(S3W1) TIL 48일차 220407 (관계형 데이터베이스)

오늘의 학습목표

• 3 Tier Architecture 를 이해한다.
• 영속성(persistence)의 개념을 이해하고, 데이터베이스의 필요성을 인지한다.
• 데이터베이스 종류를 이해한다.
  • 관계형 데이터베이스와 NoSQL의 차이를 이해한다.
  • 관계형 데이터베이스 및 NoSQL이 어떤 경우에 적합한지 이해한다.

• SQL 주요 문법을 이해할 수 있다.
  • 조회, 삽입, 갱신, 삭제 구문을 자유자재로 사용할 수 있다.
  • 조회 시 다양한 조건을 걸어 원하는 정보만 조회할 수 있다.
  • 통계를 위한 쿼리를 만들 수 있다.

학습내용

데이터베이스의 필요성

파일에 데이터를 저장하거나, 인메모리 형태로 데이터를 임시 저장하는 방법을 이용할 수 있지만

굳이 데이터베이스를 사용할 필요가 있는 이유

• 데이터가 필요할 때마다 전체 파일을 매번 읽어야 합니다.
  • 파일의 크기가 커질수록 이 작업은 버겁고, 비효율적이어서 File I/O 방식의 큰 단점입니다.
• 파일이 손상되거나 여러 개의 파일들을 동시에 다뤄야 하는 등 복잡하고 데이터량이 많아질수록 데이터를 불러들이는 작업이 점점 힘들어집니다.

1. In-Memory

JavaScript에서 변수를 만들어 저장한 경우, 프로그램이 종료될 때 해당 프로그램이 사용하던 데이터도 사라집니다.

예기치 못한 상황으로부터 데이터를 보호할 수 없고, 프로그램이 종료된 상태라면 데이터를 원하는 시간에 받아올 수 없으며, 데이터의 수명이 프로그램의 수명에 의존하게 됩니다.

2. File I/O

파일을 읽는 방식으로 작동하는 형태를 말합니다. 엑셀 시트나 CSV 같은 파일의 형태는 In-Memory에 비해 데이터를 저장하는 방식으로 적절해 보입니다. 그러나 한계가 분명히 존재합니다.

 

반면에 관계형 데이터베이스에서는 하나의 CSV 파일이나 엑셀 시트를 한 개의 테이블로 저장할 수 있습니다. 한 번에 여러 개의 테이블을 가질 수 있기 때문에 SQL 을 활용해 데이터를 불러오기 수월합니다. 또한, 엑셀 시트와 CSV 파일 등처럼 특정 형태의 파일은 대용량의 데이터를 저장하기 위한 목적이 아닙니다.

SQL(구조화 쿼리 언어)

SQL은 Structured Query Language 입니다.

데이터베이스 언어로, 주로 관계형 데이터베이스에서 사용합니다.

MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL 등 다양한 데이터베이스에서 SQL 구문을 사용할 수 있습니다.

SQL이란 데이터베이스 용 프로그래밍 언어입니다.

데이터베이스에 쿼리를 보내 원하는 데이터를 가져오거나 삽입할 수 있습니다.

그리고 SQL을 사용하기 위해서는 데이터가 구조가 고정되어 있어야 합니다.

그리고 SQL은 데이터가 구조화된 테이블을 사용하는 데이터베이스에서 활용할 수 있습니다.

 

SQL은 데이터베이스 종류를 SQL이라는 언어 단위로 분류할 정도로 중요한 자리를 차지하고 있습니다. 

 

NoSQL (비구조화 쿼리 언어)

주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킵니다.

관계형 데이터베이스와는 달리, 테이블을 사용하지 않고 데이터를 다른 형태로 저장합니다.

NoSQL이 SQL과 반대되는 개념처럼 사용된다고 해서, NoSQL에 스키마가 반드시 없는 것은 아닙니다.

관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면,

NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 옵니다. 

'schema on read'라고도 합니다.

읽어올 때에만 데이터 스키마가 사용된다고 하여, 데이터를 쓸 때 정해진 방식이 없다는 의미는 아닙니다.

