NoSQL?

Not Only SQL. 지금까지 많이 사용되던 RDBMS의 특징들 외에 다른 특성들을 가진 데이터베이스를 말한다. 기존의 관계형 데이터베이스 시스템이 가진 ACID 특성을 제공하지 않고 뛰어난 확장성, 성능 등을 가진 데이터베이스를 가리킨다.

RDBMS와의 차이

• 스키마가 없이 자유로운 데이터 구조를 가지기 때문에 더 유연하게 확장 가능
• 데이터 분산처리가 용이하고 성능 향상을 위한 scale-up 가능
• RDBMS의 레코드를 Documnet라고 함

NoSQL의 특징

• 관계형 스키마가 없고 테이블간의 조인 기능 없음
• 직접 프로그래밍 하는 등 SQL query대신 다른 방식의 인터페이스 사용
• 여러 대의 데이터베이스 서버를 묶어 하나의 데이터베이스로 구성 가능 → 분산형
• 관계형 데이터베이스에서 지원하는 데이터 처리의 완결성 미보장 → 단점?
• 많은 경우 오픈 소스
• 높은 확장성, 가용성, 성능

하나의 NoSQL이 위의 모든 특징을 가지는 것이 아니고 각각의 특징이 있다고 생각할 수 있다.

NoSQL 예시

1. Key-Value DB
   • 가장 단순한 형태로 key-value쌍이 저장되는 형태
2. Wide Columnar Store
   • Big Table DB라고도 하며 key value에서 발전된 Column Family의 형태
3. Document DB
   • JSON, XML같은 collection 데이터 모델 구조의 DB
4. Graph DB

출처: Wikipedia

대표적으로 많이 사용되는 DB는 Document 타입의 MongoDB, Wide Columnar Store 타입의 HBase과 Cassandra가 있다.

RDBMS/NoSQL의 장단점

SQL

• 장점
  • 명확하게 정의된 스키마 → 데이터 무결성 보장
  • 각 데이터가 중복없이 저장되는 것이 보장됨
• 단점
  • 스키마 수정이 어려움, 사전에 잘 계획되어야 함
  • 테이블이 많아지면 JOIN이 많은 복잡한 쿼리 생길 수 있음
  • 수직적 확장만 가능
• 관계를 맺고있는 데이터가 자주 변경될때 혹은 변경의 여지가 없고 명확한 스키마가 있을 때 사용하는 것이 유리

NoSQL

• 장점
  • 스키마가 없기 때문에 유연하고 언제든지 데이터를 수정하고 새로운 필드 추가 가능
  • 수직, 수평적 확장이 가능 → 대용량 데이터 처리에 훨씬 유리
• 단점
  • 중복된 데이터를 저장할 수도 있고 중복 데이터가 수정되면 전체에서 수정하는 것이 쉽지 않음 → ACID 보장 못함
• 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경될 수 있는 경우
• 읽기는 자주 하지만 변경은 자주 없는 경우
• 데이터 크기가 매우 커서 수평적 확장이 필요한 경우 NoSQL을 사용하는 것이 유리

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**수직적 확장: 서버의 스펙 상승

**수평적 확장: 여러 대의 서버를 만들어 성능 향상