관계형 데이터베이스 (RDBMS)
- 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블 구조
- SQL 언어 사용, 스키마 엄격, 트랜잭션/무결성 강력
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| 대표 DB | MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server 등 |
| 데이터 구조 | 테이블 (Table) – 행/열 기반 |
| 언어 | SQL (Structured Query Language) 사용 |
| 스키마 | 엄격한 스키마 (컬럼 타입 사전 정의) |
| 장점 | 복잡한 JOIN 처리, ACID 보장, 데이터 무결성 관리 우수 |
| 단점 | 수평 확장 어려움, 유연한 구조 부족 |
📌 MySQL
- 가장 많이 쓰이는 오픈소스 RDBMS (Meta, Twitter도 사용)
- 모듈형 스토리지 엔진 구조
- InnoDB 엔진 기반 → 트랜잭션, 커밋/롤백 지원
- 쿼리 캐시 기능 지원 (입력 쿼리와 결과 저장)
기본 SQL 사용 / 오라클의 PL-SQL, MSSQL의 T-SQL과 차이 있음
📌 PostgreSQL
- 확장성과 성능이 뛰어난 오픈소스 RDBMS
- VACUUM 기능으로 디스크 공간 회수
- JSON 타입 데이터도 지원 → 반구조화 데이터 처리 가능
- 중첩 트랜잭션, 로깅, 백업 등 고급 기능 지원
NoSQL 데이터베이스
- Not Only SQL
- 유연한 스키마, 수평 확장에 유리함 → 빅데이터/실시간 시스템에 강점
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| 대표 DB | MongoDB, Redis, Cassandra, DynamoDB 등 |
| 데이터 구조 | 도큐먼트, 키-값, 그래프, 컬럼 기반 등 다양한 구조 지원 |
| 언어 | SQL 사용 X (대부분 JSON-like 명령어 또는 자체 API 사용) |
| 스키마 | 스키마 유연 (컬럼 사전 정의 필요 없음) |
| 장점 | 수평 확장 용이, 빠른 읽기/쓰기 성능, 비정형 데이터 처리에 적합 |
| 단점 | JOIN 어려움, 복잡한 트랜잭션 처리 미약, 정합성 유지 어려움 가능성 |
📌 MongoDB
- 도큐먼트 기반 NoSQL DB (BSON 저장 형식)
- 스키마 유연 → 다양한 구조 삽입 가능
- 기본키로 ObjectID 사용 (타임스탬프 + 랜덤값 + 카운터)
- 레플리카셋/샤딩/고가용성 지원
📌 Redis
- 인메모리 기반 키-값 저장소 → 매우 빠름
- 기본 자료형: String, Set, List, Hash, Sorted Set
- 캐시/세션 관리, 실시간 순위 시스템, Pub/Sub에 주로 사용
비교 요약
| 항목 | RDBMS | NoSQL |
|---|---|---|
| 구조 | 테이블 (정형화된 구조) | 키-값, 도큐먼트, 그래프 등 다양 |
| 스키마 | 엄격 | 유연 |
| 확장성 | 수직 확장 (Scale-Up) | 수평 확장 (Scale-Out) |
| 트랜잭션 | ACID 보장 | 일반적으로 미흡 (BASE 원칙) |
| 사용처 | 전통적인 업무 시스템, 정형데이터 | 빅데이터, 실시간 처리, 로그 분석 등 |
참고: 북스터디 - 면접을 위한 CS 전공지식 노트 (Chapter 4-4)
dock 사이즈 다르잖아