SQL vs NoSQL
기술노트
SQL vs NoSQL
기본 개념
SQL (Structured Query Language)
SQL은 구조화된 쿼리 언어로, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 관리하기 위한 표준 언어입니다. 테이블 형태로 구조화된 데이터를 다루며, 정형화된 스키마와 관계를 통해 데이터를 저장하고 조회합니다.
NoSQL (Not Only SQL)
NoSQL은 비관계형 데이터베이스를 의미하며, 고정된 스키마 없이 대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 설계되었습니다. 빅데이터와 실시간 웹 애플리케이션 등 다양한 현대적 애플리케이션 요구에 맞춰 등장했습니다.
NoSQL의 등장 배경
- 빅데이터 시대: 기존 RDBMS가 처리하기 어려운 대용량 데이터 처리 필요성
- Write 속도 한계 극복: RDBMS의 쓰기 성능 제한을 넘어서기 위함
- 비정형 데이터 처리: 다양한 형태의 데이터를 유연하게 저장 필요
- 수평적 확장성: 서버 추가만으로 쉽게 시스템 확장 가능
- 고가용성: 분산 시스템을 통한 장애 허용 및 지속적인 서비스 제공
주요 차이점
데이터 모델
- SQL: 테이블 기반 구조화된 데이터 모델, 행과 열로 구성
- NoSQL: 다양한 데이터 모델 지원
- 문서형(Document): MongoDB, CouchDB
- 키-값형(Key-Value): Redis, DynamoDB
- 칼럼형(Column-Family): Cassandra, HBase
- 그래프형(Graph): Neo4j, OrientDB
스키마
- SQL: 엄격한 스키마 적용, 데이터 구조 변경 시 테이블 전체에 영향
- NoSQL: 유연한 스키마 또는 스키마리스, 필드 추가/삭제가 용이
쿼리 언어
- SQL: 표준화된 SQL 문법 사용
- NoSQL: 데이터베이스마다 다른 쿼리 메커니즘 제공 (예: MongoDB의 JavaScript 기반 쿼리)
트랜잭션
- SQL: ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 속성 보장
- NoSQL: BASE(기본 가용성, 소프트 상태, 결과적 일관성) 원칙, 일부 NoSQL DB는 제한된 트랜잭션 지원
확장성
- SQL: 주로 수직적 확장(스케일 업) 적합, 단일 서버의 성능 향상
- NoSQL: 수평적 확장(스케일 아웃) 용이, 여러 서버에 데이터 분산
성능 특성
- SQL: 복잡한 조인 및 트랜잭션에 강점, 정규화된 데이터 관리
- NoSQL: 대량 데이터 읽기/쓰기 작업에 최적화, 낮은 지연 시간
활용 사례
SQL 적합 사례
- 복잡한 트랜잭션이 필요한 금융 시스템
- 관계가 중요한 데이터 (예: 회원 관리, ERP 시스템)
- 일관된 데이터 구조와 강력한 무결성이 필요한 경우
- 데이터 분석 및 보고서 생성이 중요한 시스템
NoSQL 적합 사례
- 대용량 로그 데이터 수집 및 분석
- IoT 장치에서 생성되는 센서 데이터 처리
- 실시간 빅데이터 처리가 필요한 애플리케이션
- 콘텐츠 관리 및 전달 시스템
- 사용자 프로필 및 설정 데이터 저장
- 자주 변경되는 데이터 구조를 가진 애플리케이션
하이브리드 접근 방식
현대 시스템에서는 단일 데이터베이스 유형에 의존하기보다 용도에 맞게 SQL과 NoSQL을 함께 사용하는 하이브리드 접근 방식이 증가하고 있습니다.
멀티모델 데이터베이스
- 다양한 데이터 모델을 단일 데이터베이스 시스템에서 지원
- 예: ArangoDB, OrientDB, CosmosDB
폴리글랏 퍼시스턴스
- 다양한 데이터 저장소를 목적에 맞게 함께 사용하는 아키텍처
- 예: 트랜잭션 데이터는 SQL, 사용자 세션은 Redis, 로그는 MongoDB
주요 DBMS 제품
SQL 데이터베이스
- Oracle: 엔터프라이즈급 RDBMS, 높은 신뢰성과 성능
- MySQL: 오픈소스 RDBMS, 웹 애플리케이션에 널리 사용
- PostgreSQL: 고급 기능을 갖춘 오픈소스 RDBMS
- Microsoft SQL Server: 윈도우 환경에 최적화된 RDBMS
- SQLite: 경량화된 파일 기반 RDBMS
NoSQL 데이터베이스
- MongoDB: 문서 지향 데이터베이스, JSON 형식 문서 저장
- Cassandra: 고성능 분산 칼럼 저장소
- Redis: 인메모리 키-값 저장소, 캐싱에 적합
- HBase: 하둡 기반 분산 칼럼 저장소
- Neo4j: 그래프 데이터베이스, 관계 중심 데이터에 최적화
선택 기준
데이터베이스 선택 시 고려해야 할 주요 요소:
- 데이터 구조: 정형화된 데이터는 SQL, 비정형 또는 반정형은 NoSQL
- 확장성 요구사항: 대규모 확장이 필요하면 NoSQL 고려
- 일관성 요구사항: 높은 데이터 일관성이 필요하면 SQL 선호
- 개발 속도: 빠른 개발과 스키마 변경이 빈번하면 NoSQL 유리
- 쿼리 복잡성: 복잡한 조인과 트랜잭션이 필요하면 SQL 적합
- 예산 및 운영 비용: 라이선스, 하드웨어, 운영 인력 고려
관련 주제
- 데이터베이스 설계
- 데이터 모델링
- 분산 데이터베이스
- 빅데이터
- 데이터 일관성
- 데이터베이스 확장성
