[Computer Science][Database] 🗂️ SQL vs NoSQL: 데이터베이스 선택 가이드 🚀

1. 📊 SQL을 활용한 데이터 관리

• SQL(Structured Query Language)는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 처리하는 표준 언어입니다. SQL을 통해 데이터를 저장(INSERT), 수정(UPDATE), 삭제(DELETE), 검색(SELECT)할 수 있습니다.
• SQL의 주요 기능:
  • 📝 저장(INSERT): 새로운 데이터를 테이블에 추가합니다.
  • 🔄 수정(UPDATE): 기존 데이터를 수정합니다.
  • 🗑️ 삭제(DELETE): 특정 조건에 맞는 데이터를 삭제합니다.
  • 🔍 검색(SELECT): 원하는 데이터를 조회하여 가져옵니다.
• SQL은 이러한 명령어를 통해 데이터베이스와 상호작용하며, 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 도와줍니다.

2. 🗂️ 관계형 데이터베이스의 주요 특징

• 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블 형식으로 저장하며, 두 가지 핵심 요소가 이를 구조화합니다:
  • 🗃️ 정해진 데이터 스키마에 따른 저장:
    • 스키마는 테이블 구조를 정의하는 청사진으로, 필드 이름, 데이터 유형, 제약 조건 등을 포함하여 데이터의 일관성과 무결성을 보장합니다.
  • 🔗 관계를 통한 데이터 분산:
    • 여러 테이블에 데이터를 나누어 저장하고, 테이블 간의 관계를 설정하여 데이터를 연결합니다. 예를 들어, Users 테이블과 Orders 테이블이 user_id로 연결됩니다.
    • 데이터의 중복을 줄이고 관리의 효율성을 높입니다.

3. 📐 스키마의 중요성

• 스키마 정의:
  • 스키마는 테이블의 필드 구조와 데이터 유형을 명확히 정의하여, 올바른 데이터만 저장되도록 합니다.
  • 예: Users 테이블에서 email은 문자열, id는 정수로 정의됩니다.
• 스키마 준수의 중요성:
  • 스키마를 준수하지 않는 데이터는 테이블에 추가될 수 없습니다. 이는 데이터의 무결성을 유지하며 잘못된 데이터 입력을 방지합니다.
  • 예: Users 테이블의 id 필드에 텍스트가 들어갈 경우, 스키마 위반으로 데이터가 추가되지 않습니다.

4. 🔗 관계 설정을 통한 데이터 관리

• 관계 설정:
  • 테이블 간의 관계는 외래 키(Foreign Key)를 통해 설정되며, 테이블 간의 데이터를 연결하고 중복을 줄입니다.
  • 예: Orders 테이블의 user_id와 product_id를 통해 Users와 Products 테이블을 연결합니다.
• 🛡️ 중복 방지와 데이터 일관성:
  • 데이터의 중복을 피하고 일관성을 유지하기 위해 테이블 간 관계를 활용합니다. 예를 들어, 사용자 정보는 Users 테이블에, 주문 정보는 Orders 테이블에 따로 관리됩니다.
  • 이러한 관계 설정은 데이터 관리의 효율성을 극대화하고, 데이터의 일관성을 유지합니다.

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🌐 NoSQL (비관계형 DB) 개요

• NoSQL은 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 달리 고정된 스키마가 없고 테이블 간의 관계가 없는 구조를 가지고 있습니다. 이는 데이터 구조가 유연하여, 데이터가 자주 변경되거나 구조가 다변화하는 상황에서 효율적입니다.
• 스키마도 없고, 관계도 없다! 🛠️: 미리 정의된 스키마가 없으므로 데이터를 저장할 때 필드나 데이터 타입을 명확히 정의하지 않아도 됩니다. 이로 인해 동일한 컬렉션 내에서도 서로 다른 구조의 문서가 함께 저장될 수 있어 높은 유연성을 자랑합니다.

