NoSQL 데이터베이스란 무엇이며 언제 사용해야 합니까?

SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 각각 고유한 특성과 사용 사례를 가지고 있습니다. 각각의 구조, 확장성 및 적용 범위를 이해하면 특정 요구 사항에 맞는 데이터베이스 솔루션을 더 잘 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

디지털 정보를 저장하는 데 사용되는 데이터베이스에는 SQL(관계형 데이터베이스)과 NoSQL(비관계형 데이터베이스)의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 두 방법 모두 데이터를 효과적으로 저장할 수 있지만 아키텍처, 확장성, 데이터 관계 처리, 쿼리 언어 및 지원되는 시나리오 측면에서 다릅니다.

이 기사에서는 각 데이터베이스 유형, 유사점과 차이점, 특정 데이터 애플리케이션에 가장 적합한 데이터베이스 유형을 선택하는 방법을 살펴보겠습니다.

SQL이란 무엇입니까?

SQL(구조적 쿼리 언어)은 기술 사용자와 비기술 사용자 모두 관계형 데이터베이스에서 데이터를 쿼리, 조작 및 수정할 수 있는 프로그래밍 언어입니다.

SQL 데이터베이스는 데이터가 행과 열로 표시되고 관계형 모델을 따르는 표 형식으로 데이터를 구성합니다. 이 모델은 이름, 수량 등 서로 다른 개체 간에 알려진 관계가 있는 명확하게 구조화되고 잘 정의된 데이터에서 가장 잘 작동합니다. SQL 데이터베이스에서 테이블은 고객과 주문, 직원과 부서 등 서로 다른 테이블과 필드 간의 관계를 설정하는 "외부 키"로 연결됩니다.

SQL 데이터베이스는 수직 확장성을 지원합니다. 즉, RAM이나 SSD와 같은 스토리지 리소스를 추가하여 처리 능력을 높일 수 있습니다. 경우에 따라 SQL 데이터베이스의 확장이 서버의 물리적 리소스로 제한될 수 있지만 클라우드 컴퓨팅 및 기타 기술의 발전으로 SQL 데이터베이스의 확장성이 향상되었습니다.

NoSQL이란 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스에서 사용되는 테이블 관계와 다른 방식으로 데이터를 저장하는 비관계형 데이터베이스입니다. SQL 데이터베이스는 구조화된 데이터를 처리하는 데 가장 적합한 반면 NoSQL 데이터베이스는 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터에 적합합니다. 따라서 NoSQL 데이터베이스는 고정된 스키마를 따르지 않고 대신 다양한 유형의 데이터를 수용하기 위해 보다 유연한 구조를 사용합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 쿼리를 수행하기 위해 SQL 언어를 사용하지 않고 대신 다른 쿼리 언어를 사용합니다(일부는 쿼리 전용 언어조차 없습니다). NoSQL 데이터베이스는 수평 확장성을 지원합니다. 즉, 클러스터에 노드를 추가하여 더 큰 워크로드를 처리할 수 있습니다.

NoSQL 비관계형 데이터베이스는 비정형 데이터를 처리하는 데 매우 적합하며 일반적으로 다음과 같은 특징을 갖습니다.

• NoSQL 데이터베이스는 스키마가 없습니다. 즉, 고정된 데이터 모델이 없습니다.
• NoSQL 데이터베이스는 비정형 데이터에 대한 동적 스키마를 지원하므로 특정 유형의 애플리케이션에 데이터를 더 쉽고 빠르게 통합할 수 있습니다.
• NoSQL은 문서 중심, 키-값 또는 그래프 기반이 가능한 비표 형식 데이터 모델을 사용합니다. 일반적인 NoSQL 데이터베이스로는 MongoDB, Cassandra, HBase, Redis, Neo4j 및 CouchDB가 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 특히 빠르게 변화하는 대량의 데이터를 처리할 때 최신 애플리케이션에서 직면하는 확장성 및 유연성 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 요구 사항은 사물 인터넷, 사용자 분석, 개인화 서비스, 광고 기술, 전자 상거래, 게임, 소셜 네트워킹 등 광범위한 수직 산업 및 응용 분야에 걸쳐 존재합니다.

