NoSQL 개요

RDBMS vs NoSQL :
。일관성 / 무결성을 중시하는 경우 rdbms를 사용하고, 대규모 비정형 데이터 처리 시 NoSQL 사용

NoSQL ( Not only SQL DB ) : redis , elastic search , Mongo DB

。Schema 없이 다양한 Data Type의 데이터를 처리하는 비관계형 데이터베이스 시스템

。ACID가 아닌 BASE 원칙을 중시하여 일관성보다 속도 / 가용성을 중시
▶ 대용량 비정형 데이터 처리에 적합

。Amazon DynamoDB, Amazon MemoryDB 등이 존재


NoSQL 특징

• 대부분 ANSI로 통일된 SQL을 사용하지 않으므로 RDBMS와 달리 각 NoSQL DB에 따라 Data Access 구문의 차이 존재
  。Query가 복잡하지 않으나 간단한 처리만 가능
  
  
• Schema의 개념이 없으므로 정해진 테이블 구조 없이 데이터의 저장이 가능하며 유연성이 좋음
  
  
• 수평확장이 용이하여 확장성이 좋으므로 클라우드 환경에 적합
  。RDBMS와는 달리 여러 DB서버로 수평 확장 및 분산하여 저장이 가능
  ▶ 클라우드 환경에서 다량의 데이터를 실시간 처리해야하며 여러 서버에 데이터를 분산하여 저장해야하므로 RDBMS는 수평확장에 불리하므로 NoSQL을 사용
  
  
• 다양한 Data Type( ex. JSON, Key-Value )등 의 데이터 모델을 지원
  。 API를 사용해 NoSQL에 접근하여 저장, 검색 시 데이터변환의 필요성이 감소.

BASE 원칙
。ACID에 비해 훨씬 유연한 원칙
▶ RDBMS에 경우 ACID에 의해 Commit시 즉각적으로 확정이 되나, NoSQL의 경우 BASE에 따라서 업데이트를 하더라도 즉각 반영되지않고 여유롭게 확정

• B : Basically Available :
  。 가용성을 중심으로 처리하는 방식으로 언제나 접근 가능한 상태로 유지
  ▶ 데이터를 다수 저장장치에 저장 및 접근가능하도록 유지
  
  
• A , S : Soft state :
  。DB 상태 를 고정되지않고 느슨하고 유연하게 원하는 상태로 수렴하도록 설정
  ▶ 잠깐의 불일치 상태가 발생할 수 있음.
  
  
• E : Eventually Consistent :
  。일관성이 바로 확보되지는 않아도 시간이 지나면 결국 일관된 상태로 수렴

NoSQL 데이터 별 데이터 모델

• Key-Value type :
  。Key-Value 형태로 하나의 키에 하나의 Value로 데이터를 저장하는 구조
  ▶ 가장 단순하고 빠름
  
  ex) Redis, Amazon DynamoDB
  
  
• Document type
  。JSON Format으로 문서를 저장하는 구조
  ▶ Key-Value를 확장한 형태로서 하나의 키에 문서를 저장
  
  ex) Mongo DB, Couch DB, Firestore
  
  
• Column type
  。컬럼 단위로 저장하는 구조
  ▶ 하나의 키에 여러개의 <컬럼이름, 컬럼값>으로 구성된 데이터를 저장
  
  。 분석 및 통계에 강점
  
  ex ) HBase, Cassandra
  
  
• Graph type
  
  。데이터를 노드로서 노드 관계를 정의하여 저장
  ▶ SNS, 추천 시스템에 유용
  
  ex ) Neo4j, ArangoDB