🗄️ NoSQL의 데이터 저장 방식

1. 📑 문서(Document) 저장:

   • NoSQL에서는 데이터를 문서(document) 형식으로 저장하며, 일반적으로 JSON과 비슷한 형태입니다. JSON 문서는 계층적 구조를 가져, 복잡한 데이터를 한 번에 저장하고 관리하기 쉽습니다.
   • 관계형 DB에서는 여러 테이블에 데이터를 나눠 저장하고, 테이블 간 관계를 설정해 데이터를 관리하는 반면, NoSQL은 관련 데이터를 하나의 문서로 묶어 저장해 데이터 모델링이 간단해지고 접근이 용이합니다.

2. 🧩 다양한 데이터 구조 수용:

   • NoSQL의 큰 장점은 각 문서가 동일한 구조를 가질 필요가 없다는 점입니다. 예를 들어, 한 컬렉션에 사용자의 정보, 주소 정보, 주문 정보 등이 다른 형태로 저장될 수 있습니다. 이는 다양한 데이터 형식을 한 곳에 모아 유연하게 관리할 수 있습니다.

⚖️ SQL과의 차이점

• SQL 기반 관계형 DB:
  • SQL에서는 데이터를 Orders, Users, Products 등의 여러 테이블에 나눠 저장하고, 테이블 간 관계를 통해 데이터를 조합하여 사용합니다.
• NoSQL:
  • NoSQL에서는 데이터의 분리가 없으며, 예를 들어 Orders와 관련된 모든 정보를 하나의 문서에 저장할 수 있습니다. 이 문서에는 사용자 정보와 제품 정보가 포함되어 복잡한 데이터를 한 번에 접근할 수 있습니다.

🚀 조인이 필요 없는 구조

• 관계형 데이터베이스에서는 여러 테이블을 결합하기 위해 조인(Join)이 필요하지만, NoSQL에서는 관련 데이터를 한 문서에 저장하므로 데이터 조회가 간단하고 성능이 향상됩니다. 특히 복잡한 데이터 구조를 다룰 때 큰 장점이 됩니다.

🧐 NoSQL에서 조인이 필요한 경우

• 📚 컬렉션 탐색:
  • NoSQL에는 SQL의 조인 기능이 없기 때문에, 컬렉션 간의 데이터를 수동으로 결합해야 합니다. 필요 시 직접 컬렉션을 탐색하여 데이터를 조합합니다.
• 🌀 중복 문제와 성능:
  • NoSQL의 데이터 중복 저장은 유연성을 제공하지만, 중복된 데이터로 인해 수정 시 모든 문서를 업데이트해야 하는 번거로움이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 성능 저하나 일관성 유지의 어려움이 발생할 수 있습니다.

🧩 NoSQL에서의 조인 처리

• 데이터 복제 및 부분 데이터 추출:
  • NoSQL에서는 필요한 데이터를 여러 컬렉션에 복제하여 빠르게 접근합니다. 하지만 이는 데이터 일관성 문제를 유발할 수 있습니다.
• 조인의 비효율성:
  • 관계형 데이터베이스처럼 조인을 통한 데이터 결합이 어렵기 때문에, 직접 결합하는 과정이 복잡해질 수 있습니다. 추가 관리가 필요하며, 이로 인해 데이터 일관성 관리가 도전적일 수 있습니다.

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🚀 확장 개념 (Scaling)

데이터베이스 설계 시 중요한 요소 중 하나는 확장성(Scaling)입니다. 확장은 시스템의 성능을 향상시키기 위해 필요하며, 주로 두 가지 방식이 있습니다: 수직적 확장(Vertical Scaling)과 수평적 확장(Horizontal Scaling).

