데이터베이스(Database)와 스키마(Schema)의 차이점

데이터베이스(Database)와 스키마(Schema)의 차이

데이터를 다루다 보면 "데이터베이스(Database)"와 "스키마(Schema)"라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 이 두 개념은 서로 밀접한 관계가 있지만, 역할과 사용 방식이 다릅니다. 이번 글에서는 데이터베이스와 스키마의 개념, 차이점, 그리고 실무에서 어떻게 활용되는지를 쉽게 설명해 보겠습니다.

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1. 데이터베이스(Database)란?

데이터베이스는 데이터를 저장하고 관리하는 전체적인 시스템을 의미합니다. 다양한 객체(테이블, 뷰, 인덱스 등)를 포함하며, 여러 개의 스키마(Schema)를 가질 수 있습니다.

🔹 데이터베이스의 특징

• 데이터를 저장하고 구조화하여 관리하는 공간
• 하나 이상의 **스키마(Schema)**를 포함 가능
• 테이블(Table), 뷰(View), 인덱스(Index), 트리거(Trigger), 저장 프로시저(Stored Procedure) 등의 객체를 포함
• 데이터베이스 단위로 사용자 접근 권한을 설정 가능

📌 예시

1. 전자상거래 데이터베이스 → ecommerce_db
2. 인사 데이터베이스 → hr_db
3. ERP 시스템 데이터베이스 → erp_db

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2. 스키마(Schema)란?

스키마는 데이터베이스 내에서 테이블, 뷰, 관계(Relation) 등을 논리적으로 묶은 구조적 정의입니다. 하나의 데이터베이스에는 여러 개의 스키마가 존재할 수 있으며, 보통 데이터 접근 권한을 구분하는 용도로도 사용됩니다.

🔹 스키마의 특징

• 데이터베이스 내에서 특정 그룹을 논리적으로 구성하는 단위
• 같은 데이터베이스 내에서도 여러 개의 스키마가 존재 가능
• 사용자별 접근 권한을 스키마 단위로 관리할 수 있음

📌 예시 (ETL 데이터 저장)

1. ODS 스키마 (Operational Data Store) → 원천 데이터를 저장
2. DW 스키마 (Data Warehouse) → 정제된 데이터를 저장
3. DM 스키마 (Data Mart) → 분석용 데이터를 저장
4. Public 스키마 → 기본적으로 모든 사용자가 접근 가능

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3. 데이터베이스 vs. 스키마 차이점 정리

구분 데이터베이스(Database) 스키마(Schema)

개념	데이터를 저장하고 관리하는 전체 시스템	데이터베이스 내에서 테이블, 뷰 등을 논리적으로 묶은 단위
포함 요소	하나 이상의 스키마, 테이블, 뷰, 프로시저 등 포함	테이블, 뷰, 인덱스, 트리거 등 포함
독립성	데이터베이스는 독립적인 개체	하나의 데이터베이스 안에서 여러 스키마 존재 가능
접근 권한	전체 데이터베이스 단위로 관리됨	스키마별로 접근 권한을 따로 설정 가능

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4. PostgreSQL 기준 예제

아래는 PostgreSQL에서 데이터베이스와 스키마를 생성하는 예제입니다.

-- 1. 데이터베이스 생성
CREATE DATABASE ecommerce_db;

-- 2. 특정 데이터베이스로 이동
\c ecommerce_db;

-- 3. 스키마 생성
CREATE SCHEMA ods;
CREATE SCHEMA dw;

-- 4. ods 스키마 내 테이블 생성
CREATE TABLE ods.p_product (
    goodsno INT PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    price DECIMAL
);

-- 5. dw 스키마 내 테이블 생성
CREATE TABLE dw.sales (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    total_amount DECIMAL
);

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5. 쉽게 이해하는 비유 🏢

데이터베이스 = 건물 🏛️

• 전체적인 데이터 저장 공간

스키마 = 층 🏢

• 1층: ODS (원천 데이터 저장)
• 2층: DW (정제된 데이터 저장)
• 3층: DM (분석용 데이터 저장)

테이블 = 방 🏠

• 1층(ODS)에는 상품 정보 테이블
• 2층(DW)에는 판매 데이터 테이블

즉, 데이터베이스는 큰 건물이고, 스키마는 각 층을 나누는 개념입니다. 같은 건물 안에서도 층이 다르면 다른 역할을 하는 것처럼, 스키마도 목적에 따라 데이터를 분리하는 역할을 합니다.

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6. 실무에서의 활용 예시

1️⃣ 대규모 시스템 관리 🏢

• 하나의 데이터베이스 안에서 여러 부서(인사, 회계, 영업 등)별로 스키마를 분리하여 사용
• 예: hr_db 내에 recruitment_schema, payroll_schema 등 존재

2️⃣ ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스 🔄

• ODS(원천 데이터) → DW(정제된 데이터) → DM(분석 데이터) 로 스키마를 구분하여 데이터 정리
• 데이터 흐름을 명확하게 관리 가능

3️⃣ 보안 및 접근 권한 관리 🔐

• 특정 부서 또는 사용자 그룹에게 특정 스키마만 접근 허용
• 예: sales_schema는 영업팀만 접근 가능