비관계형 DB 중 키-값 DB는 관계형 DB와 비슷해 보인다.

차이점에 대한 chatgpt의 답변:

관계형 데이터베이스(RDBMS)와 키-값 데이터베이스는 데이터 관리 방식과 구조에서 큰 차이가 있습니다. 두 시스템은 각각 특정한 용도에 맞춰 설계되었으며, 그 특성에 따라 장단점이 있습니다.

1. 데이터 구조

• 관계형 데이터베이스 (RDBMS): 데이터를 테이블 형식으로 저장합니다. 테이블은 행(row)과 열(column)로 구성되며, 열은 특정 데이터 유형을 가진 필드입니다. 테이블 간에는 관계가 있을 수 있으며, 이러한 관계를 정의하기 위해 외래 키(foreign key)와 같은 메커니즘을 사용합니다. SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 쿼리합니다.
• 키-값 데이터베이스: 데이터를 키(key)-값(value) 쌍으로 저장합니다. 각각의 키는 유일하며, 해당 키에 연결된 값은 여러 유형일 수 있습니다(문자열, JSON, 바이너리 등). 데이터의 구조나 관계는 별도로 정의되지 않으며, 매우 단순한 형식입니다.

2. 데이터 모델링

• RDBMS: 정규화를 통해 데이터를 구조화하고, 중복을 최소화합니다. 테이블 간의 관계를 설정하여 복잡한 데이터 모델링이 가능합니다.
• 키-값 데이터베이스: 매우 단순한 구조이므로 정규화나 관계 설정이 없습니다. 데이터 모델링이 매우 유연하지만, 복잡한 데이터 관계를 표현하는 데는 부적합합니다.

3. 확장성

• RDBMS: 수직적 확장(더 강력한 서버로 업그레이드) 방식을 주로 사용합니다. 복잡한 쿼리나 데이터 관계를 처리하는 데 적합하지만, 수평적 확장(서버를 여러 대로 분산하는 것)에는 한계가 있습니다.
• 키-값 데이터베이스: 수평적 확장(서버를 여러 대로 분산)이 용이합니다. 특히 대용량 데이터를 처리하거나 트래픽이 높은 경우에 성능이 뛰어납니다.

4. 성능

• RDBMS: 데이터 일관성과 복잡한 쿼리 처리를 위한 최적화가 잘 되어 있지만, 대규모 데이터나 트래픽이 많은 환경에서는 성능이 저하될 수 있습니다.
• 키-값 데이터베이스: 단순한 조회 작업에 매우 빠른 성능을 보여줍니다. 복잡한 쿼리보다는 빠른 읽기/쓰기 성능에 중점을 둡니다.

5. 트랜잭션 지원

• RDBMS: ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 준수하여 강력한 트랜잭션 관리 기능을 제공합니다. 데이터의 무결성과 일관성이 중요할 때 적합합니다.
• 키-값 데이터베이스: 일부는 간단한 트랜잭션을 지원하지만, 대부분 CAP 이론을 따릅니다. 데이터 일관성보다는 가용성과 성능을 중시합니다.

6. 사용 사례

• RDBMS: 금융, ERP 시스템, 전통적인 비즈니스 애플리케이션처럼 데이터 간의 복잡한 관계를 관리해야 하는 경우에 적합합니다.
• 키-값 데이터베이스: 세션 관리, 캐시, 빠른 조회가 필요한 대규모 웹 애플리케이션, 로그 저장 등에 적합합니다.

요약

• RDBMS: 구조화된 데이터, 복잡한 관계, 강력한 트랜잭션 지원이 필요한 경우에 적합.
• 키-값 데이터베이스: 단순하고 빠른 읽기/쓰기가 중요한 경우, 대규모 분산 시스템에 적합.

결론

답변을 읽고 보니까 엑세스에도 여러 테이블을 생성하여 관계를 정의할 수 있었던 것 같다.
테이블이 하나인 단순한 경우만 생각해서 비슷하다고 느꼈던 것 같다.