SQL (관계형 DB)
SQL을 사용하면 RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있음관계형 데이터베이스의 특징
데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장
데이터는 테이블에 레코드로 저장되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있다.
해당 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.
따라서 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없다.
즉, 스키마를 수정하지 않는 이상은 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이
관계형 데이터 베이스의 특징이다.데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산
데이터의 중복을 피하기 위해 관계를 이용한다.
하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.
SQL의 장단점
장점
- 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장
단점
- 비교적 덜 유연
데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 한다.(추후에 수정이 어려움) - 관계를 맺고있어 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 가능성이 있음
- 대체로 수직적 확장만 가능
NoSQL (비관계형 DB)
관계형 DB의 정반대인 '스키마' 와 '관계' 모두 없는 데이터베이스이다.
여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것
[NoSQL엔 조인이라는 개념이 없음]NoSQL에선 레코드를 '문서'로 지칭한다.
문서는 Json과 비슷한 형태이다.
관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어 담지않고, 관련 데이터를 동일한 '컬렉션' 에 넣는다.
SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능했지만,
NoSQL은 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.
NoSQL에서 조인하고 싶을 때
컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 함하지만 이렇게 하면 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 수 있다.
따라서 조인을 잘 사용하지않고 자주 변경되지 않는 데이터 일 때 NoSQL을 사용한다.
NoSQL의 장단점
장점
- 스키마가 없어서 유연함
언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능 - 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장
-> 데이터 읽어오는 속도 향상 - 수직 및 수평 확장이 가능하여 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능
SQL 데이터베이스 사용이 더 유리할 때
- 관계를 맺고있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우
NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야하기 때문에 비효율적
- 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우
NoSQL 데이터베이스 사용이 더 유리할 때
- 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장 될 수 있는 경우
- 읽기를 자주 하지만 데이터 변경은 자주 없는 경우
- 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우
(막대한 데이터를 다뤄야 하는 경우)
Scailing(확장성)
두 데이터베이스를 비교할 때 중요한 'Scailing'은 크게 두 가지로 나눌 수 있다.
수직적 확장
단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것
ex) CPU 업그레이드데이터 저장 방식으로 인해 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만 지원
수평적 확장
더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미
(하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동)수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능
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