1. 📈 수직적 확장 (Vertical Scaling)

• 수직적 확장은 기존 서버의 하드웨어 성능을 업그레이드하여 성능을 향상시키는 방법입니다. CPU, 메모리, 디스크 용량 등을 업그레이드하여 서버의 처리 능력을 높입니다.
• 🌟 장점:
  • 구현이 비교적 간단하며, 현재 사용 중인 서버를 그대로 활용할 수 있어 추가적인 설정이 필요하지 않습니다.
  • 데이터 일관성과 시스템 복잡도가 줄어들어 관리가 용이합니다.
• ⚠️ 단점:
  • 하드웨어 성능의 물리적 한계가 있어 일정 수준 이상의 확장은 불가능합니다.
  • 고성능 하드웨어는 비용이 높고, 큰 성능 향상을 기대하기 어려울 수 있습니다.

2. 🌐 수평적 확장 (Horizontal Scaling)

• 수평적 확장은 더 많은 서버를 추가하여 전체 시스템의 성능을 향상시키는 방법입니다. 여러 서버가 협력하여 데이터를 처리하고, 데이터베이스가 분산된 상태로 운영됩니다.
• 🌟 장점:
  • 무제한에 가까운 확장이 가능하며, 이론적으로 서버를 계속 추가하여 성능을 확장할 수 있습니다.
  • 고가용성(High Availability)을 제공하며, 장애 발생 시 다른 서버가 기능을 대체할 수 있습니다.
• ⚠️ 단점:
  • 데이터 일관성을 유지하는 것이 어려우며, 분산된 서버 간 동기화가 필요합니다.
  • 시스템 복잡성이 증가하며, 데이터의 분할 및 서버 간 일관성 유지가 어렵습니다.

⚔️ SQL vs. NoSQL 데이터베이스의 확장 지원

• 🗄️ SQL 데이터베이스: 주로 수직적 확장을 지원합니다. SQL DB는 트랜잭션의 일관성과 데이터 관계를 중시하기 때문에 수직적 확장이 적합합니다.
• 🧩 NoSQL 데이터베이스: 주로 수평적 확장을 지원합니다. NoSQL은 분산 환경에 최적화되어 대규모 데이터를 여러 서버에 분산하여 저장하고 처리할 수 있습니다.

📚 데이터베이스 확장의 적용 예시

• 수직적 확장 예시:
  • 기존의 관계형 DB 서버에 더 빠른 CPU를 추가하거나 메모리를 확장하여 성능을 높이는 방식입니다.
• 수평적 확장 예시:
  • NoSQL 시스템에서 새로운 서버를 추가하여 데이터 일부를 분산 저장하는 방식입니다. 예를 들어, MongoDB나 Cassandra는 수평적 확장을 통해 대규모 데이터 처리에 강점을 보입니다.

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💎 SQL의 장점

1. 🛡️ 명확하게 정의된 스키마와 데이터 무결성 보장

   • SQL 데이터베이스는 명확히 정의된 스키마를 통해 데이터의 일관성과 무결성을 보장합니다. 스키마에 맞지 않는 데이터는 저장될 수 없기 때문에, 데이터 품질이 유지됩니다.
   • 스키마는 데이터 유형, 필드 제약 조건 등을 사전에 설정하여 오류를 최소화합니다.

2. 🔗 데이터 중복 최소화

   • SQL은 테이블 간의 관계를 설정해 데이터를 중복 없이 한 번만 저장합니다. 예를 들어, 고객 정보는 한 번 저장되고 주문 내역에서 참조함으로써 데이터를 재사용할 수 있습니다.
   • 이를 통해 저장 공간을 절약하고, 데이터 업데이트 시 관리가 수월해집니다.

⚠️ SQL의 단점

1. 덜 유연함, 스키마를 사전에 계획하고 정의해야 함

   • SQL은 데이터 구조를 미리 정의하고 이를 따라야 하므로, 새로운 데이터 유형을 추가하거나 기존 구조를 변경하는 것이 어렵습니다. 운영 중인 시스템에서 스키마 수정 시 데이터 무결성 문제나 서비스 중단이 발생할 수 있습니다.

