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데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 발전 과정

에리아푸스 2024. 1. 16. 12:24
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데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 발전 과정은 컴퓨터 기술의 발전과 함께 이루어졌습니다. 초기의 간단한 파일 시스템에서부터 현재의 복잡한 분산 데이터베이스 시스템에 이르기까지, DBMS는 여러 단계에 걸쳐 진화해왔습니다. 아래는 그 주요 발전 과정을 설명합니다.

1. 초기 파일 시스템 (1950년대 - 1960년대)

  • 특징:
    • 초기의 컴퓨터 시스템에서는 데이터를 직접 파일로 관리했습니다. 파일 시스템은 데이터를 순차적으로 저장하고 관리했습니다.
    • 데이터 중복과 데이터 무결성 문제가 발생하기 쉬웠습니다. 데이터를 효과적으로 관리하기 어려웠으며, 각 응용 프로그램이 데이터를 관리하는 방법이 달라 데이터 공유가 어려웠습니다.
  • 단점:
    • 데이터 중복 문제
    • 데이터 무결성 부족
    • 프로그램과 데이터 간의 강한 결합 (프로그램이 데이터 구조에 종속)

2. 계층형 및 네트워크 데이터베이스 (1960년대 - 1970년대)

  • 계층형 데이터베이스(Hierarchical DBMS):
    • 데이터를 트리 구조로 저장하여 부모-자식 관계를 표현했습니다.
    • 대표적인 예로 IBM의 IMS(Information Management System)가 있습니다.
    • 트리 구조로 인해 데이터를 탐색하기 쉽지만, 관계가 복잡해질 경우 유연성이 떨어졌습니다.
  • 네트워크 데이터베이스(Network DBMS):
    • 데이터를 그래프 구조로 저장하여 복잡한 다대다 관계를 표현할 수 있었습니다.
    • CODASYL DBTG 모델이 대표적입니다.
    • 관계를 표현하는 데 유리했지만, 복잡한 구조로 인해 관리가 어려웠습니다.

3. 관계형 데이터베이스 (1970년대 - 1980년대)

  • 등장:
    • 1970년, IBM의 연구원이었던 에드가 F. 커드(Edgar F. Codd)가 관계형 데이터 모델(Relational Model)을 제안하면서 큰 혁신이 일어났습니다.
    • 관계형 모델은 데이터를 테이블(릴레이션)로 표현하며, 데이터를 쉽게 관리하고 쿼리할 수 있는 SQL(Structured Query Language)이 개발되었습니다.
  • 장점:
    • 데이터 독립성을 제공하여, 응용 프로그램과 데이터베이스 구조 간의 종속성을 줄였습니다.
    • 표준화된 SQL을 통해 데이터베이스와의 상호작용이 간편해졌습니다.
  • 대표적인 RDBMS:
    • Oracle, IBM DB2, Microsoft SQL Server, MySQL

4. 객체 지향 데이터베이스 (1980년대 - 1990년대)

  • 배경:
    • 객체지향 프로그래밍의 등장과 함께, 데이터를 객체 단위로 저장하고 관리할 수 있는 객체 지향 데이터베이스 시스템(Object-Oriented DBMS, OODBMS)이 등장했습니다.
    • 데이터와 관련된 메서드를 함께 저장할 수 있어, 객체지향 애플리케이션에서 자연스럽게 사용할 수 있었습니다.
  • 특징:
    • 복잡한 데이터와 메서드를 함께 관리할 수 있으며, 객체의 상속 및 다형성을 지원합니다.
  • 대표적인 OODBMS:
    • ObjectStore, Versant, GemStone

5. 객체 관계형 데이터베이스 (1990년대 - 2000년대)

  • 발전:
    • 객체 지향 데이터베이스의 장점과 관계형 데이터베이스의 안정성을 결합한 객체 관계형 데이터베이스 시스템(Object-Relational DBMS, ORDBMS)이 등장했습니다.
  • 특징:
    • 관계형 데이터 모델에 객체지향 개념을 도입하여, 객체지향 프로그래밍에서 정의된 데이터 타입과 메서드를 사용할 수 있습니다.
    • 관계형 데이터베이스의 장점(예: SQL 사용 가능)과 객체지향 모델의 장점을 결합하였습니다.
  • 대표적인 ORDBMS:
    • PostgreSQL, Oracle

6. NoSQL 및 NewSQL (2000년대 - 현재)

  • NoSQL:
    • 대규모의 비정형 데이터 및 반정형 데이터를 처리하기 위해 NoSQL 데이터베이스가 등장했습니다.
    • 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하기 위해 분산 데이터 저장, 수평 확장, 고가용성 등을 중시합니다.
    • 다양한 데이터 모델(문서 지향, 키-값, 그래프, 칼럼 지향 등)을 지원합니다.
    • 대표적인 NoSQL DBMS: MongoDB, Cassandra, Couchbase, HBase
  • NewSQL:
    • NoSQL의 성능과 확장성을 가지면서도, SQL과 관계형 데이터 모델을 유지하는 새로운 접근 방식입니다.
    • 기존 RDBMS의 성능 한계를 극복하기 위해 분산 처리 기술과 인메모리 기술을 도입한 DBMS입니다.
    • 대표적인 NewSQL DBMS: Google Spanner, CockroachDB, VoltDB

7. 클라우드 기반 데이터베이스 (2010년대 - 현재)

  • 발전:
    • 클라우드 컴퓨팅의 발전으로, 데이터베이스 시스템도 클라우드 환경에서 제공되고 있습니다.
  • 특징:
    • 클라우드 기반 DBMS는 유연한 확장성, 고가용성, 관리의 편리성을 제공합니다.
    • 사용자는 데이터베이스 관리 부담을 줄이고, 필요에 따라 리소스를 유동적으로 사용할 수 있습니다.
  • 대표적인 클라우드 DBMS:
    • Amazon RDS, Google Cloud SQL, Microsoft Azure SQL Database

8. 미래의 DBMS

  • 트렌드:
    • AI와 머신러닝을 활용한 자동화된 데이터베이스 관리
    • 블록체인 기술을 활용한 분산형 데이터베이스
    • 실시간 데이터 처리 및 분석을 위한 스트리밍 데이터베이스의 발전
    • 데이터의 다양성과 양이 증가함에 따라 더 고도화된 분산 데이터베이스 시스템의 발전

DBMS의 발전 과정은 데이터 관리와 저장의 효율성을 극대화하기 위한 지속적인 노력의 결과입니다. 앞으로도 기술 발전에 따라 새로운 형태의 DBMS가 등장할 것으로 예상됩니다.