SQL VS NoSQL
SQL(구조화 쿼리 언어) vs NoSQL(비구조화 쿼리 언어)
관계형 데이터베이스
데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스로 구분!
관계형 데이터베이스 - SQL기반
비관계형 데이터베이스 - NoSQL기반
위와같은 기반으로 데이터를 다룸
관계형 데이터베이스는 테이블의 구조와 데이터 타입등을 사전에 정의하고, 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입할수있어서
테이블간의 관계를 직관적으로 파악이 가능
행과 열로 구성된 테이블에 데이터를 저장함
열 - 하나의 속성에 대한 정보저장
행 - 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장
특정한 형식을 지키기에 데이터를 정확하게 입력했다면 데이터를 사용할때는 매우 수월하게 사용가능
--> 관계형데이터베이스에서는 SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리할수있음
(스키마가 뚜렷하게 보임)
대표적인 관계형 데이터베이스는 MySQL, Oracle, SQLite, PostgresSQL, MariaDB 등이 있음!
NoSQL
비관계형 데이터베이스는 데이터가 고정되어있지 않은 데이터베이스
NoSQL이 SQL과 반대되는 개념처럼 사용된다고해서 NoSQL에 반드시 스키마가 없는것은 아님
관계형데이터베이스에서는 데이터를 읽을 때 스키마에 맞게 입력을 해야하지만 NoSQL은 데이터를 읽어올대 스키마에 따라 데이터를 읽어온다
—> 'schema on read'라고 함
하지만 읽어올때만 스키마를 읽는다고 데이터를 쓸때 정해진 방식이없는것은 아니다. 데이터를 입력하는 방식에 따라 데이터를 읽어올때 영향이 생김
NoSQL
NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스는 보통 다음과 같이 구성된다
- Key-Value 타입
—> 속성을Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장
Key = 속성 이름, Value = 속성에 연결된 데이터 값
Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스
- 문서형(Document) 데이터베이스
—> 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스- 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장
- 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB 가 있습니다.
- Wide-Column 데이터베이스
—> 열에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스
SQL기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이?
데이터 저장(Storage)
- NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장
- 관계형 데이터베이스는 SQL을 사용해 데이터를 테이블에 저장
—> 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야함
스키마(Schema)
- SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요
—> 처리하려는 데이터 속성별로 열에대한 정보를 미리 정해두어야함
스키마를 나중에 변경할수는 있긴하나 이경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인으로 전환해야함 - NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있음
—> 행 추가할때 즉시 새로운 열을 추가할수있음, 개별 속성에 대해서 모든 열에대한 데이터가 반드시 입력을 요구하지는 않음
쿼리(Querying)
- 데이터베이스에 대해 정보를 요청하는 질의문
—> 관계형데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰서 데이터를 요청해야함
—> 정보요청시 SQL과 같은 구조화된 쿼리 언어를 사용
- 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고있음
—> 구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능 UnQL(UnStructured Query Language)이라고도함
확장성(Scalability)
- SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장함
—> 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장
—> 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용해 비용이 많이듬
—> 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할수 있지만 매우 복잡하고 시간이 많이 소요
- NoSQL로 구성된 언어는 수평적으로 확장
—> 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스를 이용하는 확장
—> NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축시 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리가능
—> 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅가능
—> 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴함
그러면 SQL이랑 NoSQL중에서는 뭘 써야해?
데이터베이스를 구축할때 두 선택방법중 완벽한 솔루션은 없다..
그래서 유저의 요구에 충족을위해 관계형, 비관계형 데이터베이스를 모두 사용해 서비스에 맞게 설계하고있음
NoSQL 기반의 비관계형데이터베이스가 확장성 속도 측면에서는 더 뛰어남
고차원으로 구조화된 SQL기반의 데이터베이스가 더 좋은 성능을 보여주는 서비스도 있음
그러기에 두가지를 비교하고 살펴본후 사용혹은 서비스하고자 하는 환경에 따라 적절한 데이터베이스를 선택하는것이 더 중요
SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스
1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
—> ACID는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질
—> SQL사용시 데이터베이스와 상호작용하는 방식을 정확하게 규정가능, 데이터베이스에서 데이터를 처리시 예외적인 상황을 줄이고 무결성을 보호할수 있음
—> 전자상거래를 비롯한 모든 금융서비스를 위한 소프트웨어 개발에서는 반드시 ACID성질을 준수해야한다, 이런경우 일반적으로 SQL을 사용한 관계형데이터베이스 사용
2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
—> 소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많음
(다양한 데이터유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL데이터베이스를 사용해야할 이유가 없어서)
NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스
1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
—> 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터 유형의 제한이 없음
—> 필요에따라 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할수 있음 ( 소프트웨어의 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한경우 NoSQL이 더 효과적일수 있다)
2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우
—> 클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한비용의 솔루션을 제공받을수 있다 ( 소프트웨어의 확장성이 중요하다면 NoSQL추천)
3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우
—> NoSQL데이터베이스의 경우는 스키마를 미리 준비할 필요가 없어 빠른 개발과정에 매우 유리함
- 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야하는 경우
- 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트해야 하는 경우
