데이터베이스는 크게 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스로 구분합니다.
관계형 데이터베이스는 SQL을 기반으로 하고, 비 관계형 데이터베이스는 NoSQL을 이용해 데이터를 다룹니다.
이번 글을 통해 SQL과 NoSQL의 특징을 알아보고 그 차이점을 알아보도록 합시다.
SQL(관계형 DB)
SQL을 사용하면 RDBMS에서 데이터를 저장, 수정 삭제 및 검색을 할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스에는 핵심적인 두 가지 특징이 있습니다.
- 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다
- 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다.
데이터는 테이블에 레코드로 저장이 되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있습니다.
해당 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의됩니다.
또한, 데이터의 중복을 피하기 위해 '관계'를 이용합니다.
하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있습니다.
대표적인 관계형 데이터베이스는 MySQL< Oracle, SQLite, PostgresSQL, MariaDB 등이 있습니다.
NoSQL
NoSQL은 주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킵니다.
NoSQL은 SQL과 반대되는 개념처럼 사용되지만, NoSQL에 스키마가 반드시 없는 것은 아닙니다.
관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면, NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 옵니다.
읽어올 때에만 데이터 스키마가 사용된다고 하여, 데이터를 쓸 때 정해진 방식이 없다는 의미는 아닙니다. 데이터를 입력하는 방식에 따라, 데이터를 읽어올 때 영향을 미칩니다.
대표적인 NoSQL은 몽고 DB와 Casandra 등이 있습니다.
SQL 기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점
데이터 저장(Storage)
- NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장합니다.
- 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장합니다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 합니다.
스키마(Schema)
- SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요합니다. 다시 말해, 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 합니다. 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있습니다.
- NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있습니다. 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 됩니다.
쿼리(Querying)
- 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문입니다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블 간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 합니다. 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리언어를 사용합니다.
- 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있습니다. 그래서 구조화되지 않은 쿼리언어로도 데이터 요청이 가능합니다. UnQL(UnStructured Query Language)라고도 합니다.
확장성(Scalability)
- 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장합니다. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 합니다. 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 듭니다. 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고 시간이 많이 소모됩니다.
- NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장합니다. 보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스를 이용하는 확장이라고도 합니다. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있습니다. 그리고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터 베이스를 호스팅 할 수 있어서, 수직적인 확장보다 상대적으로 비용이 저렴합니다.
SQL과 NoSQL 중에서 어떤 것을 사용해야 할까요?
데이터 베이스를 구축하는 방법에 완벽한 솔루션은 없습니다. 둘 다 훌륭한 솔루션이고, 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 선택을 고려하여야 합니다.
SQL의 장점
- 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복 없이 한 번만 저장
SQL 단점
- 덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함.(나중에 수정하기 힘듦)
- 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
- 대체로 수직적 확장만 가능함
NoSQL 장점
- 스키마가 없어 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
- 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터 읽어오는 속도 빨라짐
- 수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능
NoSQL 단점
- 유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있음
- 데이터 중복을 계속 업데이트해야 함
- 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함(SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한 번만 수행)
SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때
- 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
- ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성)을 의미합니다. 각 단어는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다. 이에 대한 자세한 내용은 '트랜잭션의 ACID 성질' 글에서 확인할 수 있습니다.
- 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
- 소프트웨어의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다. 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문입니다.
- 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우
- NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야 하기 때문에 비 효율적입니다.
NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때
- 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
- 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적입니다.
- 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
- 클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있습니다.
- 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL데이터 베이스를 사용하는 것이 좋습니다.
- 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
- 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장될 수 있는 경우를 말합니다.
- 읽기를 자주 하지만, 데이터의 변경은 자주 없는 경우
'데이터베이스' 카테고리의 다른 글
| [데이터베이스] 트랜잭션의 ACID 성질 (0) | 2023.03.22 |
|---|
