데이터베이스의 종류

1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)

행과 열을 가지는 표 형식 데이터를 저장하는 형태의 데이터베이스, SQL 언어를 써서 조작

MySQL, PostgreSQL, 오라클, SQL Server, MSSQL 등

표준 SQL은 지키지만 각각의 제품에 특화시킨 SQL을 사용

• MySQL: SQL
• 오라클: PL/SQL
• SQL Server: T-SQL

 

MySQL

• 대부분의 운영체제와 호환되며 현재 가장 많이 사용하는 데이터베이스
• C, C++로 만들어졌으며 MyISAM 인덱스 압축 기술, B-트리 기반의 인덱스
• 스레드 기반의 메모리 할당 시스템, 매우 빠른 조인, 최대 64개의 인덱스를 제공
• 대용량 데이터베이스 위해 설계, 롤백, 커밋, 이중암호 지원 보안 등 기능을 제공

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/pluggable-storage-overview.html

스토리지 엔진: 데이터베이스의 심장 역할

• 모듈식 아키텍처로 쉽게 엔진을 바꿀 수 있음
• 데이터 웨어하우징, 트랜잭션 처리, 고가용성 처리에 강점
• 스토리지 엔진 위에 커넥터 API 및 서비스 계층을 통해 MySQL 데이터베이스와 쉽게 상호 작용
• 쿼리 캐시를 지원, 입력된 쿼리 문에 대한 전체 결과 집합을 저장하기 때문에 작성한 쿼리가 캐시에 있는 쿼리와 동일하면 서버는 단순히 구문 분석, 최적화 및 실행을 건너뛰고 캐시의 출력만 표시

PostgreSQL

• 디스크 조각이 차지하는 영역을 회수할 수 있는 장치인 VACUUM이 특징
• 최대 테이블의 크기는 32TB, SQL뿐만 아니라 JSON을 이용해서 데이터에 접근 가능
• 지정 시간에 복구하는 기능, 로깅, 접근 제어, 중첩된 트랜잭션, 백업 등

 

2. NoSQL(Not only SQL) 데이터베이스

SQL을 사용하지 않는 데이터베이스를 말하며, 대표적으로 MongoDB와 redis 등

 

MongoDB

• JSON을 통해 데이터에 데이터에 접근, Binary JSON 형태(BSON)로 데이터가 저장
• 와이어드타이거 엔진이 기본 스토리지 엔진으로 장착된 키-값 데이터 모델에서 확장된 도큐먼트 기반의 데이터베이스
• 확장성이 뛰어나며 빅데이터를 저장할 때 성능이 좋고 고가용성과 샤딩, 레플리카셋을 지원
• 스키마를 정해 놓지 않고 데이터 삽입 가능
• 다양한 도메인의 데이터베이스를 기반으로 분석, 로깅 등을 구현할 때 강점
• 도큐먼트를 생성할 때마다 다른 컬렉션에서 중복된 값을 지니기 힘든 유니크한 값인 ObjectID가 생성

redis

• 인메모리 데이터베이스이자 키-값 데이터 모델 기반의 데이터베이스
• 기본적인 데이터 타입은 문자열(String) 최대 512MB까지 저장, set, hash 등을 지원
• pub/sub 기능을 통해 채팅 시스템, 다른 데이터베이스 앞단에 두어 사용하는 캐싱 계층
• 단순한 키-값이 필요한 세션 정보 관리, 정렬된 셋(sorted set) 자료 구조를 이용한 순위표 서비스에 사용

 

 

 

'면접을 위한 CS 전공지식 노트'를 기반으로 작성한 글입니다.

저자 블로그: https://blog.naver.com/jhc9639/222702934910