NOSQL VS SQL
SQL 이란?
개념
sql 은 '구조화 된 쿼리 언어 (Strutured Query Language)'의 약자이다. 데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라, 특정 유형의 데이터 베이스와 상호 작용하는데 사용 하는 쿼리 언어이다. (통상적으로 sql = "관계형 데이터 베이스(RDBMS)" 라고 생각한다)
관계형 데이터베이스 RDBMS
관계형 데이터베이스에는 두 가지 주요 특징이 있다.
- 데이터는 정해진 데이터 스키마(Strucutre) 을 따라 데이터베이스 테이블에 저장된다.
- 데이터는 관계를 통해서 연결된 여러개의 테이블에 분산된다.
엄격한 스키마
데이터는 테이블에 레코드에 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조가 있다
*cf) 명확한 구조란 : 각 필드에 들어가야 할 데이터 값을 미리 지정하고 구조화 해놓았다고 할 수 있다. 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.
이미지를 봤을 때 한 table 에 제일 첫 행은 field이다. 그 다음 행부터 우리의 데이터들이 들어갈 record이다. (record 에는 각 field 값에 맞지 않는 데이터가 들어오려고 하면 넣을 수 없다 (구조를 바꾸지 않는 이상) )
관계
SQL 기반의 데이터 베이스의 중요한 부분은 table의 field간의 관계이다.
데이터들을 여러개의 테이블에 나누어서, 데이터들의 중복을 피할 수 있다.(ex: 만약 사용자가 구입한 상품들을 나타내기 위해 (사용자) table,(상품) Products,(Orders) 주문한 상품 ) 여러 테이블을 만들어야 하지만, 각각의 테이블들은 다른 테이블에 저장되지 않는 데이터만을 갖고 있다 (중복 최소화)
NOSQL 이란
개념
(NotOnly SQL)
NoSQL은 기본적으로 SQL와 반대되는 접근방식을 따른다.
NoSQL에서는 SQL 의 레코드를 문서(documents)라고 부른다.
특징
- 스키마 없음
- 관계 없음
SQL과의 명확한 차이점은, NoSQL에서는 여러 다른 구조를 갖는 데이터를 같은 컬렉션(SQL=Table)에 추가할 수 있다. (구조에 대해 생각할 필요 없다)
테이블을 여러개로 쪼개서 정보를 나눠 갖는 것이 아니라, 동일한 테이블(nosql = collection) 에 완성된 문서를 저장한다.
정보를 얻기 위해 다른 테이블과 join 할 필요가 없다. 하나의 온전한 문서이기 때문.
대신 컬렉션을 통해 데이터 복제하여, 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출 하도록 한다..(?)
자주 변경되지 않을 데이터 일 경우, 이러한 Nosql의 장점이 있다.
두 데이터베이스 종류의 비교
[수직적(Vertical) & 수평적(Horizontal) 확장(Scaling)]
두 종류의 데이터베이스를 비교할 때 확장 개념이 중요하다.
확장의 종류에는 수직적 확장과 수평적 확장으로 구별할 수 있다.
수직적 확장
수직적 확장이란 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것 ( cpu 업그레이드, db외적인 것들을 업그레이드 하는 것)
수평적 확장
더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미한다. 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동한다.
데이터가 저장되는 방식 때문에, sql db는 일반적으로 수직적 확장만을 지원한다. (데이터가 여러 table에 나뉘어서 저장되기 때문에, 다른 서버에 저장되어 있다면, 참조가 안된다고 이해했음)
nosql은 데이터베이스는 이를 기본적으로 지원하고 있다.
DB종류를 선택할 때 고려해볼 만한 사항
SQL,NoSQL은 모두 좋은 데이터베이스이다. 두 가지 중 자신의 상황에 맞는 것을 고르면 된다.
각 DB 장단점
SQL 장단점
장점
- 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장된다.
단점
- 상대적으로 덜 유연하다. 데이터 구조(스키마)는 사전에 계획되고 알려져야 함.
- 관계를 맺고 있기 때문에 복잡한 쿼리가 생길 수 있다.
- 수평적 확장이 어렵고.대체적으로 수직적 확장만 가능하다.
NoSQL 장단점
장점
- 스키마(구조)가 없기 때문에, 훨씬 더 유연하다. 언제든지 새로운 "필드" 추가가 가능
- 데이터는 어플리케이션 필요로 하는 형식으로 저장 -> 데이터 읽어오는 속도 빨라진다.
-수직 및 수평확장이 가능하다.
단점
- 데이터 중복이 존재한다. update할 때 여러개의 collection을 수정해야 할 때가 생긴다.
- 데이터 구조 결정을 제대로 하지 못하고 작업에 들어가게 될 수 있다.
Reference
