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[Database] - Anomaly

Computer Science/DB 2020.09.25

Anomaly 정규화를 해야하는 이유는 잘못된 테이블 설계로 인해 Anomaly(이상 현상)가 나타나기 떄문이다. 여기서 Anomaly가 무엇인지 알아보자. ex) {Student ID, CourseID, Department, Course ID, Grade} 1) 삽입 이상(Insertion Anomaly) 기본키가 {Student ID, Course ID}인 경우 Course를 수강하지 않은 학생은 Course ID가 없는 현상이 발생한다. 결국, Course ID를 Null로 할 수 밖에 없는데, 기본키는 Null이 될 수 없으므로 테이블에 추가될 수 없다. 굳이 삽입하기 위해서는 '미수강'과 같은 Course ID를 만들어야 한다. 불필요한 데이터를 추가해야 삽입할 수 있는 상황 → ..

[Database] - JOIN

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JOIN 조인이란? 두 개 이상의 테이블이나 데이터베이스를 연결하여 데이터를 검색하는 방법 테이블을 연결하려면, 적어도 하나의 컬럼을 서로 공유하고 있어야 하므로 이를 이용하여 데이터 검색에 활용한다. JOIN 종류 INNER JOIN LEFT OUTER JOIN RIGHT OUTER JOIN FULL OUTER JOIN CROSS JOIN SELF JOIN INNER JOIN 교집합으로, 기준 테이블과 join 테이블의 중복된 값을 보여준다. SELECT A.NAME, B.AGE FROM EX_TABLE A INNER JOIN JOIN_TABLE B ON A.NO_EMP = B.NO_EMP; LEFT OUTER JOIN 기준테이블값과 조인테이블과 중복된 값을 보여준다. 왼쪽테이블 기준으로 JOIN을 한..

[Database] - Injection

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SQL Injection 해커에 의해 조작된 SQL 쿼리문이 데이터베이스에 그대로 전달되어 비정상적 명령을 실행시키는 공격 기법을 말한다. 공격 방법 1) 인증 우회 보통 로그인을 할 때, 아이디와 비밀번호를 input 창에 입력한다. 예를 들어, 아이디가 abc 비밀번호가 1234일 때, 쿼리는 아래와 같은 방식으로 전송될 것이다. SELECT * FROM USER WHERE ID = "abc" AND PASSWORD = "1234"; SQL Injection으로 공격할 때, input 창에 비밀번호를 입력함과 동시에 다른 쿼리문을 함께 입력하는 것이다. 1234; DELETE * FROM USER WHERE ID = "1"; 보안이 완벽하지 않은 경우, 이처럼 비밀번호가 아이디와 일치해서 True가 ..

[Database] - SQL vs NoSQL

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[Database] - 트랜잭션(Transaction)

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트랜잭션 데이터베이스의 상태를 변화시키기 위해 수행하는 작업 단위 상태를 변화시킨다는 것은 SQL 질의어를 통해 DB에 접근하는 것이다. SELECT INSERT DELETE UPDATE 작업 단위 → 많은 SQL 명령문들을 사람이 정하는 기준에 따라 정하는 것 ex) 게시판에서 사용자가 글을 작성하고 올리기 버튼을 누른 후 게시판에 다시 돌아오면 게시판에 내가 쓴 글이 업데이트된 상태를 볼 수 있다. 이때 DB 작업 올리기 버튼을 누른다: INSERT문을 사용해 사용자가 입력한 게시글 데이터를 옮김. 게시판 새로 구성: SELECT문을 사용해 최신 정보를 유지. 현재 작업 단위: INSERT문 + SELECT문 이를 통틀어 하나의 트랜잭션이라고 한다. 즉, 하나의 트랜잭션 설계를 잘 만드는 것이 데이터..

[Database] - Index(인덱스)

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Index (인덱스) 목적 RDBMS에서 검색 속도를 높이기 위한 기술 테이블의 컬럼을 색인화한다. 마치, 두꺼운 책의 목차와 같다고 생각하면 편하다. 데이터베이스 안의 레코드를 처음부터 풀 스캔하지 않고, B+ Tree로 구성된 구조에서 Index 파일 검색으로 속도를 향상시키는 기술이다. 파일 구성 테이블 생성 시, 3가지 파일이 생성된다. FRM: 테이블 구조가 저장되어 있는 파일 MYD: 실제 데이터가 있는 파일 MYI: Index 정보가 들어있는 파일(Index 사용 시 생성) 사용자가 쿼리를 통해 Index를 사용하는 컬럼을 검색하게 되면, 이때 MYI 파일의 내용을 활용한다. (INDEX를 사용하지 않는 경우, MYI 파일은 비어져 있다) 장점 키 값을 기초로 하여 테이블에서 검색과 정렬 속..

