DevOps13일차 - DB

SQL VS NoSQL

데이터베이스는 크게 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스로 구분합니다. 관계형 데이터베이스는 SQL을 기반으로 하고, 비관계형 데이터베이스는 NoSQL로 데이터를 다룹니다. SQL과 NoSQL은 만들어진 방식, 저장하는 정보의 종류, 그리고 저장하는 방법 등에 차이가 있습니다.

관계형 데이터베이스에서는 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하고, 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장합니다. 각 열은 하나의 속성에 대한 정보를 저장하고, 행에는 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장됩니다. 특정한 형식을 지키기 때문에, 데이터를 정확히 입력했다면 데이터를 사용할 때는 매우 수월합니다. 관계형 데이터베이스에서는 SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리할 수 있습니다. 이 말은 관계형 데이터베이스에서는 스키마가 뚜렷하게 보인다는 말과 같습니다. 다시 말해, 관계형 데이터베이스에서는 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있습니다.

대표적인 관계형 데이터베이스는 MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL, MariaDB 등이 있습니다.

NoSQL은 SQL 앞에 붙은 'No'에서 알 수 있듯이, 주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킵니다. NoSQL이 SQL과 반대되는 개념처럼 사용된다고 해서, NoSQL에 스키마가 반드시 없는 것은 아닙니다. 관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하지만, NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 옵니다. 이런 방식을 'schema-on-read'라고도 합니다. 읽어올 때만 데이터 스키마가 사용된다고 하여, 데이터를 쓸 때 정해진 방식이 없다는 의미는 아닙니다. 데이터를 입력하는 방식에 따라, 데이터를 읽어올 때 영향을 미칩니다.

대표적인 NoSQL은 MongoDB, Casandra 등이 있습니다.

NoSQL

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스는 보통 다음과 같이 구성됩니다.

• Key-Value 타입 : 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장합니다. 여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미합니다. Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스입니다.

• 문서형(Document) 데이터베이스 : 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미합니다. 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장합니다. 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리합니다. 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB 가 있습니다.

• Wide-Column 데이터베이스 : 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스입니다. 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있습니다. 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성이 높습니다. 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식입니다. 대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 가 있습니다.

• 그래프(Graph) 데이터베이스 : 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스입니다. 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장합니다. 각 노드 간 관계는 선(edge)으로 표현합니다. 대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph 가 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 쿼리 언어를 사용합니다.
• 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있습니다. 그래서 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능합니다. UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 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 서비스 이용하는 확장이라고도 합니다. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있습니다. 그리고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅할 수 있어서, 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴합니다.

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

• 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
  ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성) 를 의미합니다. 각 단어는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다. SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있습니다.

  • 전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발 에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 합니다. 그래서 이런 경우에는 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용합니다.

• 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우

  • 소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다. 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문입니다.

• NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스
  데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우

  • 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없습니다. 필요에 따라, 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수 있습니다. 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

• 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 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.

• 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우

  • NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리합니다. 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 이에 해당합니다. 또한 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트 해야 하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합합니다.

SQL

• SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스를 관리하고 조작하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 데이터베이스에서 데이터 삽입, 업데이트, 삭제 및 검색과 같은 다양한 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

• SQL은 MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server 및 PostgreSQL과 같은 널리 사용되는 많은 데이터베이스 관리 시스템에서 사용되는 표준 언어입니다. 많은 양의 데이터를 처리하는 데 있어 사용 편의성과 유연성으로 유명합니다.

• SQL 쿼리는 데이터베이스에 있는 하나 이상의 테이블에서 데이터를 검색하고 조작하도록 구성된 특정 구문으로 작성됩니다. 일부 일반적인 SQL 명령에는 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE 및 DROP이 포함됩니다.

• SQL을 사용하면 데이터베이스 구조를 생성 및 관리하고, 데이터 유형을 정의하고, 데이터 무결성을 강화하고, 데이터를 보호하기 위한 보안 조치를 구현할 수 있습니다. 데이터 관리 및 분석에 널리 사용되는 강력한 도구이므로 데이터 분석가, 개발자 및 데이터베이스 작업을 하는 기타 전문가에게 필수적인 기술입니다.