블록에서 의미로: 데이터 항목과 데이터베이스

Source: Dev.to

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소개

안녕하세요, 저는 마네슈와르입니다. 저는 FreeDevTools online에서 작업하고 있으며, 현재 모든 개발 도구, 치트 코드, TLDR을 한 곳에 모은 무료 오픈‑소스 허브를 만들고 있습니다 — 개발자들이 인터넷을 뒤져가며 찾는 번거로움 없이 빠르게 도구를 찾고 사용할 수 있도록 합니다.

어제 우리는 디스크의 물리적 현실—블록, 섹터, 탐색 시간, 그리고 저장소가 왜 느리고 신뢰성이 낮은지—에 대해 다졌습니다. 이를 통해 많은 데이터베이스 설계 선택의 이유를 이해하게 되었습니다.

이제 한 단계 위로 올라갈 시간입니다.

테이블, 인덱스, 트랜잭션에 대해 이야기하기 전에, 데이터베이스가 실제로 무엇을 저장하는지와 그 저장된 상태가 올바르다는 것이 무엇을 의미하는지를 이해해야 합니다. 이는 가장 기본적인 정보 단위인 데이터 항목부터 시작됩니다.

데이터 항목: 정보가 시작되는 곳

A data item은 정보를 담고 있는 모든 것을 의미합니다. The information itself is represented by the value stored in that data item, and the meaning we assign to that value is what makes it useful. In practice we often use the terms data, value, and information interchangeably, even though they are conceptually distinct.

데이터 항목의 예시

• 정수
• 사람 이름
• 집 주소
• 바이너리 블롭
• 테이블
• 보다 추상적인 것

세분성

The size of a data item is called its granularity. Granularity defines how much information a single data item can carry.

In most database discussions, data items are treated abstractly—their exact size or meaning is often left unspecified. This abstraction is intentional: it lets database systems reason about correctness and performance without being tied to specific representations.

데이터 항목의 핵심 속성

• 위치 – 저장소 어딘가에 존재
• 식별자 – 참조되는 이름 또는 주소를 가짐
• 형식 – 허용되는 값과 가능한 연산을 정의

At a minimum, every data item must support:

1. 현재 값을 읽기
2. 새로운 값으로 덮어쓰기

That simple ability to read and overwrite is enough to create surprisingly complex systems once persistence and concurrency enter the picture.

데이터 항목에서 데이터베이스로

데이터베이스는 단순히 데이터 항목을 담는 컨테이너가 아닙니다. 서로 관련된 다수의 영구적인 데이터 항목을 하나의 저장소에 모아 놓은 것입니다.

데이터베이스 안의 데이터 항목은 거의 독립적으로 존재하지 않습니다. 그 값들은 관계를 통해 연결되며, 이러한 관계는 무결성 제약에 의해 관리됩니다—즉, 어떤 값들의 조합이 허용되는지를 정의하는 규칙입니다.

특정 시점에 모든 데이터 항목의 값이 모두 모인 전체 집합을 데이터베이스 상태라고 합니다. 데이터베이스 상태가 모든 데이터 항목이 정의된 모든 무결성 제약을 만족할 때, 그 상태는 일관성(consistent) 이라고 합니다.

일관성이 중요한 이유

데이터베이스는 단순히 값을 저장하는 것이 아니라 특정 시점의 현실 세계 시스템을 나타냅니다.

• 대학 예시 – 학생, 강좌, 강사, 수강 신청을 모델링
• 일관된 상태는 실제로 존재할 수 있는 유효한 대학 상황에 해당
• 일관되지 않은 상태는 현실 세계에 존재할 수 없는 상황을 나타냄

데이터베이스 시스템의 역할은 데이터를 저장하는 것에 그치지 않고, 불가능한 세계가 디스크에 기록되는 것을 방지하는 것입니다.

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데이터베이스 작업 및 상태 전이

사용자는 데이터베이스 작업을 적용하여 데이터베이스와 상호작용합니다. 이러한 작업을 통해 사용자는:

• 정보를 조회
• 새로운 데이터를 삽입
• 기존 데이터를 수정
• 오래된 데이터를 삭제

각 작업은 데이터베이스를 한 상태에서 다른 상태로 전이시킵니다.

내부적으로, 이러한 고수준 작업은 디스크를 직접 조작하지 않습니다. 대신 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 이 이를 더 낮은 수준의 파일 작업으로 변환합니다.

물리적 현실

• 데이터베이스는 하나 이상의 일반 파일에 존재합니다
• 그 파일들은 디스크에 저장됩니다
• 데이터베이스를 수정한다는 것은 그 파일들을 수정한다는 의미입니다

이 변환 계층은 매우 중요합니다. 여기서 레코드와 테이블 같은 추상 개념이 블록, 쓰기, 동기화와 같은 구체적인 현실과 만나기 때문입니다.

데이터베이스 애플리케이션과 제어된 접근

초기 시스템에서는 사용자가 스크립트, 편집기 또는 임시 도구를 사용해 데이터 파일을 직접 조작하곤 했습니다. 이러한 접근 방식은 일반적으로 파일‑처리 시스템이라고 불리며, 곧 취약하고 위험하다는 것이 드러났습니다.

직접 파일 조작의 문제점

• 오류가 발생하기 쉬움
• 무결성 제약을 쉽게 위반함
• 데이터가 증가함에 따라 관리가 어려워짐
• 동시 접근 시 시스템이 붕괴됨

대안은 데이터베이스 애플리케이션입니다—신중하게 설계된 프로그램으로서:

• 데이터베이스 로직을 캡슐화함
• 잘 정의된 연산만을 외부에 제공함
• 사용자를 저장 세부 사항으로부터 보호함

현대의 데이터베이스는 거의 항상 이러한 애플리케이션을 통해 접근됩니다. 사용자는 다음을 이해할 필요 없이 쿼리와 업데이트를 실행합니다:

• 데이터 항목이 어떻게 저장되는지
• 파일이 디스크에 어디에 위치하는지
• 동시성이 어떻게 처리되는지
• 장애 복구가 어떻게 이루어지는지

핵심은 여러 사용자가 독립적이고 동시에 이러한 애플리케이션을 실행하면서 동일한 데이터베이스를 조작한다는 점입니다. 이 동시성은 신뢰할 수 없는 디스크에 영속성을 유지해야 하는 상황과 결합될 때, 데이터베이스 시스템의 진정한 복잡성이 시작됩니다.

왜 이 레이어가 중요한가

지금까지 우리는

• 디스크와 블록 → 물리적 제약

에서

• 데이터 항목과 데이터베이스 → 논리적 의미와 정확성

으로 이동했습니다.

그 뒤에 따라오는 모든 것—트랜잭션, 동시성 제어, 로깅, 복구—은 다음과 같은 환상을 유지하기 위해 존재합니다:

• 데이터 항목이 원자적으로 동작한다
• 데이터베이스 상태가 깔끔하게 전이된다
• 무결성 제약이 절대 위배되지 않는다

하지만 그 모든 것의 아래에서는 우리가 여전히 디스크의 블록을 덮어쓰고 있을 뿐입니다.

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