[DB] SQL/NoSQL, 스키마

mingsso·2025년 6월 29일

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1️⃣ 관계형 데이터베이스 (RDBMS, SQL)

고정된 행(row)와 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장함
테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하며, 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입할 수 있음
테이블의 관계가 구조화된 데이터의 모음이기 때문에, 구조화된 쿼리 언어인 SQL(Structured Query Language)을 사용해서 데이터를 처리할 수 있음
→ 즉, SQL은 관계형 데이터베이스 전용 프로그래밍 언어이기 때문에 관계형 데이터베이스를 SQL이라고 부르기도 함
대표적인 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)은 MySQL, Oracle, SQLite, MariaDB, PostgresSQL이 있음

장점

명확하게 정의된 스키마를 가짐
데이터의 무결성을 보장함 → 관계를 가지고 있어, 각 데이터가 중복없이 저장되게 함

단점

유연성이 떨어짐, 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함
관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있음
대체로 수직적 확장(Scale Up)만 가능함

💡 수직적 확장(Scale Up)?

서버에 CPU나 RAM 등을 추가하거나 고성능의 부품, 서버로 교환하는 방법
즉, 1의 처리 능력을 가진 서버 1대를 7의 처리 능력을 가진 서버로 그 자체 처리 능력을 향상시킴

서버 1대로 모든 부하가 집중될 수 있음

1대의 서버에서 모든 데이터를 처리하므로 데이터 갱신이 빈번하게 일어나는 DB 서버에 적합함 (빈번하게 갱신이 일어나면 여러 대의 서버에서는 정합성 유지가 어렵기 때문)

주로 RDBMS에서 사용

💡 수평적 확장(Scale Out)?

접속된 서버를 여러 대 추가하여 처리 능력을 향상하는 방법
즉, 1의 처리 능력을 가진 서버에 동일한 서버 6대를 더 추가하여, 총 7의 처리 능력을 만드는 것

서버 1대가 장애로 다운되더라도 다른 서버로 서비스 제공이 가능하다는 장점

갱신 데이터의 정합성 유지가 어렵다는 단점

2️⃣ 비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

관계형 데이터베이스를 뺀 나머지 유형을 총칭
관계형 데이터베이스를 SQL이라고 칭하는 것과 마찬가지로, 비관계형 데이터베이스를 칭할 때 NoSQL이라고 함
NoSQL은 유연한 스키마를 제공하며, 대량의 데이터와 높은 사용자 부하에서도 손쉽게 확장이 가능함
관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하지만, NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 옴(= schema on read 방식). 즉, 스키마 확인을 데이터를 읽는 시점에서 함

장점

스키마가 없어서 유연함, 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있음
데이터베이스가 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장되므로, 데이터를 읽어오는 속도가 빨라짐
수직 및 수평 확장이 가능해서, 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청을 처리 가능함

단점

데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함
스키마가 존재하지 않기 때문에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않아, 데이터 구조 결정이 어려울 수 있음

3️⃣ NoSQL 데이터베이스 유형

Key-Value 타입

Key-Value의 데이터 쌍을 배열의 형태로 저장함
→ 구조를 정하지 않고 Key만 겹치지 않게 넣으면 되기 때문에 유연하게 데이터를 넣을 수 있음
Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스

문서형(Document) 데이터베이스

데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스(JSON 또는 BSON 형식)
각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리함
스키마가 지속적으로 변경되는 애플리케이션에 적합함
대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB, Firebase DB가 있음

Wide-Column Store 데이터베이스

데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스
각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있음
하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있기 때문에 유연성이 높음
데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서, 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식임
대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase가 있음

그래프(Graph) 데이터베이스

자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스
노드(node)에 속성(entity)별로 데이터를 저장하며, 각 노드 간 관계는 선(edge)로 표현함
대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph가 있음

3️⃣ SQL vs NoSQL

SQL 데이터베이스 사용이 더 좋은 경우

데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
- SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외 상황을 줄이고 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있음
- 전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 함
소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
- 프로젝트의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많음

NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋은 경우

데이터의 구조가 거의/전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장될 수 있는 경우
- 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 사용하는 게 효율적임
빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
- NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리함
DB에 데이터를 쓰는 양이 읽는 양보다 많은 경우, RDBMS는 성능이 저하됨
- 초당 데이터가 수십만개씩 써지는 SNS의 경우 NoSQL이 더 적합함

4️⃣ 스키마(Schema)

데이터베이스의 구조(개체, 속성, 관계)와 제약조건에 대한 정의로, 메타 데이터라고도 함

CREATE TABLE Student (
  student_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT,
  major VARCHAR(50)
);
-- "Student"라는 테이블을 만들겠다는 명령
-- 이 명령이 실행되면 DBMS는 내부적으로 '스키마'에 이 구조를 저장해둠