why SQL? & Relational Databases

🧡 Structured Query Language 🧡

🦄 1970년대에 등장했으면 다소 '올드하다'는 이미지를 가져다 줄 수 있겠지만, 전 세계 기업들 - 페이스북, 인스타, 에어비앤비, 우버 등등 -이 보유한 대용량의 data는 database에 저장됨 - 이 data를 접근하려면 SQL을 사용해야 함 (따라서 sql 공부는 그냥 필수다 필수 🏋️‍♀️) 기업공고만 본다 하더라도 python, R보다도 더 많이 요구하는 SQL!

 

SQL is

→ helps you filter and fetch only the data you need from databases

→ a language designed to allow both technical and non-technical users query, manipulate, and transform data from a relational database

→ SQL database ≫ including SQLite, MySQL, Postgres, Oracle and Microsoft SQL Server
(implementation 면에서 약간 약간씩 데베 종류별로 다름 + 지원하는 추가적인 기능 & 저장소 유형도 약간 다름)

 

※ 대용량 데이터 저장에 유리한 database를 액세스하기에 필요한 SQL ※

 

→ 엑셀이나 csv file은 한계가 있음. 대용량 data를 존재하기에 용량도 적고 다루기 힘들다. 하지만 밑에서 다룰 relational database는 대용량의 data(structured)를 쉽게 저장할 수 있고 한번에 서로 관계가 깊은 여러 table을 다룰 수 있기 때문에 data 다루기에도 매우 좋다. 

 

→ 크게 다섯가지로 나눔

1> DDL(Data Definition Language): 데이터베이스의 table과 같은 object를 정의할 때 사용되는 언어. ex) CREATE, DROP

2> DML(Data Manipulation Language): 데이터베이스의 data를 변경할 때 사용되는 언어. ex) INSERT, DELETE, UPDATE

3> DCL(Data Control Language): 데이터베이스에 대한 접근권한과 관련된 언어. 권한을 설정하거나 가져가거나. ex) GRANT, REVOKE

4> DQL(Data Query Language): 정해진 schema내에서 쿼리를 할 수 있는 언어. (ex) SELECT.) DML의 일부분으로 말하기도 함

5> TCL(Transaction Control Language): DML을 거친 data의 변경사항을 수정하는 언어. ex) COMMIT, ROLLBACK - 작업한 내용을 최종적으로 반영하거나, 도로 취소하여 돌리는 역할 등등.

🚶 Relational Databases 🚶

🦄 represents a collection of related (two-dimensional) tables. Each of the tables are similar to an Excel spreadsheet, with a fixed number of named columns (the attributes or properties of the table) and any number of rows of data.

 

설명>

→ 모든 table들에는 primary key라는, 모든 row를 구별해주는 일종의 기본키가 들어있는 column이 있어야 한다. 이런 table들끼리 기본키 - 외래키와 연결되어 관계를 형성할 때, 해당 table들의 집합체를 Relational Database라고 한다.

→ 각 table은 data의 여러 특징들을 나열한 column들이 있으며, 해당 특징들의 여러 집합체인 row들이 존재한다.

 

-- Relational Database 예시 --

≪Books≫

book_id(PK)	book_page	ratings(out of 5)
324	334	4/5
881	154	4.5/5

→ Books라는 table에 고유키 column인 book_id가 존재한다.

 

≪Authors≫

author_id(PK)	book_id	ratings(out of 10)
381	324	5/10
112	881	8/10

→ Books의 book_id와 연결되는 Authors table의 foreign key book_id column이 똑같이 존재한다.

(이렇게 기본키 - 외래키의 조합이 생성됨으로써 두 테이블이 서로 연결하는 관계망을 형성하기 때문에 '관계형 데이터베이스'라고 부름!)

 

→ 언급한 <기본키 - 외래키> 조합에서 지켜야 할 두 가지 제약사항이 존재함. ①'entity integrity': table에 존재하는 primary key 기본키는 고유하고, 해당 기본키는 각 row마다 모두 다른, 각 row를 구별해 주는 속성을 가지고 있음. 그리고 null값이면 X. ②'referential integrity': 한 table에 foreign key column이 있다면 해당 FK와 연결되는 타 table의 PK - 이렇게 한 개도 빠짐없이 모든 FK가 PK와 함께 쌍으로 존재한다. 

