데이터는 테이블에 레코드(튜플)로 저장되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있다. 해당 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.
따라서 스키마를 준수하지 않은 레코드(튜플)는 테이블에 추가할 수 없다. 즉, 스키마를 수정하지 않는 이상은 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이 관계형 데이터베이스의 특징 중 하나이다.
또한, 데이터의 중복을 피하기 위해 관계를 이용한다.
하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 줄어드는 장점이 있다.
여기서 SQL과 핵심적인 차이가 있다. SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능했다.
하지만 NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.
문서(documents)는 Json과 비슷한 형태로 가지고 있다. 관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어담지 않고, 관련 데이터를 동일한 '컬렉션'에 넣는다.
따라서 위의 사진의 SQL에서 진행한 Orders, Users, Products 테이블로 나눈 것을 NoSQL에서는 Orders에 한꺼번에 포함해서 저장하게 된다.
따라서 여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL이다. ( NoSQL에는 조인이라는 개념이 존재하지 않는다.)
그러면 조인하고 싶을 때 NoSQL은 어떻게 할까?
컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.
하지만, 이러면 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있다. 따라서 조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일 때, NoSQL을 쓰면 상당히 효율적이다.
두 데이터베이스를 비교할때 중요한 Scaling 개념도 존재한다.
데이터베이스 서버의 확장성은 수직적 확장과 수평적 확장으로 나누어진다.
수직적 확장 : 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상 시키는 것 (ex. CPU 업그레이드 )
수평적 확장 : 더 많은 서버가 추가 되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미한다.(하나의 데이터베이스에 작동하지만, 여러 호스트에서 작동)
데이터 저장 방식으로 인해 SQL DB는 일반적으로 수직적 확장만 지원한다.
수평적 확장은 NoSQL DB에서만 가능하다.
둘 중에 뭘 선택하느냐에 대한 정답은 없다. 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 원하는 방식에 맞게 선택을 고려하면 된다.
유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있다.
데이터 중복을 계속 업데이트 해야한다.
데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에 수정시 모든 컬렉션에서 수행해야한다. (SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한번만 수행이 가능)
프로젝트를 진행시, 데이터베이스를 선택하는 경우에 단순히 프레임워크에 따라 결정하는 것이 아니라 어떤 데이터를 다루는지, 원하는 방식에 맞게 데이터베이스를 선택하면 된다.