SQL(구조화 쿼리 언어) / NoSQL(비구조화 쿼리 언어)
- 데이터베이스는 크게 관계형 DB와 비관계형 DB로 구분
- 관계형 데이터베이스는 SQL을 기반으로 함
- 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의
- 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입 가능
- 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장
- 열은 하나의 속성에 대한 정보를 저장, 행은 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장됨
- 특정한 형식을 지키기 때문에 데이터를 사용하기에 수월하고 SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리할 수 있음
- 즉, 스키마가 뚜렷하게 보이고 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있음
- 대표적으로, MySQL, Oracle, SQLite, PostgresSQL, MariaDB
- 비관계형 데이터베이스는 NoSQL로 데이터를 다룬다
- 주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킨다
- SQL과 NoSQL이 반대되는 개념처럼 사용되지만, 스키마가 반드시 없는 것은 아니다
- 관계형DB는 데이터를 입력할 때에 스키마에 맞게 입력
- NoSQL은 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 읽어옴(schema on read)
- 대표적으로, MongoDB, Casandra
- SQL 기반 DB와 NoSQL DB의 차이점
- 데이터 저장(Storage)
- 관계형DB는 SQL을 이용, 데이터를 테이블에 저장, 미리 작성된 스키마 기반 정해진 형식으로 저장
- NoSQL key-value, doc, wide-column, graph등의 방식
- 스키마(Schema)
- SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요, 처리하려는 데이터 속성별 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 함, 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, DB 전체를 수정하거나 오프라인으로 전환해야 함
- NoSQL은 관계형DB보다 동적으로 스키마의 형태를 관리, 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 됨
- 쿼리(Querying)
- 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블 간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 함, 즉 정보요청도 SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용함
- 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점, 비구조화 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능(UnQL)
- 확장성(Scalability)
- SQL기반 관계형 DB는 일반적으로 수직적으로 확장함, 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 함, DB가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하므로 비용이 많이 든다
- NoSQL로 구성된 DB는 수평적으로 확장, 값 싼 서버 증설 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장이라고도 함, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있음, 비용이 상대적으로 저렴하다
- 둘 중 어느 것을 선택하는지의 정답은 없음, 관계형 또는 비관계형을 모두 사용하여 서비스에 맞게 설계하고 있음, 각각의 장,단점이 뚜렷하여 여러 사용 사례들을 살펴보고 적절한 DB를 선택하는 것이 중요함.
- SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스
- 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
- 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
- NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스
- 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
- 클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우
- 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우
- NoSQL 기반 비관계형 데이터베이스는 보통 다음과 같이 구성된다(아직은 이런게 있다 정도만 알 것)
- key-value 타입: 속성을 key에 속성 이름, value에 속성에 연결된 데이터 값의 쌍으로 이루어진 배열의 형태로 저장(대표적: Redis, Dynamo)
- 문서형 데이터베이스(Document): 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장, JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장, 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가짐, 컬렉션이라는 그룹으로 묶어서 관리함(대표적: MongoDB)
- Wide-Column 데이터베이스: 데이터베이스의 열(column)에 대한 관리를 집중적으로 관리, 각 열에는 key-value형식으로 데이터가 저장, 컬럼 패밀리(column families)라는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있음, 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성이 높고 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용됨(대표적: Cassandram HBase)
- 그래프 데이터베이스(Graph): 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성, 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장, 각 노드 간 관계는 선(edges)으로 표현(대표적: Neo4J, InfiniteGraph)
