[데이터베이스] SQL vs NoSQL 개념, 장단점, 비교

[데이터베이스] SQL vs NoSQL 개념, 장단점, 비교CS/데이터베이스2022. 7. 21. 23:24@TTOII

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관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스란 고정된 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 키(Key)와 값(Value) 관계로 저장하는 데이터베이스를 말한다.

데이터의 종속성을 관계로 표현하는 것이 관계형 데이터베이스의 특징이다.

관계형 데이터베이스의 테이블은 다음처럼 구성된다.

SQL이란 ?

SQL은 Structured Query Language의 약자로 관계형 데이터베이스와 상호작용하는데 사용하는 쿼리 언어를 뜻한다.

SQL을 사용하면 RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있다.

관계형 데이터베이스의 핵심 특성

1. 데이터는 정해진 데이터 스키마(=structure)를 따라 데이터베이스 테이블에 저장된다.

2. 데이터는 관계를 통해서 연결된 여러개의 테이블에 분산된다.

엄격한 스키마

데이터는 테이블(table)에 레코드(record)로 저장되며 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조(structure)가 있다.

구조(structure)는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.

관계형 데이터베이스에서 스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없다.

스키마를 수정하지 않는 이상 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가할 수 있다는 것이 관계형 데이터베이스의 특징 중 하나다.

관계

데이터들을 여러개의 테이블에 나누어서 데이터의 중복을 피할 수 있다.

하나의 테이블에서 중복없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.

NoSQL이란 ?

NoSQL은 기본적으로 SQL(관계형 데이터베이스)와 반대되는 접근 방식을 따르기 때문에 지어진 이름이다.

스키마와 관계가 없다.

NoSQL 세상에서는 레코드를 문서(documents)라고 부른다.

NoSQL은 SQL과 단순히 이름만 다른 것이 아니라 핵심적인 차이점이 있다.

SQL에서는 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터를 추가할 수 없지만 NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션(= SQL에서의 테이블)에 추가할 수 있다.

문서는 JSON 데이터와 비슷한 형태를 가지고 있고 스키마에 대해 신경 쓸 필요가 없다.

일반적으로 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣는다. (관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않는다.)

따라서 여러 테이블/컬렉션에 Join 할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하게 된다.

실제로 NoSQL 데이터베이스는 조인이라는 개념이 존재하지 않는다.

그럼에도 조인을 하고 싶은 경우 NoSQL에서는 어떻게 할까 ?

컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.

하지만 이럴 경우 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있다.

실수로 컬렉션 B에서는 데이터를 수정하지 않았는데 컬렉션 A에서만 데이터를 업데이트 할 위험이 있다.

이때는 특정 데이터를 사용하는 모든 컬렉션에서 똑같은 데이터를 업데이트 되도록 해야한다.

그럼에도 불구하고 NoSQL의 큰 장점은 복잡하고 종종 느린 Join을 사용할 필요가 없다는 것이다.

필요한 모든 데이터가 이미 하나의 컬렉션에 저장되어 있기 때문이다.

따라서 조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일때 NoSQL을 사용하면 상당히 효율적이다.

NoSQL 데이터베이스 유형

https://ud803.github.io/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4/

Key-Value 타입

속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장한다.
여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미한다.
Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스이다.

문서형(Document) 데이터베이스

데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미한다.
많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장한다.
각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리한다.
대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB 가 있다.

Wide-Column Store 데이터베이스

데이터베이스의 열(column)에 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 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성을 높다.
데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식이다.
대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 가 있다.

그래프(Graph) 데이터베이스

자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스이다.
노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장한다.
각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현한다.
대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph 가 있다.

SQL vs NoSQL 정리

	관계형 데이터베이스	NoSQL
데이터 저장	SQL을 이용해 테이블에 저장하므로 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 한다.	Key-Value, Document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장한다.
스키마	SQL을 사용하려면 고정된 형식의 스키마가 필요하기 때문에 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 한다.	행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고 개별 속성에 대해 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 된다. 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있다.
쿼리	테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 하므로 SQL과 같은 구조화된 쿼리 언어를 사용한다.	데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있어 구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능하다.
확장성	높은 메모리, CPU를 사용하는 수직적 확장을 한다. 하드웨어의 성능을 많이 이용하므로 비용이 많이 든다. 여러 서버에 거쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만 매우 복잡하고 시간이 많이 소모된다.	NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장한다. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면 많은 트래픽을 편리하게 처리할 수 있다. 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQl 데이터베이스를 호스팅할 수 있어서 상대적으로 비용이 저렴하다.

그렇다면 둘 중에 어떤 것을 선택하는 것이 좋을까 ?

SQL 장점

명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장

SQL 단점

덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함. (나중에 수정하기 힘듬)
관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
대체로 수직적 확장만 가능함

NoSQL 장점

스키마가 없어서 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터 읽어오는 속도 빨라짐
수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능

NoSQL 단점

유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있음
데이터 중복을 계속 업데이트 해야 함
데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함 (SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한번만 수행이 가능)

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우

ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성) 를 의미한다.
각 단어는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질이다.
SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있다.
전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발 에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 한다.
그래서 이런 경우에는 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용한다.

2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우

소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많다.
다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문이다.

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우

대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없다.
필요에 따라, 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수 있다.
소프트웨어 개발에 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있다.

2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우

클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있다.
소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋다.

3. 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 출시해야 하는 경우가 이에 해당한다.
또한 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트 해야하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합하다.

참고

https://gyoogle.dev/blog/computer-science/data-base/SQL%20&%20NOSQL.html

https://siyoon210.tistory.com/130