데이터베이스 스키마는 관계형 데이터베이스 내에서 데이터가 구성되는 방식을 정의합니다. 여기에는 테이블 이름, 필드, 데이터 형식 및 이러한 엔티티 간의 관계와 같은 논리적 제약 조건이 포함됩니다.
스키마는 일반적으로 시각적 표현을 사용하여 데이터베이스의 아키텍처를 전달하며, 조직의 데이터 관리 분야의 기초가 됩니다. 이러한 데이터베이스 스키마 설계 프로세스를 데이터 모델링이라고도 합니다.
이러한 데이터 모델은 데이터베이스 사용자, 데이터베이스 관리자 및 프로그래머와 같은 다양한 역할을 수행합니다. 예를 들어 데이터베이스 관리자가 데이터 중복을 방지하기 위해 정규화 프로세스를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또는 분석가가 이러한 데이터 구조를 탐색하여 보고 또는 기타 중요한 비즈니스 분석을 수행할 수 있도록 지원할 수도 있습니다. 이러한 다이어그램은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 내에서 중요한 문서 역할을 하여 다양한 이해 관계자 간의 조정을 보장합니다.
데이터베이스 스키마는 데이터가 다른 테이블 또는 다른 데이터 모델과 어떻게 관련될 수 있는지 설명하는 데이터베이스의 "청사진"으로 간주됩니다. 그러나 스키마에는 실제로 데이터가 포함되어 있지 않습니다.
특정 시점의 데이터베이스 데이터 샘플을 데이터베이스 인스턴스라고 합니다. 여기에는 스키마가 데이터 값으로 설명하는 모든 속성이 포함되어 있습니다. 데이터베이스 인스턴스는 특정 시점의 스냅샷일 뿐이므로 데이터베이스 스키마와 달리 시간이 지남에 따라 변경될 가능성이 높습니다.
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스키마라는 용어는 광범위하게 사용되지만 일반적으로 개념적 데이터베이스 스키마, 논리적 데이터베이스 스키마 및 물리적 데이터베이스 스키마의 세 가지 스키마 유형을 나타냅니다.
- 개념적 스키마는 시스템에 포함될 내용, 구성 방법, 관련된 비즈니스 규칙에 대한 큰 그림 보기를 제공합니다. 개념적 모델은 일반적으로 초기 프로젝트 요구 사항을 수집하는 프로세스의 일부로 만들어집니다.
- 논리적 데이터베이스 스키마는 개념적 스키마에 비해 덜 추상적입니다. 테이블 이름, 필드 이름, 엔티티 관계 및 무결성 제약 조건과 같은 정보를 사용하여 스키마 개체를 명확하게 정의합니다. (예: 데이터베이스를 관리하는 모든 규칙) 그러나 일반적으로 기술적 요구 사항은 포함되지 않습니다.
- 물리적 데이터베이스 스키마는 테이블 이름, 필드 이름, 엔티티 관계 등과 같은 컨텍스트 정보 외에도 논리적 데이터베이스 스키마 유형에 없는 기술 정보를 제공합니다. 즉, 디스크 스토리지 내에서 이러한 데이터 구조를 만드는 데 사용되는 구문도 포함되어 있습니다.
스타 스키마와 눈송이 스키마 비교
논리적 스키마와 물리적 스키마 모두에서 데이터베이스 테이블에는 기본 키 또는 외래 키가 있으며, 이는 테이블의 개별 항목에 대한 고유 식별자 역할을 합니다. 이러한 키는 SQL 문에서 테이블을 함께 조인하여 정보에 대한 통합 보기를 만드는 데 사용됩니다. 스키마 다이어그램은 테이블 간의 이러한 관계를 보여주는 데 특히 유용하며, 분석가가 조인해야 하는 키를 이해할 수 있도록 지원합니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 컨텍스트에서도 일반적으로 참조되는 두 가지 추가 유형의 스키마가 있습니다. 이를 스타 스키마와 눈송이 스키마라고 합니다.
개념적, 논리적, 물리적 스키마는 다이어그램에 데이터베이스에 대한 서로 다른 수준의 정보를 포함하지만, 스타 스키마와 눈송이 스키마는 엔티티 간의 관계를 다르게 나타냅니다. 좀 더 구체적으로 말하자면, 스타 스키마는 차원 테이블로 둘러싸인 단일 중앙 팩트 테이블로 구성된 관계형 데이터베이스 스키마의 한 유형입니다. 이는 눈송이 스키마에 비해 더 간단한 스키마로 간주되는 경향이 있습니다.
눈송이 스키마는 여러 차원 테이블에 연결된 하나의 팩트 테이블로 구성되며, 이는 다대일 관계를 통해 다른 차원 테이블에 연결될 수 있습니다. 이 스키마는 낮은 수준의 데이터 중복성이라는 이점을 제공하지만 쿼리 성능 측면에서는 그다지 효과적이지 않습니다.
이름에서 알 수 있듯이 스타 스키마는 별처럼 보이는 경향이 있는 반면, 눈송이 스키마는 눈송이와 유사한 경향이 있습니다.
빅 데이터가 계속 증가함에 따라 데이터베이스 개체와 스키마는 일상적인 회사 운영의 효율성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 관계형 모델이 제대로 구성되지 않고 제대로 문서화되지 않으면 유지 관리가 더 어려워져 사용자와 회사 모두에게 문제가 발생합니다.
데이터베이스 스키마의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 액세스 및 보안: 데이터베이스 스키마 설계는 데이터를 별도의 엔티티로 구성하여 다른 데이터베이스 내에서 단일 스키마를 더 쉽게 공유할 수 있도록 도와줍니다. 또한 관리자는 데이터베이스 권한을 통해 액세스를 제어하여 더 많은 독점 데이터에 대한 또 다른 보안 계층을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 단일 스키마에는 개인정보 보호 및 보안을 위해 암호화할 수 있는 PII(개인 식별 정보)가 포함될 수 있습니다.
- 조직 및 커뮤니케이션: 데이터베이스 스키마를 문서화하면 내부 이해관계자 간에 더 체계적으로 조직하고 더 원활하게 소통할 수 있습니다. 공통의 정보 소스를 제공하기 때문에 사용자는 테이블 간 집계의 논리적 제약 조건과 방법을 이해할 수 있습니다.
- 무결성: 이러한 조직과 커뮤니케이션은 데이터 유효성을 보장하는 데도 도움이 됩니다. 예를 들어 관리자가 데이터 중복을 방지하기 위해 정규화 프로세스를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 스키마의 데이터베이스 설계에서 제약 조건 준수를 모니터링하는 데 도움을 주어 ACID 속성(원자성, 일관성, 격리성, 내구성)을 준수할 수 있습니다.
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