관계형 데이터베이스 모델의 장점 및 단점

관계형 데이터베이스는 데이터를 일련의 테이블로 구성합니다. 각 테이블에는 저장되는 데이터 유형에 고유 한 필드가 있습니다. 테이블 간의 관계를 중심으로 설계된 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)은 유연성 때문에 20 년 이상 생존 해 왔습니다. 일단 사용자가 테이블에 데이터를 입력하고 대규모 데이터베이스에 저장하면 쿼리는 언제든지 정보를 회수합니다.

관계형 데이터베이스는 시간의 테스트를 견디어 냈습니다.

데이터 입력

관계형 데이터베이스에서 돌아가서 데이터를 다시 입력하지 않고도 테이블에서 무한 데이터 세트를 관리 할 수 ​​있습니다. 저장할 각 데이터 유형에 대해 개별 레코드를 작성할 수 있습니다. 데이터베이스에 더 많은 디자인과 유지 관리가 필요할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 반대는 개별 레코드의 거대한 테이블 인 플랫 파일 데이터베이스입니다. 고객 정보 업데이트와 같은 정보를 추가하려면 플랫 파일 데이터베이스 테이블의 새 레코드에있는 모든 정보를 다시 입력해야합니다. 관계형 데이터베이스를 사용하면 원하는만큼 테이블을 생성하여 많은 시간을 절약 할 수 있습니다.

데이터 관리의 장점

Microsoft SQL Server 2008은 관계형 데이터베이스의 보편적 인 예입니다. Microsoft Corporation은 프로그래머가 데이터웨어 하우스를 쉽게 작성, 관리 및 쿼리 할 수 ​​있도록 확장 가능한 서버 시스템을 업데이트했습니다. SQL Server 2008과 같은 관계형 데이터베이스의 몇 가지 이점은 쿼리를 프로그래밍하여 필요한 모든 정보를 모든 데이터 테이블에서 검색 할 수 있다는 것입니다. 매우 큰 조직의 크기로 데이터베이스를 확장 할 수있는 능력; 많은 사용자 스테이션 간의 정보 액세스, 업데이트 및 공유 기능; 분석 및보고를위한 고급 기능을 제공합니다. 쿼리 언어는 수식을 사용하여 시스템의 테이블에서 가져올 데이터의 종류를 데이터베이스에 알립니다. 마지막으로, 관계형 데이터베이스는 많은 타사 도구와 인터페이스 할 수 있습니다.

데이터 관리 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 레이어를 추가하고 웹 서비스를 사용하여 데이터 레이어를 결합하는 경향이 있습니다. 단점은 언어의 한계에서 비롯됩니다. James에 따르면 현재의 관계형 데이터베이스는 개발자가 로직을 재 작성하고, 애플리케이션과 데이터베이스 시스템 간의 불일치에 대한 솔루션을 찾고, 이미 투자 한 시간과 비용으로 인해 기존 데이터베이스를 개조하거나 디버그하고 매우 복잡한 시스템으로 작업하도록합니다.