관계형 데이터베이스는 재무 기록을 저장하고, 재고를 추적하고, 직원에 대한 기록을 유지하기 위해 많은 산업에서 널리 사용됩니다. 관계형 데이터베이스에서 정보는 데이터를 구성하고 구조화하는 데 도움이 되는 테이블(종종 관계라고도 함)에 저장됩니다. 관계형 데이터베이스는 널리 사용되지만 몇 가지 단점이 있습니다.
비용
관계형 데이터베이스의 한 가지 단점은 데이터베이스 시스템을 설정하고 유지 관리하는 데 비용이 많이 든다는 것입니다. 관계형 데이터베이스를 설정하려면 일반적으로 특수 소프트웨어를 구입해야 합니다. 프로그래머가 아닌 경우 관계형 데이터베이스를 설정하기 위해 여러 제품을 사용할 수 있습니다. 모든 정보를 입력하고 프로그램을 설정하는 데 시간이 걸립니다. 회사가 크고 더 강력한 데이터베이스가 필요한 경우 프로그래머를 고용하여 SQL(Structured Query Language)을 사용하는 관계형 데이터베이스와 데이터베이스 관리자가 데이터베이스를 한 번 유지 건설된다. 사용하는 데이터에 관계없이 텍스트 파일이나 Excel 스프레드시트와 같은 다른 데이터에서 가져오거나 키보드에서 데이터를 입력해야 합니다. 회사의 규모에 관계없이 건강 정보와 같은 법적 기밀 또는 보호되는 정보를 데이터베이스에 저장하면 사회 보장 번호 또는 신용 카드 번호, 규제를 충족하기 위해 무단 액세스로부터 데이터를 보호해야 합니다. 표준.
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풍부한 정보
정보의 복잡성이 증가함에 따라 관계형 데이터베이스에 또 다른 단점이 발생합니다. 관계형 데이터베이스는 공통 특성별로 데이터를 구성하기 위해 만들어집니다. 복잡한 이미지, 숫자, 디자인 및 멀티미디어 제품은 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템이라는 새로운 유형의 데이터베이스를 선도하는 쉬운 범주화를 무시합니다. 이러한 시스템은 보다 복잡한 응용 프로그램을 처리하도록 설계되었으며 확장 가능합니다.
구조화된 한계
일부 관계형 데이터베이스에는 필드 길이에 대한 제한이 있습니다. 데이터베이스를 디자인할 때 필드에 들어갈 수 있는 데이터의 양을 지정해야 합니다. 일부 이름이나 검색어는 실제보다 짧아서 데이터가 손실될 수 있습니다.
격리된 데이터베이스
복잡한 관계형 데이터베이스 시스템으로 인해 이러한 데이터베이스는 하나의 대규모 시스템에서 다른 시스템으로 정보를 쉽게 공유할 수 없는 "정보의 섬"이 될 수 있습니다. 종종 대기업이나 기관에서는 관계형 데이터베이스가 별도의 부서에서 다르게 성장한다는 것을 알게 됩니다. 예를 들어, 병원 청구 부서는 하나의 데이터베이스를 사용하고 병원 인사 부서는 다른 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스가 서로 "대화"하도록 하는 것은 크고 비용이 많이 드는 작업이 될 수 있지만 복잡한 병원 시스템에서는 우수한 환자 및 직원 치료를 위해 모든 데이터베이스가 관련되어야 합니다.