데이터를 입력하는 방식에 따라, 데이터를 읽어올 때 영향을 미칩니다.

대표적인 NoSQL은 몽고DB, Casandra 같은 문서 지향 데이터베이스입니다.

 

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스의 기본 구성요소

• Key-Value 타입 : 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장합니다. 여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미합니다. Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스입니다.
• 문서형(Document) 데이터베이스 : 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미합니다. 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장합니다. 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리합니다. 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB 가 있습니다.
• Wide-Column 데이터베이스 : 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스입니다. 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있습니다. 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어 유연성이 높습니다. 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식입니다. 대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 가 있습니다.
• 그래프(Graph) 데이터베이스 : 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스입니다. 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장합니다. 각 노드 간 관계는 선(edge)으로 표현합니다. 대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph 가 있습니다.

쿼리란 ?

쿼리(query)란 무엇일까요? 쿼리는 '질의문' 이라는 뜻을 가지고 있습니다.

검색할 때 입력하는 검색어가 일종의 쿼리입니다.

검색을 할 때, 기존에 존재하는 데이터를 검색어로 필터링합니다.

쿼리는 저장되어 있는 데이터를 필터하기 위한 질의문으로도 볼 수 있습니다.

 

데이터베이스 관련 명령어

데이터베이스 생성

CREATE DATABASE 데이터베이스_이름;

데이터베이스 사용

데이터베이스를 이용해 테이블을 만들거나 수정하거나 삭제하는 등의 작업을 하려면,

먼저 데이터베이스를 사용하겠다는 명령을 전달해야 합니다.

USE 데이터베이스_이름;

테이블 생성

USE 를 이용해 데이터베이스를 선택했다면, 이제 테이블을 만들 수 있습니다. 다음은 user라는 테이블을 만드는 예제입니다. 테이블은 필드(표의 열)와 함께 만들어야 합니다. 다음과 같은 필드 조건이 있다고 가정합니다.

필드 이름필드 타입그 외의 속성

id	숫자	Primary key이면서 자동 증가하도록 설정
name	문자열 (최대 255개의 문자)
email	문자열 (최대 255개의 문자)

CREATE TABLE user (
  id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name varchar(255),
  email varchar(255)
);

SQL 콘솔에서 Enter 키를 이용해 여러 줄의 코드를 입력할 수 있습니다. 위와 같이 입력하고, 다음에서 설명할 DESCRIBE 명령어를 이용해 테이블 정보를 확인합니다.

테이블 정보 확인

다음의 명령어를 통해 테이블 정보를 확인할 수 있습니다.

DESCRIBE user;

다음과 같이 user 테이블의 정보를 확인할 수 있습니다.

mysql> describe user;
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int          | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name  | varchar(255) | YES  |     | NULL    |                |
| email | varchar(255) | YES  |     | NULL    |                |
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

MySQL 명령어 간략하게 살펴보기

SELECT

• SELECT는 데이터셋에 포함될 특성을 특정합니다.[코드] 일반 문자열
  

  SELECT 2

  
  

  SELECT 15 + 3

FROM

테이블과 관련한 작업을 할 경우 반드시 입력해야 합니다.

FROM 뒤에는 결과를 도출해낼 데이터베이스 테이블을 명시합니다.[코드] 특정 특성을 테이블에서 사용

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름

// * 는 와일드카드로 전부 선택할 때에 사용됩니다.
SELECT *
FROM 테이블_이름

WHERE

필터 역할을 하는 쿼리문입니다. WHERE은 선택적으로 사용할 수 있습니다.

• SELECT 특성_1, 특성_2 FROM 테이블_이름 WHERE 특성_1 = "특정 값"

// 특정 값과 동일한 데이터 찾기
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 = "특정 값"

 

// 특정 값을 제외한 값을 찾기
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 <> "특정 값"

// 특정 값보다 크거나 작은 데이터를 필터할 때에는 '<', '>', 
// 비교하는 값을 포함하는 '이상', '이하' 값은 '<=', '>=' 을 사용합니다.
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 > "특정 값"

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 <= "특정 값"필터 역할을 하는 쿼리문입니다. WHERE은 선택적으로 사용할 수 있습니다.

