[DB] SQL vs NoSQL - 차이점, 특징, 비교

안녕하세요! 오늘은 SQL과 NoSQL이 무엇인지, 각각의 특징과 차이점을 비교해 보도록 하겠습니다.

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먼저, SQL이란 무엇일까요? 이전 게시물에서 다룬 적이 있으니 간단하게 설명해 볼게요!

✅ SQL(Structed Query Language)
구조적 질의 언어의 줄임말로 관계형 데이터베이스 시스템에서 데이터를 검색하고 관리하기 위해 고안된 언어

여기서 주목해야 할 단어는 바로 "관계형 데이터베이스" 입니다.

 

관계형 데이터베이스

데이터가 하나 이상의 열과 행의 테이블에 저장되어, 서로 다른 데이터 구조가 어떻게 관련되어 있는지 쉽게 파악하고 이해할 수 있도록 사전 정의된 관계로 데이터를 구성하는 정보의 모음입니다.

SQL을 사용하여 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 테이블을 기반으로 데이터를 저장하고 SQL을 사용 해서 데이터를 다룰 수 있습니다. 테이블의 관계가 구조화된 데이터의 모음이기 때문에 구조화된 쿼리 언어인 SQL을 사용할 수 있게 되는 것입니다.

RDBMS에는 대표적으로 MySQL, Oracle, SQLite, MariaDB 등이 있습니다.

 

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

💡 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우

ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성)을 의미하는 것으로, 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다.

SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있습니다.

전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수하기 때문에, 이런 경우에 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용합니다.

💡 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우

소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다. 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문입니다.

 

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NoSQL

Not Only SQL로, SQL만을 사용하지 않는 데이터베이스 관리 시스템을 지칭합니다. 관계형 데이터베이스를 사용하지 않는다는 의미가 아니라 여러 유형의 데이터베이스를 사용하는 것을 의미합니다. SQL 앞에 붙은 No에서 알 수 있듯이 주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킵니다. 유연한 스키마를 제공하며 대량의 데이터와 높은 사용자 부하에서도 손쉽게 확장이 가능합니다.

관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면, NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어옵니다. 읽어올 때에만 데이터 스키마가 사용된다고 하여 이런 방식을 'schema on read'라고도 합니다.

 

특징

유연성

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 유연한 스키마를 제공하여 보다 빠르고 반복적인 개발을 가능하게 해 줍니다. 이같은 유연한 데이터 모델은 NoSQL 데이터베이스를 반정형 및 비정형 데이터에 이상적으로 만들어 줍니다.

확장성

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 고가의 강력한 서버를 추가하는 대신 분산형 하드웨어 클러스터를 이용해 확장하도록 설계되었습니다.

고성능

NoSQL 데이터베이스는 특정 데이터 모델 및 액세스 패턴에 대해 최적화되어 관계형 데이터베이스를 통해 유사한 기능을 충족하려 할 때보다 뛰어난 성능을 얻게 해줍니다.

고기능성

NoSQL 데이터베이스는 각 데이터 모델에 맞춰 특별히 구축된 뛰어난 기능의 API와 데이터 유형을 제공합니다.

 

NoSQL 데이터베이스 유형

Key-Value DB

• 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장합니다.
• Key는 속성 이름, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미합니다.
•  대량의 데이터를 저장해야 하지만 검색을 위해 복잡한 쿼리를 수행할 필요가 없는 사용 사례에 적합합니다. 
• Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스입니다.

 

Document DB

• 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미합니다.
• 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장합니다.
• 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리합니다.
• 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB가 있습니다.

 

Wide Column DB

• 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스입니다.
• 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성이 높습니다.
• 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식입니다. (ex. 사물인터넷 데이터와 사용자 프로필 데이터 저장)
• 대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase가 있습니다.

