[Database] SQL vs NoSQL

January 05, 2020

SQL(관계형 데이터베이스) 과 NoSQL에 대해 알아보겠습니다.

SQL(관계형 데이터베이스)

관계형 데이터베이스는 데이터 항목 간에 사전 정의된 관계가 있을 때 그러한 데이터 항목들의 모음을 가리킵니다. 이들 항목은 열과 행으로 이루어진 테이블 집합으로 구성됩니다. 테이블은 데이터베이스에 표시할 해당 객체들에 관한 정보를 수록하는 데 사용됩니다.

관계형데이터베이스

테이블의 각 열은 특정 종류의 데이터를 수록하며 필드는 속성의 실제 값을 저장합니다. 테이블의 행은 한 객체 또는 엔터티와 관련된 값들의 모음을 나타냅니다. 테이블의 각 행은 기본 키라고 부르는 고유 식별자로 표시할 수 있고 여러 테이블에 있는 행들은 외래 키를 사용하여 상호 연결될 수 있습니다.

관계형 데이터베이스의 특징

SQL(Structured Query Language) 사용

관계형 데이터베이스와 통신하는데 사용되는 기본 인터페이스 입니다. SQL은 데이터의 행을 추가, 업데이트, 삭제할 수 있고 트랜잭션 처리 및 분석 애플리케이션용 데이터의 하위 집합을 검색하며, 데이터베이스의 모든 측면을 관리하는데 사용됩니다.

데이터 무결성 보장

데이터 무결성이란 데이터의 전체적인 완전성, 정확성 및 일관성을 의미합니다. 관계형 데이터베이스는 일련의 제약 조건을 사용하여 데이터베이스 내에서 데이터 무결성을 적용합니다.

엄격한 스키마

데이터는 테이블에 레코드로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조가 있습니다. 해당 테이블의 스키마를 준수하지 않으면 레코드를 추가할 수 없습니다.

ACID 속성

ACID(atomicity, consistency, isolation, durability) 속성을 제공합니다.

NoSQL

NoSQL은 위에 설명한 관계형 데이터베이스에 반하는 비관계형 데이터베이스 입니다. Not Only SQL의 줄임말로 SQL을 개선하고 보안한다는 의미로 이해하면 될것같습니다.

NoSQL의 등장배경

정보화가 가속화됨에 따라 이전에는 별로 신경쓰지 않았던 부분들까지 데이터화 하여 저장하는 일들이 많아지게 되었습니다.(SNS, Game, IoT 등) 이는 이전까지 사용했던 관계형 데이터베이스만으로는 해결할 수 없는 상황들을 발생시켰고 한계를 극복하기 위해 NoSQL이라는 데이터 저장 기술이 나오게 되었습니다.

NoSQL 특징

데이터들이 관계가 없음

NoSQL은 데이터들이 서로 관계가 없습니다. 이는 기존의 관계형 데이터베이스보다 더 유연하고 융통성 있는 메커니즘을 제공합니다.

제품에 따른 다양한 특성

관계형 데이터베이스 제품군(MySQL, Oracle 등)과 같이 공통된 형태의 데이터 저장방식과 접근방식을 갖는것이 아니라 제품에 따라 각각의 특성이 매우 다릅니다. 따라서 NoSQL은 하나의 제품군으로 정의할 수 없습니다.

대용량 데이터 저장

관계형 데이터베이스의 복잡도와 용량 한계를 극복하기 위한 목적으로 등장한 만큼, 페타바이트급의 대용량 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 분산형 컴퓨팅에 유리한 NoSQL 특성상 대용량 저장에 용이합니다.

분산형 구조

NoSQL은 분산형 구조를 따르고 있기 때문에 구조에 제약이 없고, 장비의 수를 늘리는 수평적 확장이 용이합니다. 기존 SQL이 확장을 위해 장비의 성능을 향상시키는 수직적 확장에 집중하는 것과는 대조적입니다.

NoSQL 종류

NoSQL의 DB의 종류는 크게 4가지 유형이 있습니다.

1. Key-Value DB

keyValueDB

출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/Key-value_database

Key와 Value의 쌍으로 데이터가 저장되는 기본적인 저장방식 입니다. 구조가 단순하기 때문에 속도가 빠르고 분산 저장시에 용이합니다. 읽기 중심의 애플리케이션(SNS, Q&A포털)에 최적화되어 있습니다. Rial, Vodemort, Tokyo등의 제품이 있습니다.

2. Wide Columnar DB

widecolmn

출처: https://database.guide/what-is-a-column-store-database/

컬럼 형식 데이터베이스는 데이터의 행이 아니라 데이터의 컬럼을 읽고 쓰는데 최적화된 데이터베이스 입니다. 그림을 보면 사용자의 이름(key)에 해당하는 값의 스키마들이 각각 다른것을 알 수 있습니다. 이는 디스크의 I/O 요구사항과 디스크에서 로드해야 하는 데이터의 양을 줄여주므로, 데이터의 압축, 분산처리, 확장성, 데이터베이스 분석 성능에 중요한 요소입니다. HBase, “Cassandra, Hypertable이 이에 해당됩니다.

3. Document DB

document-db

출처: https://inyl.github.io/programming/2017/05/09/database.html

JSON, XML과 같은 반정형 데이터 모델 구조를 채택하고 있습니다. 비관계형 문서별로 다른 스키마를 적용할 수 있도록 좀 더 유연하게 스키마를 적용할 수 있습니다. 트리형 구조로 레코드를 저장하거나 검색하는데 효과적입니다. MongoDB, CoughDB가 이 종류에 해당됩니다.