// 문자열에서 특정 값과 비슷한 값들을 필터할 때에는 'LIKE'와 '\%' 혹은 '\*' 를 사용합니다.
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 LIKE "%특정 문자열%"

// 리스트의 값들과 일치하는 데이터를 필터할 때에는 'IN' 을 사용합니다.
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 IN ("특정값_1", "특정값_2")

// 값이 없는 경우 'NULL' 을 찾을 때에는 'IS' 와 같이 사용합니다.
SELECT *
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 IS NULL

// 값이 없는 경우를 제외할 때에는 'NOT' 을 추가해 이용합니다.
SELECT *
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 IS NOT NULL

ORDER BY

돌려받는 데이터 결과를 어떤 기준으로 정렬하여 출력할지 결정합니다.

ORDER BY는 선택적으로 사용할 수 있습니다.

• SELECT * FROM 테이블_이름 ORDER BY 특성_1

// 기본 정렬은 오름차순입니다.
SELECT *
FROM 테이블_이름
ORDER BY 특성_1 DESC

LIMIT

결과로 출력할 데이터의 개수를 정할 수 있습니다. LIMIT은 선택적으로 사용할 수 있습니다.

그리고 쿼리문에서 사용할 때에는 가장 마지막에 추가합니다.

• SELECT * FROM 테이블_이름 LIMIT 200

// 데이터 결과를 200개만 출력합니다.
SELECT *
FROM 테이블_이름
LIMIT 200

DISTINCT

유니크한 값을 받고 싶을 때에는 SELECT DISTINCT 를 사용할 수 있습니다.[코드] 특성_1을 기준으로 유니크한 값들만 선택합니다.

• SELECT DISTINCT 특성_1 FROM 테이블_이름

// 특성_1을 기준으로 유니크한 값들만 선택합니다.
SELECT DISTINCT 특성_1
FROM 테이블_이름

// 특성_1, 특성_2, 특성_3의 유니크한 '조합' 값들을 선택합니다.
SELECT
  DISTINCT
    특성_1
    ,특성_2
    ,특성_3
FROM 테이블_이름

INNER JOIN

INNER JOIN 이나 JOIN 으로 실행할 수 있습니다.

// 둘 이상의 테이블을 서로 공통된 부분을 기준으로 연결합니다.
SELECT *
FROM 테이블_1
JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

OUTER JOIN

Outer JOIN 은 다양한 선택지가 있습니다.[코드] 'LEFT OUTER JOIN'으로 LEFT INCLUSIVE을 실행합니다.

• SELECT * FROM 테이블_1 LEFT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

// 'RIGHT OUTER JOIN'으로 RIGHT INCLUSIVE을 실행합니다.
SELECT *
FROM 테이블_1
RIGHT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

ACID

 

트랜젝션(Transaction)

데이터베이스의 상태를 변환시키는 기능을 수행하기 위해 행해지는 하나 이상의 쿼리를 모아 놓은 하나의 작업 단위

 

트랜잭션이 갖추어야 할 ACID조건 4가지

ACID의 실패사례 및 해결 방악

 

SQL(구조화 쿼리 언어) vs. NoSQL(비구조화 쿼리 언어)

데이터베이스는 크게 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스로 구분합니다.

관계형 데이터베이스는 SQL을 기반으로 하고, 비관계형 데이터베이스는 NoSQL로 데이터를 다룹니다.

SQL과 NoSQL은 만들어진 방식, 저장하는 정보의 종류, 그리고 저장하는 방법 등에 차이가 있습니다.

관계형 데이터베이스에서는 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하고,

테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스 SQL은 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장합니다.

열은 하나의 속성에 대한 정보를 저장하고, 행에는 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장됩니다.

특정한 형식을 지키기 때문에, 데이터를 정확히 입력했다면 데이터를 사용할 때에는 매우 수월합니다.

관계형 데이터베이스에서는 SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스에서는 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있습니다(스키마가 뚜렷하게 보인다).

