SQL vs NoSQL

생성일

2023/02/21 08:03

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SQL vs NoSQL

개요

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SQL은 Structured Query Language의 약자로, 그 자체가 DB가 아니다.

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SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS : Relational Database Management System)의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어이다.

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예전부터 DB는 SQL로 만들어졌기 때문에, SQL이 관계형 DB라는 의미로 사용되는 것이라 추측된다.

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SQL DB, NoSQL DB 라고 표현해야 정확하지만, 아래 정리되는 내용에는 SQL, NoSQL 로 언급한다.

SQL (관계형 데이터베이스)

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SQL은 구조화된 쿼리 언어 (Structured Query Language) 의 약자이다.

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SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색할 수 있다.

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이러한 관계형 데이터베이스의 데이터는 정해진 데이터 스키마를 따라 데이터베이스 테이블에 저장되며,

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관계를 통해 여러 개의 테이블에 데이터가 분산되는 특징이 있다.

엄격한 스키마

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데이터는 테이블(table)에 Rows로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조(structure)가 있다.

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구조(structure)는 컬럼의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.

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관계형 데이터베이스에서 스키마를 준수하지 않는 row는 추가할 수 없다.

관계

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SQL 기반의 데이터베이스의 또다른 중요한 부분이다.

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데이터들을 여러개의 테이블에 나눠서 데이터들의 중복을 피할 수 있다.

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테이블을 나눠서 데이터를 저장하면, 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에,

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다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없다는 특징이 있다.

NoSQL (비관계형 데이터베이스)

관계형 데이터베이스도 한계점을 노출하게 되었으며, 이로인해 새로운 데이터베이스인 NoSQL이 탄생하게 되었다.

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

NoSQL의 종류

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NoSQL 데이터베이스의 종류는 키-값 데이터베이스, Document 데이터베이스, 그래프 데이터베이스 등으로 나뉜다.

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키-값 데이트베이스 는 키와 값으로 구성된 배열 구조의 데이터베이스로 NoSQL 데이터베이스 중 가장 단순한 구조다.

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Document 데이터베이스 는 필드와 값의 형태로 구성된 데이터를 JSON 포맷으로 관리하는 데이터베이스로 NoSQL 데이터베이스 중 가장 인기가 높다.

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그래프 데이터베이스 는 노드와 관계로 구성된 데이터베이스로, 근접한 객체를 모델링할 목적으로 설계되었다.

NoSQL의 특징

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유연성 : 스키마 선언 없이 필드의 추가 및 삭제가 자유로운 Schema-less 구조다.

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확장성 : 스케일 아웃에 의한 서버 확장이 용이하다.

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고성능 : 대용량 데이터를 처리하는 성능이 뛰어나다.

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가용성 : 여러 대의 백업 서버 구성이 가능하여, 장애 발생 시에도 무중단 서비스가 가능하다.

Scaling 수직적, 수평적 확장

수직적 확장 : 데이터베이스 서버의 성능을 확장(CPU 업그레이드 등)

수평적 확장 : 더 많은 서버가 추가되고, 데이터베이스를 분산

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데이터가 저장되는 방식 때문에 관계형 데이터베이스 는 일반적으로 수직적 확장 만을 지원한다.

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수평적 확장 은 NoSQL 데이터베이스 에서만 가능하다.

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관계형 데이터베이스에서는 같은 테이블 스키마를 가진 데이터를 다수의 데이터베이스에 분산하여 저장 하는 방식인 ‘샤딩 (Sharding)’ 을 활용해서 데이터를 저장해서 활용할 수 있지만,

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구현하기가 대체로 어려운 반면에, NoSQL 데이터베이스는 이를 기본적으로 지원하므로, 여러 서버에서 데이터베이스를 쉽게 분리할 수 있다.

어떤 것을 써야 할까?

어떤 데이터베이스를 사용해야 할까? → 확실한 정답은 없다.

SQL과 NoSQL은 모두 훌륭한 솔루션이고, 두 가지 중 하나의 솔루션을 선택해야 되는 문제에서는 어떤 데이터를 다루는지, 어떤 애플리케이션에서 사용되는지 고려해야 한다.

SQL의 장점

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명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장

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관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장된다.

NoSQL의 장점

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스키마가 없기 떄문에, 훨씬 유연하다. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 ‘필드’를 추가할 수 있다.

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데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장된다. 이렇게 하면 데이터를 읽어오는 속도가 빨라진다.

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수직 및 수평 확장이 가능하므로, 데이터베이스가 애플리케이션에서 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청을 처리할 수 있다.

SQL의 단점

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상대적으로 덜 유연하다. 데이터 스키마는 사전에 계획되고 알려져야 한다 (나중에 수정하기가 번거롭거나 불가능할 수 있다)

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관계를 맺고 있기 때문에, JOIN 문이 많은 매우 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있다.

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수평적 확장이 어렵고, 대체로 수직적 확장만 가능하다. 특정 시점에서 (처리할 수 있는 처리량과 관련하여) 성장 한계에 직면하게 된다.

NoSQL의 단점

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유연성 때문에, 데이터 구조 결정을 하지 못하고 미루게 될 수 있다.

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데이터 중복은 여러 컬렉션과 문서가(SQL 세계에서처럼 하나의 테이블에 하나의 레코드가 아니라) 여러 개의 레코드가 변경된 경우, 업데이트를 해야한다.

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데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정(update)를 해야하는 경우, 모든 컬렉션에서 수행해야 한다 (SQL 세계에서는 중복된 데이터가 없기 때문에 한번만 수행하면 된다)

SQL을 사용하기 좋은 경우

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관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 애플리케이션일 경우

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변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

NoSQL을 사용하기 좋은 경우

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정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경, 확장 될 수 있는 경우

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읽기(read) 처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경(update)하지 않는 경우(한 번의 변경으로 여러 문서를 업데이트 할 필요가 없는 경우)

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데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우(막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)

ref)

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https://github.com/da-in/tech-interview-study/blob/main/Tech Interview Cheat Sheet/Database/SQL vs NoSQL.md

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https://velog.io/@thms200/SQL-vs-NoSQL

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https://academind.com/tutorials/sql-vs-nosql

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https://siyoon210.tistory.com/130