[게임 서버] 7.7 플레이어 정보를 데이터베이스에 저장하는 방법 1

이 글은 아래의 책을 자세히 정리한 후, 정리한 글을 GPT에게 요약을 요청하여 작성되었습니다.
게임 서버 프로그래밍 교과서, 배현직 저자

📦 7. 데이터베이스 기초

👉🏻 7. 플레이어 정보를 데이터베이스에 저장하는 방법 1

🌳 플레이어 데이터 구조

---
config:
  look: handDrawn
  theme: dark
  layout: elk
---
flowchart TB
    HongGilDong["Hong Gil<br/>Dong"]
    KangBuJa["Kang Bu Ja"]

    LittleElf["Little Elf"]
    BigOrc["Big Orc"]
    Etc["..."]

    Item1["Item 1"]
    Item2["Item 2"]

    HongGilDong --- LittleElf
    HongGilDong --- BigOrc

    LittleElf --- Item1
    LittleElf --- Item2

    KangBuJa --- Etc

데이터 특징:

• 트리 구조로 표현된 플레이어 데이터

---

📝 두 가지 저장 방법

방법 1:

• 플레이어 데이터 전체를 문서 형태로 만들어 테이블에 넣는다
• 대표적으로 JSON, XML 형태를 사용한다
• 우선 이 방법부터 알아본다

방법 2:

• 플레이어 데이터를 구성하는 트리 노드 각각을 테이블에 넣는다

---

📄 JSON 형식

{
  "id": "Hong Gil Dong",
  "email": "gildong@foofoomail.com",
  "password": "xxiuhwdqwddwdwafd",
  "characters": [
    {
      "id": "Little Elf",
      "gender": "Female",
      "level": 35,
      "items": [
        {
          "type": 123,
          "amount": 1
        }
      ]
    },
    {
      "id": "Big Orc",
      "gender": "Male",
      "level": 23,
      "items": []
    }
  ]
}

---

📋 XML 형식

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<User>
  <ID>Hong Gil Dong</ID>
  <Email>gildong@foofoomail.com</Email>
  <Password>xxiuhwdqwddwdwafd</Password>

  <Characters>
    <Character>
      <ID>Little Elf</ID>
      <Gender>Female</Gender>
      <Level>35</Level>
      <Items>
        <Item>
          <Type>123</Type>
          <Amount>1</Amount>
        </Item>
      </Items>
    </Character>

    <Character>
      <ID>Big Orc</ID>
      <Gender>Male</Gender>
      <Level>23</Level>
      <Items />
    </Character>
  </Characters>
</User>

---

💾 데이터베이스 저장 방식

특징:

• 트리 구조의 데이터를 문자열로 표현하며, 이름과 값의 짝으로 이루어진다
• 이것을 한 줄로 붙여 테이블에 text 타입으로 저장한다
  • text 타입은 문자열 길이가 제한되지 않는다
  • 얼마나 길어질지 알 수 없기 때문이다

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🧐 정리

문서 형태 저장 방식

구분	JSON	XML
가독성	높음	중간
크기	작음	큼 (태그 중복)
파싱 속도	빠름	느림
사용 편의성	높음	낮음
데이터베이스 지원	JSON 타입 있음	XML 타입 있음

장단점

장점:

• 구현이 간단함
• 계층 구조를 자연스럽게 표현
• 스키마 변경이 자유로움
• 전체 데이터를 한 번에 로드 가능

단점:

• 특정 필드만 검색하기 어려움
• 부분 업데이트 불가능 (전체 교체 필요)
• 데이터 중복 검사 어려움
• 인덱싱 불가능 (검색 성능 저하)

권장 사용 사례

문서 형태가 적합한 경우:

• 데이터 구조가 자주 변경됨
• 전체 데이터를 한 번에 읽고 쓰는 경우
• 복잡한 검색이 필요 없는 경우
• 소규모 데이터

문서 형태가 부적합한 경우:

• 특정 필드만 자주 검색/수정
• 복잡한 쿼리 필요
• 데이터 무결성 검증 필요
• 대규모 데이터

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