웹쟁이의 일상Database [database] 관계형 DB와 비관계형 DB의 차이점jellyChoi 2019. 7. 4. 20:59 안녕하세요~ 오늘은 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스에 대해 알아보겠습니다. 관계형 DB일반적으로 우리가 배워왔던 Mysql, Oracle, Mssql 같은 고전적인 데이터베이스를 관계형 데이터베이스라고 합니다. 테이블, 행, 열을 가진 DB에 A데이터와 B데이터가 있다고 가정을 하면, A데이터에 B데이터의 위치를 저장하는 방식으로, 행과 열로 구성된 테이블과의 관계를 나타낼 때 사용합니다. 특징 - 트랜잭션(전부 아니면 무): 전체 트랜잭션이 하나의 단위로 기록. 실패 시 전체 롤백 - 정규화: DB설계 시 중복을 최소화해서 구조화하는 프로세스 장점 - 데이터의 성능이 일반적으로 좋아 정렬, 탐색, 분류가 빠름 - 신뢰성이 높아 데이터의 무결성을 보장 - 정규화에 따른 갱신 비용을 최소화 단점 - 기존에 작성된 스키마를 수정하기 어려움 - 데이터베이스의 부하를 분석하기 어려움 - 빅데이터를 처리하는데 매우 비효율적임. 비관계형 DBNoSQL이라고도 부르며, Not Only SQL(SQL 뿐만이 아닌. 이라는 뜻)의 줄임말이라고 합니다. 이 말은 곧 SQL뿐만 아니라 다른 여러 장점을 가지고 있다는 소리입니다. 기존의 관계형 데이터베이스의 한계를 뛰어넘기 위해 만들어진 새로운 형태의 데이터베이스라서, 관계형 데이터베이스보다 더 융통성 있는 데이터 모델을 사용하며, 데이터의 저장 및 검색에 특화된 메커니즘을 제공합니다. NoSQL은 분산 환경에서의 데이터 처리를 더욱 빠르게 하기 위해 개발되었습니다. 대표적으로 MongoDB, CouchDB 등이 있습니다. 특징 - 거대한 Map으로서 key-value 형식을 지원함. - 관계형 db와 달리 PK,FK JOIN등 관계를 정의하지 않음. - 스키마에 대한 정의가 없다. 장점 - 대용량 데이터 처리를 하는데 효율적임. - 읽기 작업보다 쓰기 작업이 더 빠르고 관계형 데이터베이스에 비해 쓰기와 읽기 성능이 빠름. - 데이터 모델링이 유연함. - 뛰어난 확장성으로 검색에 유리함. - 최적화된 키 값 저장 기법을 사용하여 응답속도나 처리효율 등에서 성능이 뛰어남. - 복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있음. 단점 - 쿼리 처리시 데이터를 파싱 후 연산을 해야해서 큰 크기의 document를 다룰 때는 성능이 저하됨. 이렇게 관계형 DB와 비관계형 DB에 대해 알아보았는데요, NoSQL이 언뜻 봐도 관계형 데이터베이스의 단점을 보완하기 위해 나온 데이터베이스라서 장점이 월등히 많은 것 같습니다. 단점이 거의 없는 것 같죠? 그러므로 시간이 갈 수록 점점 NoSQL의 쓰임이 점점 많아질 거라고 생각합니다. 최신 트렌드를 따라가기 위해 다같이 열심히 공부해봐요~! SQL(관계형 데이터베이스)과 NoSQL(비 관계형 데이터베이스) 개념/비교/차이 ※ 아래의 포스팅은 ACADEMIND의 SQL vs NoSQL or MySQL vs MongoDB 내용을 번역한 것입니다. 👉🏻https://academind.com/learn/web-dev/sql-vs-nosql/ # Overview웹 개발을 위한 첫 걸음을 내딛고 나서, 하나의 선택을 하게 됩니다. MySQL와 같은 SQL을 사용할 것인가? 아니면 MongoDB같은 NoSQL을 사용할 것인가? Node.js로 작업할때 NoSQL (MongoDB)이 더 좋다는 인상을 가지고 계실지도 모르겠지만 잘못된 생각입니다. 이 글에서는 SQL과 NoSQL 데이터베이스의 핵심개념을 소개한 다음, 각 솔루션의 차이점과 장단점을 설명하겠습니다. # SQL 데이터베이스SQL은 '구조화 된 쿼리 언어 (Structured Query Language)'를 말합니다. 따라서 데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라, 특정 유형의 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용 하는 쿼리 언어입니다. SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있습니다. 이러한 관계형 데이터베이스에는 두 가지 주요 특징이 있습니다.
