[ DB & SQL(RDBMS, NoSQL) ] SQL vs NoSQL
∇ DB & SQL_데이터 베이스 공부 : SQL vs NoSQL
Ⅰ. 데이터베이스란?
🩻 데이터 베이스란.
- 데이터베이스는 데이터를 저장하는 곳으로
"데이터를 여러 사람이 공유하여 사용할 목적으로 체계화해 통합*관리하는 데이터의 집합" 입니다.
== 작성된 목록으로써 여러 응용 시스템들의 통합된 정보들을 저장하여 운영할 수 있는 공용 데이터들의 묶음.
√ '데이터베이스'는 중복된 데이터를 없애고, 자료를 구조화하여 효율적인 처리를 할 수 있도록 관리해주기 때문에
여러 업무에 여러 사용자가 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
√ "데이터베이스 관리 시스템(DBMS)"
: 데이터베이스는 응용 프르갬과는 다른 별도의 미들웨어에 의해 관리됩니다.
-> 데이터베이스를 관리하는 이러한 미들웨어를 '데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이라고 합니다.🩻 데이터 베이스의 특징.
▶ 사용자의 질의에 대하여 '즉각적인 처리와 응답'이 이루어집니다.
▶ 생성 * 수정 * 삭제를 통하여 항상 최신의 데이터를 유지합니다.
▶ 사용자들이 원하는 데이터를 동시에 공유할 수 있습니다.
▶ 사용자가 원하는 데이터를 주소가 아닌 내용에 따라 참조 할 수 있습니다.
▶ 응용프로그램과 데이터베이스는 독립되어 있으므로,
데이터의 논리적 구조와 응용프로그램은 별개로 동작됩니다.🩻 관계형 데이터베이스란?
◇ "관계형 데이터베이스"는 현재 가장 많이 사용되고 있는 데이터베이스의 한 종류로서
'테이블(Table)'로 이루어져 있고, 이 테이블은 키(key)와 값(value)의 관계를 나타냅니다.
==>> 데이터의 종속성을 관계(realtionship)로 표현한 것이 관계형 데이터베이스의 특징입니다.
▷ 테이블은 이름을 가지고 있으며, 행(row)과 열(column) , 그리고 거기에 대응하는 값을 가집니다.
▷ 관계형 데이터베이스는 위와 같이 "구성된 테이블이 다른 테이블들과 관계를 맺고 모여있는 집합체 ! "
√ 관계형 데이터베이스의 특징.
▶ 데이터의 분류, 정렬, 탐색 속도가 빠릅니다.
▶ 신뢰성이 높고 어떤 상황에서도 데이터의 무결성을 보장해줍니다.
▶ 기존에 작성된 스키마를 수정하기가 어렵습니다.
▶ 데이터베이스의 부하정도를 분석하는 것이 어렵습니다.
🩻 대표적인 데이터베이스 서비스.
◆ SQL : MYSQL, SQLite, PostgreSQL, 등등.
◆ NoSQL : mongoDB, DynamoDB, CouchDB 등등.
Ⅱ. SQL ( Structured Query Language ) 이란?
🩻 SQL 이란?
∇ '데이터베이스'와 소통하기 위해 특별히 디자인된 언어입니다.
∇ '데이터베이스'에서 데이터를 { 정의 * 조작 * 제어 } 하기 위해 사용되며,
SQL 구문도 위의 목적에 맞게 크게 3가지고 구분됩니다.
▷ SQL은 많은 정부기관과 기업들이 사용.
▷ SQL의 데이터 구조는 엄격
▷ SQL의 커맨드는 영어와 비슷
▷ SQL은 엑셀과도 비슷.★ ORM 이란??
== 파이썬/자바 등의 코드를 가져와서 SQL문으로 변환해 주는 것.
시간을 아껴주는 장점이 있지만 ORM에 대한 의존도가 너무 커지기 때문에
ORM에 문제가 생겼을 때를 대비해, SQL에 대해서도 알아두는 것이 좋음.
🩻 대표적인 SQL. [ My SQL ]
"My SQL" 은 가장 널리 사용되고 있는 "관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS : Relational DBMS)" 입니다.
-> My SQL은 오픈 소스이며, 다중 사용자와 다중 스레드를 지원합니다.
++ C/C++/JAVA, PHP 등 여러 프로그래밍 언어를 위한 다양한 API를 제공하고 있습니다.
◇ My SQL의 장점.
1. 오픈 소스 라이센스를 따르기 때문에 무료로 사용할 수 있습니다.
2. 다양한 운영체제에서 사용할 수 있으며, 여러 가지의 프로그래밍 언어를 지원합니다.
3. 크기가 큰 데이터 집합도 빠르고 효과적으로 처리할 수 있습니다.
4. 표준 SQL 형식을 사용합니다.
5. MySQL 응용 프로그램을 사용자의 용도에 맞게 수정 가능. 
Ⅲ. NoSQL 이란?
🩻 NoSQL이란?
- Not Only SQL 혹은 Not SQL으로 뜻이 딱 한가지의 DB만을 뜻하지는 않습니다.
{ NoSQL은 거대한 DB의 그룹입니다 }
🩻 NoSQL의 3가지 카테고리.
1. Document DB
√ 몽고 DB ( Mongo DB )
- > Document DB의 가장 대표적인 예.
- > Mongo DB는 데이터를 JSON Document 형태로 저장해서 보통의 SQL처럼 행과 열이 존재하는 것이 아니라, 원하는 어떤 종류의 데이터든, 어떤 모양의 데이터든 저장이 가능합니다.
2. Key Value DB
-Key Value DB는 어떤 종류의 DB를 얻을 수 있는지가 제한적입니다.
저장하기전에 DB에서 무엇을 얻을 지 미리 생각해놔야 합니다.
반대로 NOSQL Key Value DB에서는 SQL에서 하던것처럼 쿼리를 적용 할 수 없습니다.
√ 카산드라 DB ( Cassandra DB )
: Column Wide Database의 유형이기도 한 카산드라 DB는 읽고 쓰기가 매우 빠릅니다.
검색엔진처럼 많은 양의 데이터를 빠르게 읽어야 할 때 카산드라DB를 쓰면 좋습니다.
√ Amazon Dynamo DB
: DynamoDB는 서버리스하고 분산된 Key Value DB로
빠르게 많이 쓰고(Write), 많이 읽어야할 때(read) 사용하면 매우 편리합니다.
3. Graph DB
-Graph DB는 각 노드 사이 관계를 알아야 하고, Column이나 Document가 필요없을 때 사용합니다.
ex) SNS를 만들 때 Graph DB가 필요합니다.
- 각각의 entity를 저장하고 이를 관계망으로 연결 하는 것이 필요하기 때문.
유저 1이 사진 1을 저장하고, 유저1은 유저 2의 친구고, 유저 1이 유저 2의 사진에 좋아요를 누르는 등의
데이터베이스 작업은 그래프 데이터베이스에 저장하는 것이 훨씬 수월합니다.
√ TAO : 페이스북에서 만든 Graph DB
√ Neo4J : 소셜 네트워크를 만들 때 사용하기 좋은 Graph DB
Ⅳ. SQL vs NoSQL
평범한 프로젝트, 간단한 프로젝트는 SQL을 사용하는 것이 좋습니다.
- SQL로 대부분의 코드 구현이 가능하기 때문.
- NoSQL은 특별한 경우나 특별한 이슈들에 대응하기 좋은 데이터베이스입니다.
Roll with the punches