[DB] SQL과 NoSQL 차이

곽태민·2023년 5월 11일

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SQL (관계형 DB)

SQL을 사용하면 RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제, 검색을 할 수 있다. 관계형 데이터베이스에서는 핵심적인 두 가지 특징이 있는데 다음과 같다.

데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라서 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 이상 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이 관계형 데이터베이스의 특징 중 하나이다.

그리고 데이터 중복을 피하기 위해서 관계를 이용한다. 하나의 테이블에서 중복없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점을 갖고 있다.

NoSQL (비관계형 DB)

말그대로 관계형 DB의 반대로 스카마도 없고, 관계도 없다. NoSQL에서는 레코드를 문서(Documents)라고 부른다.

여기서 SQL과 핵심적인 차이는 SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능했지만, NoSQL은 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.

문서(Documents)는 JSON과 비슷한 형태로 가지고 있다. 관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나눠담지 않고, 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣는다.

따라서 SQL관련 사진 자료를 보면 Orders, Users, Products 테이블로 나눈 것을 NoSQL에서는 Orders에 한꺼번에 포함해서 저장하게 된다.

그래서 여러 테이블에 JOIN할 필요없으며, 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL이다. (NoSQL은 JOIN 개념이 없음.)

NoSQL에서 JOIN하고 싶다면 컬렉션을 통해 데이터를 복제해서 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.

하지만 이러면 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있다. 따라서 JOIN을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일 때 NoSQL을 사용하면 상당히 효율적이다.

SQL과 NoSQL의 확장 개념

두 데이터베이스를 비교할 떄 중요한 Scaling 개념도 존재한다. 데이터베이스 서버의 확장성은 수직적 확장과 수평적 확장으로 나눠진다.

수직적 확장은 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상 시키는 것이다. (ex. CPU 업그레이드)
수평적 확장은 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미한다. (하나의 데이터 베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동)

데이터 저장 방식으로 인하여 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만 지원한다. 따라서 수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능하다.

SQL과 NoSQL 둘중 뭘 사용해야할지?

어떤게 더 좋다라는 것은 없지만 어떤 데이터를 다루는지에 따라서 선택을 해야한다.

SQL

장점은 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장을 하고, 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장한다.

단점은 유연하지 않고, 데이터 스키마를 사전에 계획을 하고 알려야한다. 그 이유는 나중에 수정이 불가능 하다. 또한 관계를 맺고 있어서 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있고, 대체로 수직적 확장만 가능하다.

NoSQL

장점은 스키마가 없어서 유연하고, 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가가 가능하다. 또한 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장되면서 데이터 읽는 속도가 빨라지고, 수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리가 가능하다.

단점은 유연성때문에 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있고, 데이터 중복을 계속 업데이트 해야한다. 그리고 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있어서 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 한다. (SQL에서는 중복 데이터가 없어서 한번만 수행 가능.)