RDBMS
관계형 데이터베이스를 의미한다.
- 데이터는 정해진 데이터 스카마에 따라 테이블에 저장된다.
- 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다.
데이터는 테이블에 레코드로 저장되는데
각 테이블 마다 명확하게 정의된 구조(스키마)가 있다.해당 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.
따라서 스키마를 준수하지 않는 레코드는 테이블에 추가할 수 없다.즉, 스키마를 수정하지 않는 이상은
정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이 관계형 데이터베이스 이다.
또한 데이터의 중복을 피하기 위해
관계를 이용한다.하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에
다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험히 없어지는 장점이 있다.
NoSQL
관계형 데이터의 정반대적인 개념으로
스키마도 없고 관계도 없다.
NoSQL 에서 레코드는 문서(documents)라고 부른다.
NoSQL 은 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.
문서(documents)는 JSON 과 비슷한 형태를 가진다.
관계형 데이터베이스 처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않고
하나의 동일한컬렉션에 넣는다.따라서 여러 테이블에서 조인할 필요없이
이미 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL 이다.
NoSQL 에는 조인 이라는 개념이 존재하지 않는다.
NoSQL 에서 조인과 비슷한 동작을 하려면
컬랙션을 통해 데이터를 복제해서 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확핟게 산출하도록 한다.
하지만 이렇게 하면 데이터가 중복되어서 서로 영향을 줄 위험이 있다.
따라서
조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터 일 때
NoSQL을 쓰면 상당히 효율적이다.
확장 개념
두 데이터베이스를 비교할 때 중요한 Scaling개념도 존재한다.
데이터베이스 서버의 확장성은
수직적 확장과수평적 확장으로 나누어진다.
수직적 확장
단순히 데이터 데이스 서버의 성능을 향샹시키는 것을 말한다.
ex) CPU 업그레이드
수평적 확장
더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미한다.
하나의 데이터 베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동한다.
수평적 확장은 NoSQL 에서만 가능하다.
RDBMS vs NoSQL
RDBMS의 장단점
장점
- 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장
단점
- 덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함. (나중에 수정하기 힘듬)
- 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
- 대체로 수직적 확장만 가능함
RDBMS를 선택해야하는 경우
- 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
NoSQL의 장단점
장점
스키마가 없어서 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터 읽어오는 속도 빨라짐
수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능
단점
- 유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있음
- 데이터 중복을 계속 업데이트 해야 함
- 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에
수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함 (SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한번만 수행이 가능)
NoSQL를 선택해야하는 경우
- 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장 될 수 있는 경우
- 읽기를 자주하지만 데이터 변경은 자주 없는 경우
- 데이터 베이스를 수평적으로 확장해야하는 경우( 막대한 양의 데이터를 다뤄야하는 경우
