내일배움캠프 30일차 TIL : RDBMS, NoSQL
하루정도 시간이 떠서 뭘 공부할까 하다가 모의 면접에서 나왔던 질문 중 하나도 대답 못했던 RDBMS와 NoSQL 부분을 정리해보려 한다.
그 전에 먼저 Database, DBMS, SQL의 정의부터 알아보자.
Database
Database는 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자 방식으로 저장된 구조화된 정보 또는 데이터의 체계적인 집합을 의미한다.
DBMS
사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구사항에 따라 정보를 생성하고 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어
SQL
관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터를 관리하기 위해 설게된 특수 목적 프로그래밍 언어로
관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 자료의 검색과 관리, 데이터베이스의 스키마 생성과 수정, 객체 접근, 조정 관리를 위해 고안되었다.
RDBMS
DBMS는 사용자와 데이터베이스 사이에서 정보 생성과 데이터베이스 관리를 해주는 소프트웨어라고 했는데,
RDBMS는 앞에 R(Relational) 이 붙은,관계형 데이터베이스 관리 시스템을 말한다.
이름과 같이 RDBMS는 RDB를 관리하는 시스템으로 RDB는 관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현하는 데이터베이스다.
관계형 데이터베이스란 무엇인가?
계속해서 설명에 나오는 관계형 데이터베이스 가 무엇일까?
관계형 데이터베이스는 데이터가 하나 이상의 열과 행의 테이블 혹은 관계에 저장되어 서로 다른 데이터 구조가 어떻게 관련되어 있는지 쉽게 파악하고 이해할 수 있도록 사전 정의된 관계로 데이터를 구성하는 정보의 모음
설명이 어렵다...
| 주문번호 |고객이름 | 고객위치 | 주문한음식 |
|---|:---:|:---:|:---:|
|1|Kim|마포|치킨|
| 주문번호 | 고객 이름 | 고객 위치 | 주문한 음식 |
|---|---|---|---|
| 1 | Kim | 마포 | 치킨 |
| 2 | Kim | 마포 | 피자 |
| 3 | Lee | 홍대 | 마라탕 |
| 4 | Lee | 홍대 | 치킨 |
| --- | --- | --- | --- |
이렇게 만들어지는 테이블에 필요한 모든 필드를 넣고 데이터를 관리할 수 있지만 중복된 데이터가 저장될 수 있기 때문에 비효율적으로 보인다.
지금은 갯수가 적어서 쉬워보일 수 있지만 만약 고객의 위치가 변경되고, 그에 따라 변경해야할 데이터가 수십만개 이상이라면 꽤 힘든 작업이 될 것이다.
관계형 데이터베이스 모델에서는 행과 행을 연결할 수 있다.
| 주문번호 | 고객 번호 | 주문한 음식 |
|---|---|---|
| 1 | 01 | 치킨 |
| 2 | 01 | 피자 |
| 3 | 02 | 마라탕 |
| 4 | 02 | 치킨 |
| --- | --- | --- |
| 고객 번호 | 고객 이름 | 고객 위치 |
|---|---|---|
| 01 | Kim | 마포 |
| 01 | Kim | 마포 |
| 02 | Lee | 홍대 |
| 02 | Lee | 홍대 |
| --- | --- | --- |
위의 테이블 처럼 테이블을 분리 시키고 각 테이블 간의 행과 행 사이에 관계를 형성하는 경우
기본키 Primary Key와외래 키 Foreign Key라는 개념을 사용해 맺어질 수 있다.
이처럼 구성된 테이블이 다른 테이블과 관계를 맺고 모여있는 집합체가 RDB고 이들을 관리하는 시스템이 RDBMS라고 이해할 수 있다.
NoSQL
Not Only SQL의 약자로 RDB 형태의 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미한다.
NoSQL 에서는 RDBMS와 달리 테이블간의 관게를 정의하지 않는다.
테이블 간의 관계를 정의하지 않기 때문에 Join이 불가능하다.
NoSQL은 점점 빅데이터의 등장으로 인해 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 증가함에 따라 RDBMS에 단점인 성능을 향상시키기 위해서는 장비가 좋아야 하는 Scale-Up의 특징이 비용을 기하급수적으로 증가시키기 때문에 데이터 일관성은 포기하되 비용을 고려하여 여러 대의 데이터에 분산하여 저장하는 Scale-Out을 목표로 등장하였다.
