나만의 데이터베이스 설계 - 1부

1. 오늘날의 기술 환경에서 맞춤형 데이터베이스의 필요성

최근 몇 년 동안 개발 커뮤니티에서는 프런트엔드 프레임워크의 폭발적인 증가를 목격했습니다. 새로운 프레임워크가 정기적으로 등장하고 각각 더 나은 성능, 더 많은 기능 또는 향상된 개발자 경험을 약속하면서 옵션은 끝이 없어 보입니다. 이러한 급증은 업계가 동적이고 반응성이 뛰어난 사용자 인터페이스를 만드는 데 중점을 두고 있음을 강조합니다.

백엔드는 어떻습니까? 검증된 옵션인 Express.js와 Fastify, Hono(개인이 선호하는)와 같은 주목할 만한 백엔드 프레임워크가 있지만 그 다양성은 프런트엔드만큼 압도적이지는 않습니다. 이러한 차이로 인해 우리는 종종 뒤에서 작동하는 백엔드 개발의 중요한 구성 요소인 데이터베이스를 고려하게 되었습니다.

놀랍게도 시중에는 프런트엔드 프레임워크보다 데이터베이스가 더 많습니다. 이러한 풍부함은 즉각적으로 드러나지는 않지만 다양한 조직의 고유한 요구 사항을 고려하면 분명해집니다. 많은 기업에서는 기존 솔루션으로 효율적으로 해결할 수 없는 특정 문제를 해결하기 위해 자체 데이터베이스를 개발했습니다.

예:

• Apache Cassandra가 포함된 Facebook: 단일 장애 지점 없이 여러 서버에 걸쳐 막대한 양의 데이터를 처리하도록 개발되었습니다.
• Google with Bigtable: 페타바이트 규모의 데이터 저장 및 빠른 액세스를 위해 설계되어 Google 검색 및 Google Analytics와 같은 서비스를 뒷받침합니다.
• Amazon with DynamoDB: 높은 처리량 워크로드와 짧은 지연 시간 성능에 최적화된 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다.
• LinkedIn with Voldemort: 높은 확장성과 내결함성을 목표로 하는 분산 키-값 저장 시스템
• FoundationDB를 갖춘 Apple: ACID 트랜잭션 및 수평적 확장성에 초점을 맞춘 분산 데이터베이스로 iCloud와 같은 서비스에 견고한 기반을 제공합니다.

이 거대 기술 기업들은 고유한 성능 요구 사항과 확장성 요구 사항을 충족하고 데이터 스토리지 솔루션을 최적화하여 경쟁 우위를 확보하기 위해 맞춤형 데이터베이스를 만들었습니다.

이렇게 대규모로 운영되는 회사를 운영하지 않더라도 이러한 회사가 자체 데이터베이스를 구축한 이유와 방법을 이해하는 것은 매우 통찰력이 있을 수 있습니다. 이는 애플리케이션의 특정 요구 사항에 맞는 데이터 스토리지 솔루션을 보유하는 것의 중요성을 강조합니다.

자신만의 데이터베이스를 설계하려는 아이디어에 관심이 있다면 첫 번째 단계는 데이터베이스가 머신에 데이터를 저장하는 방법을 이해하는 것입니다. 기본적으로 데이터베이스는 스토리지 미디어에 데이터를 쓰고 읽는 방법, 내부적으로 구성하는 방법, 효율적으로 검색하고 조작하는 방법을 관리합니다.

데이터베이스 저장 접근 방식에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

• 네이티브 데이터베이스: MySQL 및 PostgreSQL과 같은 독립형 시스템. 이들은 별도의 서버 프로세스로 실행되며 애플리케이션은 네트워크를 통해 여기에 연결됩니다. 기본 데이터베이스는 여러 개의 동시 연결과 대용량 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 트랜잭션 관리, 동시성 제어 및 데이터 보안을 위한 광범위한 기능을 제공합니다.
• 내장 데이터베이스: 예에는 SQLite, LevelDB 및 RocksDB가 포함됩니다. 이러한 데이터베이스는 애플리케이션 내에 직접 내장되어 동일한 프로세스 공간에서 실행됩니다. 가볍고, 최소한의 설정만 필요하며, 별도의 데이터베이스 서버의 오버헤드 없이 데이터를 저장하는 간단하고 빠르며 안정적인 방법이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.

