4주차에 node.js, express를 활용하여 게시판 기능에 추가적으로 회원가입, 로그인, 댓글, 좋아요 기능을 구현하였다.
https://github.com/dongsun1/hanghaeblog2.git
구현하는 과정에서 ORM과 noSQL, SQL에 대해 기본적인 이론을 공부하였다.
ORM이란?
Object Relational Mapping, 객체-관계 매핑
- 객체와 관계형 데이터베이스의 데이터를 자동으로 매핑(연결)해주는 것을 말한다.
객체 지향 프로그래밍은 클래스를 사용하고, 관계형 데이터베이스는 테이블을 사용한다.
객체 모델과 관계형 모델 간에 불일치가 존재한다.
ORM을 통해 객체 간의 관계를 바탕으로 SQL을 자동으로 생성하여 불칠치를 해결한다. - 데이터베이스 데이터 <-- 매핑 --> Object필드
객체를 통해 간접적으로 데이터베이스 데이터를 다룬다. - Persistant API라고도 할 수 있다.
ORM의 장단점
장점
- 객체지향적인 코드로 인해 더 직관적이고 비즈니스 로직에 더 집중할 수 있게 도와준다.
ORM을 이용하면 SQL Query가 아닌 직관적인 코드(메서드)로 데이터를 조작할 수 있어 개발자가 객체 모델로 프로그래밍하는 데 집중할 수 있도록 도와준다.
선언문, 할당, 종료 같은 부수적인 코드가 없거나 급격히 줄어든다.
각종 객체에 대한 코드를 별도로 작성하기 때문에 코드의 가독성을 올려준다.
SQL의 절차적이고 순차적인 접근이 아닌 객체 지향적인 접근으로 인해 생산성이 증가한다. - 재사용 및 유지보수의 편리성이 증가한다.
ORM은 독립적으로 작성되어있고, 해당 객체들을 재활용 할 수 있다.
때문에 모델에서 가공된 데이터를 컨트롤러에 의해 뷰와 합쳐지는 형태로 디자인 패턴을 견고하게 다지는데 유리하다.
매핑정보가 명확하여, ERD를 보는 것에 대한 의존도를 낮출 수 있다. - DBMS에 대한 종속성이 줄어든다.
객체 간의 관계를 바탕으로 SQL을 자동으로 생성하기 때문에 RDBMS의 데이터 구조와 Java의 객체지향 모델 사이의 간격을 좁힐 수 있다.
대부분 ORM 솔루션은 DB에 종속적이지 않다.
종속적이지 않다는것은 구현 방법 뿐만아니라 많은 솔루션에서 자료형 타입까지 유효하다.
프로그래머는 Object에 집중함으로 극단적으로 DBMS를 교체하는 거대한 작업에도 비교적 적은 리스크와 시간이 소요된다.
또한 자바에서 가공할경우 equals, hashCode의 오버라이드 같은 자바의 기능을 이용할 수 있고, 간결하고 빠른 가공이 가능하다.
단점
- 완벽한 ORM 으로만 서비스를 구현하기가 어렵다.
사용하기는 편하지만 설계는 매우 신중하게 해야한다.
프로젝트의 복잡성이 커질경우 난이도 또한 올라갈 수 있다.
잘못 구현된 경우에 속도 저하 및 심각할 경우 일관성이 무너지는 문제점이 생길 수 있다.
일부 자주 사용되는 대형 쿼리는 속도를 위해 SP를 쓰는등 별도의 튜닝이 필요한 경우가 있다.
DBMS의 고유 기능을 이용하기 어렵다. (하지만 이건 단점으로만 볼 수 없다 : 특정 DBMS의 고유기능을 이용하면 이식성이 저하된다.) - 프로시저가 많은 시스템에선 ORM의 객체 지향적인 장점을 활용하기 어렵다.
이미 프로시저가 많은 시스템에선 다시 객체로 바꿔야하며, 그 과정에서 생산성 저하나 리스크가 많이 발생할 수 있다.
noSQL vs SQL
SQL이란?
SQL은 관계형 데이터베이스로 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 않운 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 '관계'를 이용한다.
하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데치터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.
noSQL이란?
noSQL은 비관계형 데이터베잇로 스키마도 없고, 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 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.
그럼 둘 중에 뭘 선택?
정답은 없다. 둘다 훌륭한 솔루션이고 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 선택을 고려해야한다.
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)
SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때
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관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우
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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.
