데이터베이스 관리 총정리 가이드

기업의 다양한 비즈니스에서 발생하는 데이터의 양이 많아짐에 따라, 데이터를 구조화하고 저장 및 관리할 수 있는 데이터베이스의 필요성이 점차 커지고 있습니다.

데이터베이스는 조직의 경쟁력 향상에 도움을 주며 업무 프로세스를 지원하는 데 사용되기 때문에 데이터베이스를 잘 관리하는 것이 무엇보다 중요합니다. 데이터베이스를 관리할 때는 데이터 무결성, 백업 및 복구, 보안, 최적화, 스케일링 등을 체크해야 합니다.

1. 데이터베이스 역할과 중요성

체계화된 데이터의 집합인 데이터베이스는 경영상의 의사결정을 내릴 때 효과적으로 활용되며 비즈니스 프로세스 향상에 도움이 됩니다.

• 데이터의 효율적인 검색 및 분석: 데이터베이스 시스템은 데이터 접근 속도 향상을 위해 쿼리 최적화나 인덱스 등의 기술을 활용하여 원하는 정보를 빠르게 검색할 수 있도록 합니다.
• 비즈니스 프로세스의 지원: 주문을 처리하거나 재고를 관리하는 등 조직의 여러 업무 프로세스를 데이터베이스를 통해 효율적으로 관리할 수 있습니다. 
• 보안과 안정성: 데이터의 안정성 확보는 매우 중요한 것으로, 데이터베이스는 이를 보호하기 위해 사용자 권한 관리나 액세스 제어 등의 보안 기능을 제공합니다.
• 데이터 저장 및 관리: 데이터베이스는 잘못된 데이터가 저장되지 않도록 하며, 중요한 정보를 안전하게 저장하고 데이터의 일관성을 유지합니다. 

2. 데이터베이스는 설계 방법

데이터베이스는 ① 요구사항 분석 ② 개념적 설계 ③ 논리적 설계 ④ 물리적 설계 ⑤ 구현 및 유지보수의 단계로 설계됩니다.

• 요구사항 분석: 기업의 목표와 업무 프로세스를 이해하고 필요한 데이터 종류에는 어떤 것이 있는지, 데이터 간의 관계는 어떻게 되는지 등을 파악하여 요구사항을 분석해야 합니다.
• 개념적 설계: 작성한 요구사항 분석을 토대로 엔터티, 관계, 속성 등의 정의를 포함해 데이터 모델을 작성하는 단계입니다. 
• 논리적 설계: 개념적 설계의 내용을 논리적인 데이터 구조로 변환하는 것으로 데이터베이스 관리 시스템에 데이터의 특성과 구조를 명확히 하는 스키마를 작성합니다. 
• 물리적 설계: 논리적 설계의 내용을 바탕으로 데이터베이스 테이블 생성 및 파티셔닝 등의 물리적인 요소를 고려하여 데이터베이스를 구체화하는 단계입니다.
• 구현 및 유지보수: 실제 데이터베이스 생성 및 데이터 입력, 쿼리 실행 등의 작업을 진행하며, 유지보수의 경우 논리적 단계에서 작성한 스키마를 변경하거나 보안 강화 등의 작업을 수행합니다.

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3. 데이터베이스 구축 방법

데이터베이스를 구축할 때는 ① 요구사항 분석 및 데이터 모델링 ② 스키마 설계 ③ 데이터베이스 시스템 선택 ④ 테이블 생성 및 데이터 입력 ⑤ 인덱스와 제약조건 추가 ⑥ 백업과 복원 계획 ⑦ 테스트 및 운영 등의 과정을 거쳐야 합니다.