이러한 개념을 살펴봄으로써 데이터베이스 아키텍처의 구성 요소를 이해하기 시작합니다. 대규모 애플리케이션을 위한 데이터베이스 구축을 목표로 하거나 단순히 호기심을 충족시키려는 경우, 데이터베이스 작동 방식을 탐구하면 개발 기술을 크게 향상시키고 애플리케이션 최적화를 위한 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

2. 네이티브 데이터베이스와 임베디드 데이터베이스 중 선택: 기존 라이브러리를 기반으로 구축

이제 질문은 다음과 같습니다. 네이티브 또는 내장형 중 어떤 유형의 데이터베이스를 사용해야 합니까?

B-트리, 해시 테이블 또는 LSM-트리와 같은 데이터 구조를 구현하여 하드웨어 수준에서 코드를 작성하는 것은 엄청난 작업이며 대부분의 프로젝트 범위를 벗어납니다. 대신 목표는 기존 라이브러리를 기반으로 구축하여 요구 사항에 맞는 솔루션을 만드는 것입니다.

이러한 접근 방식을 고려할 때 내장형 데이터베이스가 최적의 선택으로 떠오릅니다. MySQL, PostgreSQL과 같은 기본 데이터베이스 또는 AWS RDS, PlanetScale, Neon DB와 같은 관리형 서비스는 강력하며 대규모 확장 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 그러나 애플리케이션에 불필요할 수 있는 설정, 유지 관리, 네트워크 구성 등의 복잡성이 수반됩니다.

내장형 데이터베이스를 선택하면 다음이 가능합니다.

• 기존 라이브러리 활용: 수레를 다시 만들지 않고도 잘 확립된 데이터베이스 라이브러리를 활용합니다.
• 배포 단순화: 데이터베이스를 애플리케이션에 직접 삽입하여 별도의 서버와 복잡한 구성이 필요하지 않습니다.
• 효율적인 사용자 정의: 본격적인 기본 데이터베이스의 오버헤드를 처리하지 않고 애플리케이션에 특정한 기능을 구축하는 데 집중하세요.
• 성능 향상: 애플리케이션과 데이터베이스 간의 네트워크 통신을 제거하여 대기 시간을 줄입니다.
• 불필요한 복잡성 방지: 기본 데이터베이스가 해결하는 확장 솔루션의 복잡성을 우회합니다. 이는 현재 요구 사항에 비해 과도할 수 있습니다.

이 접근 방식을 사용하면 효율적이고 관리하기 쉬우며 애플리케이션의 특정 요구 사항에 완벽하게 부합하는 데이터베이스 솔루션을 개발할 수 있습니다.

결론 및 2부의 다음 내용

첫 번째 부분에서는 사용자 정의 데이터베이스를 구축해야 하는 이유를 확인하고 기본 데이터베이스와 내장 데이터베이스의 차이점을 살펴보았습니다. 내장된 데이터베이스와 기존 라이브러리를 기반으로 구축하기로 선택하면 하위 수준의 데이터 구조 구현을 탐구하지 않고도 맞춤형 솔루션을 만들 수 있습니다.

2부에서는 사용할 특정 데이터베이스 라이브러리를 선택하고 구축 중인 항목의 범위를 정의하는 방법을 살펴보겠습니다. SQLite, LevelDB 및 RocksDB와 같은 옵션을 살펴보고 다양한 사용 사례에 대한 장점과 적합성을 논의합니다. 또한 이러한 라이브러리를 애플리케이션에 통합하고 고유한 요구 사항에 맞게 사용자 정의하는 방법을 간략히 설명하겠습니다.

개념적 이해에서 실제 구현으로 전환하여 현재 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 미래의 과제에도 적응할 수 있는 데이터베이스를 설계하기 위한 기반을 마련하는 과정을 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.

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2부의 다음 단계:

• 데이터베이스 라이브러리 선택: 가장 적합한 것을 찾기 위해 다양한 내장 데이터베이스 라이브러리를 평가합니다.
• 프로젝트 범위 정의: 구축하려는 목표와 필요한 기능을 명확하게 설명합니다.
• 통합 전략: 선택한 데이터베이스를 애플리케이션에 원활하게 통합하는 방법에 대해 논의하세요.
• 사용자 정의 기술: 애플리케이션 요구 사항에 더 적합하도록 데이터베이스 라이브러리를 사용자 정의하는 방법을 살펴보세요.
• 성능 고려 사항: 특정 상황에서 속도와 효율성을 최적화하는 방법을 살펴보세요.

2부가 끝나면 맞춤형 데이터베이스 솔루션 구현을 위한 탄탄한 기반을 마련하여 데이터 저장 및 관리 전략을 제어할 수 있게 됩니다.

위 내용은 나만의 데이터베이스 설계 - 1부의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!