데이터베이스 스키마는 관계형 데이터베이스에서 데이터가 구조화되는 방식을 정의합니다. 여기에는 테이블 이름, 필드, 데이터 유형, 그리고 이러한 엔티티 간의 관계 등 논리적 제약조건이 포함됩니다. 일반적으로 스키마는 시각적 표현을 사용하여 데이터베이스의 아키텍처를 전달하며, 조직의 데이터 관리 규율의 기반입니다. 이 데이터베이스 스키마 설계 프로세스를 데이터 모델링이라고도 합니다.
이러한 데이터 모델은 데이터베이스 사용자, 데이터베이스 관리자 및 프로그래머와 같은 다양한 역할을 수행합니다. 예를 들어, 데이터베이스 관리자는 데이터 모델을 통해 정규화 프로세스를 관리하여 데이터 중복을 피할 수 있습니다. 또한 분석가는 이러한 데이터 구조를 탐색하여 보고나 기타 중요한 비즈니스 분석을 수행할 수 있습니다. 이 다이어그램은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 유용한 문서 역할을 하여 다양한 이해관계자 사이에서 방향성을 일치시킬 수 있습니다.
데이터베이스 스키마 및 데이터베이스 인스턴스
데이터베이스 스키마는 데이터가 다른 테이블 또는 다른 데이터 모델과 어떻게 관련되어 있는지를 설명하는 데이터베이스의 "청사진"으로 간주됩니다. 그러나 스키마에는 실제로 데이터가 포함되어 있지 않습니다.
데이터베이스에서 특정 시점의 데이터 샘플을 데이터베이스 인스턴스라고 합니다. 여기에는 스키마가 데이터 값으로 설명하는 모든 속성이 포함됩니다. 데이터베이스 인스턴스는 특정 시점의 스냅샷이므로 데이터베이스 스키마와 다르게 시간 경과에 따라 변경될 수 있습니다.
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스키마라는 용어는 광범위하게 사용되지만, 일반적으로 개념적 데이터베이스 스키마, 논리적 데이터베이스 스키마, 물리적 데이터베이스 스키마의 세 가지 스키마 유형을 나타냅니다.
- 개념적 스키마는 시스템 구성요소, 시스템 구조화 방법, 그리고 관련된 비즈니스 규칙에 대한 개략적인 뷰를 제공합니다. 개념적 모델은 대개 초기 프로젝트 요구 사항을 수집하는 과정에서 생성됩니다.
- 논리적 데이터베이스 스키마는 개념적 스키마보다 더 구체적입니다. 이 스키마는 테이블 이름, 필드 이름, 엔티티 관계, 무결성 제약조건(예: 데이터베이스 관리 규칙)과 같은 정보를 기반으로 스키마 오브젝트를 정의합니다. 그러나 일반적으로 어떠한 기술 요구사항도 포함하지 않습니다.
- 물리적 데이터베이스 스키마는 테이블 이름, 필드 이름, 엔티티 관계 등의 컨텍스트 정보 외에 논리적 데이터베이스 스키마 유형에 없는 기술 정보를 제공합니다. 예를 들면, 디스크 스토리지에서 이러한 데이터 구조를 생성하는 사용되는 구문도 포함합니다.
스타 스키마 및 스노우플레이크 스키마
논리적 스키마와 물리적 스키마의 데이터베이스 테이블에는 테이블의 개별 항목에 대한 고유 식별자 역할을 하는 기본 키 또는 외래 키가 포함됩니다. 이러한 키는 테이블을 조인하는 SQL 문에 사용되며, 통합 정보 뷰를 생성합니다. 스키마 다이어그램은 테이블 간의 이러한 관계를 표시하는 데 특히 유용하며, 이를 통해 분석가는 조인해야 하는 키를 파악할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 일반적으로 참조되는 두 가지 추가 스키마 유형에는 스타 스키마와 스노우플레이크 스키마가 있습니다.
개념적, 논리적 및 물리적 스키마에는 해당 다이어그램의 데이터베이스에 대한 다양한 수준의 정보가 포함되어 있지만, 스타 및 스노우플레이크 스키마는 엔티티 간의 관계를 다른 방식으로 표현합니다. 구체적으로 말하면, 스타 스키마는 차원 테이블로 둘러싸인 하나의 중앙 팩트 테이블로 구성된 관계형 데이터베이스 스키마 유형입니다. 스타 스키마는 스노우플레이크 스키마보다 더 간단합니다.
스노우플레이크 스키마는 다대일 관계를 통해 다른 차원 테이블에 연결될 수 있는, 여러 차원 테이블에 연결되는 하나의 팩트 테이블로 구성됩니다. 이 스키마는 데이터 중복이 최소화된다는 이점을 제공하지만 쿼리 성능 면에서 그다지 효과적이지 않습니다.
이름에서 알 수 있듯이, 스타 스키마는 별모양처럼 보이고 스노우플레이크 스키마는 눈송이처럼 보입니다.
빅데이터의 지속적인 성장에 따라 데이터베이스 오브젝트와 스키마는 일상적인 회사 운영의 효율성을 보장하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 관계형 모델이 제대로 구성되거나 제대로 문서화되지 않으면 유지관리가 더 어려워져 사용자와 회사에 문제가 발생할 수 있습니다.
데이터베이스 스키마의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 액세스 및 보안: 데이터베이스 스키마 설계는 데이터를 별도의 엔티티로 구조화하여 다른 데이터베이스 내에서 단일 스키마를 더 쉽게 공유할 수 있도록 합니다. 관리자는 데이터베이스 권한을 통해 액세스를 제어하여 더 많은 독점 데이터에 대한 보안을 강화할 수 있습니다. 예를 들어 단일 스키마에는 개인정보 보호 및 보안 목적으로 암호화하려는 개인 식별 정보(PII)가 포함될 수 있습니다.
- 구조화 및 커뮤니케이션: 데이터베이스 스키마의 문서화를 통해 내부 이해관계자 전반의 방향성을 일치시키고 커뮤니케이션을 개선할 수 있습니다. 이러한 문서는 공통 정보 소스를 제공하므로, 이를 통해 사용자는 논리적 제약조건과 테이블 간 집계 방법을 이해할 수 있습니다.
- 무결성: 이러한 구조화 및 커뮤니케이션은 데이터의 유효성을 보장하는 데도 도움이 됩니다. 예를 들어 관리자가 데이터 중복을 방지하기 위해 정규화 프로세스를 관리하도록 도움을 줄 수 있습니다. 또한 ACID 속성(원자성, 일관성, 격리, 내구성)을 준수할 수 있도록 스키마의 데이터베이스 설계에서 제약조건 준수 여부를 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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