데이터 베이스

1. 데이터(Data)

• 저장이나 처리에 효율적인 형태로 변환된 정보(information)

1-1. 무한히 증가하는 데이터

• 매일 초당 2억개의 메일이 전송되며 3만명이 넷플릭스를 시청
• 배달의 민족 월평균 주문 약 6천만건(2020)
• 전 세계 모든 데이터의 약 90%는 2015년 이후 생산된 것(IBM)
• 2025년 전 세계 데이터 생성량 175ZB에 이를 것(Seagate, 2017)

175ZB

• DVD로 나누어 담아 연결시, 달을 23번 방문하거나 지구를 22번 회전가능
• 평균 25mb/s로 다운로드 할 경우, 18억년 소요

데이터 증가 예상치, IDC, 2018

1-2. 데이터 센터

• 카카오 4000억, 네이버 6500억 데이터 센터 구축 투자(2020)
• 전 세계 데이터 센터 시장 2022년부터 2026년까지 연 평균 20% 이상 성장 예상
• 2022 전 세계 데이터 센터 전력 소비량 250TWh로 남아공의 국가 소비전력 추월(남아공: 세계 16위 전력 소비국)
• 데이터 센터는 데이터를 저장하고 처리하는데 많은 전력을 사용하지만, 렉(Rack)에서 발생하는 발열을 해소하기 위해 전력을 사용함
• 따라서 많은 기업들이 열을 해소하기 위해 친환경적인 공법 또는 효율적인 공법을 도입하고 있음
• 북극에 가까운 스웨덴 지역에 데이터 센터 설립 추진(페이스북)
• 미국 댈러스시에서 사용하는 물의 30% 냉각수에 사용(구글 댈러스 데이터 센터)

- 바다 이용

마이크로소프트 나틱 프로젝트

- 냉각수 이용

마이크로소프트 냉각수 시스템

1-3. 데이터 저장

• 무한히 증가하고 있는 데이터를 저장하고 잘 관리하여 활용할 수 있는 기술이 필요

1-4. 과거 데이터 저장방식

- 파일(File)을 이용한 데이터 관리

• 어디에서나 쉽게 사용 가능
• 데이터를 구조적으로 관리하기 어려움

파일을 이용한 데이터 관리

- 스프레드 시트(Spread Sheet)를 이용한 데이터 관리

• 테이블을 열과 행을 사용해 데이터를 구조적으로 관리 가능
• 방대한 데이터를 관리하기에는 무리
• 크기(Size) : 스프레드 시트는 일반적으로 약 100만 행까지만 저장가능
• 보안(Security) : 스프레드 시트는 단순히 파일이나 링크 소유 여부에 따라 접근 권한을 설정, 다양한 권한 설정 불가능
• 정확성(Accuracy) : 데이터가 변경될 경우, 여러 위치에서 해당 값을 업데이트 해야하는데 데이터가 여러 시트에 분산되어 있다면 누락, 추가문제가 발생할 수 있음

스프레드 시트를 이용한 데이터 관리

2. 데이터 베이스(Database)

2-1. 데이터 베이스

• 체계적인 데이터 모음(Organized Collection of Data)

2-2. 데이터 베이스 역할

• 데이터를 저장하고 조작(CRUD)

CRUD
- C(Create) : 저장
- R(Read) : 조회
- U(Update) : 갱신
- D(Delete) : 삭제

• 데이터 베이스는 거대하고 복잡한 데이터를 다루기 위해 고안된 도구이기 때문에 매우 많은 기능을 제공
  • 다양한 기능 : 데이터 관련해 할 수 있는 일이 많음
  • 데이터 베이스의 기초적인 부분에 집중
• 데이터 베이스의 모든 기능을 보는 것이 아닌 데이터 베이스에서 데이터를 CRUD하는 과정이 중요

MySQL을 이용한 데이터 베이스 다이어그램