[데브코스] RDBMS 핵심 개념과 정규화 이해(RDBMS vs NoSQL, PK, FK)

1차 단위기간 강의를 모두 수강했다.👏👏👏👏

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💽데이터베이스

데이터를 구조적으로 저장하고, 효율적으로 조회, 수정, 관리를 가능하게 하는 시스템

데이터베이스는 정형화된 틀에 따라 데이터를 정리하고, 필요한 정보를 빠르게 찾고 유지할 수 있도록 도와주는 정보의 구조화된 집합이다. 이를 통해 데이터의 중복을 줄이고, 다양한 조건의 검색이 가능하며, 일관성 있는 데이터 처리가 가능하다.

 

DBMS

Database Management System, 데이터베이스를 관리하고 운용할 수 있도록 도와주는 소프트웨어

사용자는 직접 파일에 데이터를 쓰거나 읽는 대신, DBMS에서 SQL을 이용해 데이터를 다룬다. 운영체제를 통해 파일을 다루는 것처럼, DBMS는 데이터베이스에 대한 추상화된 접근을 가능하게 해주는 관리자 역할을 한다.

 

주요 기능

• SQL 쿼리 처리(SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 등)
• 사용자 권한 및 보안 관리
• 트랜잭션 및 동시성 제어
• 백업 및 복원 기능
• 데이터 무결성 및 제약조건 관리

⭐ 트랜잭션
데이터베이스의 논리적 작업 단위로, 여러 작업을 하나의 묶음으로 처리한다.

⭐ 동시성 제어
여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 데이터의 일관성을 유지하도록 조정하는 기법

⭐ ACID
트랜잭션의 안정성과 신뢰성을 보장하기 위한 네 가지 핵심 속성
- 원자성(Atomicity)
- 일관성(Consistency)
- 격리성(Isolation)
- 지속성(Durability)

 

RDBMS vs NoSQL

DBMS종류는 크게 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스 관리 시스템(NoSQL DBMS)으로 나눌 수 있다. 각 유형은 데이터 처리 방식, 저장 방식, 사용 목적에 따라 차이가 있다.

 

특징	RDBMS	NoSQL
데이터 모델	테이블(행과 열)의 관계형 모델	키-값, 문서, 그래프 등 다양한 데이터 모델
데이터 스키마	고정된 스키마 구조, 데이터 형식이 엄격하다.	유연한 스키마, 다양한 데이터 형식 지원
쿼리 언어	SQL(Structured Query Language)	SQL을 사용하지 않음 (각 DBMS별로 쿼리 언어 다름)
ACID 특성	지원	일부 지원, 하지만 일반적으로 BASE(Basically Available, Soft state, Eventually consistent) 모델을 따름
확장성	수직 확장(기존 서버 성능 강화)	수평 확장(서버 수를 늘려서 확장)
일관성	강한 일관성(강력한 데이터 무결성 유지)	약한 일관성(데이터의 일관성이 느슨하게 유지될 수 있음)
성능	대용량 데이터를 처리할 때 성능 저하가 발생할 수 있음.	대규모 데이터 처리에 강하고, 빠른 읽기/쓰기 성능을 제공
트랜잭션 처리	복잡한 트랜잭션 처리 및 복잡한 JOIN 연산 지원	트랜잭션 처리 능력이 제한적일 수 있으며, JOIN 연산이 없음
데이터 무결성	높은 데이터 무결성 및 제약 조건(기본키, 외래키, 유니크 등) 지원	데이터 무결성은 제한적, 제약 조건을 강제하지 않음
사용 사례	금융, 회계 시스템, 전통적인 비즈니스 애플리케이션 등	실시간 데이터, 소셜 미디어, 대규모 웹 애플리케이션, 로그 분석 등
예시	MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server	MongoDB, Redis, Cassandra, Neo4j, CouchDB, DynamoDB 등

👉RDBMS는 고정된 스키마와 관계형 모델을 따르며, SQL을 사용하고 강한 일관성을 보장하는 특징이 있다. 트랜잭션 처리가 중요한 시스템에서 사용한다.

👉NoSQL은 유연한 스키마와 다양한 데이터 모델을 제공하며, 수평 확장이 용이하고 대규모 데이터를 처리하는데 최적화되어 있다. 확장성에 강점을 보인다!