2. ⚙️ 복잡한 쿼리로 인한 성능 저하 가능성

   • SQL의 핵심인 조인(JOIN)은 여러 테이블의 데이터를 결합해 하나의 결과를 생성하지만, 조인이 많아지면 쿼리가 복잡해지고 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

3. 📉 주로 수직적 확장만 가능

   • SQL 데이터베이스는 주로 수직적 확장을 선호합니다. 그 이유는 수평적 확장의 경우 여러 노드간 데이터를 분산시켜야 하므로 데이터의 일관성 유지가 어렵기 때문입니다. 또한 복잡한 트랜잭션과 조인 연산을 수행하는데 이 분산된 환경은 어려움을 더할 수 있습니다. 수직적 확장 시, 하드웨어 성능 향상이 필요한데, 이는 물리적 한계가 있어 비용이 높아질 수 있습니다.

🌐 NoSQL의 장점

1. 🧩 스키마 없이 유연하게 데이터 조정 가능

   • NoSQL은 미리 정의된 스키마가 없어 데이터 구조를 자유롭게 변경할 수 있습니다. 새로운 필드를 추가하거나 기존 데이터를 수정하는 것이 간편해 빠르게 변화하는 요구 사항에 대응할 수 있습니다.

2. ⚡ 애플리케이션에 맞게 데이터 저장, 빠른 조회 가능

   • NoSQL은 데이터 구조가 자유롭고, 애플리케이션이 필요한 형태로 데이터를 저장합니다. 이를 통해 데이터 접근과 조회 성능이 크게 향상됩니다. 키-값 저장소나 문서형 데이터베이스에서는 특정 키나 문서만 조회해 속도가 매우 빠릅니다. 이 뿐만 아니라 수평 확장성으로 인해 대용량 데이터 처리나 성능 저하 없이 조회 성능을 유지할 수 있으며 메모리 기반 캐싱을 사용하여 조회 성능을 극대화합니다. 또한 조인 연산을 사용하지 않는 것도 성능에 영향을 미칩니다. 마지막으로 읽기와 쓰기 연산을 분리하여 비동기적으로 처리하기 때문에 읽기 성능을 최적화 할 수 있고, 쓰기 작업이 조회 성능에 미치는 영향을 최소화합니다.

• 비동기 연산은 읽기와 쓰기 작업을 병렬로 처리하기 때문에 두 작업이 서로의 자원을 차지 하지 않기 때문에 효율성이 극대화됩니다. 또한 비동기 쓰기는 데이터를 즉시 저장하지 않고 버퍼나 큐에 잠시 저장해 두었다가, 여유가 있을 때 처리하기 때문에 쓰기 작업의 지연이 허용되며, 읽기 작업이 우선적으로 처리될 수 있습니다.(우선순위 또한 읽기 작업이 더 빠릅니다.) 그렇기에 사용자 요청 시 실시간으로 데이터를 읽어야 하는 경우에도 쓰기 작업이 읽기를 방해하지 않으므로 빠른 응답이 가능합니다. 또한 동기식 처리에서는 연산이 동시에 일어나면 락이 발생할 수 있지만 비동기 처리 시 락의 빈도가 줄어들고 연산이 서로에게 영향을 덜 받아 응답 시간이 개선됩니다. 마지막으로 비동기 작업은 하나의 작업이 다른 작업을 기다리지 않기 때문에 오버헤드가 줄어 전체적인 처리량이 증가합니다.

3. 🔄 수평적 및 수직적 확장 가능
   • NoSQL은 수평적 확장에 최적화되어 있어 여러 서버를 추가해 데이터베이스의 처리 용량을 늘릴 수 있습니다. 대규모 트래픽과 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

🛑 NoSQL의 단점

1. 구조 결정 지연 가능성

   • 스키마가 없다는 유연성 때문에 데이터 구조를 명확히 정의하지 않고 데이터를 저장하기 쉽습니다. 이는 데이터가 비정형적으로 저장될 가능성을 높이고, 시간이 지나면서 데이터 일관성 유지가 어려워질 수 있습니다.

