소개
이번 포스팅에서는 RDBMS와 NoSQL 데이터베이스의 차이점을 알아보고, 각각의 특징과 장단점을 비교해보겠습니다.
데이터베이스 선택은 프로젝트의 요구사항과 데이터 모델링 방식에 따라 다양한 요소를 고려해야 합니다. 그러므로 이 글을 통해 RDBMS와 NoSQL의 특징을 이해하고, 각각의 상황에 맞는 데이터베이스를 선택하기 위해서 기반 지식을 알아보겠습니다.
RDBMS (관계형 데이터베이스 관리 시스템)
특징
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데이터를 테이블 형태로 구성하고, 테이블 간의 관계를 정의하여 데이터를 저장.
-
SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터 조작 및 쿼리.
- ex) select * from '테이블 이름' -
ACID(원자성, 일관성, 격리성, 지속성) 트랜잭션을 지원하여 데이터의 안전성과 일관성을 보장.
1. 원자성 (Atomicity):
- 트랜잭션은 작업의 단위로 간주됩니다.
- 트랜잭션에 포함된 모든 작업은 "모두" 수행되거나 "전혀" 수행되지 않아야 합니다.
- 즉, 어떤 작업이 실패하면 트랜잭션 전체가 롤백되어 이전 상태로 돌아가야 합니다.
2. 일관성 (Consistency):
- 트랜잭션이 수행되기 전과 수행된 후에도 데이터베이스는 일관된 상태를 유지해야 합니다.
- 데이터베이스의 제약조건에 위배되지 않는 한 모든 데이터는 일관된 규칙에 따라 변경되어야 합니다.
3. 격리성 (Isolation):
- 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 각 트랜잭션은 다른 트랜잭션의 작업에 영향을 받지 않아야 합니다.
- 즉, 트랜잭션은 독립적으로 실행되는 것처럼 보이고 다른 트랜잭션의 중간 결과를 볼 수 없어야 합니다.
4. 지속성 (Durability):
- 트랜잭션이 성공적으로 완료되면, 해당 트랜잭션에서 수행한 모든 변경은 영구적으로 유지되어야 합니다.
- 시스템 장애나 다른 문제가 발생해도 데이터의 변경 내용은 보존되어야 합니다.
장점
- 데이터의 일관성과 무결성을 보장.
- 정형화된 데이터에 적합하며, 복잡한 관계를 다룰 수 있음.
- 강력한 쿼리 언어와 다양한 인덱싱 기능 제공.
- 성능 최적화를 위한 옵티마이저 존재.
단점
- 스키마 변경이 어렵고 비용이 큼.
- 수평적 확장에 제한적이며, 대용량 데이터 처리에 어려움이 있을 수 있음.
- 높은 일관성을 유지하기 위해 복잡한 조인 연산을 수행하는 경우 성능 저하 가능.
NoSQL (비관계형 데이터베이스)
특징
- 비정형 데이터를 다루거나 확장성을 중시하는 환경에 적합.
- 다양한 데이터 모델을 지원하며, 스키마에 유연함.
- 일반적으로 수평적 확장이 용이.
장점
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비정형 데이터에 적합하며, 유연한 데이터 구조를 갖을 수 있음.
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확장성이 우수하고, 대용량 데이터 처리에 효율적.
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데이터 모델 변경이 자유롭고, 스키마를 사전에 정의하지 않아도 됨.
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분산 환경에서 데이터를 병렬로 처리할 수 있는 기능 제공.
스키마란?
- 테이블에 들어가는 속성들의 이름
단점
- 데이터의 일관성을 보장하기 어려울 수 있음.
- 다양한 쿼리 기능이 부족할 수 있음.
- ACID 트랜잭션을 완전히 지원하지 않거나 일부 제한적인 경우가 있음.
RDBMS vs NoSQL: 어떤 데이터베이스를 선택해야 할까?
RDBMS 선택 시:
- 정형화된 데이터 모델과 복잡한 관계를 다루어야 할 때.
- 데이터 일관성과 무결성이 중요한 경우.
- 강력한 쿼리 언어와 다양한 인덱싱 기능을 활용해야 할 때.
NoSQL 선택 시:
- 비정형 데이터를 다루거나 데이터 구조가 자주 변경될 때.
- 수평적 확장이 필요하거나 대용량 데이터 처리가 필요한 경우.
- 유연한 데이터 모델과 스키마가 필요 없는 환경에서 개발할 때.
- 분산 환경에서 데이터를 병렬로 처리하고자 할 때.
결론
이 글을 통해 RDBMS와 NoSQL의 특징과 장단점을 설명하였습니다.
어떤 상황에서 어떤 데이터베이스를 선택해야 하는지에 각각의 특징을 고려하시고 선택하시길 바랍니다.
프로젝트의 요구사항과 데이터 모델링 방식을 고려하여 데이터베이스를 선택하는 것이 중요하며, 적절한 선택은 개발 생산성과 시스템 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
프론트엔드 개발자로 한단계씩!