데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이란 무엇인가요?
데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이란 무엇인가요?
데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터베이스의 정보를 관리하는 소프트웨어 기술입니다. 데이터베이스는 데이터를 읽고, 쓰며, 업데이트할 수 있는 전자 방식으로 저장된 데이터 모음입니다. DBMS를 사용하면 가용성, 신뢰성 및 성능을 향상시키면서 데이터를 쉽게 저장할 수 있습니다. 데이터베이스 관리 시스템은 필요에 따라 시스템 내에서 데이터 상관 관계를 식별하고 분석을 수행할 수 있는 도구도 제공합니다. DBMS는 조직이 소규모 및 대규모 데이터를 체계적인 방식으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.
데이터베이스 관리 시스템의 이점은 무엇인가요?
데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 다양한 종류의 디지털 데이터를 관리하는 데 매우 중요합니다. 다음과 같은 이점을 제공합니다.
데이터를 체계적으로 유지
데이터를 유용하게 사용하려면 특정 방식으로 구성해야 합니다. 정형 데이터와 비정형 데이터는 모두 특정 스토리지 및 운영 구성이 필요합니다. 데이터베이스 관리 시스템을 사용하면 특정 형식으로 데이터를 구성하고 데이터베이스 또는 운영 장애에 대한 걱정 없이 데이터를 조작할 수 있습니다.
사용자에게 구조적인 데이터 관리 방법 제공
DBMS를 사용하면 데이터 저장 방식이나 하위 수준에서 작업이 이루어지는 방식을 이해하지 않고도 반복 가능하고 코드화된 명령을 사용하여 데이터를 관리하고 조작할 수 있습니다. 사용자는 특정 DBMS를 사용하는 방법을 알게 되면 동일한 기본 데이터베이스 유형을 사용하는 모든 데이터베이스에서 작업할 수 있으며, 이러한 기술을 다른 데이터베이스 유형에도 사용할 수 있습니다.
다양한 통합 기능
DBMS는 각기 다르며, 다른 DBMS보다 더 광범위한 기능 세트를 제공하는 DBMS도 있습니다. 예를 들어 많은 DBMS에는 백업, 데이터 중복, 데이터 검증, 전송 중 데이터 및 저장 중 데이터의 암호화를 위한 기능이 내장되어 있습니다.
데이터베이스 관리 시스템은 어떤 기능을 수행하나요?
데이터베이스 관리 시스템은 여러 사용자와 애플리케이션이 쉽게 데이터를 생성하고, 읽으며, 업데이트하고, 삭제할 수 있게 해 주는 소프트웨어 시스템입니다. 데이터베이스 관리자는 성능 모니터링, 보안 조치 구현, 백업 처리, 쿼리 최적화, 데이터 무결성 유지를 위한 전문 도구 및 인터페이스를 통해 데이터베이스를 관리합니다.
데이터 접근성 향상
사용자는 DBMS의 브라우저 기반 인터페이스에서 웹 양식, 직접 대시보드 또는 서드 파티 분산 네트워크를 통해 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 시각적 도구 외에도 사용자는 애플리케이션, 데이터 조작 언어(DML), 쿼리 언어 또는 API 연결을 사용하여 데이터에 액세스하고 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.
또한 DBMS는 필요에 따라 해당 데이터를 조작, 그룹화, 집계 및 변환할 수 있는 도구와 메커니즘을 제공합니다. 사용자는 다양한 애플리케이션에 맞는 구조와 형식으로 데이터를 동적으로 수정할 수 있습니다.
메타데이터 관리
DBMS는 데이터 구조, 테이블 및 열 이름, 데이터 유형, 제약 조건, 인덱스, 관계와 같은 메타데이터 또는 데이터에 대한 데이터를 저장하는 사전을 유지 관리합니다. 이를 통해 애플리케이션은 복잡한 코딩 대신 구조적 추상화를 사용하여 데이터를 처리할 수 있습니다.
