SQL for Everyone: The Ultimate Starter Guide

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• 초보 개발자 및 데이터 분석 초보자에게 적합
• 기초 개념 설명 중심으로 구성, SQL 및 NoSQL 데이터베이스 선택 기준에 대한 실무 적용 지침 포함

핵심 요약

• 데이터베이스의 정의: 데이터를 구조화된 형태로 저장하고 쿼리로 쉽게 검색/갱신할 수 있는 시스템 (ACID 원칙 준수).
• 데이터베이스 유형:

- 관계형(SQL): MySQL, PostgreSQL 등, 테이블 기반 구조.

- 비관계형(NoSQL): MongoDB, Redis 등, 유연한 스키마와 문서 기반 데이터 저장.

• 선택 기준:

- SQL: 복잡한 쿼리, ACID 보장이 필요한 시스템 (예: 금융, ERP).

- NoSQL: 실시간 분석, 대규모 데이터 처리, 유연한 스키마 필요 시 (예: IoT, 채팅 앱).

섹션별 세부 요약

1. 데이터베이스란?

• 핵심 기능:

- 영구 저장: 앱 종료 후 데이터 손실 방지.

- 구조화: 테이블, 스키마 등을 통해 데이터 정리.

- 쿼리 효율성: SQL 등 언어로 데이터 검색/필터링.

• 사용 사례:

- 사용자 정보 저장, 제품 관리, 주문 처리, 리뷰 데이터 저장.

2. 데이터베이스 유형

• 관계형(SQL):

- 테이블 기반 (행/열 구조).

- 고정 스키마 (사전 정의된 테이블 구조).

- 예: MySQL, PostgreSQL.

• 비관계형(NoSQL):

- 유연한 스키마 (문서, 키-값, 그래프 등).

- 수평 확장이 용이.

- 예: MongoDB, Redis.

• 기타 유형:

- 메모리 기반: Redis, Memcached (빠른 읽기/쓰기).

- 그래프 기반: Neo4j (노드/엣지 기반 관계 데이터).

3. SQL vs NoSQL 비교

• 구조:

- SQL: 테이블 기반 (행/열).

- NoSQL: 문서, 키-값, 그래프 등 유연한 형식.

• 스케일링:

- SQL: 수직 확장 (강력한 서버).

- NoSQL: 수평 확장 (다수 서버 추가).

• 사용 사례:

- SQL: ACID 준수가 필수인 시스템 (예: 은행, ERP).

- NoSQL: 실시간 분석, 대규모 데이터 처리 (예: IoT, 채팅 앱).

4. 예제 데이터 형식

• SQL (관계형):

```sql

id | name | email

---|-------|---------

1. | Alice | alice@mail.com

```

• NoSQL (문서 기반):

```json

{

"_id": "1",

"name": "Alice",

"email": "alice@mail.com"

}

```

결론

• SQL은 복잡한 쿼리와 데이터 일관성이 필요한 시스템에, NoSQL은 유연성과 수평 확장이 필수인 경우에 선택.
• 데이터 유형과 애플리케이션 요구사항에 따라 데이터베이스 유형을 결정하는 것이 중요.