저희가 보통 서비스를 개발할 떄, DB를 선택할 때 고민하게 됩니다.
MySQL과 같은 SQL을 사용할까? 아니면 MongoDB와 같은 NoSQL을 사용할까?
항상 저희가 개발하는 상황에서, 사용할 수 있는 많은 기술이나 스택이 있기 떄문에 trade-off를 고려한 선택이 중요한 것 같습니다. 데이터베이스도 마찬가지 입니다. 각각 프로젝트를 진행하기 앞서 더 적합한 데이터베이스를 선택해야 합니다! 그럼 둘의 차이점을 알아보도록 하겠습니다.
SQL(관계형 DB)
SQL을 사용하면 RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색을 할 수있습니다.
관계형 데이터베이스에는 핵심적인 두 가지 특징이 있습니다.
- 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 않은 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 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.
NoSQL (비관계형 DB)
말그대로 비관계형 DB입니다.
스키마도 존재하지 않고, 관계도 없다.
NoSQL에서는 레코드를 문서라고 부릅니다. 여기서 SQL과 핵심적인 차이가 존재하는데, SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가합니다. 하지만 NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능합니다!!
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.
확장 개념
두 데이터베이스를 비교할 때 중요한 Scaling 개념도 존재한다.
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)
데이터 저장 방식으로 인해 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만 지원함
수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능
NoSQL이 가지고 있는 장점이 바로 수평적 확장성이다. 수평적 확장성이란 서버의 수를 늘려서 확장성을 달성한다. 단순히 서버를 늘리기만 하면 Scale이 비례하여 늘어난다. 이로 인해 응답 속도는 어느 정도 보장이 된다.
NoSQL/RDBMS의 데이터 모델링 차이
쿼리결과 지향 모델링
NoSQL은 복잡한 쿼리를 할 수 없기 때문에 필요한 쿼리를 정의하고 데이터 저장 모델인 테이블을 디자인 한다.
RDBMS : 도메인 모델 -> 테이블 -> 쿼리
NoSQL : 도메인 모델 -> 쿼리 -> 테이블
역정규화
RDBMS : 모델링은 데이터 일관성과 도메인 모델의 일치성을 위해 데이터 모델을 정규화한다.
NoSQL : 쿼리의 효율성을 위해 데이터를 의도적으로 중복해서 저장하는 것과 같이 데이터 모델을 비정규화 한다.
그럼 둘 중에 뭘 선택해야 할까?
정답은 없습니다. 둘다 훌륭한 솔루션이고 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 선택을 고려해야합니다.
SQL 장점
1. 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
2. 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 보장
SQL 단점
1. 덜 유연하다. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함(추후에 수정이 어려움)
2. 관계를 맺고 있어 join문이 많은 복잡한 쿼리가 생길 수도 있음
3.대체로 수직적 확장만 가능하다
NoSQL 장점
1. 스키마가 없어서 유연하다. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 기능
2. 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장된다. 특히, 데이터 읽기 성능이 빠름!
3. 수직 및 수평적 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생하는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능
NoSQL 단점
1. 유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수도 있음
2. 데이터 중복을 지속해서 업데이트 해야함
3. 데이터가 여러 컬렌션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야함(SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한번만 수행이 가능)
SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때
- 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우
NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야 하기 때문에 비효율적
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)
📜차이점 정리
1. SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스이고, NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스입니다.
2. SQL 데이터베이스는 구조화 쿼리 언어(SQL)를 사용하며 미리 정의된 스키마가 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 구조화되지 않은 데이터를 위한 동적 스키마가 있습니다.
3. SQL 데이터베이스는 수직적 확장이 가능한 반면, NoSQL 데이터베이스는 수평적 확장이 가능합니다.
4. SQL 데이터베이스는 테이블 기반인 반면, NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값, 그래프 또는 와이드 컬럼 스토어입니다.
5. SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에 더 적합한 반면, NoSQL은 문서나 JSON과 같은 비정형 데이터에 더 적합합니다.
💡 면접 질문 대비
- RDBMS와 NoSQL의 차이에 대해 설명해주세요.
- 그렇다면 RDBMS와 NoSQL은 어느 경우에 적합한가요?
- RDBMS는 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현합니다.
장점 : 스키마에 맞춰 데이터를 관리하기 때문에 데이터의 정합성을 보장할 수 있다.
단점 : 시스템이 커질 수록 쿼리가 복잡해지고 성능이 저하되며 Scale-out이 어렵다(Scale-up만 가능)
NoSQL(Not Only SQL)은 RDBMS와 반대로 데이터간의 관계를 정의하지 않고, 스키마가 없어 좀 더 자유롭게 데이터를 관리할 수 있으며, 컬렉션이라는 형태로 데이터를 관리합니다.
장점 : 스키마 없이 Key-Value 형태로 데이터를 관리해 자유롭게 데이터를 관리할 수 있다.
데이터 분산이 용이하여 성능 향상을 위한 scale-up 뿐만아닌 scale-out 또한 가능하다.
단점 : 데이터 중복이 발생할 수 있고, 중복된 데이터가 변경될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행해야 한다.
스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않아 데이터 구조 결정이 어려울 수 있다.
- RDBMS는 데이터 구조가 명확하고, 변경 될 여지가 없으며 스키마가 중요한 경우 사용하는 것이 좋습니다. 또한 중복된 데이터가 없어(데이터 무결성) 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합합니다.
NoSQL은 정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경/확장 될 수 있는 경우 사용하는 것이 좋습니다. 또한 단점에서도 명확하듯 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될 시 모든 컬렉션에서 수정해야 하기 때문에 Update가 많이 이루어지지 않는 시스템에 좋으며, Scale-out이 가능하다는 장점을 활용해 막대한 데이터를 저장해야 해서 DB를 Scale-out 해야 되는 시스템에 적합합니다.
참고
https://github.com/gyoogle/tech-interview-for-developer/blob/master/Computer%20Science/Database/SQL%EA%B3%BC%20NOSQL%EC%9D%98%20%EC%B0%A8%EC%9D%B4.md
https://someone-life.tistory.com/89
