[DB] SQL과 NoSQL

데이터 베이스란 간단하게 말하면 데이터의 모음을 의미한다.

 

우리는 데이터를 체계적으로 관리하고 싶을 때, 이러한 데이터베이스를 활용하게 된다.

 

데이터를 조직화하여서 관리하게 되면, 대량의 데이터도 효율적으로 관리할 수 있는 장점이 생긴다. 

 

그렇다면 데이터베이스는 어떤 것들이 있으며, 어떤 형태들이 있을까?

 

대표적으로 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스가 있을 것이다...

 

 

1. 관계형 데이터베이스 RDB

엑셀과 유사한 2차원의 테이블 형식으로 구성되며 속성과 값을 이용하여 데이터를 정의하고 저장, 관리하는 데이터베이스다.

관계형 데이터베이스는 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하고 그에 맞는 형태를 가진 데이터만 삽입할 수 있다.

 

 

관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS) 종류

• MySQL
• PostgreSQL
• Oracle
• SQLite

 

SQL (구조화 쿼리 언어)

관계형 데이터베이스와 상호작용할 때, SQL 언어가 사용된다.

SQL를 사용하면 관계형 데이터베이스에서의 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있다.

 

장점

• RDBMS는 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장해여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장하고 있다.
• 각 데이터는 중복 없이 한 번만 저장할 수 있다.

단점

• 테이블 간의 관계를 많이 가질 경우에는 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리를 만들어질 수가 있다.
• 성능 향상을 위해서는 Scale-Up만을 지원하기 때문에 비용적인 문제가 발생할 수 있다.
• 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못하다. → 나중에 스키마가 변경될 경우에 굉장히 번거롭고 어렵다.

 

 

 

 

2. 비관계형 데이터베이스

테이블 간의 관계를 정의하지 않고, 스키마가 없어서 보다 자유롭게 데이터를 저장할 수 있다.
쉽게 말해서 데이터 타입에 제한받지 않고, 다양한 데이터 타입을 저장할 수 있다는 의미이다.

NoSQL은 RDBMS의 단점인 성능을 향상시키기 위해서는 장비가 좋아야 하는 Scale-Up(수직적 확장성)의 방법을 포기하고 비용을 고려하여 여러 대의 데이터베이스에 분산하여 저장하는 Sclae-Out(수평적 확장성)을 목표로 등장하였다.

 

NoSQL 데이터베이스 유형

(1) Key-Value 타입

• 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장한다.
• 여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미한다.
• Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스이다.

(2) 문서형(Document) 데이터베이스

• 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미한다.
• 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장한다.
• 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리한다.
• 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB 가 있다.

(3) 그래프(Graph) 데이터베이스

• 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스이다.
• 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장한다.
• 각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현한다.
• 대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph 가 있다.

 

 

장점

• 스키마가 없기 때문에 자유로운 데이터 구조를 가지고 있다.
• 데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Scale-Up 뿐만 아니라 Scale-Out 또한 가능하다.

단점

• 데이터 중복이 발생할 수 있다.
• 스키마가 존재하지 않기 때문에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않고 데이터 구조 결정이 어려울 수 있다.

 

 

 

3. SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스 차이점

(1) 데이터 저장(Storage)

• NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장한다.
• 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장한다.
• 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 한다.

(2) 스키마(Schema)

• SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요하다.
• 다시 말해, 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 한다.
• 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있다.
• NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있다.
• 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 된다.

(3) 쿼리(Querying)

• 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문이다.
• 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 한다.
• 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용한다.
• 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있다.
• 그래서 구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능하다.
• UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 한다.

(4) 확장성(Scalability)

• 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장하다.
• 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 한다.
• 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 든다.
• 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고 시간이 많이 소모된다.
• NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장한다.
• 보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장이라고도 한다.
• NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있다.
• 그리고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅할 수 있어서, 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴하다.

 

 

 

 

 

 

 

[참고]

https://hanamon.kr/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4-sql-vs-nosql/