AWS 데이터베이스

AWS 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 데이터베이스 2가지 유형이 존재하고 사용자는 2가지 유형 중 저장, 조직화, 인출에 따라 데이터베이스 유형을 선택할 수 있다. AWS 관계형 데이터베이스에는 RDS(Amazon Relational Database Service), Amazon Redshift, DynamoDB가 있다. 관계형 데이터베이스는 최소 하나 이상의 테이블을 지닌다. 테이블은 칼럼과 로우로 불리기도 하고 각각 속성과 레코드로 불리기도 한다. 관계형 데이터베이스 테이블에 데이터를 넣기 전, 칼럼의 이름과 데이터 타입을 정의해야 한다. 그리고 데이터를 저장할 때 데이터는 칼럼별로 정의된 타입과 일치해야 한다. 관계형 데이터베이스의 장점은 질의 작업을 유연하게 할 수 있다는 것이다. 또 데이터가 일관된 방식으로 저장되어 있기 때문에 사용자가 원하는 데이터를 원하는 방법으로 조회해볼 수 있다. 즉 관계형 데이터베이스는 데이터 저장과 관리 작업을 쉽고 빠르게 처리할 수 있다. 다른 장점으로는 테이블 생성 후에도 별도로 칼럼을 추가하거나 삭제할 수 있다. 관계형 데이터베이스의 특징으로는 다수의 테이블을 활용하는 것인데 하나의 테이블에 모든 데이터를 포함하면 불필요한 데이터가 많이 생성되고 불필요하게 데이터 크기가 커져 활용도가 떨어진다. 그렇기 때문에 공통된 칼럼을 통해 다수의 테이블을 활용하는 것이 성능이나 효율적인 면에서 좋다. 특히 이때 공통된 칼럼은 당연히 데이터 타입도 동일해야 한다. 이 공통된 칼럼을 기본 키 또는 프라이머리 키라고 부르고 공통이 되는 테이블에서는 외래키 또는 foreign 키라고 명칭 한다. 관계형 데이터베이스에서 저장, 질의, 유지 보수 업무에 구조화 질의어(SQL (Structured Query Language))를 사용한다. 구조화 질의어를 사용하기에 SQL 데이터베이스라고도 명칭 한다. 데이터베이스 관리 시스템은 RDBMS(Relational Database Management System)라고 하는데 구조화 질의어는 데이터베이스 관리 시스템에 따라 조금씩 다르긴 하지만 크게 다르지 않고 SQL의 주요 명령을 중심으로 한 핵심 개념에 대한 이해는 필요하다. 대표적으로 데이터 저장에는 Insert, 조회에는 Select, 삭제에는 Delete를 사용한다. 관계형 데이터베이스는 앞에서 말한 바와 같이 빈번하고 다양한 데이터 입출력, 질의 작업을 지원하는데 이를 환경 구성 방식에 따라 온라인 입출력 처리(OLTP (Online Transaction Processing))와 온라인분석처리(OLAP (Online Analytic Processing)으로 2가지 유형으로 나눌 수 있다. OLTP 데이터베이스는 높은 수준의 메모리 용량, 적당한 메모리 및 컴퓨팅 용량을 가진 단일 서버를 통해 모든 쓰기와 읽기 작업을 하는데 잦은 읽기 및 쓰기 작업에 적합하다. 신속한 질의 작업에 최적화돼 있고, 정형화된 질의를 주로 사용한다. 그래서 이른 시간 안에 수백, 수천 건의 데이터를 처리하는 온라인 주문 시스템 등에 사용된다. OLAP 데이터베이스는 대규모 데이터의 복잡한 질의 작업에 적합하고 높은 수준의 메모리 및 컴퓨팅 용량을 가진다.