데이터베이스 ACID 성질과 NoSQL BASE 성질 비교
1. 문제
데이터베이스의 ACID 성질과 NoSQL의 BASE 성질에 대해 설명하고, 양자의 차이를 비교하라.
2. 답안
1. 개념
| 성질 | 설명 |
|---|
| ACID | 트랜잭션의 신뢰성과 일관성을 보장하는 관계형 데이터베이스(RDB: Relational Database) 특성 |
| BASE | NoSQL 시스템에서 고가용성과 확장성을 위해 일관성을 완화한 특성 |
2. 역할 및 목적
| 성질 | 목적 |
|---|
| ACID | 트랜잭션 처리의 안정성과 무결성 보장 |
| BASE | 분산 환경에서 성능과 확장성 확보, 가용성 극대화 |
3. 역사적 배경
- ACID
- 1980년대 IBM의 연구자 짐 그레이(Jim Gray)에 의해 제안됨
- 관계형 데이터베이스의 트랜잭션 처리 이론 기반
- BASE
- 2000년대 이후 대규모 웹 시스템의 확산에 따라 NoSQL 등장
- CAP 이론(Consistency, Availability, Partition tolerance)에 따라 일관성보다 가용성을 우선시
4. 구조 및 구성요소
ACID (관계형 DB)
| 요소 | 설명 |
|---|
| A: Atomicity (원자성) | 트랜잭션은 모두 수행되거나 전혀 수행되지 않아야 함 |
| C: Consistency (일관성) | 트랜잭션 수행 후 데이터는 항상 일관된 상태 유지 |
| I: Isolation (고립성) | 동시에 수행되는 트랜잭션은 서로 간섭하지 않음 |
| D: Durability (지속성) | 트랜잭션 완료 시 결과는 영구적으로 저장됨 |
BASE (NoSQL)
| 요소 | 설명 |
|---|
| B: Basically Available (기본적인 가용성) | 항상 응답을 제공하지만, 정확하지 않을 수 있음 |
| S: Soft state (유연한 상태) | 시스템 상태는 일시적으로 일관되지 않을 수 있음 |
| E: Eventually consistent (최종적 일관성) | 시간이 지나면 데이터는 결국 일관된 상태에 도달함 |
5. 원리
- ACID: 트랜잭션 단위의 철저한 제어 → 무결성 중심
- BASE: 분산환경에서 부분 실패 수용 → 성능/가용성 중심
6. 종류
| 구분 | 시스템 예시 |
|---|
| ACID 기반 | Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server |
| BASE 기반 | Cassandra, MongoDB, Couchbase, DynamoDB |
7. 핵심 용어 요약
| 약어 | 용어 | 한글 뜻 |
|---|
| ACID | Atomicity, Consistency, Isolation, Durability | 원자성, 일관성, 고립성, 지속성 |
| BASE | Basically Available, Soft state, Eventually consistent | 기본적 가용성, 유연한 상태, 최종적 일관성 |
| CAP 이론 | Consistency, Availability, Partition Tolerance | 일관성, 가용성, 파티션 허용성 |
8. 특징
| 항목 | ACID | BASE |
|---|
| 데이터 무결성 | 높음 | 낮음 (일시적 불일치 허용) |
| 성능 | 비교적 낮음 | 높음 |
| 확장성 | 낮음 | 높음 (수평 확장 용이) |
| 트랜잭션 처리 | 강력한 보장 | 유연한 처리 |
| 사용 환경 | 은행, ERP, 재고관리 등 정합성 우선 | SNS, 로그 처리, 실시간 분석 등 속도/확장성 우선 |
9. 비교
| 항목 | ACID (관계형 DB) | BASE (NoSQL) |
|---|
| 일관성 우선 여부 | 강력한 일관성 | 최종적 일관성 |
| 가용성 중심 여부 | 낮음 | 높음 |
| 트랜잭션 지원 | 완전한 트랜잭션 | 부분 또는 없음 |
| 사용 사례 | 금융, 회계, ERP | IoT, SNS, 실시간 서비스 |
| 확장성 | 수직적 | 수평적 |
10. 장단점
| 성질 | 장점 | 단점 |
|---|
| ACID | 안정성, 정확성, 무결성 보장 | 성능 저하, 확장성 제한 |
| BASE | 빠른 응답, 높은 가용성, 분산환경 최적화 | 정합성 문제, 복잡한 오류 처리 |
11. 최신 트렌드
- NewSQL: ACID 보장하면서도 NoSQL처럼 수평 확장이 가능한 차세대 데이터베이스
- 예시: Google Spanner, CockroachDB
- Hybrid 모델: 일부 NoSQL 시스템도 트랜잭션 일부 지원 (예: MongoDB multi-document transaction)
- CAP 이론 보완 모델: PACELC 이론 도입 → 지연시간(Latency) 고려한 균형 설계
12. 어린이 버전 요약
- ACID는 “꼼꼼한 선생님”처럼 데이터를 절대 틀리지 않게 잘 저장해요.
- BASE는 “빠른 배달 아저씨”처럼 일단 빠르게 보내고 나중에 맞춰요.
- 은행처럼 실수가 안 되는 곳은 ACID, 유튜브 댓글처럼 빨라야 하는 곳은 BASE를 써요.
13. 한눈에 보는 요약 표
| 항목 | ACID (관계형 DB) | BASE (NoSQL) |
|---|
| 무결성 | 철저하게 보장 | 나중에 맞춤 |
| 속도 | 느림 | 빠름 |
| 확장성 | 어려움 | 쉬움 |
| 트랜잭션 | 완벽히 지원 | 보통 없음 |
| 주요 환경 | 은행, ERP | SNS, IoT |
| 대표 시스템 | Oracle, PostgreSQL | Cassandra, MongoDB |
