📌 SQL과 NoSQL의 차이
웹이나 앱을 개발할 때, SQL을 쓸지, NoSQL을 쓸지 고민하게 되는 것 같다. 특히, 채팅방 구현을 할 때, RDB와 MongoDB 사이에서 고민을 많이 했었던 것 같다.
MySQL과 같은 SQL을 사용할까? 아니면 MongoDB와 같은 NoSQL을 사용할까?
보통 Spring에서 개발할 때는 MySQL을, Node.js에서는 MongoDB를 주로 사용했을 것이다.
Node.js를 배울 때, 처음에 mongoose를 배웠었다.
하지만 그냥 단순히 프레임워크에 따라 결정하는 것이 아니다. 프로젝트를 진행하기에 앞서 적합한 데이터베이스를 택해야 한다. 차이점을 알아보자
📍 SQL (관계형 DB)
SQL을 사용하면 RDBMS에서 Data Schema에 맞는 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있다.
관계형 데이터베이스에는 핵심적인 두 가지 특징이 있다.
데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다.
데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다.
데이터는 테이블에 레코드로 저장되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있다.
해당 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.
따라서 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없다. 즉, 스키마를 수정하지 않는 이상은 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이 관계형 데이터베이스의 특징 중 하나다.
또한, 데이터의 중복을 피하기 위해 정규화를 이용한다.
하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.
결국 중복을 피하기 위해 테이블을 분할하고, 정규화를 사용한다고 생각해도 무방할 것 같다. 물론, 가시성과 유지보수 측면도 있겠지만, 이것들 역시
중복을 피하기 위해로 귀결된다고 생각한다.
📍 NoSQL (비관계형 DB)
말그대로 관계형 DB의 반대다.
스키마도 없고, 관계도 없다!
문서(documents)는 Json과 비슷한 형태로 가지고 있다. 관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어담지 않고, 관련 데이터를 동일한 '컬렉션'에 넣는다.
따라서 위 사진에 SQL에서 진행한 Orders, Users, Products 테이블로 나눈 것을 NoSQL에서는 Orders에 한꺼번에 포함해서 저장하게 된다.
따라서 여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL이다. (NoSQL에는 조인이라는 개념이 존재하지 않음)
그러면 조인하고 싶을 때 NoSQL은 어떻게 할까?
컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.
하지만 이러면 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있다. 따라서 조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일 때 NoSQL을 쓰면 상당히 효율적이다.
확장 개념
두 데이터베이스를 비교할 때 중요한 Scaling 개념도 존재한다.
데이터베이스 서버의 확장성은 '수직적' 확장과 '수평적' 확장으로 나누어진다.
- 수직적 확장 : 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것 (ex. CPU 업그레이드)
- 수평적 확장 : 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미 (하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동)
데이터 저장 방식으로 인해 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만 지원함
수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스가 주, 수직적 확장은 SQL이 주다.
그럼 둘 중에 뭘 선택?
정답은 없다. 둘다 훌륭한 솔루션이고 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 선택을 고려해야한다. 우선 장단점을 알아보고 결정을 해보자.
📌 SQL의 장단점
📍 SQL 데이터베이스의 장점:
엄격한 스키마: 데이터의 일관성과 무결성을 보장합니다. 모든 데이터는 정의된 스키마에 따라 저장됩니다.
복잡한 쿼리: SQL 언어는 복잡한 쿼리, 조인, 트랜잭션 등을 지원하여 정교한 데이터 조작이 가능합니다.
ACID 속성: 트랜잭션은 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립성(Isolation), 지속성(Durability)을 보장합니다.
표준화된 언어: SQL은 널리 사용되며 표준화된 쿼리 언어입니다.
관계성: 데이터 간의 관계를 통해 효율적인 데이터 조직과 관리가 가능합니다.
📍 SQL 데이터베이스의 단점:
수직적 확장성: 대량의 데이터 또는 높은 트래픽 상황에서 확장이 어렵습니다.
유연성 부족: 미리 정의된 스키마로 인해 데이터 모델 변경이 어렵습니다.
비용: 관리, 유지보수, 확장 등이 비용이 많이 들 수 있습니다.
📌 NoSQL의 장단점
📍 NoSQL 데이터베이스의 장점:
유연한 스키마: 다양한 데이터 형식을 저장할 수 있어, 빠르게 변화하는 데이터에 적합합니다.
수평적 확장성: 데이터 분산이 용이하여 대용량 데이터 처리에 적합합니다.
빠른 읽기/쓰기 성능: 일부 NoSQL 시스템은 매우 빠른 데이터 처리 속도를 제공합니다.
다양한 데이터베이스 유형: 문서, 키-값, 그래프, 열 기반 등 다양한 유형의 데이터 저장 방식을 제공합니다.
📍 NoSQL 데이터베이스의 단점:
ACID 속성 부재: 일부 NoSQL 데이터베이스는 엄격한 ACID 속성을 지원하지 않을 수 있습니다.
조인 미지원: 복잡한 데이터 관계를 표현하는데 한계가 있을 수 있습니다.
표준화 부족: NoSQL 시스템 간의 쿼리 언어나 API가 표준화되어 있지 않습니다.
데이터 무결성과 복잡한 트랜잭션 처리: 관계형 데이터베이스만큼 정교한 데이터 무결성 보장이나 복잡한 트랜잭션 처리가 어려울 수 있습니다.
SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때
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관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우
NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야 하기 때문에 비효율적
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변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우
NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때
- 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장 될 수 있는 경우
- 읽기를 자주 하지만, 데이터 변경은 자주 없는 경우
- 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 (막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)
하나의 제시 방법이지 완전한 정답이 정해져 있는 것은 아니다.
SQL을 선택해서 복잡한 JOIN문을 만들지 않도록 설계하여 단점을 없앨 수도 있고
NoSQL을 선택해서 중복 데이터를 줄이는 방법으로 설계해서 단점을 없앨 수도 있다.