NoSQL과 SQL의 주요 차이점

높게 보면 NoSQL과 SQL 데이터베이스는 공통점이 많습니다.

모두 데이터 저장 및 조회를 지원하며 저장된 데이터 검색, 업데이트, 삭제 기능을 제공합니다. 그러나 표면적으로는 NoSQL과 SQL 데이터베이스의 성능, 확장성 및 유연성에 영향을 미치는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

다음은 SQL과 NoSQL 데이터베이스의 주요 차이점 중 일부입니다.

구조

SQL 데이터베이스는 테이블 구조를 기반으로 하는 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서 기반, 키-값 또는 그래프 기반일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서는 문서에 키-값 쌍이 포함될 수 있으며 정렬 및 중첩이 가능합니다.

확장성

SQL 데이터베이스는 일반적으로 단일 서버에 리소스를 추가하여 수직으로 확장되며, 사용자는 스토리지 용량을 확장하려면 물리적 하드웨어를 추가해야 합니다. 클라우드 스토리지 옵션을 활용할 수 있지만 기업에서 대량의 데이터를 처리하는 경우 SQL 데이터베이스 비용이 높을 수 있습니다.

반면 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장 기능을 제공합니다. 즉, 서버를 추가하기만 하면 데이터 처리 용량을 늘릴 수 있습니다. 따라서 NoSQL 데이터베이스는 최신 클라우드 기반 분산 인프라에 더 적합합니다.

통사론

SQL 데이터베이스는 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 JSON(JavaScript Object Notation), XML, YAML 또는 바이너리 형식을 사용하여 구조화되지 않은 데이터의 처리를 용이하게 합니다. SQL에는 고정된 정의 스키마가 있는 반면 NoSQL 데이터베이스는 더 유연합니다.

지원하다

SQL은 다양한 데이터베이스 시스템에서 널리 지원되는 널리 사용되는 표준 언어입니다. 이와 대조적으로 NoSQL 데이터베이스는 시스템마다 지원 수준이 다릅니다.

지원 측면에서 일반적으로 SQL 데이터베이스가 NoSQL 데이터베이스보다 더 많은 도움을 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 이는 보다 성숙한 기술인 SQL이 더 많은 지원 리소스를 갖춘 대규모 사용자 및 개발자 커뮤니티를 보유하고 있기 때문입니다. 반면 NoSQL은 상대적으로 새로운 것이며 포럼이나 커뮤니티에서 도움이 덜 될 수 있습니다. 도중에 문제가 발생하면 지원 옵션이 제한될 수 있습니다.

SQL의 장점과 단점

SQL은 데이터베이스를 쿼리하고 기존 애플리케이션 간에 구조화된 데이터를 전송하는 데 널리 사용되는 언어입니다. 많은 데이터 관련 작업을 수행할 수 있는 강력한 언어이지만 몇 가지 제한 사항도 있습니다.

SQL의 장점:

• SQL은 대부분의 개발자에게 친숙하고 널리 사용되고 인식되는 쿼리 언어입니다.

• SQL은 평균 계산과 같은 대규모 데이터 세트에 대한 간단한 집계 작업에 적합합니다.

• 입력과 출력이 모두 관계형 데이터베이스인 경우 SQL은 간단한 ETL(추출, 변환, 로드) 작업 설정에 좋은 성능을 발휘합니다.

• SQL은 문서화가 잘 되어 있고 학습 곡선이 상대적으로 평평하여 익히기가 쉽습니다.

SQL의 단점:

• 대규모 데이터 세트를 처리할 때 특히 데이터에 대한 다중 전달 및 복잡한 조인 작업을 수행할 때 SQL 성능이 저하될 수 있습니다.

