📍RDB-NoSQL 비교 설명
관계형 데이터베이스(RDB)는 사전에 엄격하게 정의된 DB schema를 요구하는 table 기반 데이터 구조를 갖습니다.
NoSQL(비관계형 데이터베이스)은 table 형식이 아닌 비정형 데이터를 저장할 수 있도록 지원합니다. RDB는 엄격한 schema로 인해 데이터 중복이 없기 때문에 데이터 update가 많을 때 유리합니다. NoSQL의 경우 데이터 중복으로 인해 데이터 update 시 모든 컬렉션에서 수정이 필요하기 때문에 update가 적고 조회가 많을 때 유리합니다.
NoSQL은 기존의 관계형 데이터베이스의 한계를 뛰어넘기 위해 만들어진 새로운 형태의 데이터베이스이며 관계형 데이터베이스보다 더 융통성 있는 데이터 모델을 사용하며, 데이터의 저장 및 검색에 특화된 메커니즘을 제공합니다. NoSQL은 분산 환경에서의 데이터 처리를 더욱 빠르게 하기 위해 개발되었습니다.
| RDB(SQL) | NoSQL | |
|---|---|---|
| 데이터 저장 모델 | table | json document / key-value / 그래프 등 |
| 개발 목적 | 데이터 중복 감소 | 애자일 / 확장가능성 / 수정가능성 |
| 예시 | Oracle, MySQL, PostgreSQL 등 | MongoDB, DynamoDB 등 |
| Schema | 엄격한 데이터 구조 | 유연한 데이터 구조 |
| ⭐️장점⭐️ | • 명확한 데이터구조 보장 • 데이터 중복 없이 한 번만 저장(무결성) • 데이터 중복이 없어서 데이터 update 용이 • 데이터의 성능이 일반적으로 좋아 정렬, 탐색, 분류가 빠름 | • 유연하고 자유로운 데이터 구조 • 새로운 필드 추가 자유로움 • 수평적 확장(scale out) 용이 • 뛰어난 확장성으로 검색에 유리함. |
| ⭐️단점⭐️ | • 시스템이 커지면 join문이 많은 복잡한 query가 필요 • 수평적 확장이 까다로워 비용이 큰 수직적 확장(scale up)이 주로 사용됨 • 데이터 구조가 유연하지 못함 | • 데이터 중복 발생 가능 • 중복 데이터가 많기 때문에 데이터 변경 시 모든 컬렉션에서 수정이 필요함 • 명확한 데이터구조 보장 X |
| ⭐️사용⭐️ | • 데이터 구조가 변경될 여지가 없이 명확한 경우 • 데이터 update가 잦은 시스템(중복 데이터가 없으므로 변경에 유리) | • 정확한 데이터 구조가 정해지지 않은 경우 • Update가 자주 이루어지지 않은 경우(조회가 많은 경우) • 데이터 양이 매우 많은 경우(scale out 가능) |
| 특징 | • 트랜잭션(전부 아니면 무): 전체 트랜잭션이 하나의 단위로 기록. 실패 시 전체 롤백 • 정규화: DB설계 시 중복을 최소화해서 구조화하는 프로세스 | • 거대한 Map으로서 key-value 형식을 지원함. • 관계형 db와 달리 PK,FK JOIN등 관계를 정의하지 않음. • 스키마에 대한 정의가 없다. |
📍수직적 확장Scale-up vs 수평적 확장 Scale-out
DB와 비교하여 NoSQL의 특징은 ACID, Transaction을 지원하지 않는다는 것입니다. RDB는 ACID와 Transaction을 보장하기 위해 수평적 확장이 쉽지가 않습니다. 또한 RDB 같은 경우에는 multiple server로 수평적 확장을 하게 되면 join을 하기 위해 굉장히 복잡한 과정이 필요합니다.
RDB도 수평적 확장이 가능하지만 NoSQL에 비해 훨씬 복잡합니다. RDB를 수평적 확장하려면 샤딩 (sharding)(데이터가 수평적으로 분할되고 기기의 모음 전반에 걸쳐 분산되는 경우)이 필요합니다.
ACID 준수를 유지하면서 RDB를 샤딩하는 것은 매우 까다로운 작업입니다.
⭐️ SQL 사용이 적합한 경우
1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
- ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성) 를 의미합니다.
- 각 단어는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다.
- 트랜잭션(Transaction) 이란 데이터베이스를 수정하는 하나의 작업묶음단위 입니다.(ex. 출금)
- 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 있습니다.
- 전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발 에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 합니다. 그래서 이런 경우에는 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용합니다.
2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
- 소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다.
- 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문입니다.
⭐️ NoSQL 사용이 적합한 경우
1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
- 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없습니다.
- 필요에 따라, 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수 있습니다.
- 소프트웨어 개발에 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
- 클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있습니다.
- 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.
3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
- NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리합니다.
- 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 이에 해당합니다.
- 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트 해야하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합합니다!