• 요구사항 분석 및 데이터 모델링: 데이터베이스 구축 시 가장 먼저 어떤 종류의 데이터가 필요한지, 데이터베이스의 제약조건은 무엇인지 등을 파악하는 요구사항 분석을 해야 하며 데이터베이스의 구조를 시각화하여 관계를 정의하는 데이터 모델링 과정을 거쳐야 합니다.
• 스키마 설계: 데이터베이스의 테이블이나 열 등을 정의하여 데이터베이스의 구조를 나타내는 스키마를 설계합니다.
• 데이터베이스 시스템 선택: MySQL, MongoDB와 같이 데이터의 검색이나 저장 및 관리 등을 제공하는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 선택합니다.
• 테이블 생성 및 데이터 입력: 행과 열로 구성되어 데이터를 구조화하고 저장하는데 사용되는 테이블을 생성하고 수동으로 데이터를 입력합니다.
• 인덱스와 제약조건 추가: 데이터를 빠르게 검색하기 위해 인덱스를 생성하고 데이터의 무결성을 보장하는 제약조건을 추가합니다. 
• 백업과 복원 계획: 데이터가 삭제되거나 장애가 발생하는 경우를 대비하여 정기적인 백업과 복원 계획을 세웁니다.
• 테스트 및 운영: 데이터의 정확성과 성능 확인을 위해 데이터베이스를 테스트하고, 운영 시 지속적인 모니터링을 통해 데이터베이스를 안정적으로 유지합니다.

4. 데이터베이스 보안 강화 방법

데이터베이스 보안을 강화하기 위해서는 ① 로깅과 모니터링 ② 취약점 관리 ③ 암호화 사용 ④ 액세스 제어 강화 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

• 로깅과 모니터링: 로그 데이터 분석을 통해 패턴의 변화를 감지하고, 철저한 모니터링과 침입 방지 시스템을 활용하여 침해 시도가 있는지 확인하고 대응할 수 있습니다.
• 취약점 관리: 취약점 스캐닝 도구를 사용하여 시스템 검사를 진행하고 취약점이 발견됐을 경우 즉시 조치하고, 이후 보안 업데이트 및 패치를 적용하여 시스템의 상태를 최신으로 유지합니다.
• 암호화 사용: 데이터 보호를 위해 데이터를 저장하고 전송하는 과정에 암호화를 사용하고, 암호화 키 보호를 위해 안전한 키 저장소를 별도로 구축합니다.
• 액세스 제어: 사용자 권한 부여 시 신중하게 진행하고 사용자별로 최소한의 권한만 부여하는 등 엑세스 제어를 강화합니다.

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5. 데이터베이스 관리 도구

데이터베이스를 관리할 수 있는 도구에는 ① 마이에스큐엘 ② 오라클 ③ 몽고디비 ④ 포스트그래스큐엘 등이 있습니다.

• 마이에스큐엘(MySQL): 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템으로 초보자도 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며, 빠른 처리 속도 등 대용량 데이터 처리에 적합한 성능을 제공합니다. 
• 오라클(Oracle): 상용 데이터베이스 관리 시스템으로 고급 보안 기능 및 쿼리 기능을 제공하며 ACID트랜잭션을 지원합니다. 
• 몽고디비(MongoDB): 오픈 소스 비관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 비정형 데이터 저장 및 처리에 특화되어 있으며 스키마가 없는 유연한 데이터 모델을 가지고 있습니다.
• 포스트그래스큐엘(PostgreSQL): 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 데이터 유형이나 확장성에 있어 유연성이 뛰어나며 복잡한 쿼리와 데이터 조작 처리에 용이합니다.

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• 다년간의 DB 시스템 구축 설계 진행으로 DB 구축 후 config 셋팅 조율 가능

데이터베이스 관리 요약

데이터베이스는 비즈니스 프로세스와 의사결정에 중요하며, 효율적 검색, 보안, 관리가 필수입니다. 설계는 요구사항 분석, 데이터 모델링, 논리/물리 설계, 구현 및 유지보수로 진행됩니다.

데이터베이스 관리 도구로 MySQL, Oracle, MongoDB, PostgreSQL 등을 사용합니다.