먼저 데이터가 방대해지면서 처리 속도가 느려지는 것이 눈에 띄게 나타나 복잡한 처리나 집계로 인해 큰 지연을 유발할 수 있습니다.데이터 일관성이 철저하게 유지되기 때문에 데이터를 다른 서버로 나누어 분산 처리하는 능력을 높이기 어렵습니다.또한 그래프 형태의 데이터, XML이나 JSON이라고 불리는 비구조화된 데이터 등 계층적이고 자유도 높은 데이터를 표현하는 것도 어렵습니다.
관계형
관계형 데이터베이스가 널리 사용되는 이유는 몇 가지 이점이 있기 때문입니다.
관계형의 단점
데이터베이스에는 일정 규칙에 따라 데이터가 저장되어 있습니다. 이러한 데이터의 구조를 데이터 모델이라고 부르는데 계층형/네트워크형/관계형이 있습니다. 오늘은 관계형에 대해 알아보겠습니다. 관계형은 행과 열을 가진 2차원 표에 데이터를 저장하는 모델입니다. 다양한 표를 조합하여 다양한 데이터에 유연하게 대응할 수 있다는 특징이 있습니다. 계층형이나 네트워크형에서는 데이터가 저장되어 있는 구조를 이해하고 있어야 하기 때문에 구성을 변경하면 그에 맞게 프로그램도 보완해야 했습니다. 관계형은 그러한 영향이 적고 프로그램이나 데이터를 독립적으로 관리하기 쉬워집니다.이러한 편리성 때문에 현재는 데이터베이스에 관계형이 많이 사용되고 있습니다. 지난 포스팅에서 소개한 대표적인 데이터베이스 관리 시스템도 대부분 관계형입니다. 「그림으로 배우는 데이터베이스」의 책에서도, 2매 이후는 관계형을 전제로 설명하고 있습니다.
관계형의 장점
* 본 포스팅은 <그림으로 배우는 데이터베이스>에서 발췌하여 작성되었습니다.그림으로 배우는 데이터베이스 저자 사카가미 히로시 대저, 양성곤 출판 영진.com(영진닷컴) 출시 2022.07.05.한편 관계형의 단점으로는 다음과 같은 점을 들 수 있습니다.데이터 모델의 종류관계형 데이터베이스에서는 저장할 데이터에 규칙을 미리 설정해 둘 수 있습니다. 예를 들어 숫자만 저장할 수 있다거나 빈칸으로 둘 수는 없다. 등의 규칙을 지정할 수 있습니다. 그러면 일정 포맷으로 데이터가 통일됩니다. 규격 이외의 데이터가 등록되려면 처리 전 상태로 안전하게 되돌리는 구조도 갖추어져 있습니다.또한, 복수의 테이블이 관련된 구성으로 데이터를 저장함으로써 설계에 의해 동일한 데이터가 여러 장소에 흩어져 존재하는 것을 방지할 수 있습니다. 따라서 데이터를 업데이트할 때는 한 곳만 수정하면 되므로 업데이트 비용을 절감할 수 있습니다.또한 SQL을 사용하여 데이터 등록이나 삭제, 취득이 가능하며 복잡한 조건에서 이루어지는 데이터 검색이나 집계에서도 정확하게 취득하는 것이 관계형의 단점