해당 포스트는
SQLD를 학습하며 정리한 내용에 대한 포스트입니다.
이론을 학습한 내용을 정리하고 퀴즈, 기출문제 등을 기록하려고 합니다.
🌈 분산데이터베이스 (Distributed Database)
💻 분산 데이터베이스
데이터베이스 시스템 구축 시에 한 대의 물리적 시스템에 데이터베이스 관리 시스템을 설치하고 여러 명의 사용자가 데이터베이스 관리 시스템에 접속하여 데이터베이스를 사용하는 구조를 중앙 집중형 데이터베이스라고 한다.
또한 물리적으로 떨어진 데이터베이스에 네트워크로 연결하여 단일 데이터베이스 이미지를 보여 주고 분산된 작업 처리를 수행하는 데이터베이스를 분산 데이터베이스라고 한다.
공통코드, 기준 정보 등과 같은 마스터 데이터를 한 곳에 두고 운영하는 경우 원격지에서의 접근이 빈번할 수록 실시간 업무처리에 대해 좋은 성능 얻기가 어려울 수 있기 때문에 분산 환경에 복제 분산을 하는 방법으로 분산데이터베이스를 구축할 수 있다.
또한, 백업 사이트 구성에 대해서도 분산 환경으로 구성하여 적용할 수 있다.
거의 실시간(Near Real Time) 업무적인 특성을 가지고 있을 때에도 분산데이터베이스를 사용하여 구성할 수 있다.
분산 데이터베이를 사용하는 고객은 시스템이 네트워크로 분산되어 있는지의 여부를 인식하지 못하면서, 자신만의 데이터베이스를 사용하는 것처럼 사용할 수 있다. 이처럼 데이터베이스는 투명성을 제공해야 한다.
투명성은 분산 데이터베이스에서 중요한 요소이며 투명성의 종류에는 분할, 위치, 지역사상, 중복, 장애 및 병행 투명성이 있다.
GSI (Global Single Instance)
통합된 한 개의 인스턴스 즉, 통합 데이터베이스 구조를 의미하므로, 분산데이터베이스와는 대치되는 개념이다.
사상이란?
사상이라는 것은 매핑과 유사한 개념이라고 생각하면 된다.
특정 스키마가 바뀌더라도 매핑을 다시 함으로써 다른 계층의 스키마의 내용은 변하지 않아도 되는 것이다.
분산 데이터베이스의 투명성 종류
| 투명성 | 설명 |
|---|---|
| 분할 투명성 | - 고객은 하나의 논리적 릴레이션이 여러 단편으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 시스템에 저장되어 있음을 인식할 필요가 없다. |
| 위치 투명성 | - 고객이 사용하려는 데이터의 저장 장소를 명시할 필요가 없다. - 고객은 데이터가 어느 위치에 있더라도 동일한 명령을 사용하여 데이터에 접근할 수 있어야 한다. |
| 지역 사상 투명성 | - 지역 DBMS와 물적 데이터베이스 사이의 사상(매핑)이 보장됨에 따라 각 지역 시스템 이름과 무관한 이름이 사용 가능하다. |
| 중복(복제) 투명성 | - 데이터베이스 객체가 여러 시스템에 중복되어 존재함에도 고객과는 무관하게 데이터의 일관성이 유지된다. |
| 장애 투명성 | - 데이터베이스가 분산되어 있는 각 지역의 시스템이나 통신망에 이상이 발생해도, 데이터의 무결성은 보장된다. |
| 병행 투명성 | - 여러 고객의 응용 프로그램이 동시에 분산 데이터베이스에 대한 트랜잭션을 수행하는 경우에도 결과에 이상이 없다. |
💻 분산 데이터베이스 설계 방식
분산 데이터베이스의 구축 방법에는 상향식 설계 방식과 하향식 설계 방식 두 가지가 있다.
상향식 설계 방식
지역 스키마 작성 후 향후 전역 스키마를 작성하여 분산 데이터베이스를 구축한다.
하향식 설계 방식
전역 스키마 작성 후 해당 지역 사상 스키마를 작성하여 분산 데이터베이스를 구축한다.
분산데이터를 하향식 접근 방식으로 구축한다는 것은 기업 전체의 전사 데이터모델을 수렴하여 전역 스키마를 생성하고, 그 다음 각 지역별로 지역 스키마를 생성하여 분산 데이터베이스를 구축하는 것이다. 상향식 접근 방식은 지역별로 데이터베이스를 구축한 후에 전역 스키마로 통합하는 것이다.
분산 데이터베이스를 구축하거나 운영할 때 동일한 데이터베이스 관리 시크템으로 분산 데이터베이스를 구축하는 것은 크게 어렵지 않다. 하지만 기업에 여러 종류의 데이터베이스 관리 시스템이 있으면 이기종 데이터베이스 관리 시스템으로 연동해야 한다. 이기종 데이터베이스 시스템으로 연동하기 위해서는 데이터베이스 미들웨어(ODBC, JDBC)를 사용해야 한다.
💻 분산 데이터베이스의 장점과 단점
장점
지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장
신뢰성과 가용성
효율성과 융통성
빠른 응답 속도와 통신비용 절감
데이터의 가용성과 신뢰성 증가
시스템 규모의 적절한 조절
각 지역 사용자의 요구 수용 증대
단점
소프트웨어 개발 비용
오류의 잠재성 증대
처리 비용의 증대
설계, 관리의 복잡성과 비용
불규칙한 응답 속도
통제의 어려움
데이터 무결성에 대한 위협
보안 관리의 어려움
🎯 추가 내용
📚 레퍼런스
정미나. (유튜브 선생님에게 배우는) 유선배 SQL개발자(SQLD) 과외노트 / [정미나 저] (2023). Print.
한국데이터산업진흥원. SQL 자격검정 실전문제 : 국가공인 SQL전문가·국가공인 SQL개발자 / 한국데이터산업진흥원 [편] (2020). Print.