항해를 처음 시작하면서 NoSQL인 MongoDB를 사용했었다.
Spring을 접하게 되면서 자연스럽게 SQL인 MySQL을 사용했는데 오늘에서야 두가지의 차이점과 장단점을 알아보았다.

SQL(관계형 데이터베이스)

SQL은 '구조화 된 쿼리 언어 (Structured Query Language)'이다. 그러므로 데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라, 특정 유형의 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용 하는 쿼리 언어다.
SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있다.

• 특징
  • 데이터는 정해진(엄격한) 데이터 스키마 (= structure)를 따라 데이터베이스 테이블에 저장
  • 데이터는 관계를 통해서 연결된 여러개의 테이블에 분산

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.
(예로 사용자 테이블에서 이메일, 이름외에 나이, 성별 등 필드를 추가로 넣고 싶다면 스키마 자체를 다시 구성해야한다.)

또한 중복을 피하기 위해 '관계'를 이용한다. 데이터들을 여러개의 테이블에 나누어서 중복을 피한다.
사용자가 구입한 상품들을 나타내기 위해 Users, Products, Orders 등 여러 테이블을 만들어야 하지만 각각의 테이블들은 다른 테이블에 저장되지 않은 데이터만을 가지고 있다.(중복이 없다)

하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.

NoSQL (비관계형 데이터베이스)

NoSQL은 기본적으로 SQL(관계형 데이터베이스)와 반대되는 접근방식

• 스키마가 없다.
• 관계도 없다.

NoSQL에서는 레코드를 문서(documents)라고 부른다.

여기서 SQL과 핵심적인 차이가 있는데, SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능했다. 하지만 NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.

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 Users, Products Orders 테이블로 나눈 것을 NoSQL에서는 하나의 테이블에 포함해서 저장하게 된다.

따라서 여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL이다. (NoSQL에는 조인이라는 개념이 존재하지 않음)

만약 조인을 하고 싶다면 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 종류의 데이터베이스를 비교 할 때 살펴 봐야할 또 하나의 중요한 개념은 확장이다.

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)

데이터가 저장되는 방식 때문에 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만을 지원한다.
수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능
SQL 데이터베이스는 '샤딩(Sharding)'의 개념을 알고 있지만 특정 제한이 있으며 구현하기가 대체로 어렵고 NoSQL 데이터베이스는 이를 기본적으로 지원하므로 여러 서버에서 데이터베이스를 쉽게 분리 할 수 있습니다.

뭐가 더 좋고 나쁜가?

확실한 정답은 없다.
두 가지 중 어떤 데이터베이스를 선택해야 되는 문제에서는 어떤 데이터를 다루는지, 어떤 애플리케이션에서 사용되는지 고려해야 한다.

SQL, NoSQL 장단점

SQL 장점

• 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
• 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장

SQL 단점

• 덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함. (나중에 수정하기 힘듬)
• 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
• 대체로 수직적 확장만 가능함

NoSQL 장점

• 스키마가 없어서 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
• 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터 읽어오는 속도 빨라짐
• 수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능

NoSQL 단점

• 유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있음
• 데이터 중복을 계속 업데이트 해야 함
• 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함 (SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한번만 수행이 가능)

그럼 언제 사용해야 하나?

SQL

관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 애플리케이션일 경우 (NoSQL에서라면 여러 컬렉션을 모두 수정해줘야 한다.)
변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

NoSQL

정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경 / 확장 될 수 있는 경우
읽기(read)처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경(update)하지 않는 경우 (즉, 한번의 변경으로 수십 개의 문서를 업데이트 할 필요가 없는 경우)
데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 ( 즉, 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)