[데이터베이스]SQL vs. NoSQL

NoSQL는 Not only SQL의 약자로, SQL만을 사용하지 않는 DBMS(DataBase Management System)을 말한다.

 

관계형 데이터베이스를 주로 사용하는 SQL과 달리 여러 유형의 데이터베이스를 사용하는 넓은 범위라고 보면 된다.

 

SQL과 NoSQL은 데이터가 만들어지는 방식, 데이터의 종류, 저장하는 방법 등이 다르다. 하나씩 천천히 살펴보자.

 

 

데이터 저장(Storage)

• 관계형 DB
  
  
  • SQL을 이용해 정해진 규칙에 따라 만들어진 테이블에 데이터를 저장
  • 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞춰 데이터를 저장해야 함
    
    

• NoSQL - 여러가지 모델을 사용해 데이터를 저장한다.
  
  
  • Key-Value Store - 데이터가 Key-Value의 쌍으로 저장된다. Value엔 모든 형태의 데이터를 담을 수 있다.
  • Document Store - 위 모델에서 진화한 형태로, Key-Document 형식으로 데이터가 저장된다. 여기서 Document는 계층적인 성격을 띠고 있으며, 객체와 유사하게 하나의 단위로 취급된다.
  • Wide-Column Store - 데이터베이스의 컬럼(Column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 모델. 각 열에는 Key-Value 형식의 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(Column Families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있다. 한 행에 많은 열을 포함할 수 있어 유연성이 높아 규모가 큰 데이터 형식에 주로 사용된다.
  • Graph Store - 실제 세계의 데이터를 관계와 함께 표현하기 위해 디자인된 모델로, 데이터는 연속적인 노드, 관계, 특성의 형태로 저장된다. 자료구조의 그래프와 유사하다고 보면 된다.

 

 

스키마(Schema)

 

데이터베이스에서 스키마는 자료(테이블)의 구조나 표현 방법, 자료 간의 관계를 정의해놓은 틀이다.

 

• 관계형 DB
  
  
  • SQL을 사용하기 위해선 뚜렷하고 고정된 스키마가 필요하며, 컬럼의 속성을 미리 정해두어야 한다.
  • 스키마는 변경할 수 있지만, 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인으로 돌려야 한다.
    
    
• NoSQL
  
  
  • 동적으로 스키마를 변경 및 관리할 수 있다. 로우와 컬럼을 동시에 추가하고, 속성을 미리 정해두지 않아도 된다.

 

 

쿼리(Query)

 

• 관계형 DB
  
  
  • 테이블의 형식과 스키마에 맞춰 데이터를 요청해야 한다.
  • SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용한다.
    
    
• NoSQL
  
  
  • 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있다.
  • 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능하다.

 

 

확장성(Scalability)

 

• 관계형 DB
  
  
  • 수직적(Vertical) 확장 - 서버의 성능을 향상시키는 것(CPU 업그레이드, 용량 확장).
  • 데이터 무결성을 위해 단일 서버에서 실행되도록 설계되어 확장이 어렵다. 비용이 많이 든다.
    
    
• NoSQL
  
  
  • 수평적(Horizontal) 확장 - 더 많은 서버가 추가되는 등 병렬적 확장이 가능하다.
  • 높은 트래픽을 감당할 수 있으며, 비용이 적게 든다.

 

 

유리한 상황

 

• 관계형 DB
  
  
  • ACID를 준수해야 하는 경우 - 예외가 적고 데이터의 무결성이 필요한 전자상거래, 금융 서비스 등
  • 데이터가 구조적, 일관적이며 소프트웨어가  많은 서버를 필요로 하지 않는 경우
    
    
• NoSQL
  
  
  • 데이터의 구조가 (거의)없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
  • 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우 - 데이터베이스의 확장성이 중요한 경우
  • 빠르게 개발하며 데이터 구조가 자주 바뀌는 경우 - 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우