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개요TimescaleDB는 PostgreSQL 기반의 시계열 데이터베이스 확장으로, 기존 RDBMS의 안정성과 시계열 데이터 특화 기능을 결합한 솔루션입니다. IoT, 금융, 모니터링, 로그 분석 등 대규모 시계열 데이터 처리에 최적화되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의PostgreSQL 확장을 통해 구현된 시계열 데이터베이스오픈소스 및 엔터프라이즈 에디션 제공목적시계열 데이터의 효율적 저장, 질의, 분석고성능 분석 지원필요성기존 RDBMS의 시계열 처리 한계 극복대규모 시계열 처리 최적화PostgreSQL 기반의 안정성과 시계열 전문성을 결합한 DB입니다.2. 특징특징설명비교PostgreSQL 호환성기존 PostgreSQL 생태계 활용 가능SQL, ORM, 확장 기능 그대로 사용H..

개요Vitess는 MySQL을 기반으로 한 클라우드 네이티브 데이터베이스 클러스터링 시스템으로, 수평적 확장성과 분산 쿼리 처리를 지원합니다. YouTube에서 처음 개발되어 현재는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 프로젝트로 운영되며, 대규모 트래픽을 처리하는 글로벌 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의MySQL을 수평적으로 확장할 수 있는 클라우드 네이티브 데이터베이스 클러스터링 시스템CNCF Incubating Project목적대규모 데이터와 트래픽을 효율적으로 처리글로벌 서비스 환경 최적화필요성단일 MySQL 인스턴스의 확장 한계 극복대규모 분산 환경 지원글로벌 트래픽을 처리할 수 있는 DB 솔루션입니다.2. 특징특징설명..

개요YugabyteDB는 PostgreSQL 호환성을 제공하는 오픈소스 분산 SQL 데이터베이스로, 클라우드 네이티브 환경에 최적화되어 높은 확장성, 탄력성, 글로벌 분산 운영을 지원합니다. 전통적인 RDBMS의 SQL 기능과 NoSQL의 확장성을 결합하여 차세대 애플리케이션에 적합한 데이터베이스로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의PostgreSQL 호환 오픈소스 분산 SQL 데이터베이스Apache 2.0 라이선스목적고가용성과 글로벌 서비스 환경에 적합한 DB 제공클라우드 네이티브 아키텍처필요성기존 RDBMS의 확장성 한계 극복 및 글로벌 데이터 일관성 확보PostgreSQL과 API 호환SQL 기능과 글로벌 분산 확장성을 동시에 제공합니다.2. 특징특징설명비교PostgreS..

개요CockroachDB는 클라우드 환경에 최적화된 분산형 SQL 데이터베이스로, 구글 스패너(Google Spanner)에서 영감을 받아 개발되었습니다. 고가용성, 수평 확장성, 강력한 일관성을 제공하며, 클라우드 네이티브 애플리케이션을 위한 차세대 데이터베이스로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의클라우드 네이티브 환경에서 운영 가능한 분산 SQL 데이터베이스오픈소스 기반목적글로벌 서비스 환경에서 무중단·무정지 데이터베이스 제공클라우드 최적화필요성전통적 RDBMS의 한계(확장성, 복원력) 극복PostgreSQL 호환성 지원글로벌 분산 환경에 적합한 SQL 데이터베이스입니다.2. 특징특징설명비교수평 확장성노드를 추가하여 성능과 용량 확장전통적 RDBMS는 수직 확장 중심강력한 ..

개요FoundationDB는 ACID 트랜잭션을 보장하는 분산 Key-Value 데이터베이스로, 애플리케이션이 다양한 데이터 모델을 안전하게 구축할 수 있도록 지원한다. 확장성, 고가용성, 일관성을 동시에 확보하며, 금융, IoT, 클라우드 서비스 등에서 안정적인 데이터 저장소로 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의FoundationDB분산 Key-Value 기반 트랜잭션 DB목적ACID 보장 및 확장성 확보안정적 분산 트랜잭션 처리필요성대규모 분산 환경에서 일관성·성능 확보클라우드·IoT 환경 필수FoundationDB는 Key-Value Store를 기반으로 다양한 레이어를 통해 관계형, 문서형, 그래프 등 다중 데이터 모델을 지원한다.2. 특징특징설명비고ACID 트랜잭션 보장분산 환..