• SQL 오류 메시지는 직관적이지 않아 디버깅 프로세스가 복잡해지는 경우가 많습니다.

• Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어에 비해 SQL 구문은 더 장황하므로 복잡한 변환 스크립트나 함수를 작성하기가 더 어렵습니다.

NoSQL의 장점과 단점

NoSQL의 가장 큰 장점은 고정된 데이터베이스 구조(또는 스키마)를 미리 정의할 필요가 없다는 것입니다. 즉, 기존 관계형 데이터베이스에서 대규모 데이터 테이블을 수정할 때 발생하는 복잡성에 대해 걱정하지 않고 새 열을 쉽게 추가할 수 있습니다. 또한 애플리케이션이 쿼리에 SQL을 사용하지 않는 경우 SQL 구문 분석 및 컴파일로 인한 오버헤드를 피할 수 있습니다. 이를 통해 대용량 데이터를 처리할 때 성능이 크게 향상될 수 있습니다.

그러나 NoSQL 기술은 SQL 데이터베이스에 비해 아직 미성숙합니다. NoSQL의 장점과 단점은 다음과 같습니다.

NoSQL의 장점:

• 유연한 스키마 설계: 테이블 구조를 미리 정의할 필요가 없으며 수요 변화에 유연하게 대응할 수 있습니다.
• 분산 아키텍처 지원: 대규모 분산 플랫폼에서 확장이 용이합니다.
• 저비용: 일반적으로 NoSQL은 인프라 측면에서 비용을 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.
• 고가용성 및 높은 처리량: 다수의 동시 요청을 처리하고 더 높은 시스템 가용성을 제공할 수 있습니다.

NoSQL 단점:

• 기술이 아직 완전히 성숙되지 않았습니다: 복잡한 관리 및 유지 관리, 성숙한 SQL 생태계 부족.
• 제한된 쿼리 기능: 복잡한 쿼리 시나리오에서 NoSQL의 쿼리 기능은 SQL보다 약합니다.
• 일관성 및 성능 문제: 일부 복잡한 시나리오에서는 데이터 일관성과 성능이 이상적이지 않을 수 있습니다.

사용 시기: SQL과 NoSQL

NoSQL과 SQL은 데이터 구조, 기능, 애플리케이션 시나리오가 다르기 때문에 언제 사용할지 선택하는 것이 중요합니다. 애플리케이션이 데이터 테이블 간의 관계에 의존하는 경우 특히 데이터 일관성을 보장해야 하는 경우 SQL 관계형 데이터베이스가 이상적입니다. 그러나 유연성과 확장성 측면에서 관계형 데이터베이스가 항상 최고의 솔루션은 아닙니다.

NoSQL 데이터베이스는 기존의 구조화된 테이블을 사용하지 않고 대신 보다 유연한 아키텍처를 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 저장하므로 확장이 필요한 프로젝트에 더 적합합니다. 한편, 이는 데이터 일관성 및 관계에 대한 통제력이 상대적으로 약하다는 의미이기도 합니다.

다음은 NoSQL이 적합한 몇 가지 일반적인 시나리오입니다.

• 고성능 요구 사항, 특히 읽기 성능: Cassandra 및 Riak과 같은 분산 NoSQL 시스템은 더 많은 장치를 추가하여 읽기 성능을 향상시킵니다. 또한 많은 NoSQL 데이터베이스는 노드 간에 데이터를 자동으로 복제하여 언제든지 데이터 복사본을 사용할 수 있도록 하여 읽기 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
• 고가용성 요구 사항: NoSQL 시스템은 일반적으로 노드 간에 데이터를 복제하여 고가용성을 달성합니다. 한 노드에 장애가 발생하더라도 다른 노드에서 계속 데이터에 액세스할 수 있으므로 애플리케이션의 정상적인 작동이 보장됩니다. 또한 NoSQL 클러스터의 노드는 시스템의 전체 가용성에 영향을 주지 않고 유연하게 늘리거나 줄일 수 있습니다.

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