Database 발전 로드맵

 

 

Database 발전 로드맵

# 계층형 -> 네트워크형 -> RDB -> OODB -> ORDB + NoSQL -> Cloud DB

 

O 데이터베이스 모델

 

1. 계층형 데이터베이스 (Hierarchical Database)

• 가장 초기 형태의 데이터베이스
• 데이터를 트리 구조로 저장
• 단순한 구조이지만, 복잡한 관계 표현 어려움
• 예시: IMS, HDAM

2. 네트워크형 데이터베이스 (Network Database)

• 계층형 데이터베이스의 발전 형태
• 데이터를 레코드와 연결된 링크로 구성
• 계층형보다 유연한 구조
• 예시: CODASYL, IDMS

3. 관계형 데이터베이스 (Relational Database)

• 가장 보편적으로 사용되는 데이터베이스
• 데이터를 테이블 형식으로 저장
• SQL 쿼리 언어 사용
• 데이터 관리 및 분석에 효율적
• 예시: Oracle, MySQL, PostgreSQL

4. 객체 지향 데이터베이스 (Object-Oriented Database)

• 객체 지향 프로그래밍 언어와 연동
• 객체를 기반으로 데이터 저장 및 관리
• 복잡한 데이터 구조 표현에 효율적
• 예시: GemStone, ObjectStore

5. 객체 관계형 데이터베이스 (Object-Relational Database)

• 관계형 데이터베이스와 객체 지향 데이터베이스의 장점 결합
• 객체 지향 기능을 추가하여 관계형 데이터베이스 확장
• 예시: Oracle 12c, PostgreSQL

6. NoSQL 데이터베이스 (Not Only SQL)

• 비 관계형 데이터베이스
• 특정 유형 데이터에 최적화
• 빠른 성능 및 확장성 제공
• 예시: MongoDB, Cassandra, Redis

7. 클라우드 데이터베이스 (Cloud Database)

• 클라우드 환경에서 제공되는 데이터베이스 서비스
• 관리 및 유지 보수 용이
• 탄력적인 확장성 제공
• 예시: AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL

O 향후 발전 방향:

• 클라우드 데이터베이스의 성장 지속
• 인공 지능과 머신 러닝 기술 접목
• 데이터 분석 및 시각화 기능 강화
• 개인정보 보호 및 보안 강화

 

단계	특징	장점	단점
계층형	트리 구조	단순한 구조	복잡한 관계 표현 어려움
네트워크형	레코드와 링크	계층형보다 유연	복잡한 데이터 관리
관계형 (RDB)	테이블 형식	데이터 관리 및 분석 효율적	객체 지향 기능 부족
객체지향 (OODB)	객체 기반	복잡한 데이터 구조 표현 효율적	표준화 부족, 상호 운용성 어려움
객체 관계형 (ORDB)	관계형 + 객체 지향	두 장점 결합	복잡성 증가
NoSQL	비 관계형, 특정 유형 데이터 최적화	빠른 성능, 확장성	데이터 일관성 유지 어려움
클라우드	클라우드 환경, 관리 및 유지 보수 용이	탄력적인 확장성	공급업체 종속, 보안 위험