SQL vs NoSQL
1)SQL(구조화 쿼리 언어) vs. NoSQL(비구조화 쿼리 언어)
데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스로 구분한다. 관계형 데이터베이스는 SQL 기반으로하고 비관계형 데이터베이스는 NoSQL로 데이터를 다룬다.
관계형 데이터베이스는 구조와 타입등을 정의하고 그 내용에 맞는 데이터만 삽입할 수 있다. 테이블이란 행과 열에 데이터를 저장하는 형식이다.그래서 데이터 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있다.
(MySQL,Oracle,SQLite,PostgresSQL,MariaDB)
비관계형 데이터베이스는 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가르킨다. 관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면 비관계형 데이터 베이스에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터(schema on read)를 읽어온다. 읽어올 때만 사용된다고 해서 데이터를 쓸때 정해진 방식이 없다는 의미는 아니다. 데이터를 입력하는 방식에 따라 데이터를 읽어올때 영향을 미친다.
(mongoDB, casandra)
2)NoSQL기반 비관게형 데이터베이스의 구성
(1)Key-Value 타입
:key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장한다. 여기서 key는 속성 이름을 뜻하고. Value는 속성에 연결된 값을 의미한다.
(Redis,Dynamo)
(2)문서형(Document) 데이터베이스
: 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미한다. JSON과 유사한 데이터를 문서화하여 저장한다. 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고하는 그룹으로 묶어서 관리한다.
(MongoDB)
(3)Wide-Column 데이터베이스
:데이터 베이스의 Column에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스이다.각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고,컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있다. 하나의 행에 ㅁ낳은 열을 포함할 수 있어서 유연성이 높다. 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 큰 데이터 분석에 주로 사용한다.
(cassandro,Hbase)
(4)Graph 데이터베이스
:데이터 간의 관계를 그래프로 구성하는 데이터베이스이다. node와 entities)로 데이터를 저장한고 edge으로 표현한다.
(Neo4J,InfiniteGraph)
3)SQL 기반 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점
(1)데이터 저장(Storage)
:NoSQL은 위와같은 방법으로 데이터를 저장하지만 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용하여 데이터를 테이블에 저장한다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장한다.
(2)스키마(Schema)
:SQL을 사용하려면,고정된 형식의 스키마가 필요하다. 다시말해 처리하려는 데이터 속성별로 열에 대한 정보를 미리 정해두어야한다. 스키마가 변경이 가능하지만 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있다.
*down-time: 시스템을 아용할수 없는 시간,오프라인
(3)쿼리(querying)
:쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문이다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 한다. 하지만 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을둔다.그래서 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능하다.(UnQL :unstructured query language)
(4)확장성
SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확정을 한다. 높은 메모리 CPU를 사용하는 확장이라고도 한다. 이렇게 구축된 데이터베이스는 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 든다. 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스으 관계를 정의할수 있지만 매우 복잡하고 시간이 많이 소모된다.
하지만 NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장된다. 서버를 추가적으로 구축하면 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할수 있다. 값싼 서버증설 또는 클라우드 서비스를 이용해여 저렴하다. 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅할 수 있어서 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴하다.
3)어떤 것을 사용해야하는가?
*정답이 있는 것은 아니다.
(1)SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스
-데이터 베이스의 ACID 성질을 준수해야하는 경우
:ACID는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랙잭션에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서 안정성을 봐장하기 위해 필요한 성질이다. SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고,데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있다.
(전자상거래를 비롯한 금융 서비스는 SQL을 사용한다)
-소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적으로 일관적인 경우
:소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우,관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많다. 다양한 데이터 유형과 높은 트레픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문이다.
(2)NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스
-데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
:NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없다. 필요에 따라 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수있다. 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우 NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있다.
-클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
:클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용ㅇ의 솔류션을 제공받을 수있다. 소프트웨어에 데이터 베이스의 확장성이 중요하다면,별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋다.
-빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
:NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리하다. 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야하는 경우가 이에 해당한다. 데이터 구조를 자주 업데이터하고 스키마를 매번 수정해야하는 관계형 데이터베이스보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터 베이스를 사용하는게 더 적합하다.
