| 구분 | SQL (RDBMS) | NoSQL |
|---|---|---|
| 데이터 구조 | 테이블, 행, 열로 구성된 관계형 구조 | Key-Value, Document, Column-family, Graph 등 다양한 구조 |
| 스키마 | 고정 스키마 (데이터 구조 변경이 어려움) | 동적 스키마 (데이터 구조 변경이 유연함) |
| 확장성 | 수직 확장 (한계가 있음, 비용이 높음) | 수평 확장 (데이터를 여러 서버로 분산, 성능 및 안정성 향상) |
| 쿼리 언어 | SQL (표준화된 쿼리 언어) | 각 데이터베이스 전용 쿼리 언어 또는 API 사용 |
| 트랜잭션 처리 | ACID 속성 지원 (데이터 무결성 유지) | 일부 NoSQL은 ACID 지원 안함, BASE 속성 사용 |
| 관계 표현 | 관계형 데이터베이스로 강력한 관계 표현 가능 | 데이터 모델에 따라 관계 표현 가능 (예: Graph 데이터베이스) |
| 사용 사례 | 금융, 의료, 교육, 유통 등 정확성과 안정성이 중요한 분야 | 실시간 애플리케이션, 소셜 네트워크, 로그 관리, 추천 시스템 등 |
| 대표적인 데이터베이스 | Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL 등 | MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase, Neo4j 등 |
✅ 데이터 구조
RDBMS는 테이블, 행, 열로 구성된 관계형 구조를 사용하여 데이터를 저장합니다. 반면, NoSQL은 Key-Value, Document, Column-family, Graph 등 다양한 비관계형 구조를 사용하여 데이터를 저장합니다. 이러한 차이로 인해 NoSQL은 다양한 형태의 데이터를 더 유연하게 저장하고 관리할 수 있습니다.
✅ 스키마와 확장성
RDBMS는 고정 스키마를 사용하여 데이터 구조 변경이 어려운 반면, NoSQL은 동적 스키마를 사용하여 데이터 구조 변경이 유연합니다. 또한, RDBMS는 수직 확장을 주로 사용하여 한계가 있고 비용이 높은 반면, NoSQL은 수평 확장이 가능하여 대용량 데이터 및 높은 트래픽을 처리하는 데 적합합니다.
✅ 쿼리 언어
RDBMS는 SQL(Structured Query Language)이라는 표준화된 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 검색, 삽입, 수정, 삭제할 수 있습니다. SQL은 사용자가 쉽게 데이터를 처리할 수 있도록 일관된 방식을 제공합니다. 반면에 NoSQL은 각 데이터베이스 전용 쿼리 언어 또는 API를 사용하여 데이터를 처리하며, 이는 데이터베이스마다 쿼리 방식이 다를 수 있다는 단점이 있습니다.
✅ 트랜잭션 처리와 관계 표현
RDBMS는 트랜잭션 처리를 통해 데이터의 안정성과 신뢰성을 보장하며, ACID 속성을 지원합니다. 이를 통해 데이터의 무결성을 유지하고 동시에 여러 사용자가 데이터베이스를 안정적으로 사용할 수 있도록 합니다. 또한, RDBMS는 관계형 데이터베이스로 강력한 관계 표현이 가능합니다. 반면, 일부 NoSQL 데이터베이스는 ACID 속성을 지원하지 않고, 대신 BASE 속성을 사용하여 성능과 확장성을 우선시합니다. 그리고 데이터 모델에 따라 관계 표현이 가능하지만, RDBMS만큼 강력한 관계 표현을 할 수 없는 경우도 있습니다.
🔍 사용 사례
RDBMS는 금융, 의료, 교육, 유통 등에서 정확성과 안정성이 중요한 분야에서 주로 사용됩니다. 이러한 분야에서는 데이터의 일관성과 무결성이 중요하기 때문에, RDBMS의 특성이 적합합니다. 반면, NoSQL은 실시간 애플리케이션, 소셜 네트워크, 로그 관리, 추천 시스템 등 대용량 데이터와 빠른 데이터 처리가 필요한 분야에서 활용됩니다. 이러한 사용 사례들은 NoSQL 데이터베이스의 유연성과 확장성을 필요로 합니다.
