[DB/공부일지] DB와 DBMS의 차이

DB 와 DBMS는 분명히 다른 것이다. 

DB, Database는 간단히 설명하면 데이터들의 집합이다.

반면 DBMS(Database Management System)은 그러한 DB를 사용자와 연결해주는 System이라고 생각하면 된다. 

DB

database는 파일 처리 시스템의 단점들을 성공적으로 해결했다. 

조직 전체나 주요 부서에 걸쳐 데이터를 통합적으로 관리하고 공유하고 여러 응용 프로그램들이 동일한 데이터를 공유하도록 했다.

뿐만 아니라 모든 사용자가 굳이 데이터베이스 전체를 사용할 필요도 없다. View라는 개념을 사용해 일부만을 논리적으로 보여줌으로써 보안 요소까지 챙겼다.

 

이러한 방식은 먼저 프로그램과 데이터의 강한 연결부터 끊을 수 있었다.

파일 처리 시스템을 소개할 때, 데이터 구조가 바뀐다면 응용 프로그램이 모두 다 바뀌어야한다는 단점이 있었다. 하지만 DB에는 응용 프로그램과 데이터를 독립적으로 분리되어 관리하기 때문에 데이터 의존성이 데이터 독립성으로 변할 수 있었다.

 

뿐만 아니라 데이터를 공유함으로써 중복성(rebundancy)을 줄일 수 있었다. 이로인해 이어지는 일치성(consistency) 또한 향상시킬 수 있었다. 

 

위에서 말한 장점들은 결국 애플리케이션 개발 생산성까지 향상시킬 수 있었다. DBMS의 내용이기 때문에 자세히는 말하지 않겠다.

이렇게 형식을 걸쳐 만들다 보니 데이터 표준 적용이 강화되었는데 이는 확장성이 향상되는 결과로도 이어졌다. 같은 표준을 사용하기 때문에 심지어 접근성과 반응성까지 향상되었고 이런 장점들이 유지 보수의 비용도 낮추게 되었다.

 

DBMS

저렇게 좋은 장점들을 가진 DB가 효과적으로 활용되기 위해서는 관리하고 운영하는 소프트웨어가 필요한데 이것이 바로 DBMS이다.

DBMS는 그래서 접근 통제, 무결성 유지, 동시성 제어, 복구 기능 등을 제공할 수 있는데 이는 보안,품질,안정성의 핵심 요소로 자리 잡았다.

 

Data model

그래서 현실 세계에 있는 다양한 정보들을 추상화해서 데이터의 구조와 의미, 서로 간의 관계들을 체계적으로 표현한 개념적 도구를 바로 데이터 모델이라고 한다. 이러한 데이터 모델은 attribute와 relationship을 중심으로 구성되며 이를 통해 DB가 저장해야 할 정보의 범위와 구조가 결정된다.

이 때 설계의 수준에 따라서 데이터 중복을 최소화하고 DB의 일관성과 무결성을 유지하며 확장과 유지보수를 용이하게 할 수 있다.

Data modeling

저렇게 데이터 모델을 생성하는 일련의 과정을 데이터 모델링이라고 한다. 요구 사항을 분석해 구조와 단계를 단계적으로 설계한다.

이러한 과정에서는 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾아야 하는데

조직에서 반드시 관리해야 할 정보는 무엇인가?
각 정보는 어떤 속성을 가지는가?
정보들 간에는 어떤 관계와 제약 조건이 존재하는가?

 

이러한 질문에 답을 하지 않은 채 DB를 만드려고 한다면 잦은 구조 변경과 성능 문제를 겪게 될 것이다. 따라서 데이터 모델링은 DB 구축 전 과정에서 반드시 선행되어야 하는 핵심 단계이다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

출처

https://wikidocs.net/321010

1.3. 데이터베이스

 

https://wikidocs.net/331344

1.4. 데이터베이스 관리 시스템