 

SQL과의 관계>

→ 'The standard user and application program interface (API) of a relational database is the Structured Query Language. SQL code statements are used both for interactive queries for information from a relational database and for gathering data for reports' - relational db의 table(relation)들에 접근해서 정보를 가져오거나 data를 모으는 등, 관계 속의 여러 정보들을 조합하고 또 가져오는 일종의 API 역할을 하는 걸 'SQL'언어가 담당한다고 말할 수 있다.

 

Q. 특징과 장점?

 

-- 장점 --

① <ease of use>: 'In the enterprise, relational databases are used to organize data and identify relationships between key data points. They make it easy to sort and find information, which helps organizations make business decisions more efficiently and minimize costs. They work well with structured data.' 

→ 정보를 찾고 관리하고 다루는 데 매우 편리 & 쉬움

 

② <categorizing data>: 'Database administrators can easily categorize and store data in a relational database that can then be queried and filtered to extract information for reports. Relational databases are also easy to extend and aren't reliant on physical organization. After the original database creation, a new data category can be added without having to modify the existing applications.'

→ logical data independence(RDB내의 data가 바뀌어도 물리적인 외부 장치에는 영향을 안 주는 성질)라는 성질 때문에 RDB내에서 쉽게 data를 저장하고 또 종목별로 나누어 관리할 수 있다. physical한 부분과 logical한 부분이 서로 영향을 안받는, 독립적이라는 부분이 매우 큰 장점!

 

③ <accuracy>: ''Data is stored just once, eliminating data deduplication in storage procedures.'

→ data는 한 번만 저장된다. 중복 허용이 안됨

 

④ <collaboration> 'Multiple users can access the same database'

→ 다수의 사용자가 똑같은 data에 접근 가능함!

 

⑤ <security>: 일부 사용자에게만 일부 data에 한해서 접근이 가능하게끔 설정 가능

 

-- 단점 --

① <structures>: ' Relational databases require a lot of structure and a certain level of planning because columns must be defined and data needs to fit correctly into somewhat rigid categories. The structure is good in some situations, but it creates issues related to the other drawbacks, such as maintenance and lack of flexibility and scalability.'

→ table이라는 일정한 구조에 맞추어 data를 집어넣어야 함! 유연성 측면에서 큰 단점임.

 

② <maintanence issues>: 'Developers and other personnel responsible for the database must spend time managing and optimizing the database as data gets added to it'

→ 유지보수 측면에서 큰 단점. database가 수정될 때마다 관리해야 함.

 

③ <inflexibility>: 'Relational databases are not ideal for handling large quantities of unstructured data. Data that is largely qualitative, not easily defined or dynamic is not optimal for relational databases, because as the data changes or evolves, the schema must evolve with it, which takes time.'

→ 유연성이 많이 떨어지는 단점. 대규모의 비정형 data를 집어넣기에는 너무 핸들링하기 어려움. 그리고 지속적으로 변화하는 속성을 가진 data라면 대규모 수정작업이 계속 이루어져야 하는데 시간도 많이 걸리고 매우 비효율적임.

 

④ <lack of scalability>: ''Relational databases do not horizontally scale well across physical storage structures with multiple servers. It is difficult to handle relational databases across multiple servers because as a data set gets larger and more distributed, the structure is disrupted, and the use of multiple servers has effects on performance -- such as application response times -- and availability.

→ 역시 확장성도 떨어짐. 다양한 대규모의 server에 적합하게 data가 저장되려면 기존 data 구조를 바꿔야 하고 이는 곧 여러 server performance에 영향을 주기 때문에 역시 비효율적임.

 

-- SQL과 RDB 개념 설명 완료! --

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* 출처1) https://www.youtube.com/watch?v=wr7Qwp0cBzI&t=47s 

* 출처2) https://sqlbolt.com/

* 출처3) https://www.youtube.com/watch?v=OqjJjpjDRLc 

* 출처4) https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/relational-database