메타데이터 관리를 통해 애플리케이션 중단 없이 데이터 설계를 발전시킬 수도 있습니다. 행 및 열 추가, 수정 또는 제거 등의 스키마 변경은 메타데이터 테이블에 자동으로 반영됩니다.
백업 및 복구 처리
DBMS는 백업과 스냅샷을 관리할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공하여 데이터베이스 백업 프로세스를 간소화합니다. 데이터베이스 관리자는 인시던트 발생 시 빠른 복구를 위해 클라우드 스토리지와 같은 서드 파티 위치에 백업을 저장할 수 있습니다. 일부 DBMS는 사전 지정된 간격으로 자동 데이터 백업 또는 연속 백업도 제공합니다. 대부분의 DBMS는 최소한의 노력으로 데이터베이스 전체 또는 일부를 이전 상태로 복원할 수 있는 복구 도구를 제공합니다.
사용자 관리 제어 기능 제공
데이터베이스 관리자는 DBMS를 사용하여 데이터베이스 사용자를 효과적으로 관리하고 사용자 작업을 규제할 수 있습니다. 데이터베이스 관리자는 사용자 계정을 구성하고, 데이터 액세스 정책을 정의하며, 제한 사항을 수정하여 기본 데이터에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다.
기본 데이터 작업은 생성, 읽기, 업데이트, 삭제(CRUD)입니다. 관리자는 사용자, 역할 또는 그룹 수준에 따라 각 작업의 가용성을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 일부 사용자는 데이터베이스에 대한 읽기 액세스 권한만 가질 수 있고 항목을 생성하거나 변경할 수 없습니다.
많은 DBM 시스템은 복잡한 액세스 제어를 정의하는 데이터 제어 언어(DCL)를 지원합니다.
규모 조정에 따른 성능 관리
DBMS는 다음 중 몇 가지를 구현하여 수만 명의 동시 사용자를 지원합니다.
- 쿼리 실행 속도를 높이고 전체 테이블 스캔의 필요성을 줄이는 인덱스 최적화.
- SQL 쿼리를 분석하고 가장 효율적인 실행 계획을 선택하여 I/O 및 처리 시간을 최소화하는 쿼리 최적화.
- 워크로드를 여러 데이터베이스 노드 또는 스토리지 파티션에 분산하여 쿼리 응답 시간과 내결함성을 개선하는 파티셔닝 및 샤딩.
- 태스크를 여러 CPU 또는 노드에서 동시에 처리하는 병렬 쿼리 실행.
- 여러 서버에서 데이터를 복제하고 읽기 및 쓰기 요청을 분산하는 로드 밸런싱을 통해 시스템 응답성 유지하며 장애 발생 시 데이터 손실 방지.
많은 DBMS 소프트웨어에서 캐싱 기능도 기본 제공하므로 자주 액세스하는 데이터가 메모리에 저장되어 반복적인 디스크 액세스의 필요성이 줄어듭니다. 사용자는 통합 도구를 통해 데이터를 추가로 모니터링, 구성, 최적화할 수 있습니다.
데이터베이스 관리 시스템은 어떻게 작동하나요?
데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터베이스 관리, 트랜잭션 처리 및 쿼리 서비스를 제공하는 여러 개의 상호 연결된 구성 요소를 포함합니다.
데이터베이스
데이터베이스는 DBMS의 핵심입니다. 데이터베이스는 단어, 숫자, 이미지, 비디오, 파일을 비롯하여 전자 방식으로 저장되는 체계적인 데이터 모음입니다. 데이터베이스에는 데이터 일관성을 유지하기 위한 기본 제공 규칙과 조건이 있습니다. 데이터베이스는 독립적으로 존재할 수 있지만, 수동 데이터 관리는 복잡하며, 특히 확장될 경우 더욱 그렇습니다. 이에 따라 DBMS는 인덱싱, 성능 최적화, 액세스 제어 등 몇 가지 일반적인 관리 태스크를 자동으로 처리하는 소프트웨어 계층을 제공합니다.