개요RisingWave는 대규모 데이터 스트림을 SQL로 실시간 처리할 수 있도록 설계된 분산 스트리밍 데이터베이스입니다. Apache Flink, Kafka Streams 등 전통적인 스트리밍 엔진과 달리, 개발자 친화적인 PostgreSQL 호환 SQL 인터페이스를 제공하여 실시간 분석, 복잡 이벤트 처리, 데이터 웨어하우징의 스트리밍화를 가속화합니다.1. 개념 및 정의RisingWave는 메시지 브로커(예: Kafka, Pulsar 등)로부터 스트리밍 데이터를 ingest하고, 상태를 유지하며 복잡한 변환 및 집계를 수행할 수 있는 **상태 기반 스트리밍 시스템(stateful streaming system)**입니다.PostgreSQL 호환 SQL 지원: SELECT, JOIN, WINDOW 등 ..

개요HTAP(Hybrid Transactional and Analytical Processing)은 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 동시에 수행할 수 있는 데이터베이스 아키텍처입니다. 전통적으로는 이 두 가지 기능이 별도의 시스템에서 수행되었으나, HTAP 기술은 이를 통합하여 실시간 데이터 활용을 가능하게 합니다. 본 글에서는 HTAP 엔진의 개념, 구성 요소, 기술적 특징, 장점 및 활용 사례에 대해 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의HTAP은 Hybrid Transactional and Analytical Processing의 약자로, 실시간으로 데이터 입력과 동시에 그 데이터를 분석할 수 있는 데이터베이스 기술입니다. OLTP 시스템은 주로 금융 거래, 사용자 입력 등 빈번한 ..

개요SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스에서 데이터를 조회, 삽입, 수정, 삭제하는 데 사용되는 표준 언어입니다. SQL은 크게 정적 SQL(Static SQL)과 동적 SQL(Dynamic SQL)로 나뉘며, 각각의 방식은 성능, 보안, 유연성 측면에서 차이가 있습니다. 본 글에서는 정적 SQL과 동적 SQL의 개념, 차이점, 장단점 및 활용 사례를 살펴봅니다.1. SQL이란?SQL은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 관리하기 위한 언어로, 주로 다음과 같은 기능을 수행합니다.데이터 조회(SELECT): 특정 조건에 맞는 데이터를 검색데이터 삽입(INSERT): 새로운 데이터를 추가데이터 수정(UPDATE): 기존 데이터를 변경데이터 삭제(DELETE): 특정 데이터를 제..

개요Graph 데이터베이스와 시계열 데이터베이스는 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)로 처리하기 어려운 데이터 유형을 효과적으로 관리하는 특수 목적 데이터베이스입니다.Graph DB는 노드(Node)와 관계(Edge)로 연결된 데이터를 저장하고 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프 등에 활용됩니다.시계열 DB는 시간 축을 기반으로 데이터를 저장하고 분석하는 데 최적화되어 있으며, IoT, 금융, 로그 데이터 분석에 필수적인 기술입니다.1. Graph 데이터베이스란?Graph 데이터베이스(Graph Database)는 데이터 간의 관계를 그래프 구조로 저장하여 빠르게 탐색하고 분석할 수 있는 데이터베이스입니다.1.1 Graph DB의 핵심 개념노드(Node): 개별 엔터티(예: 사용자, 제품, ..

개요데이터베이스 관리 시스템은 **관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational Database Management System)**와 **NoSQL(Database Management System)**로 구분된다. RDBMS는 전통적인 테이블 기반의 데이터 저장 방식을 사용하며, NoSQL은 다양한 데이터 모델을 지원하여 유연성과 확장성이 뛰어난 특징을 갖는다. 본 글에서는 RDBMS와 NoSQL의 개념, 차이점, 장점 및 단점, 그리고 사용 사례를 비교 분석한다.1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)란?RDBMS는 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블(Table) 기반의 데이터베이스로, 데이터를 구조적으로 저장하고 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 관리한..

개요데이터베이스 설계에서 **정규화(Normalization)**와 **비정규화(Denormalization)**는 데이터의 무결성과 성능 최적화를 위해 중요한 개념이다. 정규화는 데이터 중복을 최소화하여 일관성을 유지하는 반면, 비정규화는 성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하는 방식이다. 본 글에서는 정규화와 비정규화의 개념, 특징, 장점과 단점, 그리고 실무에서의 활용 방안을 살펴본다.1. 데이터 정규화(Normalization)란?정규화는 데이터의 중복을 줄이고, 데이터 무결성을 보장하기 위한 프로세스이다. 이를 통해 데이터 일관성을 유지하고, 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.정규화의 주요 목적:데이터 중복 방지 및 일관성 유지데이터베이스 크기 절감이상(Anomaly) 제거 (삽입 이상, ..