1. 엄격한 스키마 데이터는 테이블(table)에 레코드(record)로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조(structure)-테이블에 들어갈 수있는 데이터와 그렇지 않을 수있는 데이터를 정의하는 필드 집합-가 있습니다. 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의됩니다.  여기서는 스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없습니다. 더 많은 필드를 얻고 싶다구요? 죄송합니다만 다른 테이블을 선택하셔야 합니다. 일부 필드가 누락 되었다구요? 그래도 이 테이블은 안됩니다! (예를 들어, 위 테이블에서 새로운 필드를 넣고 싶다면, 스키마를 뜯어고치지 않는한 필드를 추가 할 수 없다는 것을 말합니다.) 2. 관계 SQL 기반의 데이터 베이스의 또 다른 중요한 부분은 관계입니다. 데이터의 중복을 피하기 위해, 데이터들을 여러 테이블로 나누어 저장합니다. 예를들어 Users(사용자), Products(상품), Orders(주문한 상품)의 여러테이블이 존재할 때, 각각의 테이블들은 서로 다른 테이블에 저장되지 않은 데이터 만을 가지고 있습니다. 이런 명확한 구조는 장점이 있습니다. 데이터가 항상 하나의 테이블에서만 관리되기 때문에 잘못된 데이터가 테이블 전체에 복제되어 발생하는 문제가 없습니다. # NoSQL 데이터베이스NoSQL은 기본적으로 SQL데이터베이스와 반대되는 접근방식을 따르기 때문에 붙여진 이름입니다.
이 두가지가 NoSQL을 요약한 것입니다. NoSQL 세계에서는 테이블(table)을 컬렉션(Collection)으로, 레코드(record)를 문서(documents)라고 부릅니다. 그러나 단순히 이름만 다른 것이 아니라, 핵심적인 차이가 있습니다. SQL 세계에서는 정해진 스키마를 따르지 않는다면 데이터를 추가 할 수 없었지만, NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션(= SQL에서의 table)에 추가할 수 있습니다. 문서는 약간 JSON 데이터와 비슷한 형태를 가지고 있습니다. 그리고 앞서 연급한것 처럼, 스키마에 대해서는 걱정할 필요가 없습니다. 또한 일반적으로 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣습니다. 관계형데이터 베이스에서 사용했던 Users나 Products 정보 또한 Orders에 포함해서 한꺼번에 저장했던 것과 달리 주문한 상품이 있는 경우, 관련있는 데이터를 Orders 컬렉션에 저장합니다. 따라서 여러 테이블 / 컬렉션을 조인(join) 할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 만들게 됩니다. 실제로 NoSQL 데이터베이스에는 조인이라는 개념이 없습니다. 조인을 하고 싶다면, 수동으로 직접 외래키를 검색하여 사용할 수 있겠지만, 일반적이지 않습니다. 대신 컬렉션마다 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 생성합니다. 데이터 복제의 개념은 처음에는 혼란스러울 수 있습니다. 컬렉션 B에서는 데이터를 수정하지 않았는데, 컬렉션 A에서만 실수로 데이터를 수정하게 될 위험이 있습니다. 특정 데이터를 함께 사용하는 모든 컬렉션에서, 똑같은 데이터 업데이트가 수행되도록 하는 것이 우리의 임무입니다. 그럼에도 불구하고, NoSQL의 가장 큰 장점은 복잡한 조인문으로 작업 할 필요가 없다는 것입니다. 필요한 모든 데이터가 이미 저장되어 있기 때문입니다. NoSQL은 특히 자주 바뀌지 않는 데이터 일때 좋습니다.(데이터 수정작업이 필요없는) # 수직 및 수평 스케일링두 데이터베이스를 비교할 때 살펴 봐야할 또 하나의 중요한 개념은 스케일링(Scaling: 확장)입니다. 데이터베이스를 어떻게 확장 시킬 수 있을까요? (데이터베이스에서 처리 할 수있는 읽기 및 쓰기 요청 수를 의미합니다) 확장은 수직(vertical) 확장과 수평(horizontal) 확장으로 구별 할 수 있습니다.
데이터가 저장되는 방식 때문에 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직 확장만을 지원합니다. 수평 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능합니다. SQL 데이터베이스는 '샤딩(Sharding)'의 개념을 알고 있지만 특정 제한이 있으며 일반적으로 구현하기가 어렵습니다. NoSQL 데이터베이스는 이를 기본적으로 지원하므로 여러 서버에서 데이터베이스를 보다 쉽게 분할 할 수 있습니다. # 올바른 선택둘 중 어떤 데이터베이스 솔루션을 사용해야 할까요? 확실한 정답은 없습니다. SQL과 NoSQL은 모두 가능한 솔루션입니다. 결국 어떤 데이터를 다루는지, 어떤 애플리케이션에서 사용되는에 따라 결정됩니다. 두 가지 접근 방식의 주요 장단점을 요약 해 보겠습니다. SQL의 장점
NoSQL의 장점
SQL의 단점
NoSQL의 단점
그렇다면 언제 SQL이 가장 좋을까요?
그렇다면 NoSQL은 언제 가장 좋을까요?
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