스키마
스키마는 테이블, 열, 데이터 유형, 제약 조건, 엔터티 관계를 비롯한 데이터베이스 구조를 정의합니다. DBMS는 스키마 정보를 메타데이터로 저장하므로 애플리케이션은 구조를 하드코딩하지 않고도 데이터를 이해하고 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. 사용자는 데이터 정의 언어(DDL)를 사용하여 스키마를 정의할 수 있습니다.
스토리지 관리자
스토리지 관리자는 물리적 디바이스에서 효율적인 데이터 저장, 검색, 업데이트를 담당합니다. 스토리지 관리자는 다음을 처리합니다.
- 빠른 검색을 위한 파일 구성 및 데이터 스토리지 구조
- 자주 액세스하는 데이터 조회 및 캐싱 속도를 높이기 위한 인덱싱 및 캐싱
- 빠른 액세스를 유지하면서 스토리지 공간을 줄이기 위한 데이터 압축
- 스냅샷 및 로그 관리를 통해 장애 발생 시 데이터를 복원하기 위한 백업 및 복구
트랜잭션 관리자
트랜잭션 관리자는 데이터 무결성을 유지하면서 여러 사용자가 데이터베이스 내에서 동시 작업을 수행할 수 있도록 모든 규칙을 제어합니다. 트랜잭션 관리자는 원자성, 일관성, 격리, 내구성(ACID) 준수를 제공할 수 있습니다. 트랜잭션 관리자는 다음을 관리합니다.
- 변경 사항을 확정하거나 장애 발생 시 취소할 수 있도록 커밋 및 롤백
- 다중 사용자 환경에서 충돌을 방지하는 잠금 메커니즘
- 데이터 무결성 손상 없이 동시 읽기 및 쓰기를 처리하기 위한 동시성 제어
쿼리 엔진
쿼리 엔진은 쿼리를 해석하고 실행하여 사용자가 데이터를 효율적으로 검색, 삽입, 업데이트 또는 삭제할 수 있도록 합니다. 또한 데이터를 사용하여 답변할 수 있는 복잡한 질문을 생성할 수 있는 메커니즘을 사용자에게 제공합니다. DBMS는 일반적으로 쿼리에 SQL 같은 데이터 조작 언어(DML)를 활용합니다.
쿼리 엔진 함수에는 다음이 포함됩니다.
- 가장 효율적인 실행 계획을 찾기 위한 쿼리 분석
- 인덱스, 조인, 집계 함수를 사용하여 데이터 가져오기
- 구조화된 결과를 테이블 형식 또는 계층 형식으로 반환
사용자 인터페이스
인터페이스 계층을 통해 사용자는 데이터베이스 또는 애플리케이션을 통해 비즈니스 인텔리전스 도구와 상호 작용할 수 있습니다. 여기에는 DBMS에 따라 추가 기능을 위한 다양한 도구가 포함되어 있습니다. 또한 소프트웨어는 다른 모든 DBMS 구성 요소를 서로 연결하고 오케스트레이션합니다.
데이터베이스 관리 시스템에는 어떤 유형이 있나요?
많은 데이터베이스 관리 시스템 제품의 기본 데이터베이스 유형, 기능, 도구는 서로 다릅니다. 무엇을 선택하느냐는 기본 데이터의 형식과 구조, 성능 요구 사항, 비용 제약 조건, 확장성, 통합 기능, 기술 전문 지식, 데이터 보안 등에 따라 달라집니다. 아래에서 일반적인 유형의 DBMS를 소개합니다.