2. 🌀 데이터 중복 업데이트 필요

   • NoSQL에서는 데이터를 중복 저장하는 경우가 많고, 중복된 데이터는 수정 시 여러 컬렉션에서 모두 변경해야 하므로 유지보수가 어렵습니다.

3. 🔍 데이터 수정의 번거로움

   • NoSQL에서는 동일한 데이터가 여러 컬렉션에 중복 저장될 수 있어 수정 시 모든 중복된 문서를 찾아 수정해야 합니다. 이는 데이터 일관성에 큰 도전이 될 수 있습니다.

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⚖️ SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

1. 🔗 관계형 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션

   • SQL 데이터베이스는 테이블 간 관계를 통해 데이터를 효율적으로 관리하며, 중복을 줄여 데이터의 일관성을 유지합니다. 데이터가 자주 수정될 때도 하나의 변경이 모든 관련 데이터에 자동으로 반영됩니다.
   • 반면, NoSQL에서는 데이터가 여러 컬렉션에 중복 저장될 가능성이 높아 수정 시 일관성 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 자주 변경되는 관계형 데이터에는 SQL이 더 적합합니다.

2. 📜 명확한 스키마가 중요한 경우

   • SQL은 명확히 정의된 스키마를 기반으로 데이터를 저장하여 데이터 무결성을 보장합니다. 변경이 적고 고정된 데이터 구조가 필요한 애플리케이션에서 SQL이 이상적입니다.
   • 예: 금융 데이터, 인사 데이터 등 데이터 구조가 잘 정의되고 변경될 가능성이 적은 경우 SQL이 적합하며, 데이터의 일관성과 신뢰성을 유지합니다.

🧩 NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

1. 🌀 데이터 구조가 불명확하거나 자주 변경되는 경우
   • NoSQL은 스키마가 없거나 유연하게 변경할 수 있어, 데이터 형식이 자주 바뀌는 애플리케이션에 적합합니다. 새로운 필드를 추가하거나 구조를 변경하는 것이 매우 간단합니다.
   • 예: 소셜 미디어 애플리케이션의 사용자 프로필처럼 사용자마다 다른 데이터를 저장하거나 시간이 지남에 따라 데이터 구조가 변화하는 경우 NoSQL이 유리합니다.

*소셜 미디어는 사진, 동영상 등 다양한 형식의 데이터가 존재하며 기본 정보 외에도 관심사, 친구 목록 등의 계속해서 데이터가 추가 될 수 있습니다. 또한 개발 과정에서 새로운 필드가 추가되는 경우가 많기도 합니다. 그 뿐만 아니라 소셜 미디어 프로필은 수정과 읽기가 빈번하기 때문에 NoSQL이 유리합니다. 또한 사용자에 맞추어 데이터를 저장해야 하는 경우도 있기에 이를 개별적으로 저장하고 빠르게 조회하는데는 NoSQL이 유리합니다.

2. 📊 읽기 작업이 빈번하지만, 데이터 변경은 드문 경우

   • NoSQL은 대량의 데이터를 빠르게 조회할 수 있는 성능을 자랑합니다. 데이터가 자주 수정되지 않고, 읽기 작업이 빈번한 경우에 적합합니다.
   • 예: 로그 데이터, 분석 데이터 등 저장 후 거의 수정되지 않고 주로 읽기 작업만 수행되는 데이터는 NoSQL이 더 효율적입니다.

3. 📈 수평 확장이 필요한 대규모 데이터 처리

   • NoSQL은 수평적 확장을 지원하여 서버를 추가하면서 데이터를 분산 저장할 수 있어 대규모 데이터 처리와 높은 트래픽을 효과적으로 감당할 수 있습니다.
   • 예: 전자 상거래 사이트의 제품 정보, 사용자 활동 로그 등 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하는 경우, NoSQL의 수평적 확장이 유리합니다.