처음 배우는 데이터베이스 1편 | 데이터베이스란 무엇인가
데이터베이스는 오늘날의 행정, 금융, 의료, 교육, 쇼핑, 물류, 플랫폼 서비스를 움직이는 정보 인프라입니다. 이 글에서는 데이터베이스의 뜻을 교과서적 정의에 머물지 않고, 왜 필요한지, 파일 방식과 무엇이 다른지, 실제 시스템에서 어떤 역할을 맡는지까지 차근차근 설명드리겠습니다.
DATABASEIntro | 왜 데이터베이스부터 배워야 할까요?
우리가 하루 동안 사용하는 서비스만 떠올려 보아도 데이터베이스의 존재는 금세 드러납니다. 아침에 날씨 앱을 열어 지역별 예보를 확인하고, 지하철 앱으로 도착 시간을 보며, 학교 포털이나 회사 그룹웨어에서 일정과 공지를 확인하고, 점심에는 배달 앱으로 주문을 넣고, 저녁에는 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 비교하고 결제합니다. 겉으로 보이는 화면은 모두 다르지만, 그 뒤에서는 공통된 질문이 계속 던져집니다. “누가 접속했는가”, “어떤 데이터를 보여줄 것인가”, “무엇이 바뀌었는가”, “어떤 기록을 남겨야 하는가.” 이런 질문에 안정적으로 답하기 위해 필요한 기반이 바로 데이터베이스입니다.
처음 데이터베이스를 배우는 분들이 가장 많이 겪는 어려움은 개념의 추상성입니다. 데이터, 정보, 테이블, 레코드, 키, 질의, 무결성, 트랜잭션 같은 말이 한꺼번에 등장하면 무엇부터 붙잡아야 할지 막막해집니다. 그래서 출발점에서는 기술적 세부 명령어보다 더 중요한 것이 있습니다. 데이터베이스가 왜 등장했는지, 종이 장부나 개별 파일로 관리하던 방식과 무엇이 달라졌는지, 많은 사람이 동시에 데이터를 쓰는 환경에서 왜 중앙집중적 관리가 필요해졌는지 먼저 이해해야 합니다. 이 배경이 잡혀야 뒤이어 배우게 될 관계형 모델, SQL, 정규화, 인덱스, 트랜잭션도 머릿속에서 자연스럽게 연결됩니다.
이번 1편에서는 데이터베이스의 기본 정의를 분명하게 세운 뒤, 파일 처리 방식과 비교하여 왜 데이터베이스 방식이 현대 정보시스템의 표준이 되었는지 살펴보겠습니다. 이어서 DBMS가 맡는 역할, 데이터베이스가 실제 현장에서 작동하는 모습, 초보자가 자주 헷갈리는 지점을 함께 정리하겠습니다. 글을 끝까지 읽고 나시면 “데이터베이스가 뭔가요?”라는 질문에 사전적 설명을 넘어서, 왜 필요한지와 어떤 문제를 해결하는지까지 자신 있게 설명하실 수 있을 것입니다.
흩어진 자료를 모아두는 보관함이 아니라, 규칙과 구조를 바탕으로 저장·검색·수정·공유를 가능하게 하는 정보 관리 체계입니다.
중복과 오류를 줄이고, 여러 사용자가 같은 기준으로 정보를 활용하도록 돕고, 필요한 순간에 빠르게 찾아 쓸 수 있게 만듭니다.
사용자는 데이터를 보고 바꾸지만, 그 뒤에서는 DBMS가 저장, 접근권한, 동시성, 복구, 무결성을 관리합니다.
데이터베이스의 기본 정의와 탄생 배경
데이터베이스(Database)는 서로 관련된 데이터들을 일정한 구조에 따라 통합적으로 저장하고, 여러 사용자가 공동으로 이용할 수 있도록 관리하는 집합입니다. 여기서 중요한 말은 “관련된”, “구조”, “공동 이용”, “관리”입니다. 이름, 주소, 주문번호, 수강신청 내역, 진료기록, 통장 거래내역처럼 서로 이어지는 정보가 각자 따로 흩어져 있지 않고 연결 가능한 상태로 저장되어야 비로소 데이터베이스라고 부를 수 있습니다. 메모장에 숫자를 적어둔 것과 데이터베이스는 이 지점에서 분명하게 갈립니다. 데이터베이스는 저장 자체보다 관계와 활용을 전제로 설계됩니다.