관계형
관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에는 데이터 포인트 간의 관계가 미리 정의된 데이터 포인트 모음이 포함되어 있습니다. 데이터는 테이블 형식으로 저장되며, 테이블(관계)의 각 행(레코드)에는 해당 항목의 관련 값(속성) 목록이 포함되어 있습니다. 각 레코드는 참조를 위한 고유한 프라이머리 키 속성을 가진 단일 엔터티입니다. 테이블은 일대일, 일대다 또는 다대다 관계로 연결될 수 있습니다. 관계형 데이터베이스 시스템의 예로 Amazon Aurora가 있습니다.
구조적 쿼리 언어(SQL)는 대부분의 관계형 데이터베이스에서 사용하는 기본 쿼리 언어입니다. 애플리케이션은 정형 쿼리 언어를 사용하여 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 업데이트, 삭제 및 검색합니다.
비관계형
비관계형 또는 NoSQL 데이터베이스는 테이블에 레코드를 저장하지 않거나 엄격한 스키마를 사용하지 않습니다. 대신 다음과 같은 다양한 방식으로 데이터를 구조화할 수 있습니다.
키 값 저장소
키 값 저장소는 모든 레코드가 연결된 값(예: 정수, 문자열, JSON)을 포함하는 고유 키(예: 이름, 숫자)인 데이터베이스입니다. Amazon DynamoDB는 키 값 저장소가 가능한 데이터베이스 관리 시스템의 예입니다.
문서 저장소
문서 저장소는 고유 키마다 반정형 데이터(예: JSON, XML, YAML)를 포함하는 연결된 문서가 있는 수정된 키 값 저장소입니다. 이 데이터베이스 형식은 API 또는 쿼리 언어를 사용하여 의미를 추출합니다. JSON용 Amazon DocumentDB는 문서 저장소용 DBMS의 예입니다.
그래프
그래프 데이터베이스는 노드(레코드)와 엣지(다른 노드와의 관계 연결)가 있는 그래프 스타일 구조를 사용합니다. 엣지에는 관계와 관련된 속성도 포함됩니다. 예를 들어 노드는 가계도와 해당 속성(예: 이름, 나이)을 나타낼 수 있고, 노드 사이의 엣지는 손녀와 어머니 쪽 같은 관계를 보여줄 수 있습니다. Amazon Neptune은 그래프 데이터베이스를 위한 데이터베이스 관리 시스템의 예입니다.
객체 지향
객체 지향 또는 객체 데이터베이스는 각각 고유한 관련 속성 세트를 가진 일련의 객체 인스턴스를 저장하고 관리합니다. 객체는 관계형 데이터베이스 같은 외래 키를 통해 연결될 수 있습니다. Amazon Aurora는 관계형 데이터베이스와 객체 지향 데이터베이스의 하이브리드인 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템(ORDBMS)으로 사용할 수 있습니다. PostgreSQL은 또 다른 인기 있는 ORDBMS입니다.
계층형
계층형 데이터베이스는 1개의 부모 노드에 여러 하위 노드와 2개 이상의 티어가 있는 계층형으로 구성됩니다. Amazon DynamoDB는 계층형 데이터베이스의 DBMS가 될 수 있으며, 중첩된 관계는 JSON으로 표시됩니다.
시계열
시계열 데이터베이스는 특정 타임스탬프에 연결된 데이터를 저장합니다. 이 데이터베이스는 관계형일 수도 있고 비관계형일 수도 있으며, 스트리밍 데이터 수집이 필요한 경우가 많습니다. 시계열 데이터베이스에 필요한 DBMS는 기본 데이터에 따라 달라집니다. Amazon Timestream은 시계열 데이터베이스의 예입니다.
다중 모델
다중 모델 DBMS는 문서 데이터베이스와 그래프 데이터베이스 같은 다양한 유형의 데이터베이스를 동시에 관리할 수 있습니다. 다중 모델 DBMS는 소프트웨어 전환 없이 다양한 데이터베이스를 관리할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하기 때문에 널리 사용됩니다. 일부 다중 모델 DBMS에서는 사용자가 다양한 데이터베이스 유형에 걸쳐 쿼리를 결합할 수도 있습니다.
