리합니다. 파티션 단위로 백업과 복구가 가능합니다. 파티션 추가와 삭제가 전체 테이블 잠금 없이 가능합니다. 쿼리 작성 시 파티션 키를 포함하면 효율적입니다. 과도한 파티션은 오히려 성능을 저하시킬 수 있습니다.
개념적 모델링은 비즈니스 요구사항을 추상화합니다. 엔티티와 관계를 식별하고 ER 다이어그램으로 표현합니다. 논리적 모델링은 데이터 구조를 정규화하고 속성을 정의합니다. 물리적 모델링은 특정 데이터베이스 제품에 맞게 구현합니다. 테이블, 컬럼, 인덱스, 제약 조건을 상세히 정의합니다. 도메인 주도 설계를 적용하여 비즈니스 로직과 데이터를 정렬합니다. 반복적인 모델링으로 요구사항 변화에 대응합니다. 문서화로 설계 의도를 명확히 전달합니다. 리뷰 과정을 거쳐 잠재적 문제를 조기에 발견합니다. 성능 테스트로 설계의 타당성을 검증합니다.
데이터 웨어하우스는 분석을 위해 데이터를 통합합니다. 여러 소스에서 데이터를 추출하여 변환하고 적재합니다. 스타 스키마나 스노플레이크 스키마로 차원과 팩트를 모델링합니다. OLAP 큐브로 다차원 분석을 지원합니다. 컬럼 기반 저장으로 집계 쿼리 성능을 최적화합니다. 증분 로딩으로 변경된 데이터만 주기적으로 업데이트합니다. 데이터 품질 검증 단계를 포함하여 정확성을 보장합니다. 비즈니스 인텔리전스 도구와 연동하여 시각화합니다. 역사 데이터를 보관하여 시간에 따른 추세를 분석합니다. 데이터 거버넌스 정책으로 일관성을 유지합니다.
데이터베이스 기술은 계속해서 발전하고 있습니다. 클라우드 네이티브 데이터베이스가 확산되고 있습니다. 서버리스 데이터베이스는 용량에 따라 자동으로 확장됩니다. 멀티 모델 데이터베이스는 하나의 시스템에서 다양한 데이터 모델을 지원합니다. 실시간 분석을 위한 스트림 처리 데이터베이스가 주목받고 있습니다. 머신러닝을 데이터베이스에 통합하여 쿼리 최적화와 이상 탐지에 활용합니다. 그래프 데이터베이스는 복잡한 관계를 효율적으로 표현합니다. 알체라는 얼굴인식 데이터와 인증 기록을 안전하게 저장하고 빠르게 조회하기 위해 최적화된 데이터베이스 설계를 적용하며, 대량의 이미지 특징 벡터를 효율적으로 관리하여 실시간 얼굴 매칭 성능을 보장합니다.
.svg)
.svg)