역사적으로도 데이터베이스는 정보량의 폭증과 함께 등장했습니다. 조직 규모가 작고 업무가 단순하던 시기에는 장부나 개별 파일만으로도 버틸 수 있었습니다. 하지만 학교, 병원, 은행, 기업, 정부기관처럼 여러 부서가 같은 사람과 같은 사건을 동시에 다루게 되면서 문제가 불거졌습니다. 학생 한 사람의 정보가 학적 파일, 장학 파일, 수강 파일, 도서관 파일마다 제각기 들어 있고 갱신 시점도 다르면 어느 값이 맞는지 판단하기가 어려워집니다. 고객 주소가 바뀌었는데 회원 파일만 수정되고 배송 파일은 그대로 남아 있다면 서비스 오류가 발생합니다. 데이터베이스는 이런 혼란을 줄이기 위해 등장한 관리 방식입니다.
데이터베이스를 이해할 때 “데이터”와 “정보”의 구분도 함께 잡아두면 좋습니다. 데이터는 가공 전 사실이나 기록에 가깝고, 정보는 해석과 맥락을 거쳐 의미를 갖게 된 상태를 가리킵니다. 예를 들어 “2026001, 김민서, 경영학과, 3학년”은 데이터의 형태로 저장될 수 있습니다. 여기에 “해당 학생은 이번 학기 졸업 요건을 얼마나 충족했는가”라는 판단이 더해지면 정보로서 가치가 생깁니다. 데이터베이스는 이처럼 원자료를 정리해 두고, 필요할 때 적절한 정보로 꺼내 쓰게 해 주는 기반입니다.
현실 사례로 쇼핑몰을 떠올려 보겠습니다. 상품 정보, 재고 수량, 회원 정보, 장바구니, 주문 내역, 결제 기록, 배송 상태가 서로 따로 논다면 고객은 주문은 했는데 재고는 없고, 결제는 되었는데 배송은 시작되지 않는 혼란을 겪게 됩니다. 반대로 데이터베이스가 잘 구성되어 있다면 한 번의 주문 행위가 여러 데이터에 연쇄적으로 반영됩니다. 주문이 생성되고, 재고가 감소하고, 결제 상태가 기록되고, 배송 시스템과 연결됩니다. 데이터베이스는 화면 뒤에서 이런 연결성을 유지하는 보이지 않는 질서라고 보셔도 좋습니다.
파일 처리 방식과 데이터베이스 방식은 무엇이 다를까요?
데이터베이스를 배우는 초입에서 반드시 짚고 넘어가야 하는 비교가 있습니다. 바로 파일 처리 방식(File Processing System)과 데이터베이스 방식(Database Approach)의 차이입니다. 파일 처리 방식은 업무별 프로그램이 각자 필요한 파일을 따로 만들어 사용하는 구조입니다. 인사팀은 인사 파일, 회계팀은 급여 파일, 영업팀은 고객 파일을 각각 관리합니다. 당장은 빠르게 시작할 수 있지만 시간이 지날수록 같은 데이터가 여러 파일에 반복 저장되고, 한 곳에서 수정한 값이 다른 곳에는 반영되지 않는 문제가 커집니다.
대표적인 문제가 데이터 중복과 데이터 불일치입니다. 직원 주소가 인사 파일과 급여 파일에 중복 저장되어 있다고 가정해 보겠습니다. 이사로 주소가 바뀌었는데 인사 파일만 수정하면 급여 명세서는 예전 주소로 발송될 수 있습니다. 또 다른 문제는 프로그램과 데이터의 강한 결합입니다. 파일 구조가 조금만 바뀌어도 그 파일을 읽는 프로그램을 다시 손봐야 하는 경우가 많습니다. 업무가 늘고 시스템이 복잡해질수록 유지보수 비용이 급격히 상승합니다.
