SQL 테이블 vs DataFrame 비교

SQL 테이블은 데이터베이스에서 사용되는 구조로, 행과 열로 구성된 정형 데이터를 저장한다. 반면, Python의 DataFrame은 Pandas 라이브러리에서 제공하는 데이터 구조로, SQL 테이블처럼 행과 열을 가지지만 메모리 내에서 동적으로 조작이 가능하다.

왜 SQL 테이블은 정적인 반면, DataFrame은 동적인 처리가 가능할까?
SQL 테이블은 데이터베이스 시스템에서 저장되는 반면, DataFrame은 메모리에서 관리되기 때문이다. SQL 테이블은 데이터를 영구적으로 저장하고, 트랜잭션을 관리하며, 여러 사용자가 동시에 접근할 수 있도록 설계되었다. 반면, DataFrame은 일시적인 데이터 분석을 위해 메모리에서 동작하며, 조작 속도가 빠르지만 영구 저장 기능이 기본적으로 포함되지 않는다.

왜 SQL 테이블은 트랜잭션을 관리할 수 있지만 DataFrame은 그렇지 않을까?
SQL은 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 특성을 보장하는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 위에서 동작하기 때문이다. 이를 통해 여러 사용자가 동시에 데이터를 수정하더라도 일관성을 유지할 수 있다. 하지만 DataFrame은 단일 프로세스에서 실행되며, 메모리 내에서 데이터를 다루므로 여러 작업을 원자적으로 실행하는 기능이 없다.

ACID 특성 중 '원자성'은 왜 중요한 걸까?
원자성(Atomicity)은 하나의 트랜잭션이 모두 실행되거나, 전혀 실행되지 않아야 함을 의미한다. 예를 들어, 은행 계좌에서 돈을 송금하는 과정에서 돈이 빠져나가고 상대 계좌에는 입금되지 않는다면 문제가 발생한다. 따라서 트랜잭션이 중간에 실패하면 모든 변경을 롤백해야 하며, 이를 보장하는 것이 원자성이다.

왜 DataFrame은 트랜잭션이 필요 없는 걸까?
DataFrame은 단일 사용자가 데이터를 다룰 때 주로 사용되며, 외부 저장소와 독립적으로 작동하기 때문이다. 대부분의 분석 작업은 일시적인 데이터를 다루며, 오류가 발생하면 원본 데이터를 다시 불러오면 되므로 복잡한 트랜잭션 관리가 필요하지 않다.