SQL vs NoSQL

원태연·2022년 3월 21일

SQL과 NoSQL

SQL (Structured Query Language)

관계형 데이터베이스(RDBMS)의 데이터를 관리 및 처리하기 위해 설계된 질의(Query) 언어

DB와 DBMS

단순히 정보를 저장하고 있는 공간을 DB(DataBase)라고 하진 않는다. 예를 들어,메모장에 수많은 맛집 목록에 대한 정보를 저장한다면 필요한 데이터를 저장하는 역할을 하고있지만 일반적으로 데이터베이스라고 하진 않는다는 말이다.
DB는 다음과 같이 정의할 수 있다.

DB는 컴퓨터 시스템에 어떤 방식으로도 구조화된 정보 혹은 데이터의 집합이다

앞선 예시에서 맛집에 대한 정보를 구조화하여 메모장에 저장되어 있다면, DB에 대한 개념을 만족하기에 DB라 부를 수 있다.
메모장 뿐만 아니라 많은 프로그램들이 DB의 역할을 수행하고 있고, 대표적으로 엑셀, 스프레드 시트 등이 있다.

이러한 DB에 대하여 데이터를 저장하는 공간으로서의 역할 뿐만 아니라 저장, 검색, 백업 등 다양한 관리를 할 수 있는 기능들이 제공된다면 DBMS라 부를 수 있다.

DBMS : DataBase Management System

DBMS들도 데이터의 구조화 방식에 따라 RDBMS와 Non-RDBMS로 나뉜다.

RDBMS(관계형 데이터베이스)

Relataional-DBMS

관계형 데이터 베이스는 다음과 같은 특징을 가진다.

데이터가 테이블(colum, row) 형태로 저장된다.
테이블 사이의 관계(Relation)로 구조를 형성 할 수 있다.
SQL을 사용한다.

앞서 메모장에 저장하려했던 맛집을 예시로 테이블을 만들어 보자.

맛집 위치 음식특징 대표메뉴
A locA 한식 김치볶음밥
B locB 중식 짬뽕
C locC 양식 크림리조또

이때, 대표 메뉴에 대해 또 다른 정보를 저장하고 있다면,

음식 칼로리 주재료
김치볶음밥 800Kcal 김치

맛집 - 음식 이라는 관계를 형성할 수 있다.

맛집 위치 음식특징 대표메뉴
A locA 한식 (음식 ->) 김치볶음밥

이어 붙히면,

맛집 위치 음식특징 음식 칼로리 주재료
A locA 한식 김치볶음밥 800Kcal 김치

이렇게 표현할 수 있다는 뜻이다.

맛집	위치	음식특징	대표메뉴
A	locA	한식	김치볶음밥
B	locB	중식	짬뽕
C	locC	양식	크림리조또

음식	칼로리	주재료
김치볶음밥	800Kcal	김치

맛집	위치	음식특징	대표메뉴
A	locA	한식	(음식 ->) 김치볶음밥

맛집	위치	음식특징	음식	칼로리	주재료
A	locA	한식	김치볶음밥	800Kcal	김치

이러한 작업(Join)을 포함하여 데이터에 대하여 SQL이라는 언어를 통해 원활하게 사용하거나 관리할 수 있다.

RDBMS로는 MySQL, ORACLE, PostgreSQL등 여러 프로그램들이 있지만 ANSI SQL이라는 Standard형태의 언어로 부터 제조사 마다 조금씩 변형하여 사용되므로 ANSI SQL을 숙지한다면 여러 RDBMS를 다루기에 용이할 수 있다.

NoSQL

Non-RDBMS

테이블로만 저장하는 RDBMS의 문제점에 대해 고안하며 개발되어온 형태.

Table형식이 아닌 Document(mongoDB), Graph(Neo4j), Key-Value(redis) 등 다양한 데이터 구조를 활용하여 저장한다는 특징이 있다.

앞서 살펴본 맛집 테이블 에서 맛집에서 "점포" 컬럼이 추가된 경우,

맛집 위치 음식특징 대표메뉴 점포
A locA 한식 (음식 ->) 김치볶음밥 1호점
B locB 중식 짬뽕 NULL
C locC 양식 크림리조또 29호점

프랜차이즈 사업을 하지 않는 B식당의 "점포" 정보는 NULL이 들어간다.

데이터의 변동이 잦거나 형식을 규격화 하기 어려운 경우 테이블의 장점이 크게 줄어들 수 있다.

맛집	위치	음식특징	대표메뉴	점포
A	locA	한식	(음식 ->) 김치볶음밥	1호점
B	locB	중식	짬뽕	NULL
C	locC	양식	크림리조또	29호점

웹에서 자주 사용되는 Document방식(JSON)으로 저장한다면,

{
  "맛집" : "A",
  "위치" : "locA",
  "음식특징" : "한식",
  "대표메뉴" : {
    "음식" : "김치볶음밥",
    "칼로리" : 800,
    "주재료" : "김치"
  },
  "점포" : "1호점"
},
{
  "맛집" : "B",
  "위치" : "locB",
  "음식특징" : "중식",
  "대표메뉴" : {
    "음식" : "짬뽕",
    "칼로리" : 900,
    "주재료" : "해물"
  }
// 점포는 존재하지 않음
}

이런식으로 필요한 컬럼(?)만 저장할 수 있다는 특징이 있다.

이러한 유연성은 불필요한 정보를 저장하지 않아도 되기 때문에 용량적인 면에서 이점을 가질 수 있고, 새로운 데이터를 추가하는데 있어서도 자유롭다.