 

Graph DB

• 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스입니다.
• 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장합니다.
• 각 노드 간 관계는 선(edge)으로 표현합니다.
• 노드에는 일반적으로 사람, 장소 및 사물에 대한 정보가 저장되고, 에지에는 노드 간의 관계에 대한 정보가 저장됩니다.
• 소셜 네트워크, 사기 탐지, 권장 엔진 같은 패턴을 찾아보기 위해 관계를 상세히 검토해야 하는 사용 사례에 적합합니다. 
• 대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph가 있습니다.

 

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

💡 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우

대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없습니다. 필요에 따라 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수 있습니다. 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우 NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

💡 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우

클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있습니다. 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.

💡 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우

NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리합니다. 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 이에 해당됩니다.

또한 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트해야 하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합할 수 있습니다.

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특징 비교

항목	NoSQL DB	관계형 DB
적합업무	- 오프라인에서 정형 및 비정형 데이터 분석 업무 - 초당 동시 처리가 중요한 업무 - 로그 및 이력 등의 단순 기록형 업무	- 데이터 무결성 및 일관성이 중요한 트랜잭션 업무 - 온라인에서 다양한 집계 및 통계를 분석하는 업무 - 복잡한 계산 및 실시간 데이터 정합성이 필요한 업무
데이터 모델	- 키-값, 문서, 그래프 등 성능과 규모 확장에 최적화된 다양한 데이터 모델을 제공하여 서비스에 맞는 DB 선택이 중요함 - 반 정규화에 의한 설계를 기본으로 함 - 비정형화 스키마 구조로 미리 스키마를 선언하지 않음	-  데이터를 행과 열로 구성된 테이블로 정규화 - 엔티티 및 각 엔티티 간 관계를 정의함 - 엔티티 정의 시 정규화에 의한 설계가 중요함 - 테이블, 칼럼 등 DB요소에 대한 스키마를 엄격히 관리함
성능	- 클러스터 크기, 네트워크 및 애플리케이션에 의해 성능 결정	- 성능 향상을 위해서는 성능 최적화 작업이 필요함
인터페이스	- 쿼리 외 다양한 API를 통한 데이터 저장 및 검색이 가능함	- SQL을 통해서만 데이터 저장 및 검색이 가능함
장점	- 쿼리 프로세싱이 단순화되어 대용량 데이터 처리 성능 향상	- 데이터 중복 배제로 데이터 이상 발생 및 용량 증가 최소화
단점	- 데이터 중복에 의해 데이터 일관성 저하, 용량 증가	- 조인이 복잡한 경우 쿼리 프로세싱도 복잡해져 성능 저하

용어 비교

SQL	MongoDB	DynamoDB	Cassandra	Couchbase
테이블	컬렉션	테이블	테이블	데이터 버킷
열	문서	항목	열	문서
컬럼	필드	속성	컬럼	필드
기본 키	ObjectId	기본 키	기본 키	문서 ID
인덱스	인덱스	보조 인덱스	인덱스	인덱스
보기	보기	글로벌 보조 인덱스	구체화된 보기	보기
중첩된 테이블 또는 객체	포함 문서	맵	맵	맵
배열	배열	목록	목록	목록

 

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[참조]

https://overcome-the-limits.tistory.com/283

[데이터베이스] SQL과 NoSQL의 차이

https://hanamon.kr/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4-sql-vs-nosql/

[데이터베이스] SQL(구조화 쿼리 언어) vs NoSQL(비구조화 쿼리 언어) - 하나몬

https://aws.amazon.com/ko/nosql/

NoSQL이란? | 비관계형 데이터베이스, 유연한 스키마 데이터 모델 | AWS

https://hanamon.kr/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4-sql-vs-nosql/

[데이터베이스] SQL(구조화 쿼리 언어) vs NoSQL(비구조화 쿼리 언어) - 하나몬

https://www.mongodb.com/ko-kr/nosql-explained

NoSQL이란 무엇입니까? NoSQL Databases 설명