NoSQL의 종류
Key-Value Database
- 데이터가 Key와 Value의 쌍으로 저장된다.
- Key는 Value에 접근하기 위한 용도로 사용되며, 값은 어떠한 형태의 데이터라도 담을 수 있다.
- 간단한 API를 제공하는 만큼 질의의 속도가 굉장히 빠른 편이다.
대표적인 NoSQL Key-Value모델로 Redis, Riak, Amazon Dynamo DB 등이 있다.
Document Database
- Key 와 Document의 형태로 저장된다.
- Key - value와 다른 점은 Value가 계층적인 형태인 Document로 저장된다는 점이다.
- 객체지향의 객체와 유사하며, 하나의 단위로 취급되어 저장된다
-> 하나의 객체를 여러개의 테이블에 나눠 저장할 필요가 없어진다는 뜻이다.- Document 형태로 저장되기 때문에 객체 - 관계 모델로 매핑이 필요하지 않다.
단점으로는
- 사용이 번버롭고 Query가 SQL과 다르다는 점이 있다.
- 질의의 결과가 Json이나 xml형태로 출력되기 때문에 사용법이 RDBMS에서의 질의 결과를 사용하는 방법이 다르다.
대표적인 NoSQL Document Model로는 MongoDB, CouthDB 등이 있다.
Wide Column Database
- 이 모델은 키에서 필드를 결정한다.
- 키는 Row(키 값)와 Column-family, Column-name을 가진다.
- 연관된 데이터들은 같은 Column-family 안에 속해 있으며, 각자의 Column-name을 가진다.
-> Attribute가 계층적인 구조를 가진다.
대표적인 NoSQL Column-family Model로는 HBase, Hypertable 등이 있다.
Graph Database
- 데이터를 Node와 Edge, Property와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 Database
- 개체와 관계를 그래프 형태로 표현한 것이므로 관계형 모델이라고 할 수 있으며, 데이터 간의 관계가 탐색의 키일 경우에 적합하다
대표적인 NoSQL Graph Model로는 Neo4J가 있다.
RDBMS와 NoSQL의 장단점
RDBMS 장점
- RDBMS는 위에서 설명을 하였듯이 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장하고 있다.
- 또한 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장할 수 있다.
RDBMS 단점
- 테이블 간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있다.
- 성능 향상을 위해서는 서버의 성능을 향상 시켜야하는 Scale-up만을 지원합니다.
- 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못하며, 나중에 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어렵습니다.
NoSQL 장점
- NoSQL에서는 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가질 수 있다.
- 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있다.
- 데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Saclue-up 뿐만이 아닌 Scale-out 또한 가능하다.
NoSQL 단점
- 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행을 해야 한다.
- 스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정가 어려울 수 있다.
RDBMS, NoSQL 언제 사용?
- RDBMS는 데이터 구조가 명확하며 변경 될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우 사용하는 것이 좋다.
- 또한 중복된 데이터가 없어 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합하다.
- NoSQL은 정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경/확장이 될 수 있는 경우에 사용하는 것이 좋다.
- 또한 단점에서도 명확하듯이 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될 시에는 모든 컬렉션에서 수정을 해야 한다.
- 이러한 특징들을 기반으로 Update가 많이 이루어지지 않는 시스템이 좋으며 또한 Scale-out이 가능하다는 장점을 활용해 막대한 데이터를 저장해야 해서 Database를 Scale-Out를 해야 되는 시스템에 적합하다.
Scale-out up
Scale-out
- 접속된 서버를 여러 대 추가하여 처리 능력을 향상하는 방법이다.
- 예를 들어, 1의 처리 능력을 가진 서버에 동일한 서버 6대를 더 추가하여, 총 7의 처리 능력을 만드는 것 이다.
주로 NoSQL에서 사용
Scale-up
- 서버에 CPU나 RAM 등을 추가하거나 고성능의 부품, 서버로 교환하는 방법을 의미한다.
- 예를 들어, 1의 처리 능력을 가진 서버 한 대를 7의 처리 능력을 가진 서버로 그 자체의 처리능력을 향상시키는 것이다.
주로 RDBMS에서 사용한다.
끝!
참고
