SQL vs NoSQL
📁 SQL
- Structured Query Language 의 줄임말
- 관계형 데이터베이스에 정보를 저장하고 처리하기 위한 프로그래밍 언어
💡 관계형 데이터베이스(Relational DataBase) : 데이터를 행과 열의 2차원 표 형태로 저장하는 데이터베이스
엑셀 시트처럼 빈칸에 데이터를 쌓아가는 데이터베이스라고 생각하면 편하다
RDB의 핵심적인 특징은 1) 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다는 것과 2) 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다는 것이다.
1) 명확히 정해진 데이터 구조(스키마)가 존재한다.
데이터는 테이블에 레코드 형태로 저장되는데, 각 테이블마다 명확하게 정해진 구조(스키마)가 있다.
스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없다.
2) 관계를 사용한다.
위 사진의 Orders 테이블에서 user 정보를 저장할 때, 직접 user의 email, name을 저장하지 않고 user의 id만 참조하고 있다.
user의 email과 name을 직접 저장하게 된다면, 해당 user의 email이 바뀌는 경우, Users 테이블과 Orders 테이블에서 모두 수정해야 한다.
하지만 user_id만 저장하는 경우, user의 email이 바뀌어 Users 테이블이 업데이트 되면 자동적으로 Orders에서도 바뀐 데이터를 조회할 수 있게 된다.
데이터의 중복을 피하기 위해 관계를 사용한다.
하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에, 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어진다는 장점이 있다.
🗽 NoSQL
- Not Only SQL / Non-Relational Operational Database SQL로 엇갈리나, 요즘은 다수가 Not Only SQL이라고 해석한다.
Not Only SQL : 단순히 기존 관계형 DBMS가 갖고 있는 특성뿐만 아니라, 다른 특성들을 부가적으로 지원한다는 의미를 내포한다.
- 비관계형 데이터베이스(NoSQL)도 관계형 데이터베이스와 방식은 다르지만, 관계 데이터를 저장할 수는 있다.
- 관계형 DB의 주요 특성인
ACID(Atomic, Consistency, Integrity, Duarabity)를 제공하지 않는다.- SQL은 스키마를 따르지 않으면 데이터를 저장하는 것이 불가능하지만,
NoSQL은 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 저장하는 것이 가능하다! - 확장성이 좋다. 수직적, 수평적 확장을 모두 지원한다.
- SQL은 스키마를 따르지 않으면 데이터를 저장하는 것이 불가능하지만,
확장성(Scaling) : 대규모적인 재설계 및 재설치없이 확장이 얼마나 쉽고 가능한지에 대한 용이성
수직적확장 : 단순히 DB 서버의 성능을 향상시키는 것 (ex. CPU 업그레이드)
수평적확장 : 많은 서버가 추가되어 DB가 전체적으로 분산되는 것
- 단순 검색, 데이터 추가 작업에 있어 매우 최적화된 키 값 저장 기법을 사용한다.
JSON과 비슷한 형태로 데이터를 저장한다.
💡 NoSQL : 초고용량 데이터 처리 등 성능에 특화된 목적을 위해, 비관계형 데이터 저장소에, 비구조적인 데이터를 저장하기 위한 분산 저장 시스템
둘 중에 뭘 선택해야 할까?
정답은 없다! 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 달라진다.
SQL / NoSQL의 장단점을 파악하여 어플리케이션에서 필요한 데이터의 특징에 맞게 선택하면 된다😆
SQL의 장단점
SQL 장점
- 스키마가 명확하게 정의되어 데이터 무결성을 보장한다.
- 관계를 맺고 있는 테이블 간의 데이터를 중복없이 한 번만 저장한다.
- NoSQL은 관계가 있는 컬렉션에 모두 데이터를 중복으로 저장해야 한다.
SQL 단점
- 덜 유연하다.
- 데이터 스키마를 사전에 꼼꼼히 계획해야 한다.
- 나중에 스키마를 수정하기 힘들다.
- 관계를 맺고 있어 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있다.
- 대체로 수직적 확장만 가능하다.
NoSQL의 장단점
NoSQL 장점
- 스키마가 없어 유연하다.
- 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있다.
- 데이터를 조회하는 속도가 빨라진다.
- 어플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장되기 때문!
- 수직, 수평으로의 확장이 가능하여 어플리케이션의 모든 읽기/쓰기 요청을 처리할 수 있다.
NoSQL 단점
- 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있다.
- 데이터 중복을 계속 업데이트 해야한다.
- 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 한다.
SQL 데이터베이스 사용이 더 좋은 경우
- 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 경우
- NoSQL에서는 관계를 맺고 있는 컬렉션들을 모두 수정해야 하기 때문에 비효율적이다.
- 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에 중요한 경우
NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋은 경우
- 정확한 데이터 구조를 확정할 수 없는 경우
- 데이터 구조가 변경, 확장될 가능성이 있는 경우
- 읽기를 자주 하지만 데이터 변경은 자주 없는 경우
- 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우
완전한 정답이 있는 것은 아니다!
하나의 제시 방법이지, 완전한 정답이 정해져 있는 것은 아니다!
- SQL을 선택하여 복잡한 JOIN문을 만들지 않도록 설계하여 단점을 없앨 수 있고,
- NoSQL을 선택하여 중복 데이터를 줄이는 방법으로 설계하여 단점을 없앨 수 있다.
Reference
