전문가들은 전 세계 엔터프라이즈 데이터 관리 시장이 2023년부터 2030년까지 연평균 12.1%의 성장률을 보일 것으로 예측합니다. 조직의 데이터베이스에는 소프트웨어 애플리케이션, 시스템, IT 환경에 필요한 모든 엔터프라이즈 데이터가 저장되어 있어 데이터에 기반한 현명한 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
다음은 데이터베이스 스키마 설계에 대해 알아야 할 핵심 사항입니다.
- 데이터베이스 스키마 설계는 데이터베이스 스키마를 구성하기 위한 전략과 관행을 말합니다.
- 데이터베이스 스키마는 데이터베이스에서 데이터가 어떻게 구조화되거나 조직화되는지를 설명하는 것입니다.
- 데이터베이스 스키마에는 플랫 모델, 계층 모델, 네트워크 모델, 관계형 모델, Star 스키마, Snowflake 스키마 등 6가지 유형이 있습니다.
- 올바른 데이터베이스 스키마 설계는 엔터프라이즈 데이터를 더 잘 활용하는 데 도움이 됩니다.
모든 데이터베이스가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 데이터베이스 스키마의 설계는 데이터베이스가 얼마나 효율적으로 실행되는지와 기업이 정보를 얼마나 빨리 검색할 수 있는지에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 하지만 데이터베이스 스키마를 설계하는 것은 말처럼 쉬운 작업은 아닙니다. 이 게시글에서는 데이터베이스 스키마 설계가 작동하는 방식에 대한 개요와 더불어 데이터베이스를 최적화하는 데 도움이 되는 예시와 모범 사례를 제공합니다.
데이터베이스 스키마란?
간단히 말해서 데이터베이스 스키마는 특정 데이터베이스의 구조 또는 구성에 대한 형식적인 설명입니다. "데이터베이스 스키마"라는 용어는 관계형 데이터베이스, 즉 테이블에 정보를 구성하고 SQL 쿼리 언어를 사용하는 데이터베이스와 관련하여 가장 일반적으로 사용됩니다. 비관계형(즉, "NoSQL") 데이터베이스는 여러 다른 형식으로 제공되며, 기본 구조가 있음에도 불구하고 일반적으로 관계형 데이터베이스와 동일한 방식으로 "스키마"가 있는 것으로 간주되지 않습니다.
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모든 데이터베이스 스키마에는 두 가지 기본 구성 요소가 있습니다.
- 물리적 데이터베이스 스키마: 물리적 데이터베이스 스키마는 데이터가 스토리지 시스템에 물리적으로 저장되는 방식과 사용되는 스토리지 형태(파일, 키-값 쌍, 인덱스 등)를 설명합니다.
- 논리적 데이터베이스 스키마: 논리적 데이터베이스 스키마는 데이터에 적용되는 논리적 제약 조건을 설명하고 필드, 테이블, 관계, 보기, 무결성 제약 조건 등을 정의합니다. 이러한 요구 사항은 프로그래머가 데이터베이스의 물리적 설계에 적용할 수 있는 유용한 정보를 제공합니다. 이 논리적 모델에 정의된 규칙 또는 제약 조건은 서로 다른 테이블의 데이터가 서로 관련되는 방식을 결정하는 데 도움이 됩니다.
스키마의 물리적 테이블에 대한 정의는 논리적 데이터 모델로부터 옵니다. 예를 들어 엔터티는 테이블이 되고, 엔터티의 속성은 테이블 필드가 됩니다.
6가지 유형의 데이터베이스 스키마
아래에서 가장 일반적인 6가지 데이터베이스 스키마 유형을 알아봅니다.
- 평면 모델: "평면 모델" 데이터베이스 스키마는 데이터를 2차원의 단일 배열로 구성합니다. Microsoft Excel 스프레드시트나 CSV 파일을 생각하면 알 수 있습니다. 이 스키마는 서로 다른 엔터티 간에 복잡한 관계가 없는 간단한 테이블 및 데이터베이스에 가장 적합합니다.
- 계층적 모델: 계층적 모델의 데이터베이스 스키마는 루트 데이터 노드에서 분기되는 하위 노드가 있는 "트리와 같은" 구조를 갖습니다. 이 스키마는 가계도 또는 생물학적 분류와 같은 중첩 데이터를 저장하는 데 적합합니다.
