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개요Apache Flink는 대규모 데이터 스트리밍 및 배치 처리를 위한 오픈소스 분산 처리 엔진입니다. 실시간 이벤트 처리, 복잡한 스트리밍 분석, 상태 관리 기능을 지원하며, 금융, IoT, 로그 분석 등 다양한 영역에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의실시간 스트리밍과 배치 처리를 모두 지원하는 분산 데이터 처리 엔진Apache Software Foundation 프로젝트목적초저지연 데이터 처리 및 확장 가능한 분석 제공실시간 데이터 중심필요성기존 배치 중심 시스템의 한계 극복Spark Streaming 대비 강력한 실시간 처리실시간 데이터 중심 애플리케이션의 핵심 엔진입니다.2. 특징특징설명비교스트리밍 우선네이티브 스트리밍 모델 기반Spark의 마이크로배치와 차별화상태 관리대..

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..

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 ..

개요데이터베이스 시스템에서는 여러 사용자가 동시에 트랜잭션을 수행할 때 데이터의 일관성을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 병행제어(Concurrency Control)는 다중 트랜잭션이 충돌 없이 실행될 수 있도록 조정하는 기술이며, 대표적인 기법으로 로킹(Locking), 타임스탬프 순서(Timestamp Ordering), 낙관적 병행제어(Optimistic Concurrency Control) 등이 있습니다. 본 글에서는 병행제어의 개념과 주요 기법, 장단점 및 최신 트렌드를 살펴봅니다. 1. 데이터베이스 병행제어란?병행제어(Concurrency Control)는 다중 트랜잭션이 동시에 실행될 때 데이터 일관성을 보장하고 교착 상태(Deadlock)를 방지하는 기술입니다. 여러 사용자가 같은 데이터..

개요관계형 데이터 모델(Relational Data Model)은 데이터를 테이블(릴레이션, Relation)의 형태로 구조화하여 저장하고 관리하는 데이터 모델입니다. 오늘날 대부분의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 관계형 모델을 기반으로 운영되며, 이를 통해 효율적인 데이터 저장, 검색 및 관리가 가능합니다. 본 글에서는 관계형 데이터 모델의 개념과 주요 구성 요소, 정규화, 장단점 및 최신 트렌드를 살펴봅니다. 1. 관계형 데이터 모델이란?관계형 데이터 모델은 데이터를 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블(릴레이션) 형태로 표현하는 모델입니다. 이 모델은 고유한 키(Primary Key)와 관계(Foreign Key)를 기반으로 데이터 무결성을 보장하며, SQL(Structured Q..

개요트랜잭션 격리 수준(Transaction Isolation Level)은 데이터베이스에서 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 각 트랜잭션이 다른 트랜잭션의 변경 사항에 접근하는 방식을 제어하는 설정입니다. 격리 수준을 적절히 설정하면 데이터 일관성을 보장하면서도 성능 저하를 최소화할 수 있습니다. 본 글에서는 트랜잭션 격리 수준의 개념과 주요 유형, 발생할 수 있는 문제점, DBMS별 지원 여부 및 최신 트렌드를 살펴봅니다. 1. 트랜잭션 격리 수준이란?트랜잭션이 실행될 때 다른 트랜잭션과의 간섭을 얼마나 허용할 것인지 결정하는 설정입니다. 격리 수준이 높을수록 데이터 일관성은 증가하지만, 동시 처리 성능은 저하될 수 있습니다.1.1 트랜잭션 격리 수준이 중요한 이유데이터 일관성을 유지하고 비정상적인..

개요ACID 속성은 데이터베이스 트랜잭션의 무결성(Integrity)과 신뢰성(Reliability)을 보장하는 핵심 원칙입니다. ACID는 **Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(고립성), Durability(지속성)**의 약자로, 이 속성들이 충족될 때 데이터베이스 시스템은 안정적으로 운영될 수 있습니다. 본 글에서는 ACID 속성의 개념과 각 요소의 역할, 적용 사례 및 최신 트렌드를 살펴봅니다.1. ACID 속성이란?ACID 속성은 데이터베이스 트랜잭션의 신뢰성을 보장하기 위한 4가지 기본 원칙을 의미합니다.원자성(Atomicity): 트랜잭션은 완전히 수행되거나 전혀 수행되지 않아야 한다.일관성(Consistency): 트랜잭션 수행 후 데이터베이스는 ..

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..

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, ..