NoSQL 이란
SQL vs NoSQL
데이터베이스는 크게 relational database 와 non-relational database 로 양분된다.
Relational DB 는 SQL 로 데이터를 다룬다.
Non-relational DB 는 NoSQL 로 데이터를 다룬다.
NoSQL
Non-Structured Query Language
데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스의 형태를 가리킨다.
NoSQL 기반의 non-relational DB 는 보통 다음과 같은 타입으로 구성된다.
Key - Value DB
데이터를 Key-Value pair 배열 형태로 저장한다.
Redis, Dynamo
Document DB
데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장한다.
- 보통 JSON 유사 형식으로 데이터를 문서화한다.
- 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, collection 이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리한다.
MondgoDB
Wide - Column DB
DB 의 column 관리에 집중하는 DB 이다.
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각 column 에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, column family 라고 하는 column 의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있다.
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하나의 행에 많은 column 을 포함할 수 있어 유연성이 높다. 이 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 자주 사용된다.
Cassandra, HBase
Graph DB
Graph 와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 DB 이다.
- 데이터는 node 에 속성(entity) 별로 저장된다.
- 각 노드간 관계는 edge 로 연결된다.
Neo4J, InifiniteGraph
SQL 과 NoSQL 의 차이점
| 분류 | SQL | NoSQL |
|---|---|---|
| Storage | 테이블에 미리 작성된 schema 를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장 | key-value, document, graph, wide-column 형식등의 방식으로 데이터를 저장 |
| Schema | - 고정된 schema 가 필요. - Schema 를 변경하려면 DB 를 수정하거나 오프라인(down-time) 으로 전환 | - 동적인 형태의 schema - 모든 column 을 반드시 채우지 않아도 됨. |
| Querying | 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰서 데이터를 요청 | 데이터 그룹 자체를 조회하는것에 초점을 둠. |
| Scalability | - 수직적 확장 (높은 메모리, CPU를 사용하는 확장) - 고비용 - 복수의 서버에 만들 시 복잡하고 시간이 많이 소모됨 | - 수평적 확장 (값싼 서버 증설, 클라우드 서비스를 이용하는 확장) - 많은 트래픽 처리를 위한 서버 추가 구축이 쉬움 - 비용 효율성 높음 |
- scalability - (컴퓨터) 확장성
어떤 것을 사용해야 하는가
상황에 맞게 선택한다.
SQL 기반의 Relatinoal DB 를 사용하는 경우
1) DB 의 ACID 특성을 준수해야 하는 경우
- 전자 상거래, 금융 서비스 - ACID 를 준수하는 것이 필수
2) 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
NoSQL 기반의 Non-Relatinoal DB 를 사용하는 경우
1) 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
- 대부분의 NoSQL DB 는 저장할 수 있는 데이터 유형을 제한하지 않음.
2) 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
- 여러 데이터 센터에 걸쳐서 번거로움 없이 확장 가능
3) 빠르게 서비스를 구축하고 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
- Schema 를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 개발이 빨라짐.
- 구조 업데이트시 다운타임(DB 서버 오프라인) 없이 수정가능
