파일 정리, 데이터베이스, 빅 데이터의 이해

끊임없이 진화하는 정보 관리 환경에서는 파일 정리, 데이터베이스 개념, 빅 데이터로 인한 과제를 확실히 이해하는 것이 필수적입니다. 이 블로그 게시물에서는 파일 정리의 주요 용어와 개념을 살펴보고, 데이터베이스의 영역을 자세히 살펴보고, 비관계형 데이터베이스, 클라우드 데이터베이스, 블록체인의 부상에 대해 논의하고, 빅 데이터와 관련된 과제와 해결책을 다룹니다.

 

 

파일 정리 용어 및 개념

 

1. 데이터베이스(Database): 데이터베이스는 관련 파일의 모음으로, 데이터를 저장하고 관리하기 위한 중앙 집중식 저장소를 제공합니다.
2. 파일(File):  파일은 효율적인 데이터 저장 및 검색을 위해 구성된 동일한 유형의 레코드 그룹입니다.
3. 레코드(Record): 레코드는 관련 필드의 그룹으로, 각각 엔티티에 대한 특정 정보를 포함합니다.
4. 필드(Field): 필드는 엔티티의 속성을 설명하는 데 사용되는 단어 또는 숫자를 나타내는 문자 그룹입니다.
5. 엔티티(Entity): 엔티티는 데이터베이스에 정보가 저장되는 사람, 장소 또는 사물입니다.
6. 속성(Attribute): 속성은 엔티티를 설명하는 특성 또는 자질입니다.

 

 

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)

DBMS는 애플리케이션과 물리적 데이터 파일 사이의 가교 역할을 하며 여러 가지 이점을 제공합니다:

 

• 중앙 집중화(Centralization): 데이터를 중앙 집중화하여 중복을 줄입니다.
• 논리적 및 물리적 분리(Logical and Physical Separation): 데이터의 논리적 보기와 물리적 저장소를 분리합니다.
• 데이터 제어(Data Control): 데이터 보안 및 제어가 가능합니다.
• 불일치 제거(limination of Inconsistency): 데이터 일관성을 보장합니다.
• 프로그램-데이터 분리(Program-Data Decoupling): 프로그램과 데이터를 분리하여 시스템을 더욱 유연하게 만듭니다.

 

관계형 DBMS

관계형 데이터베이스는 데이터를 2차원 테이블로 표현하며, 이러한 테이블에 엔티티와 속성이 포함되어 있습니다. 주요 용어는 다음과 같습니다:

 

• 테이블(Table): 테이블은 열과 행으로 구성된 그리드이며, 행은 레코드를 나타내고 열은 속성을 나타냅니다.
• 키 필드(Key Field): 키 필드는 각 레코드를 고유하게 식별하는 데 사용됩니다.
• 기본 키(Primary Key): 기본 키는 테이블에서 키 필드로 사용되는 필드입니다.
• 외래 키(Foreign Key): 외래 키는 두 번째 테이블에서 원래 테이블의 레코드를 참조하기 위해 사용되는 기본 키입니다.

 

관계형 DBMS의 연산

유용한 데이터를 도출하기 위해 세 가지 기본 연산이 사용됩니다:

 

• SELECT: 지정된 기준에 따라 데이터의 하위 집합을 생성합니다.
• JOIN: 관계형 테이블을 결합하여 보다 포괄적인 정보를 제공합니다.
• PROJECT: 테이블에서 열의 하위 집합을 생성하여 지정된 정보가 포함된 새 테이블을 만듭니다.

 

 

데이터베이스 관리 시스템의 기능

DBMS는 데이터 정의, 데이터 사전, SQL을 사용한 쿼리/보고 등 다양한 기능을 제공합니다. 많은 DBMS는 세련된 보고서 작성을 위한 보고서 생성 기능도 지원합니다.

 

데이터베이스 설계

데이터베이스 설계에는 개념적 및 물리적 측면, 중복을 최소화하기 위한 정규화, 데이터 일관성을 보장하기 위한 참조 무결성, 엔티티 관계 다이어그램 사용 등이 포함됩니다. 시스템이 비즈니스에 효과적으로 서비스를 제공하려면 올바른 데이터 모델이 필수적입니다.

 

비관계형 데이터베이스, 클라우드 데이터베이스, 블록체인

비관계형 데이터베이스는 보다 유연한 데이터 모델을 제공하며, Amazon RDS 및 Microsoft SQL Azure와 같은 클라우드 데이터베이스는 스타트업과 소규모 비즈니스에 적합합니다. 블록체인은 금융 거래 및 공급망 관리 등 다양한 애플리케이션에 사용되는 분산 원장 시스템입니다.

 

빅 데이터의 도전

빅데이터는 기존 DBMS가 처리할 수 없는 방대한 비정형/반정형 데이터 세트를 포함합니다. 이를 효과적으로 관리하고 분석하여 숨겨진 패턴과 관계를 밝혀내기 위해서는 새로운 도구와 기술이 필요합니다.

 

비즈니스 인텔리전스 인프라

데이터 웨어하우스, 데이터 마트, Hadoop, 인메모리 컴퓨팅, 분석 플랫폼 등 다양한 도구는 빅데이터에서 가치 있는 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다.

 

 

요약하자면, 오늘날 디지털 시대의 복잡한 정보 관리 세계를 탐색하려면 파일 정리, 데이터베이스, 빅데이터로 인한 과제를 확실히 이해하는 것이 필수적입니다. 이러한 개념은 효율적인 데이터 저장, 검색 및 분석을 보장하는 기본이며 비즈니스 인텔리전스 및 의사 결정 프로세스를 추진하는 데 중요한 역할을 합니다.