DBMS 기술의 미래 트렌드는 어떠한가요?
데이터와 시스템의 발전은 다음과 같은 DBMS 기술 발전으로 이어졌습니다.
생성형 AI
생성형 AI는 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.
- 자연어 명령을 통한 데이터베이스 생성 및 스키마 설계 개선
- 쿼리 최적화 및 디버깅
- 기본 데이터의 복잡한 모델링
- DBMS 출력에서 사람이 읽을 수 있는 보고서 생성
- 데이터 무결성을 유지하면서 확인된 효율성을 기반으로 기본 데이터 스토리지를 자동으로 재구성
스크립트를 작성하는 대신 자연어로 쿼리를 작성할 수 있습니다. 그러면 AI 모델이 이 쿼리를 적절한 쿼리 언어로 변환합니다.
벡터 데이터베이스
벡터 데이터베이스는 검색 증강 생성(RAG)이라고도 하는 대규모 언어 모델(LLM) 사용자 지정에서 더 많이 사용되고 있습니다. LLM에 벡터 데이터베이스를 추가하면 조직에서 자체 지식 기반을 기존 LLM에 빠르게 통합할 수 있습니다. RAG에서 벡터화를 수행하면 유사한 단어와 구문 간의 관계를 더 쉽게 찾을 수 있으므로 모델 정확도와 관련성이 높아집니다.
몇 가지 전문 벡터 데이터베이스가 새로 출시되었습니다. 또한 일부 데이터베이스는 벡터 데이터 유형을 기존 아키텍처에 통합합니다.
Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전 및 Amazon RDS for PostgreSQL은 모두 pgvector 확장 프로그램을 지원합니다. Amazon Neptune, Amazon MemoryDB, Amazon DocumentDB와 같은 다른 AWS 데이터베이스도 벡터 유사성 검색을 위한 관리형 솔루션을 제공합니다.
에이전틱 AI 및 Model Context Protocol(MCP) 서버
에이전틱 AI는 특정 도구 및 리소스를 생성형 AI 기능과 통합하여 고유한 작업 또는 역할을 수행합니다. 저마다 별도의 역할을 맡은 작업자로 구성된 팀과는 달리 AI 에이전트는 서로 상호 작용하여 조정된 작업을 수행할 수 있습니다. 이 경우 에이전트 상태, 목표 및 의사 결정 프로세스를 관리해야 합니다.
이 기술 플랫폼 내에서 Model Context Protocol(MCP) 서버는 AI 에이전트의 조정자 역할을 수행하며 여러 리소스를 관리합니다. 데이터베이스 서비스용 MCP 서버를 사용하면 AI 애플리케이션 및 에이전트를 데이터 소스 및 서비스에 쉽게 통합할 수 있습니다. 에이전틱 AI 시스템에서 MCP 서버는 자율 AI 에이전트 및 관련 데이터베이스 간 상호 작용을 조정하여 효율적인 데이터 흐름과 처리를 보장합니다.
에이전틱 AI 및 MCP 서버에는 여러 자율 에이전트의 상태 관리, 복잡한 쿼리 및 데이터 처리 요구 사항을 동시에 처리할 수 있는 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 인프라를 제공하는 데이터베이스가 필요합니다. 데이터베이스를 MCP 서버로 통합하면 조직은 기존 데이터베이스 운영과 인프라 내 에이전틱 AI 상호 작용 모두에서 일관된 성능, 보안 및 신뢰성을 유지할 수 있습니다.
AI 에이전트와 애플리케이션이 자연어 쿼리 또는 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 여러 데이터베이스 서비스를 MCP 서버에 통합할 수 있습니다. MCP 서버는 AI 모델의 요청을 적절한 데이터베이스 작업 및 쿼리로 변환하는 중개자 역할을 합니다.
