데이터베이스 5: SQL, NoSQL 개념, 특징, 장단점 비교 (관계형 / 비관계형 데이터베이스)

관계형 데이터베이스 비관계형 데이터베이스

데이터베이스 (DB) 는 현대 소프트웨어 개발에서 핵심적인 역할을 하는 개념으로, 관련성을 가지며 중복이 없는 데이터들의 집합입니다. DB 중에서도 관계형 데이터베이스 (SQL) 와 비관계형 데이터베이스 (NoSQL) 는 각자의 특징과 장단점을 가지고 있어 프로젝트의 요구 사항에 따라 선택되어집니다.

이번 글에서는 관계형 데이터베이스 (SQL) 와 비관계형 데이터베이스 (NoSQL) 의 기본 개념과 예시부터 세부적인 특징, 장단점, 그리고 어떤 상황에서 사용되는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.


관계형 데이터베이스 (SQL)

sql

관계형 데이터베이스 정의

관계형 데이터베이스는 테이블 간의 관계를 중심으로 데이터를 구성하며, SQL (Structured Query Language) 을 사용하여 데이터를 조작합니다. 데이터는 테이블의 행과 열로 구성되어 있고, 각 테이블은 고유한 키(primary key) 로 식별됩니다.

관계형 데이터베이스 예시

  1. MySQL: 세계적으로 널리 사용되는 관계형 데이터베이스.
  2. PostgreSQL: 고도로 확장 가능한 오픈 소스 RDBMS.
  3. Oracle Database: 기업용으로 널리 사용되는 상용 RDBMS.

관계형 데이터베이스 특징

Strict Schema

SQL 데이터베이스는 Structured Query Language (SQL)을 사용하여 데이터를 정의하고 처리합니다. 가장 큰 특징 중 하나는 엄격한 스키마를 가지고 있다는 것입니다. 데이터의 구조를 사전에 정의하고, 이 구조에 따라 데이터를 테이블에 저장합니다. 이러한 엄격한 스키마는 데이터 무결성을 보장하며, 데이터의 일관성을 유지합니다.

Relation

SQL 데이터베이스는 테이블 간의 관계를 통해 데이터를 저장합니다. 각 테이블은 정의된 스키마에 따라 데이터를 저장하고, 필요 시 JOIN을 사용하여 데이터를 연결합니다. 이러한 구조는 데이터의 중복을 피하고 정형화된 데이터를 다루기에 적합합니다.

Scalability

SQL 데이터베이스의 확장은 주로 수직적인 방식으로 이루어집니다. 즉, 성능을 향상시키기 위해 서버의 성능을 업그레이드하거나 교체하는 방식입니다. 수평적인 확장은 일반적으로 어려우며 한계가 있습니다.

관계형 데이터베이스 장단점

– 장점

  • 데이터 무결성 보장: 스키마에 따라 데이터 무결성을 보장합니다.
  • 복잡한 쿼리 지원: SQL을 통해 복잡한 쿼리를 사용할 수 있습니다.
  • 관계 유지: 여러 테이블 간의 관계를 통해 데이터의 일관성을 유지합니다.

– 단점

  • 수정 어려움: 기존에 작성된 스키마를 수정하기 어렵습니다.
  • 대용량 및 빅데이터 처리 어려움: 대용량 데이터 처리 시 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스를 적용하는 경우

  • 데이터 구조가 명확하고 변경이 적은 경우
  • 데이터가 자주 변경되는 환경

비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

nosql

비관계형 데이터베이스 정의

비관계형 데이터베이스(NoSQL)는 관계형 데이터베이스와는 다른 원칙에 기반한 데이터 저장 기술을 의미합니다. 이러한 데이터베이스는 스키마가 없거나 덜 제한적이며, 대체로 수평적으로 확장이 가능한 특징을 가지고 있습니다. 주로 대용량 및 분산 데이터를 다루거나 유연한 데이터 모델이 필요한 경우에 사용됩니다.

비관계형 데이터베이스 예시

  1. MongoDB: 문서 기반 NoSQL 데이터베이스.
  2. Cassandra: 분산형 NoSQL 데이터베이스 시스템.
  3. Redis: 메모리 기반의 키-값 저장소.

비관계형 데이터베이스 특징

Flexible Schema

NoSQL 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 위해 더 유연한 스키마를 가지고 있습니다. 데이터를 사전에 정의하지 않고도 저장할 수 있으며, 필요에 따라 동적으로 데이터를 추가하거나 수정할 수 있습니다.

No Relation

NoSQL 에서는 데이터 간의 관계가 정의되어 있지 않습니다. 데이터는 컬렉션에 저장되며, 필요한 데이터는 해당 컬렉션에서 직접 가져옵니다. JOIN 을 사용하지 않으므로 데이터 중복이 발생할 수 있습니다.

Scalability

NoSQL 데이터베이스는 주로 수평적인 확장을 지원합니다. 즉, 데이터베이스를 여러 서버에 분산하여 처리량을 향상시킬 수 있습니다. 이는 데이터베이스가 애플리케이션에서 발생시키는 요청을 더 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다.

비관계형 데이터베이스 장단점

– 장점

  • 유연성: 스키마가 없어 데이터 구조를 동적으로 변경할 수 있습니다.
  • 데이터 분산 처리: 대용량 및 분산 데이터 처리에 적합합니다.
  • 빠른 응답 시간: 특히 읽기 작업에 대해 빠른 응답이 가능합니다.

단점

  • 데이터 일관성 어려움: 스키마가 없어 데이터 일관성을 유지하기 어려울 수 있습니다.
  • 복잡한 쿼리 제한: 복잡한 쿼리 작성이 어려울 수 있습니다.

비관계형 데이터베이스를 적용하는 경우

  • 명확한 데이터 구조가 없거나, 데이터의 변경/확장이 많은 경우
  • 데이터 형태가 매우 큰 경우

관계형 데이터베이스 vs 비관계형 데이터베이스 (SQL vs NoSQL)

sql nosql

1. 유연성

  • SQL: 스키마에 따라 엄격한 데이터 구조를 가지므로 유연성이 제한됩니다.
  • NoSQL: 스키마가 없거나 유연하게 변경 가능하므로 데이터 구조에 대한 유연성이 높습니다.

2. 일관성

  • SQL: 스키마에 따라 데이터 일관성을 보장합니다.
  • NoSQL: 스키마가 없어 데이터 일관성을 유지하기 어려울 수 있습니다.

3. 성능 및 확장성

  • SQL: 대체로 안정적이지만 대용량 데이터 및 분산 환경에서는 한계가 있을 수 있습니다.
  • NoSQL: 대용량 및 분산 데이터 처리에 더 적합하며 확장성이 좋습니다.

4. 사용하는 경우

  • SQL: 정형화된 데이터와 강한 일관성이 필요한 경우, 대체로 안정적인 환경에서 사용됩니다.
  • NoSQL: 비정형 데이터, 대용량 및 분산 데이터 처리가 필요한 경우에 사용됩니다.

마치며

SQL과 NoSQL 데이터베이스 모델은 각각의 장점과 한계를 가지고 있으며, 프로젝트의 목적과 요구 사항에 따라 적절한 모델을 선택해야 합니다. SQL 은 안정성과 일관성을 중시하는 환경에서 유용하며, NoSQL 은 유연성과 대용량 데이터 처리에 적합합니다. 종합적인 프로젝트의 필요성을 고려하여 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.

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Reference

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