NoSQL은 SQL 앞에 붙은 'No'에서 알 수 있듯이, 주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킵니다. 

NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 옵니다.

읽어올 때에만 데이터 스키마가 사용된다고 하여, 데이터를 쓸 때 정해진 방식이 없다는 의미는 아닙니다.

데이터를 입력하는 방식에 따라, 데이터를 읽어올 때 영향을 미칩니다.

SQL 기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점

데이터 저장(Storage)

• NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장합니다.
• 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장합니다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 합니다.

스키마(Schema)

• SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요합니다. 다시 말해, 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 합니다. 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있습니다.
• NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있습니다. 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 됩니다.

쿼리(Querying)

• 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문입니다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블 간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 합니다. 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용합니다.
• 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있습니다. 그래서 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능합니다. UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 합니다.

확장성(Scalability)

• 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장합니다. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 합니다. 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 듭니다. 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고 시간이 많이 소모됩니다.
• NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장합니다. 보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장이라고도 합니다. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있습니다. 그리고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅 할 수 있어서, 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴합니다.

SQL과 NoSQL 중에서 어떤 것을 사용해야 하나요?

데이터베이스를 구축하는 방법을 선택하는 것에 완벽한 솔루션은 없습니다.

그렇기 때문에 많은 개발자들은 유저의 요구를 충족하기 위해

관계형, 비관계형 데이터베이스를 모두 사용하여 서비스에 맞고 설계하고 있습니다.

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 확장성이나 속도 면에서 더 뛰어납니다.

그러나 고차원으로 구조화된 SQL 기반의 데이터베이스가 더 좋은 성능을 보여주는 서비스도 있습니다.

여러 사용 사례를 살펴보고 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우

ACID의 각 단어인, Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성)은 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다. SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있습니다.

전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발 에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 합니다. 그래서 이런 경우에는 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용합니다.

2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우

소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다. 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문입니다.

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
2. 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우
   • NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없기 때문에 많이 쓰입니다.
3. 클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우
   • 클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있습니다. 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.
4. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우
   • NoSQL의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리합니다.
   • 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 이에 해당합니다. 

데이터베이스 설계

관계형 데이터베이스 (Relational database)

구조화된 데이터는 하나의 테이블로 표현할 수 있습니다.

사전에 정의된 테이블을 relation이라고도 부르기 때문에

테이블을 사용하는 database를 Relational database라고 합니다.

관계형 데이터베이스에서 반드시 알고 있어야 하는 키워드!

• 데이터(data): 각 항목에 저장되는 값입니다.
• 테이블(table; 또는 relation) : 사전에 정의된 열의 데이터 타입대로 작성된 데이터가 행으로 축적됩니다.
• 칼럼(column; 또는 field) : 테이블의 한 열을 가리킵니다.
• 레코드(record; 또는 tuple) : 테이블의 한 행에 저장된 데이터입니다.
• 키(key) : 테이블의 각 레코드를 구분할 수 있는 값입니다. 각 레코드마다 고유한 값을 가집니다. 기본키(primary key)와 외래키(foreign key) 등이 있습니다.

테이블과 테이블 사이의 관계 종류

• 1:1 관계
• 1:N 관계
• N:N 관계

테이블 스스로 관계를 가질 수도 있습니다

• self referencing 관계

1:1 관계

하나의 레코드가 다른 테이블의 레코드 한 개와 연결된 경우입니다.

User 테이블과 Phonebook 테이블이 있다고 가정하겠습니다

User 테이블은 user_id, name, phone_id를 가지고 있습니다.

이 중 phone_id는 외래키(foreign key)로써, Phonebook 테이블의 phone_id와 연결되어 있습니다.

Phonebook 테이블은 phone_id와 phone_number를 가지고 있습니다.

 

각 전화번호가 한 명의 유저와 연결되어 있고, 그 반대도 동일하다면,

User 테이블과 Phonebook 테이블은 1:1 관계(One-to-one relationship)입니다.

 

그러나 1:1 관계는 자주 사용하지 않습니다.