Computer Science/DB

[Database] - Anomaly

로ᄏｌ 2020. 9. 25. 21:25

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Anomaly

정규화를 해야하는 이유는 잘못된 테이블 설계로 인해 Anomaly(이상 현상)가 나타나기 떄문이다. 여기서 Anomaly가 무엇인지 알아보자.

ex) {Student ID, CourseID, Department, Course ID, Grade}

1) 삽입 이상(Insertion Anomaly)

기본키가 {Student ID, Course ID}인 경우

Course를 수강하지 않은 학생은 Course ID가 없는 현상이 발생한다. 결국, Course ID를 Null로 할 수 밖에 없는데, 기본키는 Null이 될 수 없으므로 테이블에 추가될 수 없다.

굳이 삽입하기 위해서는 '미수강'과 같은 Course ID를 만들어야 한다.
불필요한 데이터를 추가해야 삽입할 수 있는 상황 → Insertion Anomaly

2) 갱신 이상(Update Anomaly)

만약 어떤 학생의 전공 {Department}이 "컴퓨터 → 음악"으로 바뀌는 경우
모든 Department를 "음악"으로 바꾸어야 한다. 그러나 일부를 깜빡하고 바꾸지 못하는 경우, 제대로 파악하지 못한다.
일부만 변경하여 데이터가 불일치하는 모순의 문제 → Uodate Anomaly

3) 삭제 이상 (Deletion Anomaly)

만약 어떤 학생이 수강을 철회하는 경우, {Student ID, Course ID, Department, Course ID, Grade}의 정보 중 Course ID를 삭제하면 Student ID, Department와 같은 학생에 대한 정보도 함께 삭제된다.

튜플 삭제로 인해 꼭 필요한 데이터까지 함께 삭제되는 문제 → Deletion Anomaly

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Computer Science/DB

[Database] - JOIN

로ᄏｌ 2020. 9. 25. 21:14

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JOIN

조인이란?

두 개 이상의 테이블이나 데이터베이스를 연결하여 데이터를 검색하는 방법

테이블을 연결하려면, 적어도 하나의 컬럼을 서로 공유하고 있어야 하므로 이를 이용하여 데이터 검색에 활용한다.

JOIN 종류

INNER JOIN
LEFT OUTER JOIN
RIGHT OUTER JOIN
FULL OUTER JOIN
CROSS JOIN
SELF JOIN
INNER JOIN

교집합으로, 기준 테이블과 join 테이블의 중복된 값을 보여준다.

SELECT A.NAME, B.AGE
FROM EX_TABLE A
INNER JOIN JOIN_TABLE B ON A.NO_EMP = B.NO_EMP;

LEFT OUTER JOIN

기준테이블값과 조인테이블과 중복된 값을 보여준다.

왼쪽테이블 기준으로 JOIN을 한다고 생각하면 편하다.

SELECT A.NAME, B.AGE
FROM EX_TABLE A
LEFT OUTER JOIN JOIN_TABLE B ON A.NO_EMP = B.NO_EMP;

RIGHT OUTER JOIN

LEFT OUTER JOIN과는 반대로 오른쪽 테이블 기준으로 JOIN하는 것이다.

SELECT A.NAME, B.AGE
FROM EX_TABLE A
RIGHT OUTER JOIN JOIN_TABLE B ON A.NO_EMP = B.NO_EMP;

FULL OUTER JOIN

합집합을 말한다. A와 B 테이블의 모든 데이터가 검색된다.

SELECT A.NAME, B.AGE
FROM EX_TABLE A
FULL OUTER JOIN JOIN_TABLE B ON A.NO_EMP = B.NO_EMP;

CROSS JOIN

모든 경우의 수를 전부 표현해주는 방식이다.
A가 3개, B가 4개면 3 * 4 = 12개의 데이터가 검색된다.
```
SELECT A.NAME, B.AGE
FROM EX_TABLE A
CROSS JOIN JOIN_TABLE B;
```
SELF JOIN

자기자신과 자기자신을 조인하는 것이다.
하나의 테이블을 여러번 복사해서 조인한다고 생각하면 편하다.
자신이 갖고 있는 칼럼을 다양하게 변형시켜 활용할 때 자주 사용한다.

