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SQL vs NoSQL 본문

Database

SQL vs NoSQL

wa_n 2023. 3. 14. 19:14

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Database란
컴퓨터 시스템에 전자 방식으로 저장된 구조화된 데이터 집합이다.
DBMS란
DataBase Management System으로 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성하고 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어이다.
SQL이란
Structured Query Language로 RDBMS의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어이다. RDBMS의 데이터를 검색, 관리하거나 스 키마 생성, 수정할 때 사용된다.

SQL Database

SQL은 "구조화된 쿼리 언어(Structured Query Language)"의 약자입니다.
SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있습니다.

관계형 데이터 베이스 주요 특징

데이터는 정해진(엄격한) 데이터 스키마 (= structure)를 따라 데이터베이스 테이블에 저장됩니다.
데이터는 관계를 통해서 연결된 여러개의 테이블에 분산됩니다.

엄격한 스키마

데이터는 테이블(table)에 레코드(record)로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조(structure)가 있습니다.
(구조란 어떤 데이터가 테이블에 들어가고 어떤 데이터가 그렇지 않을지를 정의하는 필드(field) 집합을 가르킵니다.)
구조(structure)는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의됩니다.

관계형 데이터 베이스에서 스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없습니다.
명확한 데이터 구조를 보장한다.

관계

SQL 기반의 데이터 베이스의 또 다른 중요한 부분은 관계입니다.
데이터를 여러 테이블로 나누어서, 데이터의 중복을 피할 수 있습니다.

RDB는 테이블 간의 관계를 나타내기 위해 외래 키(foreign key)를 사용한다.
외래 키를 이용하여 테이블 간 JOIN 연산이 가능하다.

Users, Products, Orders와 같은 여러 테이블을 만들어 관계를 표현하면 중복된 데이터를 줄일 수 있다.

중복없이 하나의 데이터만 관리하기 때문에 다른 테이블에서 정확하지 않은 데이터를 다루는 위험이 줄어든다.

수직적 확장(vertical Scaling)

수직적 확장이란 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것입니다.

예를 들어 CPU,Memory 등을 업그레이드 하는 것 입니다.
데이터베이스 서버를 확장할 때, SQL 데이터베이스는 데이터가 저장되는 방식 때문에 일반적으로 수직적 확장만 지원한다.

NoSQL Database

NoSQL 데이터베이스는 SQL과 반대되는 접근방식을 따르는 모든 데이터베이스를 칭한다.

관계형 데이터 모델을 지양한다.
- 관계라는 개념이 없다.
- 스키마 없이 사용 가능하거나 느슨한 스키마를 제공한다.
대량의 분산된 데이터를 저장하고 조회하는 데 특화되어있다.
NoSQL에서 SQL의 레코드를 documents(문서)라고 칭한다.
SQL에서는 정해진 스키마를 따르는 데이터만 추가할 수 있지만
NoSQL은 다른 구조의 데이터를 같은 collection(SQL에서의 테이블 개념)에 추가할 수 있다.

documents(문서)는 JSON와 비슷한 형태를 가지고 있다. 일반적으로 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣습니다. (관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않습니다.) 따라서 많은 Order(주문한 상품)이 있는 경우, 일반적인 정보를 모두 포함한 데이터를 Orders 컬렉션에 저장합니다. (즉, 관계형데이터 베이스에서 사용했던 Users나 Products 정보 또한 Orders에 포함해서 한꺼번에 저장됩니다.)
따라서 여러 테이블 / 콜렉션에 조인(join) 할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하게 됩니다.
실제로 NoSQL 데이터베이스는 조인이라는 개념이 존재하지 않습니다.
(만약 조인을 하고 싶다면 직접 해당 외래키를 검색하여 사용할 수 있겠지만 일반적인 방법은 아닙니다.)
대신 컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출 하도록 합니다.

이런 방식은 데이터가 중복되어 불안정한 측면이 있다.
특정 데이터를 같이 사용하는 모든 컬렉션에서, 똑같은 데이터 업데이트를 수행되도록 해야 합니다.
그럼에도 불구하고, 이러한 방식의 커다란 장점은 복잡하고 (어떤 순간에는 느린) 조인을 사용할 필요가 없다는 것입니다. 필요한 모든 데이터가 이미 하나의 컬렉션안에 저장되어 있기 때문입니다.
특히 자주 변경되지 않는 데이터 일때 더 큰 장점이 있습니다.

확장

수평적 확장은 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미합니다. 따라서 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동합니다.

NoSQL 데이터베이스는 샤딩(Sharding)을 기본적으로 지원하므로 여러 서버에서 데이터베이스를 쉽게 분리 할 수 있습니다.

SQL의 장점

명확하게 정의 된 스키마, 데이터 무결성 보장
관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장됩니다.

NoSQL의 장점

스키마가 없기때문에, 훨씬 더 유연합니다. 즉, 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 "필드"를 추가 할 수 있습니다.
데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됩니다. 이렇게 하면 데이터를 읽어오는 속도가 빨라집니다.
수직 및 수평 확장이 가능하므로 데이터베이스가 애플리케이션에서 발생시키는 모든 읽기 / 쓰기 요청을 처리 할 수 있습니다.

SQL의 단점

상대적으로 덜 유연합니다. 데이터 스키마는 사전에 계획되고 알려져야 합니다. (나중에 수정하기가 번거롭거나 불가능 할 수 도 있습니다.)
관계를 맺고 있기 때문에, JOIN문이 많은 매우 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있습니다.
- 수평적 확장이 어렵고, 대체로 수직적 확장만 가능합니다. 즉 어떤 시점에서 (처리 할 수 있는 처리량과 관련하여) 성장 한계에 직면하게 됩니다.

NoSQL의 단점

유연성 때문에, 데이터 구조 결정을 하지 못하고 미루게 될 수 있습니다.
데이터 중복은 여러 컬렉션과 문서가 (SQL 세계에서 처럼 하나의 테이블에 하나의 레코드가 아니라) 여러 개의 레코드가 변경된 경우 업데이트를 해야 합니다.
데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정(update)를 해야 하는 경우 모든 컬렉션에서 수행해야 함을 의미합니다. (SQL 세계에서는 중복된 데이터가 없기 때문에 한번만 수행하면 됩니다.)

SQL은 언제 사용하는 것이 좋을까요?

관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 애플리케이션일 경우 (NoSQL에서라면 여러 컬렉션을 모두 수정해줘야만 합니다.)
변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

NoSQL은 언제 사용하는 것이 좋을까요?

정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경 / 확장 될 수 있는 경우
읽기(read)처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경(update)하지 않는 경우 (즉, 한번의 변경으로 수십 개의 문서를 업데이트 할 필요가 없는 경우)
데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 ( 즉, 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)

분명한 것은 데이터베이스는 다른 방식으로 설계 될 수 있다는 겁니다. NoSQL 데이터베이스를 쓰더라도 설계적으로 언급된 단점들을 완화시킬 수 있습니다. (예를들면 중복된 데이터를 줄이는 방법). SQL 데이터베이스도 마찬가지입니다. 요구사항을 만족시키고, 복잡한 JOIN문을 만들지 않도록 설계할 수 있습니다.

https://siyoon210.tistory.com/130