[Database] 데이터베이스 정의와 유형

데이터베이스(Database)란 무엇인가?

데이터베이스(Database, DB)는 조직적이고 체계적으로 저장된 데이터의 집합입니다.
단순히 엑셀처럼 표로 데이터를 저장하는 것뿐 아니라, 데이터의 일관성·무결성·보안을 유지하며 여러 사용자가 동시에 접근할 수 있도록 설계된 시스템입니다.

→ “필요한 정보를 언제든 정확하게 꺼내 쓸 수 있게 만든 저장소”

데이터베이스의 중요성

항목설명

정확성 & 일관성	모든 사용자가 동일한 최신 데이터를 본다.
속도 & 효율성	대용량 데이터를 빠르게 검색·처리한다.
동시성 제어	여러 사용자가 동시에 데이터를 다뤄도 충돌 없이 관리된다.
데이터 통합	중복을 최소화하고 부서 간 데이터를 연결한다.
의사결정 지원	통계·분석용 쿼리를 통해 경영 판단에 활용된다.
보안 & 백업	접근 권한, 암호화, 백업 복구 기능으로 안정성을 확보한다.

 

데이터베이스의 주요 유형

관계형 데이터베이스 (RDBMS)	데이터를 테이블(행/열) 형태로 저장, SQL로 조작	Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server
비관계형 데이터베이스 (NoSQL)	비정형 데이터 저장 (문서, 그래프, 키-값 등)	MongoDB, Cassandra, Redis, DynamoDB
그래프 데이터베이스	노드와 엣지로 관계를 표현	Neo4j, ArangoDB
시계열 데이터베이스	시간 기반 데이터(센서, 로그, 모니터링)에 최적화	InfluxDB, TimescaleDB
객체 지향 DB	객체 단위로 데이터 저장	db4o, ObjectDB
클라우드 기반 DB	클라우드 환경에서 관리되는 DB 서비스	AWS RDS, Google Cloud SQL, Azure SQL, Snowflake

 

대표적인 데이터베이스 시스템 비교

유형	RDBMS	RDBMS	RDBMS	NoSQL (문서형)	NoSQL (Key-Value)
쿼리 언어	SQL	SQL	SQL + PL/SQL	JSON 기반 쿼리	자체 명령어
트랜잭션 지원	O	O	O	제한적	제한적
확장성	수평 확장 약함	수평 확장 보통	수직 확장 중심	수평 확장 우수	매우 우수
라이선스	오픈소스	오픈소스	상용	오픈소스	오픈소스
적합한 용도	웹 서비스, ERP	분석, GIS, 복잡한 쿼리	대기업 핵심 업무	비정형 데이터, 로그	캐싱, 세션관리

 

데이터베이스 선택 시 고려사항

1. 데이터 구조 – 테이블형(SQL) vs 문서형(NoSQL)
2. 데이터 일관성 vs 가용성 – CAP 이론 기반 선택 (Consistency / Availability / Partition tolerance)
3. 확장성 – 수직(Scale-Up) vs 수평(Scale-Out)
4. 보안 정책 – 접근제어, 암호화, 감사 로그
5. 비용 및 라이선스 – 상용 vs 오픈소스 vs 클라우드형 모델
6. 운영 복잡도 – 자동 백업, 모니터링, 클러스터 구성 난이도