제로 ETL 통합
제로 ETL은 데이터를 데이터베이스로 이동, 정리, 결합하는 기존의 추출, 변환, 로드 단계를 없애는 것을 말합니다. 대신 데이터가 빠르게 수집되고 즉시 복제됩니다.
제로 ETL을 사용하면 스트리밍 트랜잭션 데이터에 대해 거의 실시간으로 쿼리를 수행하거나 기계 학습 작업을 위해 여러 유형의 데이터베이스를 빠르게 결합할 수 있습니다.
배포 옵션
데이터베이스와 DBMS에 사용되는 인프라 및 배포 스타일은 속도, 확장성, 가용성, 비용, 사용 편의성에 중요합니다. 온프레미스, 클라우드, 엣지, 컨테이너식, 서버리스, 하이브리드 배포 옵션이 있습니다.
대규모의 국제적 데이터베이스 운영에서는 컨테이너식 분산 배포 구성을 선택할 수 있는 반면, 제조 운영에서는 엣지 배포와 클라우드 배포의 조합을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 Biblica는 높은 트래픽 수준을 효과적으로 처리하기 위해 Microsoft SQL Server를 AWS로 마이그레이션했습니다.
AWS는 DBMS 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
AWS 클라우드 데이터베이스는 모든 기업을 위한 다양한 목적별 데이터베이스 관리 시스템을 제공합니다. AWS 데이터베이스는 서버 프로비저닝, 패치, 구성, 백업 등 모든 백엔드 태스크를 지원합니다. AWS가 지속적으로 모니터링하고 규모 조정을 자동화하는 동안 고객은 애플리케이션 개발에 집중할 수 있습니다.
예를 들어 Amazon Aurora는 AWS에서 개발한 클라우드 네이티브 관계형 데이터베이스 엔진으로, MySQL 및 PostgreSQL과 호환됩니다. 이 서비스는 기존 엔터프라이즈 데이터베이스의 속도, 신뢰성 및 사용 편의성을 오픈 소스 데이터베이스의 간편함 및 비용 효율성과 결합한 서비스입니다.
또 다른 예로 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)는 클라우드에서 DBMS를 쉽게 설정, 운영, 확장할 수 있는 관리형 서비스입니다. 이 서비스는 시간 소모적인 데이터베이스 관리 작업을 처리하는 한편 비용 효율적이고 크기를 조정할 수 있는 용량을 제공하므로, 고객은 애플리케이션과 비즈니스에 좀 더 집중할 수 있습니다. Amazon RDS를 사용하면 PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, Oracle, Db2 같은 친숙한 데이터베이스 엔진의 기능에 액세스할 수 있습니다.
AWS는 모든 NoSQL 요구 사항을 충족하는 다양한 NoSQL DBMS 서비스도 제공합니다. 예를 들어, 다음과 같습니다.
- Amazon DynamoDB는 서버리스 방식의 완전관리형 키 값 데이터베이스 서비스로, 10밀리초 미만의 일관된 성능과 무제한 확장성을 제공합니다.
- Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)는 완전관리형 기본 JSON 도큐먼트 데이터베이스로, 인프라를 관리하지 않고도 규모와 관계없이 중요한 문서 워크로드를 쉽고 비용 효율적으로 운영할 수 있습니다.
- Amazon Neptune은 뛰어난 확장성과 가용성을 제공하도록 설계된 서버리스 방식의 완전관리형 그래프 데이터베이스 서비스로, 수십억 개의 관계를 몇 초 만에 쿼리할 수 있습니다.
- Amazon Timestream은 지연 시간이 짧은 쿼리부터 대규모 데이터 수집에 이르는 다양한 워크로드에 적합한 완전관리형 목적별 시계열 데이터베이스 엔진입니다.
AWS 클라우드 데이터베이스는 모든 규모의 생성형 AI 솔루션 및 데이터 기반 애플리케이션을 구동하기 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 고성능 기반을 제공합니다.
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