 

대표적인 DBMS 종류

DBMS	유형	구조	특징
Oracle	RDBMS	테이블 기반	상용 DB, 대규모 시스템에 강함, 트랜잭션 처리 우수
MySQL	RDBMS	테이블 기반	오픈소스, 가볍고 빠름, LAMP 스택의 핵심
PostgreSQL	RDBMS	테이블 기반	오픈소스, 기능이 풍부함(JSON 지원, 윈도우 함수 등)
Microsoft SQL Server	RDMBS	테이블 기반	Microsoft 생태계와 통합 우수, GUI 툴 풍부
MariaDB	RDBMS	테이블 기반	MySQL에서 포크된 오픈소스, MySQL과 호환성 높음
SQLite	RDBMS	테이블 기반	임베디드형, 서버 없이 파일 하나로 동작, 모바일 앱에 많이 사용
MongoDB	NoSQL	문서 기반	JSON 형식(Document) 저장, 유연한 구조, 스키마 없음
Redis	NoSQL	키-값 저장소	메모리 기반, 빠른 속도, 캐시용으로 많이 사용
Elasticsearch	NoSQL	역색인기반	검색 특화, 로그 분석,검색 엔진 구축에 많이 사용
IBM DB2	RDBMS	테이블 기반	기업용 시스템에 적합, IBM 플랫폼과 잘 연동
Snowflake	클라우드	테이블 기반	클라우드 기반 분석 DB, 빅데이터와 BI 툴 연동 최적화
Microsoft Access	RDBMS	테이블 기반	데스크탑 전용 소형 DB, 소규모 사내 시스템용

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🔗RDBMS

Relational DBMS, 데이터를 테이블 형태로 저장하고, 테이블 간의 관계를 통해 데이터를 연결하는 방식의 DBMS

RDBMS는 데이터를 행(row)와 열(column)로 구성된 테이블에 저장하며, 각 테이블은 독립적으로 존재하면서도 다른 테이블과 관계를 맺을 수 있다.

 

관계지향적 특징

RDBMS의 가장 큰 특징은 관계를 기반으로 데이터를 찾는다는 점이다. 이 구조는 실제 사람이 기억을 떠올리는 방식과 닮아 잇다.

예를 틀어, 배우의 이름을 찾는 상황을 가정해보자

1. 작품명을 검색하고

2. 등장인물을 확인한 뒤,

3. 등장인물의 사진을 보고,

4. 그 배우의 이름을 찾아낸다.

작품 -> 등장인물 -> 이미지 -> 이름으로 이어지는 관계 기반 탐색이다.

RDBMS는 이처럼 하나의 키에서 다른 테이블로 이어지는 연관 탐색이 자연스럽게 이루어지는 구조이다!

• NoSQL처럼 단일 컬렉션/문서 기반 DB에서는 이런 연관된 탐색이 어렵거나, 명시적으로 중첩하거나 중복 저장해야 한다.
• 반면, RDBMS는 이 과정을 "관계형 모델"로 구현할 수 있다.

 

RDBMS의 장점

• 테이블 간 관계를 명시적으로 표현한다.
• 데이터를 관계형으로 나누기 때문에 중복이 줄고 구조가 명확하다.
• SQL로 복잡한 쿼리 작성이 가능하다.(JOIN, 집계, 정렬 등)
• 데이터 무결성 제약(PK, FK 등)을 통해 일관성을 유지한다.
• 정규화를 통해 중복을 최소화하고, 유지보수가 용이하다.

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🗝️Key

Primary Key(기본 키)

테이블에서 각 행(row)를 유일하게 식별할 수 있는 컬럼

Primary Key는 중복될 수 없고, NULL 값을 가질 수 없다. RDBMS에서 모든 테이블은 PK를 가져야 하고, 이 키는 해당 행을 고유하게 식별하는 기준이 된다.

사용자 테이블
+----------+----------+----------+
| user_id  | name     | password |
+----------+----------+----------+
| test01   | 홍길동   | 1234     |
| test02   | 김철수   | 5678     |
+----------+----------+----------+

• 여기서 user_id는 Primary Key 역할을 한다.
• 두 사용자 중 같은 ID는 있을 수 없다!

 

데이터 중복

동일한 데이터가 여러 위치에 반복 저장되는 현상으로, 데이터 무결성과 유지보수에 문제를 일으킬 수 있다.

중복된 데이터는 수정 시 동일한 데이터를 여러 번 수정해야 하며, 실수로 누락될 경우 데이터 불일치 문제가 발생한다. 이를 방지하기 위해 RDBMS에서는 정규화를 사용한다.

 

정규화

중복된 데이터를 제거하고, 각 데이터를 의미 있는 단위로 분리하여 여러 테이블로 나누는 과정

정규화는 "같은 데이터는 한 곳에만 저장한다"는 원칙을 기반으로, 관련 데이터를 여러 테이블로 분리하고 Foreign Key를 통해 연결한다.
이로 인해 데이터는 더 깔끔하고 재사용 가능한 형태로 구조화되어 불필요한 중복이 제거되고, 데이터 수정 시 일관성 있는 변경이 가능하다.