1:1로 나타낼 수 있는 관계라면 User 테이블에 phone_id를 대신 phone_number를 직접 저장하는 게 나을 수 있습니다.

1:N 관계

하나의 레코드가 서로 다른 여러 개의 레코드와 연결된 경우입니다.

User 테이블과 Phonebook 테이블의 관계를 다음과 같이 가정하겠습니다.

이 구조에서는 한 명의 유저가 여러 전화번호를 가질 수 있습니다. 그러나 여러 명의 유저가 하나의 전화번호를 가질 수는 없습니다. 이런 1:N 관계는 관계형 데이터베이스에서 가장 많이 사용합니다.

N:N 관계

여러 개의 레코드가 다른 테이블의 여러 개의 레코드와 관계가 있는 경우입니다.

N:N(다대다) 관계를 위해 스키마를 디자인할 때에는, Join 테이블을 만들어 관리합니다.

1:N(일대다) 관계와 비슷하지만, 양방향에서 다수의 레코드를 가질 수 있습니다.

 

다음과 같이 여행 상품을 관리하는 테이블이 있다고 가정하겠습니다. 여러 개의 여행 상품이 있고, 여러 명의 고객이 있습니다. 고객 한 명은 여러 개의 여행 상품을 구매할 수 있고, 여행 상품 하나는 여러 명의 고객이 구매할 수 있습니다.

이렇게 Customer 테이블과 Package table이 따로 존재한다면, N:N(다대다) 관계는 두 개의 일대다 관계와 그 모양이 같습니다. 두 개의 테이블과 1:N(일대다) 관계를 형성하는 새로운 테이블로 N:N(다대다) 관계를 나타낼 수 있습니다.

이렇게 다대다 관계를 위한 테이블을 조인 테이블이라고 합니다. N:N(다대다) 관계를 그림으로 나타내면 다음과 같습니다.

customer_package 테이블에서는 고객 한 명이 여러 개의 여행 상품을 가질 수 있고, 여행 상품 하나를 여러 명의 고객이 가질 수 있습니다.

customer_package 테이블은 customer_id와 package_id를 묶어주는 역할입니다. 이 테이블을 통해 어떤 고객이 몇 개의 여행 상품을 구매했는지 또는, 어떤 여행 상품이 몇 명의 고객을 가지고 있는지 등을 확인할 수 있습니다.

이렇게 조인 테이블을 생성하더라도, 조인 테이블을 위한 기본키(여기서는 cp_id)는 반드시 있어야 합니다.

자기참조 관계(Self Referencing Relationship)

때로는 테이블 내에서도 관계가 필요합니다. 예를 들어 추천인이 누구인지 파악하기 위해 사용할 수 있습니다.

다음과 같이 유저 테이블이 있습니다.

user_id는 기본 키(primary key), name은 사용자의 이름, 그리고 recommend_id는 추천인 아이디입니다.

User 테이블의 recommend_id는 User 테이블의 user_id와 연결되어 있습니다.

한 명의 유저(user_id)는 한 명의 추천인(recommend_id)를 가질 수 있습니다.

그러나 여러 명이 한 명의 유저를 추천인으로 등록할 수 있습니다.

이 관계는 1:N(일대다) 관계와 유사하다고 생각할 수 있습니다.

그러나 일반적으로 일대다 관계는 서로 다른 테이블의 관계를 나타낼 때 표현하는 방법입니다.

오늘의 회고

오늘은 정리할 내용이 너무 많았습니다. 정리하는 시간도 너무 적고 ㅠㅠ

이번 주말까지 잘 이용해서 확실히 좀더 이해 잘가게끔 깔끔하게 정리해서 블로그에 올리겠습니다!

오늘 푼 Quiz랑 Practice는 두번씩 풀어봤지만 계속해서 공부하고 봐야할 것 같다고 느꼈습니다

Join 부분이 아직 이해가 잘 안가고 조금 어렵다고 느껴지네요!

SQL 명령어를 제대로 쉽게 한번 정리하면서 공부해야겠습니다!!!