[Learn About AWS] 4회차 실습내용 정리

AWS Series

[Learn About AWS] Series

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RDS 개념

RDS란?

RDS는 Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 관계형 데이터베이스 서비스로, "Relational Database Service"의 약자입니다. 

이 서비스는 사용자가 손쉽게 관계형 데이터베이스를 설정, 운영 및 확장할 수 있도록 지원합니다. 

클라우드 환경에서의 데이터베이스 관리를 단순화하고, 백업, 복구, 모니터링, 확장 같은 작업들을 자동화해 주어 사용자가 데이터베이스에 집중할 수 있게 해 줍니다.
RDS는 다양한 데이터베이스 엔진을 지원하며, 이에는 MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server 및 Amazon Aurora와 같은 인기 있는 관계형 데이터베이스가 포함됩니다. 

사용자는 이러한 데이터베이스 엔진들 중 원하는 것을 선택하여 자신의 애플리케이션에 적합한 데이터베이스 환경을 구축할 수 있습니다.

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데이터베이스

데이터베이스(Database): 데이터베이스는 구조화된 데이터를 저장, 관리 및 검색하기 위한 시스템입니다. 데이터베이스는 여러 테이블을 포함할 수 있으며, 이 테이블들은 서로 관련된 데이터를 논리적으로 그룹화합니다.

테이블(Table): 테이블은 데이터베이스의 기본 구성 요소로, 행(Row)과 열(Column)의 모음입니다. 테이블은 동일한 유형의 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 고객 정보를 저장하는 테이블이 있을 수 있습니다.

데이터(Row): 데이터베이스 테이블의 행(Row)은 특정 데이터 레코드를 나타냅니다. 각 행은 테이블의 열에 정의된 정보에 따라 데이터를 저장합니다.

필드(Column): 필드(Column)는 테이블의 구조를 결정하는 열입니다. 각 열에는 고유한 데이터 유형과 속성이 있으며, 테이블의 행들이 이 열에 해당하는 값을 저장합니다.

AWS RDS에서 제공하는 대표적인 데이터베이스들
Amazon Aurora: 

- AWS가 개발한 고성능, 고가용성 및 호환성이 뛰어난 데이터베이스 엔진으로, MySQL 및 PostgreSQL과 호환됩니다.

MySQL: 

- 오픈소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)으로, 웹 애플리케이션 개발에 널리 사용됩니다.
PostgreSQL: 

- 강력한 오픈소스 객체-관계형 데이터베이스 시스템으로, ACID(원자성, 일관성, 독립성, 지속성) 속성을 지원하며

- 확장성과 안정성이 높습니다.
Oracle: 

- 대규모 엔터프라이즈 환경에 적합한 상용 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로,

- 복잡한 트랜잭션 처리 및 고성능 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
Microsoft SQL Server:

- Microsoft에서 개발한 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 데이터 저장, 검색 및 분석 기능을 제공하며

- Windows 및 Linux 환경에서 실행됩니다.

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데이터 웨어하우스란?

데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 조직 내에서 생성되거나 수집된 대규모의 구조화된 데이터를 중앙 집중식으로 저장하고 관리하는 시스템입니다. 

데이터 웨어하우스는 일반적으로 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하여 통합, 정리하고, 이를 분석 및 보고서 작성 등의 목적으로 사용합니다. 

 

데이터 웨어하우스의 주요 기능은 다음과 같습니다.
데이터 통합:

- 여러 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고, 통합하여 하나의 저장소에 저장합니다.

- 이 과정에서 데이터 품질을 향상하고 일관성을 유지하는 것이 중요합니다.
데이터 정리 및 변환:

- 데이터 웨어하우스는 원시 데이터를 정리하고, 분석 및 보고에 적합한 형태로 변환합니다. 이를 ETL(추출, 변환, 로드) 과정이라고 합니다.
데이터 저장:

- 데이터 웨어하우스는 대규모의 데이터를 효율적으로 저장하고, 데이터의 백업, 복구, 보안을 관리합니다.
데이터 조회 및 분석:

- 데이터 웨어하우스는 사용자가 데이터를 쉽게 조회하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

- 이를 위해 OLAP(온라인 분석 처리) 기능을 제공하며, 다양한 분석 도구와 연계하여

- 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스는 일반적으로 대용량 데이터를 처리하고, 시간에 따른 추세 분석, 비교 분석 등을 수행하는 데 특화되어 있습니다. 

이를 통해 조직은 데이터 기반의 의사결정을 내리고, 전략적인 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

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RDS DB 생성하기

여기서 DB를 만들고 Toad를 이용해서 쿼리작업을 할 것입니다

이제, 만들어보자

데이터베이스 생성

엔진 버전 선택

식별자 = DB 이름

어드민의 암호를 설정하기

연결 부분

외부 접근을 위한 퍼블릭 엑세스

예상 금액이 나왔지만 걱정할 필요는 없다. 프리 티어니까!

데이터베이스 생성 누르기

완료된 모습을 볼 수 있어요!

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MySQL 데이터베이스를 생성하고, 사용자를 생성하며, 권한을 부여하는 과정을 단계별로 설명합니다.

0. 이미 생성된 데이터베이스 삭제 (필요한 경우)

만약 이미 생성되어 있는 데이터베이스를 삭제하려면, 아래 코드를 실행하세요.

DROP DATABASE 디비이름;

1. 데이터베이스 생성

"clouddb"라는 이름의 데이터베이스를 생성하려면, 아래 코드를 실행하세요.

CREATE DATABASE clouddb;

2. 사용자 생성 및 비밀번호 설정

예를 들어, "rdsuser"라는 아이디와 "rdsuser1234"라는 비밀번호로 사용자를 생성하려면 아래 코드를 실행하세요.

CREATE USER 'rdsuser'@'%' IDENTIFIED BY 'rdsuser1234';

3. 생성한 사용자에게 권한 부여

생성한 사용자에게 데이터베이스의 모든 권한을 부여하려면 아래 코드를 실행하세요.

GRANT ALL PRIVILEGES ON clouddb.* TO 'rdsuser'@'%';

4. 권한 부여 내용 메모리에 반영

권한 부여 내용을 메모리에 반영하려면 아래 코드를 실행하세요.

FLUSH PRIVILEGES;

5. 권한 부여 확인

권한이 잘 부여되었는지 확인하려면 아래 코드를 실행하세요.

SHOW GRANTS FOR 'rdsuser'@'%';

6. Toad/Workbench로 접속

Toad에서 생성한 데이터베이스와 사용자로 접속하세요.

7. 테이블 생성

예를 들어, "student"라는 테이블을 생성하려면 아래 코드를 실행하세요.

CREATE TABLE student (
  id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name varchar(30),
  email varchar(40),
  num varchar(30),
  PRIMARY KEY(id)
);

이 튜토리얼을 따르면 데이터베이스를 성공적으로 생성하고 관리할 수 있습니다.