 

정규화 전

+---------+------------+------------+------------------+
| post_id | title      | author     | author_email     |
+---------+------------+------------+------------------+
| 1       | 안녕       | 홍길동     | hong@test.com    |
| 2       | 또안녕     | 홍길동     | hong@test.com    |
+---------+------------+------------+------------------+

정규화 후

Users
+---------+------------+------------------+
| user_id | name       | email            |
+---------+------------+------------------+
| u1      | 홍길동     | hong@test.com    |
+---------+------------+------------------+

Posts
+---------+------------+----------+
| post_id | title      | user_id  |
+---------+------------+----------+
| 1       | 안녕       | u1       |
| 2       | 또안녕     | u1       |
+---------+------------+----------+

✅장점

• 데이터 중복 제거
• 저장 공간 절약
• 무결성 유지

❌단점

• 복잡한 쿼리 (JOIN) 발생
• 과도한 정규화 시 성능 저하가 발생할 수 있음(실시간 처리나 고속 조회에는 비효율적)

 

Foreign Key(외래키)

다른 테이블의 Primary Key를 참조하여, 테이블 간 관계를 정의하는 키

Foreign key를 사용하면 두 테이블 사이의 관계 표현이 가능하고, 데이터 연결성과 무결성을 보장할 수 있다!

      Users
      +---------+--------+
   +- | user_id | name   |
   |  +---------+--------+
   |  | test01  | 홍길동 |
   |  | test02  | 김철수 |
   |  +---------+--------+
   |
   |  Channels
   |  +-------------+------------+----------+
   +--| channel_id  | title      | user_id  |
      +-------------+------------+----------+
      | ch01        | 여행채널    | test01   |
      | ch02        | 먹방채널    | test01   |
      | ch03        | 코딩채널    | test02   |
      +-------------+------------+----------+

• Channels.user_id는 User.user_id를 참조하는 Foreign Key

 

연관관계

테이블 간 데이터가 어떤 방식으로 연결되어 있는지 정의하는 구조

• 1:1 관계: 하나의 데이터가 하나와만 연결
• 1:N 관계: 하나의 데이터가 여러 개와 연결
• M:N 관계: 여러 데이터가 여러 개와 연결(중간 테이블 필요)

회원(User)
+----------+----------+----------+
| user_id  | password | name     |
+----------+----------+----------+
| testId1  | 1234     | tester1  |
| testId2  | 5678     | tester2  |
+----------+----------+----------+

채널(Channel)
+----+--------------+----------+---------+-----------+
| id | title        | user_id  | sub_num | video_num |
+----+--------------+----------+---------+-----------+
| 1  | channel1     | testId1  | 1       | 3         |
| 2  | channel2     | testId1  | 29      | 34        |
| 3  | channel3     | testId2  | 1000    | 100       |
+----+--------------+----------+---------+-----------+

• user_id는 사용자 테이블의 PK이자, 채널 테이블의 FK로 사용된다.
• 1명의 유저가 여러 채널을 만들 수 있으므로, 1:N 관계다.

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🐬MySQL workbench

MySQL 및 MariaDB를 시각적으로 관리할 수 있는 GUI 툴

비록 MariaDB를 사용하더라도, Workbench는 MySQL과의 높은 호환성 덕분에 대부분의 기능이 정상 작동한다.
ERD(Entity-Relationship Diagram)를 만들거나 쿼리를 테스트할 때 매우 유용하며, 데이터베이스 구조를 직관적으로 파악할 수 있도록 도와준다.

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📌 요약

- DBMS는 데이터를 효과적으로 관리하는 소프트웨어
- RDBMS는 테이블 기반으로 관계를 활용해 중복을 줄이고 무결성을 높인다
- Primary Key는 행을 유일하게 식별, Foreign Key는 테이블 간 관계를 정의
- 정규화는 중복 제거와 일관성 유지를 위한 핵심 과정
- Workbench는 MySQL 계열 DB 시각화 관리 툴

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Supabase(PostgreSQL 기반)나 DynamoDB 같은 서비스를 자주 써왔지만, 사실 DBMS의 종류나 그 차이점에 대해 깊이 생각해본 적이 없었다. 그냥 "데이터 저장하면 되지" 정도로만 인식하고 있었던 것 같다.

 

이번에 정리하면서 RDBMS와 NoSQL 간의 구조적 차이, 대표적인 DBMS들이 어떤 특징을 갖고 있는지 조금씩 감이 잡히기 시작했다. 특히 정규화 개념이나 관계형 구조가 실제로 데이터를 어떻게 깔끔하게 분리하고 연결하는지를 실습을 통해 이해할 수 있어서 좋았다.

 

이제는 단순히 DB를 쓰는 게 아니라, 데이터 구조 설계부터 목적에 따라 어떤 DBMS를 선택할지까지 더 넓은 관점에서 고민할 수 있을 것 같다.