- 네트워크 모델: 네트워크 모델은 계층적 모델과 마찬가지로 데이터를 서로 연결된 노드로 취급하지만, 다대다 관계, 다대다 주기 등 보다 복잡한 연결을 허용합니다. 이 스키마는 위치 간의 상품 및 자재 이동이나 특정 작업을 수행하는 데 필요한 워크플로를 모델링할 수 있습니다.
- 관계형 모델: 위에서 논의한 바와 같이 이 모델은 일련의 테이블, 행, 열로 데이터를 구성하고 서로 다른 엔터티 간의 관계를 사용합니다. 이 게시글의 나머지 부분에서는 주로 관계형 모델로 작업을 진행합니다.
- Star 스키마: Star 스키마는 데이터를 "팩트"와 "차원"으로 구성하는 관계형 모델의 발전된 형태입니다. 팩트 데이터는 숫자(예: 제품 판매량)이고 차원 데이터는 설명(예: 제품 가격, 색상, 중량)입니다.
- Snowflake 스키마: Snowflake 스키마는 Star 스키마를 추가로 추상화한 것입니다. 팩트 테이블은 자체 차원 테이블이 있을 수도 있는 차원 테이블을 가리키며 데이터베이스 내에서 가능한 설명을 확장합니다. (짐작할 수 있듯이 "Snowflake" 스키마라는 이름은 Snowflake의 복잡한 패턴에서 명명되었습니다.)
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데이터베이스 스키마 설계란?
데이터베이스 스키마 설계(SQL 스키마 설계라고도 함)는 데이터베이스 스키마를 구성하는 방법과 전략을 말합니다. 데이터베이스 스키마 설계는 데이터베이스에 방대한 양의 정보를 저장하는 방법에 대한 "청사진"으로 생각할 수 있습니다. 스키마는 데이터베이스 전체의 논리적 보기를 나타내는 추상적인 구조 또는 개요입니다. 데이터베이스 스키마 설계는 데이터 범주와 해당 범주 간의 관계를 정의함으로써 데이터를 훨씬 손쉽게 검색, 소비, 조작, 해석할 수 있도록 지원합니다.
데이터베이스 스키마 설계는 데이터를 별도의 엔터티로 구성하고, 구성된 엔터티 간의 관계를 생성하는 방법과 데이터에 제약 조건을 적용하는 방법을 결정합니다. 설계자는 프로그래머 및 분석가와 같은 다른 데이터베이스 사용자가 데이터를 논리적으로 이해할 수 있도록 지원하기 위해 데이터베이스 스키마를 생성합니다.
데이터베이스 스키마 설계가 중요한 이유
비효율적으로 구성된 데이터베이스는 엄청난 에너지와 리소스를 소모하고, 혼란을 야기하는 경향이 있고, 유지 및 관리가 어렵습니다. 데이터베이스 스키마 설계가 필요한 이유가 여기에 있습니다. 명확하고 효율적이면서 일관된 데이터베이스 스키마가 없으면 엔터프라이즈 데이터를 최대한 활용하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 올바른 스키마 설계는 여러 위치에서 중복되고 일관성 없는 데이터를 제거합니다.
관계형 데이터베이스 시스템은 견고한 데이터베이스 스키마를 갖추고 있느냐에 따라 크게 좌우됩니다. 효과적인 데이터베이스 스키마 설계의 목표는 다음과 같습니다.
- 데이터 중복 감소 또는 제거
- 데이터 불일치 및 부정확성 방지
- 데이터의 정확성과 무결성 보장
- 신속한 데이터 조회, 검색 및 분석 지원
- 민감한 기밀 데이터를 안전하게 유지하면서도 필요한 사용자가 액세스할 수 있도록 지원
데이터베이스 스키마를 설계하는 방법
데이터베이스 스키마는 데이터베이스 아키텍처를 간략하게 설명하고 다음과 같은 데이터베이스 기본 사항을 보장하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터의 형식이 일관되어야 합니다.
- 모든 레코드 항목에 고유한 기본 키가 있어야 합니다.
- 중요한 데이터가 생략되지 않아야 합니다.
데이터베이스 스키마 설계는 시각적 표현과 수식 집합으로서 존재하거나 데이터베이스를 관리하는 제약 조건을 사용할 수 있습니다. 그러면 개발자가 사용 중인 데이터베이스 시스템에 따라 이러한 공식을 다양한 데이터 정의 언어로 표현합니다. 예를 들어 주요 데이터베이스 시스템은 스키마에 대한 정의가 약간 다르지만 MySQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server는 각각 CREATE SCHEMA 문을 지원합니다.