반면 데이터베이스 방식에서는 데이터를 통합적으로 관리하고, 여러 응용 프로그램이 공통된 데이터 자원을 공유합니다. 회원 정보는 한 곳에서 관리하고, 주문 시스템·고객센터·마케팅 시스템이 같은 기준 데이터를 참조합니다. 이 구조는 중복을 줄이고 정합성을 높이며, 데이터 변경이 전체 업무 흐름에 일관되게 반영되도록 돕습니다. 또 데이터에 접근하는 방식도 DBMS를 통해 표준화되므로 새로운 서비스가 추가될 때도 확장성이 높습니다.
| 비교 항목 | 파일 처리 방식 | 데이터베이스 방식 |
|---|---|---|
| 데이터 저장 | 업무별로 분산 저장 | 통합 구조로 관리 |
| 중복 가능성 | 높음 | 낮음 |
| 일관성 유지 | 관리 어려움 | 상대적으로 유리 |
| 프로그램 수정 부담 | 구조 변경 시 큼 | DBMS가 완충 역할 |
| 동시 사용 지원 | 제한적 | 체계적 지원 |
| 보안·권한 관리 | 개별 프로그램 의존 | 중앙 관리 가능 |
위 표를 보시면 차이가 더 선명해집니다. 파일 처리 방식은 초기에 만들기 쉬운 대신 시간이 흐를수록 중복, 불일치, 관리 부담이 쌓입니다. 데이터베이스 방식은 설계가 필요하고 운영 체계도 더 정교하지만, 조직 전체 기준으로 보면 훨씬 안정적입니다. 행정정보시스템, 병원 전자의무기록, 대학 학사시스템, 인터넷뱅킹이 파일 처리 방식에 머무르기 어려운 이유도 여기에 있습니다. 정보가 많고 이해관계자가 많을수록 통합 관리의 가치가 커지기 때문입니다.
학사관리 시스템 사례도 살펴보겠습니다. 학생이 휴학 신청을 했을 때, 수업, 등록, 장학, 도서관, 기숙사 업무에 모두 영향이 생길 수 있습니다. 파일 처리 방식이라면 담당 부서마다 별도 파일을 고쳐야 하고 누락 위험도 큽니다. 데이터베이스 방식이라면 학생 상태 값이 바뀌는 순간 연관 업무에서 공통 데이터를 기준으로 판단할 수 있습니다. 운영의 효율성 차이가 여기서 크게 갈립니다.
파일이 “저장”에 가까운 개념이라면, 데이터베이스는 “조직 전체가 믿고 쓰는 공용 정보 기반”에 가깝습니다. 학문적으로도 이 차이를 이해해야 이후의 데이터 독립성, 정규화, 무결성 개념이 자연스럽게 이어집니다.
DBMS는 데이터베이스를 어떻게 운영할까요?
많은 분들이 데이터베이스와 DBMS를 같은 말로 받아들이지만, 엄밀하게는 구분할 필요가 있습니다. 데이터베이스는 저장된 데이터의 집합이고, DBMS(Database Management System)는 그 데이터를 생성·조회·수정·삭제하고 보호하는 소프트웨어입니다. 쉽게 말씀드리면, 데이터베이스가 “내용물”이라면 DBMS는 “운영자이자 관리 도구”입니다. 우리가 SQL을 입력하거나 화면에서 조회 버튼을 눌렀을 때 실제로 요청을 해석하고, 저장 장치에서 데이터를 찾고, 여러 사용자의 접근을 조정하는 역할은 DBMS가 맡습니다.
DBMS가 수행하는 대표 기능은 크게 다섯 갈래로 묶어볼 수 있습니다. 첫째, 데이터 정의 기능입니다. 어떤 테이블을 만들지, 각 속성의 자료형은 무엇인지, 어떤 값은 반드시 들어가야 하는지 같은 구조와 규칙을 정합니다. 둘째, 데이터 조작 기능입니다. 검색, 입력, 수정, 삭제가 여기에 포함됩니다. 셋째, 데이터 제어 기능입니다. 권한 관리, 보안, 동시 접근 조정, 백업과 복구가 대표적입니다. 넷째, 무결성 유지 기능입니다. 존재할 수 없는 값이나 관계가 저장되지 않도록 막아줍니다. 다섯째, 성능 지원 기능입니다. 인덱스, 질의 최적화, 캐시 관리처럼 빠른 처리에 필요한 장치를 제공합니다.
은행 거래 장면을 예로 들면 DBMS의 중요성은 더 분명합니다. 한 계좌에서 10만 원을 출금해 다른 계좌에 입금하는 이체 과정은 두 작업이 하나의 묶음처럼 처리되어야 합니다. 앞 계좌에서는 돈이 빠져나갔는데 뒤 계좌에는 입금이 안 되었다면 큰 문제가 생깁니다. DBMS는 이런 작업을 일관된 단위로 다루고, 오류가 생기면 이전 상태로 되돌릴 수 있도록 돕습니다. 뒤에서 배우게 될 트랜잭션 개념이 바로 여기서 등장합니다.