SELECT A.NAME, B.AGE
FROM EX_TABLE A, EX_TABLE B;

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Computer Science/DB

[Database] - Injection

로ᄏｌ 2020. 9. 25. 20:59

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SQL Injection

해커에 의해 조작된 SQL 쿼리문이 데이터베이스에 그대로 전달되어 비정상적 명령을 실행시키는 공격 기법을 말한다.

공격 방법

1) 인증 우회

보통 로그인을 할 때, 아이디와 비밀번호를 input 창에 입력한다.
예를 들어, 아이디가 abc 비밀번호가 1234일 때, 쿼리는 아래와 같은 방식으로 전송될 것이다.

SELECT * FROM USER WHERE ID = "abc" AND PASSWORD = "1234";

SQL Injection으로 공격할 때, input 창에 비밀번호를 입력함과 동시에 다른 쿼리문을 함께 입력하는 것이다.

1234; DELETE * FROM USER WHERE ID = "1";

보안이 완벽하지 않은 경우, 이처럼 비밀번호가 아이디와 일치해서 True가 되고 뒤에 작성한 DELETE문도 데이터베이스에 영향을 줄 수도 있게 되는 치명적인 상황이다.

이 밖에도 기본 쿼리문이 WHERE절에 OR문을 추가하여 '1' = '1'과 같은 true문을 작성하여 무조건 적용되도록 수정한 뒤 DB를 마음대로 조작할 수도 있다.

2) 데이터 노출

시스템에서 발생하는 여러 메시지를 이용해 공격하는 방법이다.
보통 에러는 개발자가 버그를 수정하는 면에서 도움을 받을 수 있는 존재이다. 해커들은 이를 역이용해 악의적인 구문을 삽입하여 에러를 유발시킨다. 예를 들면, 해커는 GET 방식으로 동작하는 URL 쿼리 스트링을 추가하여 에러를 발생시킨다.
이에 해당하는 오류가 발생하면 이를 통해 해당 웹앱의 데이터베이스 구조를 유추할 수 있고 해킹에 활용한다.

방어 방법

1) input 값을 받을 때, 특수 문자 여부 검사하기

로그인 전, 검증 로직을 추가하여 미리 설정한 특수문자들이 들어왔을 때 요청을 막아낸다.

2) SQL 서버 오류 발생 시, 해당하는 에러 메시지 감추기

view를 활용해 원본 데이터베이스 테이블에 접근 권한을 높인다. 일반 사용자는 view로만 접근하여 에러를 볼 수 없도록 만든다.

3) prepare statement 사용하기

prepare statement를 사용하면 특수문자를 자동으로 escaping 해준다.
(statement와는 다르게 쿼리문에서 전달인자 값을 ?로 받는 것)이를 활용해 서버 측에서 필터링 과정을 통해서 공격을 방어한다.

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Computer Science/DB

[Database] - SQL vs NoSQL

로ᄏｌ 2020. 9. 25. 20:51

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SQL과 NoSQL의 차이

웹 앱을 개발할 때, 데이터베이스를 어떤 것을 사용할지 고민하게 된다.

MySQL과 같은 SQL을 사용할까? 아니면 MongoDB와 같은 NoSQL을 사용할까?

보통 Spring에서 개발할 때는 MySQL을, Node.js에서는 MongoDB를 주로 사용했을 것이다.
하지만 그냥 단순히 프레임워크에 따라 결정하는 것이 아니다. 프로젝트를 진행하기에 앞서 적합한 데이터베이스를 선택해야 한다.
차이점을 알아보자.

SQL (관계형 DB)

SQL을 사용하면 RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있다.
관계형 데이터베이스에는 핵심적인 두 가지 특징이 있다.

데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다.
데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다.

데이터는 테이블에 레코드로 저장되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있다. 해당 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.

따라서 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없다. 즉, 스키마를 수정하지 않는 이상은 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이 관계형 데이터베이스의 특징 중 하나이다.

또한, 데이터의 중복을 피하기 위해 관계를 이용한다.

하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.

NoSQL (비관계형 DB)

말 그대로 관계형 DB의 반대다.
스키마도 없고, 관계도 없다!

NoSQL에서는 레코드 문서(documents)라고 부른다.
여기서 SQL과 핵심적인 차이가 있는데, SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능했다. 하지만 NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.

