NoSQL과 RDBMS는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 두 가지 주요 유형으로, 데이터 구조, 저장 방식, 확장성 및 사용 사례에서 차이를 가진다.
1. NoSQL vs. RDBMS 주요 차이
특성 RDBMS NoSQL 데이터 모델 테이블 기반(행과 열) 다양한 데이터 모델(문서, 키-값, 그래프 등) 스키마 고정된 스키마 유연한 스키마 확장성 수직 확장(더 강력한 하드웨어 사용) 수평 확장(서버 추가) 쿼리 언어 표준 SQL 사용 특정 데이터베이스에 맞는 쿼리 언어 사용 트랜잭션 지원 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) BASE(최종 일관성, 가용성, 분할 허용) 속도 복잡한 쿼리에 최적화 단순 읽기/쓰기 작업에 빠름 데이터 관계 강한 관계(정규화) 약한 관계 또는 관계 없음
2. RDBMS
특징
- 데이터를 테이블(행/열) 형태로 저장한다.
- 데이터를 저장하기 전에 스키마를 정의해야한다.
- 데이터 간 관계를 정규화로 표현하며, JOIN을 통해 관계 데이터를 조작한다.
- 트랜잭션 및 일관성을 보장하기 위해 ACID 원칙을 준수한다.
장점
- 데이터 무결성: 강력한 스키마와 관계형 모델로 데이터 무결성을 보장.
- 표준화된 쿼리 언어: SQL은 대부분의 RDBMS에서 지원된다.
- 복잡한 관계 처리: JOIN을 통한 관계형 데이터 처리에 강점.
- 트랜잭션 지원: 일관된 데이터 상태를 유지하는 데 적합하다.
단점
- 확장성 한계: 수직 확장(더 강력한 하드웨어 추가)에 의존한다.
- 유연성 부족: 스키마 변경이 어렵고 비정형 데이터를 처리하기 어렵다.
- 복잡도 증가: 데이터 관계가 많아지면 쿼리 성능이 저하될 수 있다.
3. NoSQL
특징
- 데이터를 문서, 키-값 쌍, 컬럼 패밀리, 그래프 등 다양한 방식으로 저장한다.
- 스키마 없음: 데이터 구조가 고정되어 있지 않아 유연하게 저장 가능하다.
- 대량의 데이터를 처리하기 위해 수평 확장을 지원한다.
- BASE(최종 일관성)를 통해 성능과 확장성을 우선시 한다.
장점
- 확장성: 수평 확장 지원으로 대규모 데이터 처리에 적합하다.
- 유연한 스키마: 비정형 데이터와 반정형 데이터 처리에 적합하다.
- 빠른 읽기/쓰기: 특정 작업에 최적화된 성능.
- 다양한 데이터 모델: JSON 기반 문서 저장(MongoDB), 키-값 스토어(Redis) 등.
단점
- 데이터 무결성 부족: 관계형 모델만큼 데이터 무결성을 보장하지 않는다.
- 제한된 쿼리 기능: 복잡한 관계형 쿼리 처리에 약점.
- 학습 곡선: 각 NoSQL DB마다 다른 쿼리 언어와 사용법.
4. 사용 사례 비교
사용 사례 RDBMS 활용 NoSQL 활용 트랜잭션 중심 애플리케이션 은행 시스템, 회계 소프트웨어 - 관계 데이터 관리 CRM, ERP - 대규모 데이터 처리 - 소셜 미디어, IoT 데이터, 로그 분석 비정형 데이터 - JSON 기반 문서 저장, 이미지/동영상 메타데이터 실시간 애플리케이션 - 캐싱, 실시간 채팅, 알림 시스템
5. 요약
- RDBMS: 데이터 무결성과 복잡한 관계형 데이터를 처리해야 하는 경우에 적합하다.
- NoSQL: 유연한 데이터 모델과 확장성이 필요한 대규모 데이터 처리에 적합하다.
개발자는 각 프로젝트의 요구 사항과 데이터 특성을 기반으로 RDBMS 또는 NoSQL을 선택해야 한다.
eggs before hatching