병원 예약 시스템도 좋은 사례입니다. 오전 10시 슬롯에 마지막 한 자리가 남아 있는데 두 사람이 거의 동시에 예약 버튼을 누른다고 가정해 보겠습니다. DBMS가 없다면 두 사람 모두 예약 완료 화면을 볼 수도 있습니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 한 자리만 확정되어야 하며, 나머지 한 사람에게는 다른 시간을 안내해야 합니다. 동시성 제어는 눈에 잘 보이지 않지만 서비스 신뢰도를 좌우하는 핵심 기능입니다.
초보 학습자에게는 “데이터를 표에 넣어두면 그게 끝 아닌가요?”라는 생각이 들 수 있습니다. 하지만 데이터는 살아 있는 자원입니다. 누군가는 수정하고, 누군가는 조회하고, 누군가는 분석하고, 또 누군가는 실수로 지우거나 잘못 입력할 수도 있습니다. DBMS는 그 모든 가능성을 고려해 데이터가 안전하게 쓰이도록 규칙을 적용합니다. 그래서 데이터베이스 공부는 저장 구조만이 아니라 운영 원리를 함께 이해하는 과정이라고 보셔야 합니다.
기억해 두면 좋은 개념식
정보 활용의 품질은 다음처럼 생각해 볼 수 있습니다.
정보 활용 가치 ≈ 정확성 × 최신성 × 접근 가능성
세 항목 가운데 하나라도 크게 낮아지면 전체 활용 가치는 급격히 떨어집니다. 데이터베이스와 DBMS는 바로 이 세 축을 안정적으로 유지하도록 설계되는 경우가 많습니다.
실제 시스템에서 데이터베이스는 어떤 역할을 할까요?
데이터베이스를 생활 속 장면과 연결해서 보면 이해가 훨씬 빨라집니다. 먼저 공공행정 시스템을 생각해 보겠습니다. 주민 정보, 세금 납부 내역, 민원 처리 기록, 복지 수급 정보, 공공시설 예약 정보가 모두 별도로 움직인다면 행정 서비스는 느려지고 오류도 많아집니다. 반대로 필요한 범위 안에서 데이터가 정합성을 유지하며 연결되어 있다면 민원인은 같은 서류를 반복 제출할 부담이 줄고, 행정기관은 누락과 중복을 덜 겪게 됩니다. 디지털 행정의 효율성은 결국 좋은 데이터 관리 위에서 성립합니다.
대학 시스템도 마찬가지입니다. 입학부터 졸업까지 학생에게는 수많은 데이터가 따라다닙니다. 학번, 소속 학과, 수강신청, 성적, 등록금, 장학금, 상담 이력, 비교과 프로그램 참여 기록이 대표적입니다. 이 정보가 구조화되어 있지 않다면 학생 지원 정책을 설계하거나 학사 운영의 공정성을 확보하기가 어렵습니다. 예를 들어 특정 비교과 프로그램이 어떤 학년과 전공에서 참여율이 높은지 파악하려면, 단순한 문서 모음이 아니라 분석 가능한 형태의 데이터베이스가 필요합니다.
전자상거래 분야에서는 속도와 정확성이 더 직접적으로 체감됩니다. 사용자가 상품을 검색할 때는 상품명, 가격, 재고, 리뷰 평점, 배송 가능 지역 같은 정보가 짧은 시간 안에 정리되어 나와야 합니다. 주문이 발생하면 결제, 재고, 쿠폰, 포인트, 배송, 반품 이력까지 연결됩니다. 데이터베이스가 불안정하면 주문 누락, 중복 결제, 재고 오류, 배송 지연이 발생할 수 있습니다. 서비스 만족도와 매출 모두에 타격이 큽니다.
한편 초보자가 자주 헷갈리는 지점도 있습니다. 테이블이 곧 데이터베이스라고 생각하거나, 엑셀 파일이 있으면 데이터베이스와 다르지 않다고 느끼는 경우가 많습니다. 엑셀도 표 형식 데이터 관리에 매우 유용합니다. 다만 여러 사람이 동시에 접근하고, 보안과 권한을 세분화하고, 오류 복구와 이력 관리, 복잡한 관계 처리를 안정적으로 수행해야 하는 환경이라면 데이터베이스가 훨씬 강력합니다. 다시 말해 엑셀은 개인 또는 소규모 작업에 알맞은 도구일 수 있고, 데이터베이스는 조직적 정보 운영에 더 적합한 체계입니다.