문서(documents)는 Json과 비슷한 형태를 가지고 있다. 관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어담지 않고, 관련 데이터를 동일한 '컬렉션'에 넣는다. 따라서 위 사진에 SQL에서 진행한 Orders, Users, Products 테이블로 나눈 것을 NoSQL에서는 Orders에 한꺼번에 포함해서 저장하게 된다. 따라서 여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL이다. (NoSQL에는 Join이라는 개념이 존재하지 않음)

그러면 Join하고 싶을 때 NoSQL은 어떻게 할까?

컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.

하지만 이러면 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있다. 따라서 조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일 때 NoSQL을 쓰면 상당히 효율적이다.

확장 개념

두 데이터베이스를 비교할 때 중요한 Scaling 개념도 존재한다.

데이터베이스 서버의 확장성은 '수직적' 확장과 '수평적' 확장으로 나누어진다.

수직적 확장: 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것 (ex. CPU 업그레이드)
수평적 확장: 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미(하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동)

데이터 저장 방식으로 인해 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만 지원함

수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능

그럼 둘 중에 뭘 선택?

정답은 없다. 둘다 훌륭한 솔루션이고 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 선택을 고려해야 한다.

SQL 장점

명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장

SQL 단점

덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함. (나중에 수정이 힘듦)
관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
대체로 수직적 확장만 가능함

NoSQL 장점

스키마가 없어서 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터 읽어오는 속도 빨라짐
수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능

NoSQL 단점

유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있음
데이터 중복을 계속 업데이트 해야 함
데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함 (SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한번만 수행이 가능)

SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우

NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야 하기 때문에 비효율적

변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장 될 수 있는 경우
읽기는 자주 하지만, 데이터 변경은 자주 없는 경우
데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 (막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)

하나의 제시 방법이지 완전한 정답이 정해져 있는 것은 아니다.
SQL을 선택해서 복잡한 JOIN문을 만들지 않도록 설계하여 단점을 없앨 수도 있고,
NoSQL을 선택해서 중복 데이터를 줄이는 방법으로 설계해서 단점을 없앨 수도 있다.

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Computer Science/DB

[Database] - 트랜잭션(Transaction)

로ᄏｌ 2020. 9. 25. 20:23

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트랜잭션

데이터베이스의 상태를 변화시키기 위해 수행하는 작업 단위
상태를 변화시킨다는 것은 SQL 질의어를 통해 DB에 접근하는 것이다.
```
SELECT
INSERT
DELETE
UPDATE
```
작업 단위 → 많은 SQL 명령문들을 사람이 정하는 기준에 따라 정하는 것
ex) 게시판에서 사용자가 글을 작성하고 올리기 버튼을 누른 후 게시판에 다시 돌아오면 게시판에 내가 쓴 글이 업데이트된 상태를 볼 수 있다.
이때 DB 작업
- 올리기 버튼을 누른다: INSERT문을 사용해 사용자가 입력한 게시글 데이터를 옮김.
- 게시판 새로 구성: SELECT문을 사용해 최신 정보를 유지.
현재 작업 단위: INSERT문 + SELECT문
- 이를 통틀어 하나의 트랜잭션이라고 한다.
즉, 하나의 트랜잭션 설계를 잘 만드는 것이 데이터를 다룰 때 많은 이점을 가져다준다.

트랜잭션 특징

원자성(Atomicty)
- 트랜잭션이 DB에 모두 반영되거나 혹은 전혀 반영되지 않아야 한다.
일관성(Consistency)
- 트랜잭션의 작업 처리 결과는 항상 일관성이 있어야 한다.
독립성(Isolation)
- 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행되고 있을 때, 어떤 트랜잭션도 다른 트랜잭션 연산에 끼어들 수 없다.
지속성(Durability)
- 트랜잭션이 성공적으로 완료되었으면, 결과는 영구적으로 반영되어야 한다.

Commit

하나의 트랜잭션이 성공적으로 끝났고, DB가 일관성있는 상태일 때 이를 알려주기 위해 사용하는 연산이다.

Rollback

하나의 트랜잭션 처리가 비정상적으로 종료되어 트랜잭션의 원자성이 깨진 경우
트랜잭션이 정상적으로 종료되지 않았을 때, last consistent state(ex. 트랜잭션의 시작 상태)로 roll back 할 수 있다.

