SQL Database

SQL은 Structured Query Language 의 약자이며 데이터베이스 자체가 아니다

특정 유형의 데이터베이스와 상호작용하기 위해 사용할 수 있는 쿼리언어이다.

SQL을 사용하면 RDBMS ( Relaional DataBase Management Systems ) 에서

데이터들을 저장, 업데이트 삭제 및 검색할 수 있다.

또한 데이터베이스는 두가지 특징을 가진다.

• 데이터는 구조화된 데이터스키마 형식을 따라 데이터베이스 테이블에 저장된다.
• 데이터는 관계를 통해 연결된 여러개의 테이블에 분산된다.

Strict Schema

데이터는 테이블 안에 레코드( Row )로 저장이 되고 각 테이블은 명확하게 정의된 구조를 가진다.

구조는 필드 이름 및 데이터 유형에 대해 정의된다.

이 스키마형식에 맞지 않는 레코드는 추가할 수 없다.

Relations

SQL database의 중요한 부분으로 Relations가 있다.

데이터를 여러 테이블로 분할하여 데이터 중복을 피할 수 있다.

따라서 Users, Products, Orders 각각의 테이블을 생성하고

각 테이블에는 다른 테이블 중 하나에 저장되지 않는 데이터만 저장된다.

이 명확한 구조는 장점을 가진다.

데이터는 항상 한 테이블에서만 관리되고 테이블간 중복되지 않기 때문에

다른 테이블에 잘못된 데이터가 들어있을 경우가 없다.

NoSQL Database

NoSQL은 이름처럼 SQL의 접근방식을 따르지 않는다.

• No Schemas
• No Relations

SQL에서 Table은 NoSQL에서 Collections이며

Records는 Documents라고 부른다.

이것은 단순 이름만 짓는 것이 아니라 핵심적인 차이가 있다.

서로 다른 구조의 데이터를 동일한 컬렉션에 넣을 수 있으며 SQL 에서는 이러한 작업을 수행할 수 없다.

문서는 JSON데이터와 비슷하며, 스키마에 대해 걱정할 필요가 없다.

일반적으로 관련 데이터를 collection에 넣는다.

많은 order을 받는다면 일반적인 정보를 모두 포함한 데이터를 orders 컬렉션에 저장한다.

즉 관계형 데이터베이스에서 사용했던 Users나 Products정보 또한 Orders에 포함되어 저장한다.

따라서 여러 테이블 / 콜렉션에 join할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하게 된다.

실제로 NoSQL에서는 join이란 개념이 존재하지 않는다.

대신 컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.

이러한 데이터 중복 개념은 처음에는 불편해 보일 수 있다.

실수로 컬렉션 B에서는 데이터를 수정하지 않았는데 컬렉션A에서만 데이터를 수정할 위험이 있다.

특정 데이터를 같이 사용하는 모든 컬렉션에서 똑같이 데이터 수정을 하도록 해야한다.

하지만 큰 장점은 복잡한 ( 어떤 시점에서는 느린 ) join 으로 작업할 필요가 없다는 것이다.

모든 데이터는 필요한 구조에 이미 저장되어 있다.

특히 자주 변경되지 않는 데이터에 유용하다.

Vertical & Horizontal Scaling

또한 데이터베이스를 비교할 때 고려해야 할 개념으로 Scaling ( 확장 ) 이 있다.

확장은 수직적과 수평적 확장이 있으며

• 수직적 확장

  데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것 ( 예로 CPU를 업그레이드 하는 것 )

• 수평적 확장

  반면 수평적 확장은 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산되는 것을 의미

  하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동한다.

데이터 저장방식으로 인해 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직 확장만 지원한다.

수평적 확장은 NoSQL에서만 가능.

SQL 데이터베이스는 샤딩 ( Sharding ) 의 개념을 알고 있지만 특정 제한이 있으며 구현하기 어렵다.

NOSQL는 이를 기본적으로 지원하므로 여러 서버에서 데이터베이스를 쉽게 분리 할 수 있다.

각각의 장단점

SQL 장점

• 명확하게 정의된 스키마
• 데이터를 효율적, 체계적으로 저장할 수 있다.

NoSQL 장점

• 유연한 데이터 모델

일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 매우 유연한 스키마를 가진다.

유연한 스키마는 요구사항의 변화에 따라 데이터베이스의 변화를 쉽게 만든다.

• 수평적인 확장

대부분의 SQL 데이터베이스는 현재 서버의 요구사항을 초과할 경우 수직적 확장을 해야한다.

(더 크고 비싼 서버로 마이그레이션해야합니다 ).

반대로 NoSQL 데이터베이스는 수평으로 확장할 수 있으므로 필요할 때마다 저렴한 범용서버를 추가할 수 있다.

• 빠른 쿼리

SQL 데이터베이스의 경우 여러 테이블의 데이터를 결합해야한다.

또한 테이블사이즈가 커지면 조인이 비싸질 수 있다.

SQL 단점

• 테이블 구조가 미리 정의되어 있기 때문에 확장하기 쉽지 않다.
• 관계를 맺기에 Join문이 많은 복잡한 쿼리 생성

NoSQL 단점

• 중복된 데이터가 변경된 경우 여러 개의 콜렉션에서 데이터를 바꿔야한다.

언제 무엇을 쓰는게 좋을까?

SQL

• 관계를 맺고있는 데이터가 자주 변경되는 앱일 경우
• 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

NoSQL

• 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경 / 확장 될 수 있는 경우
• 읽기 처리를 자주하지만 데이터를 자주 변경하지 않는 경우
• DB의 수평적 확장이 필요할 때