In-memory의 경우에는, 끄면 데이터가 없어진다.
File I/O의 경우에는 원하는 데이터만을 가져올 수 없고, 파일을 가져와서 서버에서 전체 파일을 읽고 원하는 정보를 필터링해야 한다. (서버에 부하가 많이 걸림)
이를 보완하기 위해서 데이터베이스를 사용한다. 데이터베이스도 결국 서버의 한 종류이다.
데이터 관리에 특화된 서버로, 필터링 외에도 File I/O로 구현하기 힘든 여러 기능들을 가지고 있다.
1. Atomicity(원자성)
ex) A가 B에게 돈을 계좌이체한다면, 트랜잭션은
이 될 것이다.
이때 (1)은 이뤄지고, (2)가 이뤄지지 않을 경우 A의 돈은 사라지는 돈이 된다.
따라서 트랜잭션 내의 모든 작업이 전부 성공했을 때만 성공한 것이고, 한 작업이라도 실패했을 때는 트랜잭션 내의 모든 작업을 실패하게 만들어서 기존 데이터를 보호한다.
즉, (2)가 실패하면 A의 계좌에 다시 돈이 돌아간다.
2. Consistency(일관성)
3. Isolation(독립성, 고립성)
4. Durability(지속성)
✅ 데이터 무결성?
데이터의 정확성, 일관성, 유효성이 유지되는 것
ex) MySQL, Oracle, MariaDB
- NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 확장성이나 속도면에서 더 뛰어난다.
- 그러나 고차원으로 구조화된 SQL 기반의 관계형 데이터베이스가 더 좋은 성능을 보여주는 서비스도 있다.
데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
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 있다.
전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발은 보통 SQL를 사용한다.
소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
프로젝트의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우 굳이 NoSQL이 필요하지 않다.
(NoSQL은 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 것이므로)
데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없다. 따라서 소프트웨어 개발에 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적이다.
빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
NoSQL 데이터베이스는 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리하다.
ex) 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야하는 경우
클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있고, NoSQL를 사용해서 별다른 번거로움 없이 DB를 확장할 수 있다.