[DB] SQL vs NoSQL

💙 SQL  vs  NoSQL

	SQL	NoSQL
기반	관계형 데이터베이스	비관계형 데이터베이스
데이터 저장	SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장	key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장
데이터 형식	행(열의 데이터 형식)과 열(속성)로 구성	데이터가 고정되어있지 않음
스키마	- 스키마에 맞춰 읽어와서 직관적으로 파악 가능 - 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해야됨	- 스키마에 따라 데이터를 읽어옴(schema on read) - 행 추가 시 즉시 새로운 열을 추가할 수 있음 - 개별 속성에 모든 열 데이터를 반드시 입력하지 않아도 됨
쿼리	테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 데이터를 요청	구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능
확장성	수직적으로 확장	수평적으로 확장
종류	MySQL, Oracle, SQLite, PostgresSQL, MariaDB	MongoDB, Casandra

💙 NoSQL기반 비관계형 데이터베이스 구성

Key-Value 타입

• 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장
• Key: 속성 이름
• Value: 속성에 연결된 데이터 값
• 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스: Redis, Dynamo 등

문서형(Document) 데이터베이스

• 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스
• 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장
• 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리
• 대표적인 문서형 데이터베이스: MongoDB

Wide-Column 데이터베이스

• 데이터베이스의 열(column) 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스
• 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열 집합체 단위로 데이터를 처리
• 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성이 높음
• 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있어서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용
• 대표적인 wide-column 데이터베이스: Cassandra, HBase

그래프(Graph) 데이터베이스

• 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스
• 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장
• 각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현
• 대표적인 그래프 데이터베이스: Neo4J, InfiniteGraph

💙 SQL 기반 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우

1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 할 때

• ACID: Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(독립성), Durability(지속성)
• ACID는 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)의 상태변화를 수행하는 과정에서 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질이다. 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 있다.
• 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하기 때문에 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용한다.

2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적일 때

• 소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용할 때 주로 관계형 데이터베이스를 사용한다. 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문이다.

💙 NoSQL 기반 비관계형 데이터베이스를 사용하는 경우

1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장할 때
   • 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없기 때문에 소프트웨어 개발에 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우 NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있다.
2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용할 때
   • 클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있다. 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 유연하게 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋다.
3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트할 때
   • NoSQL 데이터베이스는 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에서 매우 유리하다. (ex. 빠르게 프로토타입을 출시해야 할 때)
   • 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간)없이 데이터 구조를 자주 업데이트 해야하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 게 더 적합하다.

💙 Which one do we use?

한번에 완전한 데이터베이스를 구축하는 방법은 없기 때문에 개발자들은 관계형, 비관계형 데이터베이스를 모두 사용하여 서비스에 맞춰 설계한다. NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 확장성이나 속도면에서 더 뛰어나지만, 고차원으로 구조화된 SQL 기반의 데이터베이스가 더 좋은 성능을 보여주는 서비스도 있기 때문에 여러 사용 사례를 살펴보고 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요하다.