학습 관점에서 보아도 데이터베이스는 컴퓨터공학 전공자만의 과목이 아닙니다. 행정학, 경영학, 사회학, 보건학, 교육학, 통계학, 정책학을 공부하는 분들에게도 매우 중요합니다. 왜냐하면 거의 모든 연구와 실무가 데이터를 다루기 때문입니다. 설문 응답 자료, 인사 자료, 사업 성과 자료, 고객 행동 자료, 예산 집행 자료를 잘 저장하고 정확히 불러오지 못하면 분석과 의사결정의 품질도 흔들립니다. 그래서 데이터베이스를 배운다는 말은 데이터를 더 책임감 있게 다루는 법을 배우는 일과 가깝습니다.
데이터베이스는 어떤 조직이 기억해야 할 사실을 질서 있게 보관하고, 필요할 때 정확하게 꺼내 쓰며, 변화가 생기면 일관되게 반영하도록 돕는 장치입니다. 그래서 디지털 서비스의 품질은 데이터베이스 설계와 운영 수준에 크게 좌우됩니다.
실무 체크포인트
현장에서 데이터를 관리할 때 먼저 확인해야 할 질문은 늘 비슷합니다. 첫째, 같은 정보가 여러 곳에 중복 저장되고 있지 않은가. 둘째, 변경이 발생했을 때 모든 업무가 같은 값을 바라보는가. 셋째, 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는가. 넷째, 잘못 수정되거나 삭제되었을 때 복구할 수 있는가. 다섯째, 앞으로 업무가 커졌을 때 지금 구조가 버틸 수 있는가. 이 다섯 질문에 답하는 과정이 곧 데이터베이스 사고방식의 출발점입니다.
초급 단계에서는 “어떤 테이블을 만들까”보다 “무엇을 하나의 기준 데이터로 둘까”를 먼저 고민하시는 것이 좋습니다. 회원, 학생, 환자, 직원, 상품처럼 여러 업무가 공통으로 참조하는 대상을 정확히 정의하면 뒤의 설계가 훨씬 수월해집니다.
기억해 둘 점
데이터베이스는 “많이 저장하는 기술”이 아니라 “정확하게 관리하는 체계”입니다. 데이터 양이 적더라도 여러 사람이 함께 쓰고, 수정 이력이 중요하고, 오류가 서비스 전체에 영향을 준다면 데이터베이스적 접근이 필요합니다.
또 한 가지 중요한 점은 데이터베이스가 자동으로 좋은 정보를 만들어 주는 마법 상자가 아니라는 사실입니다. 구조가 잘못 설계되면 검색은 느려지고, 중복은 늘고, 분석도 왜곡될 수 있습니다. 좋은 데이터베이스는 좋은 질문과 좋은 설계에서 출발합니다.
그래서 처음 배우는 단계일수록 용어를 외우는 데 급히 매달리기보다, “왜 이런 규칙이 필요한가”를 이해하는 공부가 더 오래 남습니다.
용어사전
데이터(Data) : 관찰되거나 기록된 사실, 값, 문자, 숫자, 상태 같은 원재료입니다.
정보(Information) : 데이터가 맥락과 해석을 얻어 의미 있는 판단 자료가 된 상태입니다.
데이터베이스(Database) : 서로 관련된 데이터를 구조적으로 저장하고 공동 이용할 수 있게 구성한 집합입니다.
DBMS : 데이터베이스를 정의, 조작, 보호, 관리하는 소프트웨어입니다.
테이블(Table) : 관계형 데이터베이스에서 행과 열의 형식으로 데이터를 표현하는 기본 단위입니다.
무결성(Integrity) : 데이터가 정확하고 일관되며 믿을 수 있는 상태를 유지하는 성질입니다.
FAQ
Q1. 엑셀과 데이터베이스는 같은 것인가요?
엑셀은 표 계산과 정리에 매우 강한 도구입니다. 하지만 다중 사용자 환경, 권한 관리, 복구, 대규모 검색, 복잡한 관계 처리까지 안정적으로 수행해야 한다면 데이터베이스가 더 적합합니다.