예를 들어 조직의 회계 부서에 대한 정보를 보관할 데이터베이스를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 이 데이터베이스에 대한 특정 스키마에서 두 개의 간단한 테이블 구조를 간략하게 설명할 수 있습니다.
| 테이블1: 사용자 | 테이블2: 초과 근무 수당 |
| ID | ID |
| 성명 | 성명 |
| 이메일 | 기간 |
| 생년월일 | 청구된 시간 |
| 부서 |
이 단일 스키마에는 다음과 같은 중요한 정보가 포함되어 있습니다.
- 각 테이블의 제목
- 각 테이블에 포함된 필드
- 테이블 간의 관계(예: 직원의 초과 근무 수당을 ID 번호를 통해 직원의 신원에 연결)
- 추가 관련 정보
개발자와 데이터베이스 관리자는 이러한 스키마 테이블을 SQL 코드로 변환할 수 있습니다.
데이터베이스 스키마 설계 관련 모범 사례
데이터베이스 스키마 설계를 최대한 활용하려면 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다. 이를 통해 개발자는 프로젝트에서 테이블과 필드에 대한 명확한 참조 지점을 가질 수 있습니다. 다음은 몇 가지 모범 사례입니다.
명명 규칙
- 데이터베이스 스키마 설계를 가장 효과적으로 만들기 위해 적절한 명명 규칙을 정의하고 사용합니다. 특정 스타일을 결정하거나 ISO 표준을 준수할 수 있지만 가장 중요한 일은 이름 필드에서 일관성을 유지하는 것입니다.
- 구문 오류가 발생할 가능성이 있는 테이블 이름, 열 이름, 필드 등에 예약어를 사용하지 마세요.
- 하이픈, 따옴표, 공백, 특수 문자 등은 유효하지 않거나 추가 단계가 필요하므로 사용하지 마세요.
- 테이블 이름에 대해 복수 명사가 아닌 단수 명사를 사용하세요(예: StudentNames 대신 StudentName 사용). 테이블은 컬렉션을 나타내므로 제목에 복수로 표현하지 않아도 됩니다.
- 테이블 이름에 불필요한 수식을 생략하세요(예: DepartmentList, TableDepartments 대신 Department 사용).
보안
- 데이터 보안은 우수한 데이터베이스 스키마 설계에서 시작됩니다. 개인 식별 정보(PII) 및 비밀번호와 같은 민감한 데이터에 암호화를 사용합니다. 각 사용자에게 관리자 역할을 부여하는 대신 데이터베이스 액세스에 대한 사용자 인증을 요청하세요.
문서
- 데이터베이스 스키마는 생성된 후에도 오랫동안 유용하며 다른 많은 사람들이 볼 수 있으므로 잘 작성된 문서가 필요합니다. 명시적 지침으로 데이터베이스 스키마 설계를 문서화하고 스크립트, 트리거 등에 대한 주석 줄을 작성합니다.
정규화
- 간단히 말해서, 정규화는 독립 엔터티와 관계가 동일한 테이블에서 함께 그룹화되지 않도록 하여 중복성을 줄이고 무결성을 향상시킵니다. 필요에 따라 정규화를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화합니다. 과도한 정규화와 과소 정규화 모두 성능을 저하시킬 수 있습니다.
전문 지식
- 데이터와 각 요소의 속성을 파악하면 가장 효과적인 데이터베이스 스키마 설계를 구축하는 데 도움이 됩니다. 잘 설계된 스키마를 사용하면 데이터가 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 데이터를 계속 확장하면서 스키마에서 수집 중인 다른 필드와 관련하여 각 필드를 분석할 수 있습니다.
Integrate.io가 데이터베이스 스키마 설계를 지원하는 방법
물론 데이터베이스 스키마를 설계하는 것은 효율적인 데이터 관리의 첫 번째 단계일 뿐입니다. 잘 설계된 스키마를 사용하면 데이터를 효율적으로 검색하고 분석할 수 있지만 실제로 이러한 검색 및 분석을 실제로 수행하려면 Integrate.io와 같은 툴이 필요합니다.
Integrate.io는 데이터베이스 및 기타 소스에서 클라우드의 중앙 집중식 데이터 웨어하우스까지 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 다양한 기능을 갖춘 강력한 ETL 및 데이터 통합 플랫폼입니다. 100개가 넘는 사전 구축된 커넥터와 통합이 지원되고 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하므로 엔터프라이즈 데이터를 통합하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
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