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Computer Science/DB

[Database] - Index(인덱스)

로ᄏｌ 2020. 9. 25. 20:12

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Index (인덱스)

목적

RDBMS에서 검색 속도를 높이기 위한 기술

테이블의 컬럼을 색인화한다.

마치, 두꺼운 책의 목차와 같다고 생각하면 편하다.

데이터베이스 안의 레코드를 처음부터 풀 스캔하지 않고, B+ Tree로 구성된 구조에서 Index 파일 검색으로 속도를 향상시키는 기술이다.

파일 구성

테이블 생성 시, 3가지 파일이 생성된다.

FRM: 테이블 구조가 저장되어 있는 파일
MYD: 실제 데이터가 있는 파일
MYI: Index 정보가 들어있는 파일(Index 사용 시 생성)

사용자가 쿼리를 통해 Index를 사용하는 컬럼을 검색하게 되면, 이때 MYI 파일의 내용을 활용한다. (INDEX를 사용하지 않는 경우, MYI 파일은 비어져 있다)

장점

키 값을 기초로 하여 테이블에서 검색과 정렬 속도를 향상시킨다.
인덱스를 사용하면 테이블 행의 고유성을 강화시킬 수 있다.
테이블의 기본키는 자동으로 인덱스된다.
필드 중에는 데이터 형식 때문에 인덱스 될 수 없는 필드도 있다.
여러 필드로 이루어진(다중 필드)인덱스를 사용하면 첫 필드 값이 같은 레코드도 구분할 수 있다.

참고로 액세스에서 다중 필드 인덱스는 최대 10개의 필드를 포함할 수 있다.

단점

Index 생성시, .mdb 파일 크기가 증가한다.
한 페이지를 동시에 수정할 수 있는 병행성이 줄어든다.
인덱스 된 Field에서 Data를 업데이트하거나, Record를 추가 또는 삭제시 성능이 떨어진다.
데이터 변경 작업이 자주 일어나는 경우, Index를 재작성해야 하므로 성능에 영향을 미친다.

상황 분석

사용하면 좋은 경우
- Where 절에서 자주 사용되는 Column
- 외래키가 사용되는 Column
- Join에 자주 사용되는 Column
Index 사용을 피해야 하는 경우
- Data 중복도가 높은 Column
- DML이 자주 일어나는 Column

DML에 취약

INSERT
- index split: 인덱스의 Block들이 하나에서 두개로 나누어지는 현상
- 인덱스는 데이터가 순서대로 정렬되어야 한다. 기존 블록에 여유 공간이 없는 상황에서 그 블록에 새로운 데이터가 입력되어야 할 경우, 오라클이 기존 블록의 내용 중 일부를 새 블록에다가 기록한 후, 기존 블록에 빈 공간을 만들어서 새로운 데이터를 추가하게 된다.
- 성능면에서 매우 불리하다.
  - Index split은 새로운 블록을 할당받고 Key를 옮기는 복잡한 작업을 수행한다. 모든 수행 과정이 Redo에 기록되고 많은 양의 Redo를 유발한다.
  - Index split이 이루어지는 동안 해당 블록에 대해 키 값이 변경되면 안되므로 DML이 블로킹된다.
DELETE
- 테이블에서 데이터가 DELTE될 경우, 지워지고 다른 데이터가 그 공간을 사용할 수 있다.
- index에서 데이터가 delete될 경우, 데이터가 지워지지 않고 사용 안됨 표시만 해둔다.
- 즉, 테이블에 데이터가 1만건 있는 경우, 인덱스에는 2만건이 있을 수 있다는 뜻이다.
- 인덱스를 사용해도 수행 속도를 기대하기 힘들다.
UPDATE
- 인덱스에는 UPDATE 개념이 없다.
- 테이블에 UPDATE가 발생할 경우, 인덱스에서는 delete가 먼저 발생한 후 새로운 작업의 insert 작업이 발생한다.
- delete와 insert 두 개의 작업이 인덱스에서 동시에 일어나 다른 DML보다 더 큰 부하를 주게 된다.

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공격 방법

1) 인증 우회

2) 데이터 노출

방어 방법

1) input 값을 받을 때, 특수 문자 여부 검사하기

2) SQL 서버 오류 발생 시, 해당하는 에러 메시지 감추기

3) prepare statement 사용하기

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NoSQL (비관계형 DB)

확장 개념

그럼 둘 중에 뭘 선택?

SQL 장점

SQL 단점

NoSQL 장점

NoSQL 단점

SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

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