Q2. 데이터가 적어도 데이터베이스가 필요한가요?
양보다 관리 방식이 더 중요합니다. 데이터 양이 적더라도 여러 부서가 함께 쓰고 변경 이력이 중요하다면 데이터베이스 방식이 필요할 수 있습니다.
Q3. 데이터베이스를 배우려면 코딩을 먼저 잘해야 하나요?
처음 단계에서는 그렇지 않습니다. 핵심은 저장 구조와 관리 원리를 이해하는 일입니다. 이후 SQL과 모델링을 배우면서 점차 실습 역량을 넓혀 가시면 됩니다.
Q4. 왜 파일 방식보다 데이터베이스 방식이 더 많이 쓰이나요?
중복을 줄이고, 일관성을 높이고, 여러 사용자가 같은 기준으로 데이터를 활용할 수 있기 때문입니다. 규모가 커질수록 그 차이는 더 크게 나타납니다.
참고자료 성격의 안내
더 깊이 공부하고 싶으시다면 대학 개론서에서 데이터베이스의 정의, 데이터 모델, 관계형 구조, SQL 기초를 순서대로 따라가 보시면 좋습니다. 입문 단계에서는 용어를 빠짐없이 암기하려 하기보다, 생활 속 시스템을 떠올리며 개념을 연결해 보는 방식이 더 효과적입니다.
다음 학습에서는 보통 “DBMS란 무엇인가”, “데이터와 정보의 차이”, “파일 처리 방식과 데이터베이스 방식의 차이”, “관계형 데이터베이스란 무엇인가”로 이어가면 흐름이 좋습니다. 시리즈 전체도 그 방향으로 차근차근 확장될 예정입니다.
마무리
데이터베이스는 오늘날 거의 모든 정보시스템의 바닥을 이루는 핵심 기반입니다. 회원관리, 수강신청, 병원예약, 은행거래, 공공행정, 전자상거래처럼 우리가 매일 접하는 서비스는 정확한 데이터 저장과 신속한 조회, 안정적인 갱신 없이는 성립하기 어렵습니다. 그래서 데이터베이스를 이해한다는 말은 컴퓨터 내부 구조 하나를 배우는 데 그치지 않고, 현대 사회가 정보를 어떻게 조직하고 신뢰를 어떻게 유지하는지까지 함께 배우는 일이라고 할 수 있습니다.
이번 글에서는 데이터베이스가 무엇인지, 왜 파일 처리 방식만으로는 충분하지 않았는지, DBMS가 어떤 문제를 해결하는지 살펴보았습니다. 핵심은 분명합니다. 데이터베이스는 관련 데이터를 한데 모아 규칙 있게 관리하고, 여러 사람이 같은 기준으로 활용할 수 있게 하며, 오류와 혼란을 줄이는 체계입니다. 이 출발점을 정확히 잡아두면 이후에 배우는 키, 제약조건, 관계형 모델, SQL, 정규화, 인덱스, 트랜잭션이 따로 흩어지지 않고 한 줄로 연결됩니다.
다음 회차부터는 데이터와 정보의 차이, DBMS의 역할, 파일 처리 방식과 데이터베이스 방식의 비교처럼 더 구체적인 개념으로 들어가 보겠습니다. 한 걸음씩 차근차근 따라오시면 데이터베이스는 결코 멀고 어려운 과목이 아니라, 세상을 움직이는 정보 질서를 읽는 흥미로운 언어처럼 다가오실 것입니다.
데이터베이스를 이해하는 순간, 화면 뒤에 숨어 있던 정보의 질서가 비로소 보이기 시작합니다.
시리즈 안내
「처음 배우는 데이터베이스」 시리즈는 입문자도 흐름을 따라갈 수 있도록 기초 개념부터 관계형 구조, 키와 제약조건, ER 모델, SQL, 정규화, 트랜잭션, 인덱스, 실무 확장 개념까지 순서대로 설명합니다.
1편인 이번 글은 전체 시리즈의 문을 여는 회차입니다. 여기서 잡은 기초 감각이 앞으로의 모든 회차를 이해하는 기준선이 됩니다.
데이터베이스는 정보를 쌓아두는 창고가 아니라, 조직의 기억을 질서 있게 운영하는 시스템입니다.
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