관계형 데이터베이스는 시간의 테스트를 견뎌왔습니다.
관계형 데이터베이스는 데이터를 일련의 테이블로 구성합니다. 각 테이블에는 저장 중인 데이터 유형과 관련된 고유한 필드가 있습니다. 테이블 간의 관계를 중심으로 설계된 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 유연성 덕분에 20년 이상 지속되었습니다. 사용자가 데이터를 테이블에 입력하고 대규모 데이터베이스에 저장하면 쿼리는 언제든지 정보를 불러옵니다.
데이터 입력
관계형 데이터베이스에서는 두 번째로 돌아가서 데이터를 다시 입력할 필요 없이 테이블에 있는 끝없는 데이터 집합을 관리할 수 있습니다. 저장할 데이터 유형별로 별도의 레코드를 생성할 수 있습니다. 데이터베이스에 더 많은 설계와 유지 관리가 필요할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 반대는 개별 레코드의 거대한 테이블인 플랫 파일 데이터베이스입니다. 고객 정보 업데이트와 같은 정보를 추가하려면 플랫 파일 데이터베이스 테이블의 새 레코드에 모든 정보를 다시 입력해야 합니다. 관계형 데이터베이스를 사용하면 원하는 만큼 테이블을 생성하여 많은 시간을 절약할 수 있습니다.
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데이터 관리 이점
Microsoft SQL Server 2008은 관계형 데이터베이스의 인기 있는 예입니다. Microsoft Corporation은 프로그래머가 데이터 웨어하우스를 보다 쉽게 구축, 관리 및 쿼리할 수 있도록 확장 가능한 서버 시스템을 업데이트했습니다. SQL Server 2008과 같은 관계형 데이터베이스의 몇 가지 장점은 모든 데이터 테이블에서 필요한 정확한 정보를 검색하도록 쿼리를 프로그래밍할 수 있다는 것입니다. 매우 큰 조직의 규모로 데이터베이스를 확장하는 능력; 많은 사용자 스테이션 간에 정보를 액세스, 업데이트 및 공유하는 기능; 분석 및 보고를 위한 고급 기능. 쿼리 언어는 수식에 의존하여 시스템의 테이블에서 어떤 종류의 데이터를 가져올 것인지 데이터베이스에 알려줍니다. 마지막으로 관계형 데이터베이스는 많은 타사 도구와 인터페이스할 수 있습니다.
데이터 관리의 단점
관계형 데이터베이스의 대안은 Java와 같은 객체 지향 프로그래밍 언어를 사용하는 데이터베이스 시스템입니다. Tech Republic의 Justin James는 관계형 데이터베이스 시스템의 몇 가지 단점을 강조했습니다. 데이터베이스 개발자는 새로운 기능을 위해 데이터베이스에 계층을 추가하고 웹 서비스를 사용하여 데이터 계층을 결합하는 경향이 있습니다. 단점은 언어의 한계로 인해 발생합니다. James에 따르면 현재 관계형 데이터베이스는 개발자가 논리를 다시 만들고 응용 프로그램과 이미 투자한 시간과 돈 때문에 기존 데이터베이스를 개조하거나 디버그하고 매우 복잡한 체계.
