(Lecture 16) Database in the Cloud

강의 요약: EE542 Lecture 16 - Database in the Cloud

 

이번 강의는 클라우드 데이터베이스의 개념, 전통적인 데이터베이스와의 차이점, 그리고 SQL과 NoSQL의 비교를 중심으로 클라우드 환경에서 데이터 저장 및 관리의 주요 기술을 다루었다. 특히 ACID와 BASE 모델의 특성, 데이터베이스 확장성 문제, 그리고 다양한 데이터베이스 시스템의 활용 사례가 강조되었다.

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주요 내용

 

1. 클라우드 데이터베이스의 주요 활용

  • 빅데이터 처리:

    • 정보 요약, 의미 분석, 패턴 매칭, MapReduce 활용.

  • 데이터 분할 및 관리:

    • 데이터 정제, 인덱싱, K-means 클러스터링.

 

2. 데이터베이스 개념

  • 데이터베이스(DB):

    • 체계적으로 조직된 데이터의 모음.

  • 데이터베이스 관리 시스템(DBMS):

    • 데이터베이스를 생성하고 유지보수하는 소프트웨어.

 

3. 데이터베이스 발전 역사

  • 1960년대: 파일 기반 계층 구조.

  • 1970년대: 네트워크 및 관계형 데이터베이스.

  • 1980년대: 엔터티-관계 모델.

  • 1990년대: 객체 지향 및 서버-클라이언트 구조.

  • 2000년대: 웹 기반 서버-클라이언트 모델.

  • 현재: 클라우드 기반 아키텍처.

 

4. 관계형 데이터베이스 (RDB)

  • 모든 목적에 맞게 설계된 데이터베이스.

  • ACID 속성:

    • Atomicity(원자성): 작업이 모두 실행되거나 전혀 실행되지 않음.

    • Consistency(일관성): 데이터의 일관성 유지.

    • Isolation(격리성): 트랜잭션 간 상호 간섭 없음.

    • Durability(내구성): 작업 완료 후 데이터가 저장됨.

 

5. RDB의 확장성 문제

  • 수평적 확장 어려움.

  • 고가의 하드웨어 및 유지보수 비용.

  • 분할(partitioning)을 잘 처리하지 못함.

 

 

6. BASE 모델

  • Basically Available, Soft State, Eventual Consistency.

  • 특징:

    • 높은 가용성 우선.

    • 약한 일관성(Eventual Consistency).

    • 단순하고 빠른 처리.

 

7. NoSQL의 등장

  • 특징:

    • SQL의 제약 제거.

    • 유연한 스키마, 빠른 데이터 처리.

    • 대규모 확장성 제공.

  • NoSQL 데이터베이스 유형:

    • 키-값 스토어(Key-Value Store): 단순한 키-값 쌍.

    • 컬럼 스토어(Column Store): 컬럼별 데이터 저장.

    • 문서형 데이터베이스(Document Store): JSON 기반 데이터 저장.

    • 그래프 데이터베이스(Graph Database): 그래프 이론 기반.

 

8. NoSQL과 SQL 비교

  • SQL 데이터베이스:

    • 정해진 스키마 필요.

    • 강한 일관성 보장.

    • 표준화된 인터페이스.

  • NoSQL 데이터베이스:

    • 유연한 스키마.

    • 약한 일관성(Eventual Consistency).

    • 빠른 데이터 접근이 중요.

 

9. NoSQL 활용 사례

  • 키-값 스토어:

    • 예: MemCacheDB, Project-Voldemort.

  • 문서 데이터베이스:

    • 예: MongoDB, CouchDB.

  • 그래프 데이터베이스:

    • 예: Neo4j, HBase(BigTable 디자인 기반).

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요약

 

이 강의는 클라우드 데이터베이스의 기초와 SQL/NoSQL의 장단점을 설명하며, 빅데이터와 대규모 데이터 처리를 위한 다양한 데이터베이스 기술을 소개한다. NoSQL은 확장성과 유연성을 제공하지만, 금융 데이터와 같은 중요 데이터 처리에는 적합하지 않다.