💬 지금까지 학습을 하며 MySQL, MongoDB를 통해 각 데이터베이스를 접해보긴 했지만 확실한 사용방법을 익히지 못하고 따라치기만 했던 것 같다.
데이터베이스 개념과 종류에 대해 간략히 정리해보고, 먼저 MySQL 강의를 통해 SQL을 학습해볼 예정이다.
🔎 Database 란?
- 여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합
- 자료항목의 중복을 없애고 자료를 구조화 하여 저장함으로써 자료 검색과 갱신의 효율을 높임
💡 Database 언어 종류
- 정의 기능 (DDL): CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE 등 데이터베이스 스키마를 정의, 조작하는 언어
- 조작 기능 (DML): SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 등 데이터를 조작하기 위한 언어
- 제어 기능 (DCL): 무결성, 보안 및 권한 제어 회복 등을 하기 위한 언어 데이터를 보호하고 데이터를 관리하는 목적으로 사용
🔎 Database 구분하기
1. SQL (Structured Query Language)
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SQL은 '구조화 된 쿼리 언어 (Structured Query Language)'를 말합니다. 따라서 데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라, 특정 유형의 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용 하는 쿼리 언어입니다.
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SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있습니다.
📣 특징
📌 데이터는 엄격한 데이터 스키마(= structure)를 따라 데이터베이스 테이블에 저장됩니다.
- 데이터는 테이블(table)에 레코드(record)로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조(structure)-테이블에 들어갈 수있는 데이터와 그렇지 않을 수있는 데이터를 정의하는 필드 집합이 있습니다.
- 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의됩니다.
여기서는 스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없습니다. 더 많은 필드를 얻고 싶다구요? 죄송합니다만 다른 테이블을 선택하셔야 합니다. 일부 필드가 누락 되었다구요? 그래도 이 테이블은 안됩니다!
(예를 들어, 위 테이블에서 새로운 필드를 넣고 싶다면, 스키마를 뜯어고치지 않는한 필드를 추가 할 수 없다는 것을 말합니다.)
📌 데이터는 관계에 따라 연결된 여러 테이블에 분산됩니다.
- SQL 기반의 데이터 베이스의 또 다른 중요한 부분은 관계입니다.
데이터의 중복을 피하기 위해, 데이터들을 여러 테이블로 나누어 저장합니다. 예를들어 Users(사용자), Products(상품), Orders(주문한 상품)의 여러테이블이 존재할 때, 각각의 테이블들은 서로 다른 테이블에 저장되지 않은 데이터 만을 가지고 있습니다.
이런 명확한 구조는 장점이 있습니다. 데이터가 항상 하나의 테이블에서만 관리되기 때문에 잘못된 데이터가 테이블 전체에 복제되어 발생하는 문제가 없습니다.
2. NoSQL (Non Structured Query Language)
- NoSQL은 기본적으로 SQL(관계형 데이터베이스)와 반대되는 접근방식을 따르기 때문에 지어진 이름입니다.
📣 특징
📌 스키마, 관계 없음
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NoSQL 세계에서는 테이블(table)을 컬렉션(Collection)으로, 레코드(record)를 문서(documents)라고 부릅니다.
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SQL 세계에서는 정해진 스키마를 따르지 않는다면 데이터를 추가 할 수 없었지만, NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션(= SQL에서의 table)에 추가할 수 있습니다.
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문서는 JSON 데이터와 비슷한 형태
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일반적으로 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣습니다.
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관계형데이터 베이스에서 사용했던 Users나 Products 정보 또한 Orders에 포함해서 한꺼번에 저장했던 것과 달리 주문한 상품이 있는 경우, 관련있는 데이터를 Orders 컬렉션에 저장
따라서 여러 테이블 / 컬렉션을 조인(join) 할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 만들게 됩니다.
- 실제로 NoSQL 데이터베이스에는 조인이라는 개념이 없지만 수동으로 외래키를 검색하여 사용 가능
- NoSQL은 데이터 수정이 필요하지 않을 때 많이 사용 됨
🔎 Database 선택
- 어떤 데이터베이스를 써야하는지에 대한 확실한 정답은 없지만, 각 장단점을 바탕으로 데이터베이스를 선택하고 사용할 수 있어야 한다.
📌 SQL의 장점
- 명확하게 정의 된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계를 통해 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장할 수 있습니다
📌 SQL의 단점
- 상대적으로 덜 유연하며, 데이터 스키마는 미리 알고 계획해야합니다. (나중에 수정하는 것이 어렵거나 불가능 할 수 있습니다.)
- JOIN문이 많은 매우 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있습니다.
- 수평 확장이 어렵고, 보통 수직 확장만 가능합니다. 즉 어느 시점에서 처리량/처리 능력과 관련하여 약간의 성장 한계에 직면하게 될 수 있습니다.
SQL 권장
- 앱의 여러 부분에서 관련 데이터가 비교적 자주 변경되는 경우 (NoSQL이라면 항상 여러 컬렉션을 수정해야 함)
- 명확한 스키마가 중요하며, 데이터구조가 극적으로 변경되지 않을 때
📌 NoSQL의 장점
- 스키마가 없기때문에, 유연성이 높습니다. 즉, 저장된 데이터를 언제든지 조정하고 새로운 "필드"를 추가할 수 있습니다.
- 데이터는 애플리케이션에 필요한 형식으로 저장됩니다. 이렇게 하면 데이터를 가져오는 속도가 빨라집니다.
- 수직 및 수평 확장이 가능하므로 데이터베이스가 애플리케이션에서 발생시키는 모든 읽기 / 쓰기 요청을 처리 할 수 있습니다.
📌 NoSQL의 단점
- 유연성 때문에, 데이터 구조 결정을 늦어질 수 있습니다.(바로 계획, 결정해야하는 것이 아니기 때문에)
- 복사된 데이터가 변경되면 여러 콜렉션과 문서를 수정해야 합니다.
NoSQL 권장
- 정확한 데이터 요구사항을 알 수 없거나 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 경우
- 읽기(read)처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경하지 않는 경우 (즉, 한번의 변경으로 수십 개의 문서를 수정 할 필요가 없는 경우)
- 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 ( 즉, 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우, 읽기/쓰기 처리량이 큰 경우)
출처
