SQL(관계형 데이터베이스)
SQL은 '구조화 된 쿼리 언어 (Structured Query Language)'의 약자이다. 그러므로 데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라, 특정 유형의 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용 하는 쿼리 언어를 뜻한다. (그러나 이 글에서는 SQL을 '관계형 데이터베이스' 라는 의미로도 사용하기로 한다.)
SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있다.
이러한 관계형 데이터베이스에는 두 가지 주요 특징이 있다.
데이터는 정해진(엄격한) 데이터 스키마 (= structure)를 따라 데이터베이스 테이블에 저장되고, 데이터는 관계를 통해서 연결된 여러개의 테이블에 분산된다.
1. 엄격한 스키마
데이터는 테이블(table)에 레코드(record)로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조(structure)가 있다.
구조(structure)는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.
관계형 데이터베이스에서 스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없다. 더 많은 필드를 얻고 싶다면 다른 테이블을 선택해야 한다. (예를 들어, 위 테이블에서 '유통 기한'이라는 필드를 넣고 싶다면, 스키마를 뜯어고치지 않는한 필드를 추가 할 수 없다.)
2. 관계
SQL 기반의 데이터 베이스의 또 다른 중요한 부분은 관계입니다.
데이터들을 여러개의 테이블에 나누어서, 데이터들의 중복을 피할 수 있다. 만약 사용자가 구입한 상품들을 나타내기 위해서는, Users(사용자), Products(상품), Orders(주문한 상품) 여러 테이블을 만들어야 하지만, 각각의 테이블들은 다른 테이블에 저장되지 않은 데이터 만을 가지고 있다. (중복된 데이터가 없다.)
이런 명확한 구조는 장점이 있다. 하나의 테이블에서 중복없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에, 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없다.
NoSQL(비관계형 데이터베이스)
NoSQL은 기본적으로 SQL(관계형 데이터베이스)와 반대되는 접근방식을 따르기 때문에 지어진 이름이다.
- 스키마 없음
- 관계 없음
NoSQL세상에서는 레코드를 문서(documents)라고 부른다.
이것은 단순히 이름만 다른 것이 아니라, 핵심적인 차이점이 있다. SQL 세상에서는 정해진 스키마를 따르지 않는다면 데이터를 추가 할 수 없지만, NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션(= SQL에서의 테이블)에 추가할 수 있다.
문서는 JSON 데이터와 비슷한 형태를 가지고 있다. 그리고 앞서 언급한대로, 스키마에 대해서는 신경 쓸 필요가 없다.
또한 일반적으로 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣다. (관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않는다.) 따라서 많은 Order(주문한 상품)이 있는 경우, 일반적인 정보를 모두 포함한 데이터를 Orders 컬렉션에 저장한다. (즉, 관계형데이터 베이스에서 사용했던 Users나 Products 정보 또한 Orders에 포함해서 한꺼번에 저장된다.) 따라서 여러 테이블 / 콜렉션에 조인(join) 할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하게 된다.
실제로 NoSQL 데이터베이스는 조인이라는 개념이 존재하지 않는다.
(만약 조인을 하고 싶다면 직접 해당 외래키를 검색하여 사용할 수 있겠지만 일반적인 방법은 아니다.)
대신 컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.
이런 방식은 데이터가 중복되기 때문에 불안정한 측면이 있다. 실수로 컬렉션 B에서는 데이터를 수정하지 않았는데, 컬렉션 A에서만 데이터를 업데이트 할 위험이 있다.
특정 데이터를 같이 사용하는 모든 컬렉션에서, 똑같은 데이터 업데이트를 수행되도록 해야한다.
그럼에도 불구하고, 이러한 방식의 가장 큰 장점은 복잡하고, 어떤 순간에는 느린 JOIN을 사용할 필요가 없다는 것이다. 필요한 모든 데이터가 이미 하나의 컬렉션안에 저장되어 있기 때문이다.
특히 자주 변경되지 않는 데이터일 때 장점이 더욱 부각된다.
수직적 & 수평적 확장
두 종류의 데이터베이스를 비교 할 때 살펴 봐야할 또 하나의 중요한 개념은 확장(Scaling)이다.
확장은 수직적(vertical) 확장과 수평적(horizontal) 확장으로 구별 할 수 있다.
- 수직적 확장이란 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것이다.
- 반면에 수평적 확장은 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미한다. 따라서 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동한다.
데이터가 저장되는 방식 때문에 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만을 지원한다. 수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능하다.
SQL 데이터베이스는 '샤딩(Sharding)'의 개념을 알고 있지만 특정 제한이 있으며 구현하기가 대체로 어렵다. NoSQL 데이터베이스는 이를 기본적으로 지원하기 때문에 여러 서버에서 데이터베이스를 쉽게 분리 할 수 있다.
SQL의 장점
- 명확하게 정의 된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장된다.
NoSQL의 장점
- 스키마가 없기때문에 훨씬 더 유연하다. 즉, 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 "필드"를 추가 할 수 있다.
- 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장된다. 이렇게 하면 데이터를 읽어오는 속도가 빨라진다.
- 수직 및 수평 확장이 가능하므로 데이터베이스가 애플리케이션에서 발생시키는 모든 읽기, 쓰기 요청을 처리 할 수 있다.
SQL의 단점
- 상대적으로 덜 유연하다. 데이터 스키마는 사전에 계획되고 알려져야 한다. (나중에 수정하기가 번거롭거나 불가능 할 수도 있다.)
- 관계를 맺고 있기 때문에 JOIN문이 많은 매우 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있다.
- 수평적 확장이 어렵고 대체로 수직적 확장만 가능하다. 즉 어떤 시점에서 (처리 할 수 있는 처리량과 관련하여) 성장 한계에 직면하게 된다.
NoSQL의 단점
- 유연성 때문에, 데이터 구조 결정을 하지 못하고 미루게 될 수 있다.
- 데이터 중복은 여러 컬렉션과 문서가 (SQL 세계에서 처럼 하나의 테이블에 하나의 레코드가 아니라) 여러 개의 레코드가 변경된 경우 업데이트를 해야 한다.
- 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정(update)를 해야 하는 경우 모든 컬렉션에서 수행해야 함을 의미한다. (SQL 세계에서는 중복된 데이터가 없기 때문에 한번만 수행하면 된다.)
SQL은 언제 사용하는 것이 좋을까?
- 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 애플리케이션일 경우 (NoSQL에서라면 여러 컬렉션을 모두 수정해줘야만 한다.)
- 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우
NoSQL은 언제 사용하는 것이 좋을까요?
- 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경 / 확장 될 수 있는 경우
- 읽기(read)처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경(update)하지 않는 경우 (한번의 변경으로 수십 개의 문서를 업데이트 할 필요가 없는 경우)
- 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 (막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)
