RDB 와 NoSQL

데이터베이스

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무결성 유지
관계를 가지는 데이터의 복잡성과 합께, 데이터 무결성을 유지하는데 최적화되어 있습니다.
제약조건(Constraints)을 사용하여 데이터의 일관성과 무결성을 보장할수 있습니다.
이는 테이블간의 고유성과 관계를 조작하지 않고도 데이터를 빠르게 수정할 수 있도록 해줍니다.

데이터 저장소 크기 제한
테이블과 컬럼으로 구성된 구조화된 데이터를 사용하기 때문에, 인덱스와 같은 기능을 사용하여 데이터 검색 시에 최적화할 수 있는데, 이 기능들은 대체로 데이터 저장소의 크기에 제한을 받지 않습니다.
따라서 대규모 분석 작업을 수행하거나, 대량의 트랜잭션을 처리할 수 있습니다.
구조화된 데이터에 대한 쿼리
데이터를 정형화된 스키마에 맞춰 관리하며, 이에 따라 구조화된 데이터에 대한 검색과 상호 연관성 검색등이 NoSQL보다 쉬워집니다.
특히 복잡한 쿼리 능력이 뛰어나며, SQL을 통해 데이터베이스에 직접 접근이 가능하고, 추출 데이터의 정확도와 일관성을 보장할 수 있습니다.

확장성
RDBMS는 보통 수평적인 확장이 어렵고 수직적인 확장을 해야합니다. 그러나 NoSQL은 수평적인 확장을 지원하여 대규모 데이터 처리에 적합합니다.
- 수평적 확장(Horizontal Scaling)?
  인프라 자원을 더욱 효율적이고 탄력적으로 관리할 수 있는 장점이 있습니다. 기존의 서버나 노드를 추가하여 시스템의 전체 성능을 높이는 방법을 통해 데이터베이스의 저장 용량과 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 클러스터링이나 샤딩과 같은 기술들이 이를 지원합니다.
- 수직적 확장(Vertical Scaling)?
  쉽게 말하여 좋은 컴퓨터로 바꾼다는 말과 같습니다. 하지만 수평적 확장에 비해서 높은 비용이 발생할수 있습니다. 그리고 어느 정도 시간이 지나게 되면 더 이상의 성능 향상이 어려울수 있습니다.
유연성
데이터 구조를 관계형 데이터베이스보다 더 유연하게 다룰 수 있습니다. 즉, 데이터 베이스 스키마를 미리 정의할 필요가 없으며, 필요에 따라 동적으로 데이터를 추가하거나 수정할 수 있습니다.
높은 성능
확장성과 유연성 때문에 데이터베이스 처리 속도가 바르며, 대량의 데이터를 저장하고 쿼리하기 위한 고급기능을 제공합니다. 따라서 빠른 처리 속도가 필요한 분야에 적합합니다.

DB 일기장