SQL vs NoSQL

SQL ( 관계형 DB )

SQL을 사용하면 RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있음.

관계형 데이터베이스에는 핵심적인 두 가지 특징이 있다.

 

1. 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다.

2. 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다.

 

데이터는 테이블에 레코드로 저장되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있다. 해당 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로

정의된다.

 

따라서, 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없다. 즉 스키마를 수정하지 않는 이상은 정해진 구조에 맞는

레코드만 추가가 가능한 것이 특징이다.

 

하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.

 

 

NoSQL ( 비관계형 DB )

관계형 DB의 반대다.

스키마도 없고, 관계도 없다.

 

NoSQL에서는 레코드를 문서(documents)라고 부른다.

 

SQL과 달리 NoSQL에서는 다른 구조의 데이터도 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.

문서( documents ) 는 JSON 과 비슷한 형태로 가지고 있다. 테이블이 아닌, 컬렉션에 넣는다.

 

따라서, 여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL이다. 

( NoSQL에는 조인이라는 개념이 존재하지 않음 )

 

그렇다면, 조인을 하고 싶을 때 NoSQL에서는 어떻게 할까.

 

컬렉션을 통해 데이터를 복제하여, 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.

하지만, 이러면 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있다. 따라서 조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는

데이터일 때, NoSQL을 쓰면 상당히 효율적이다.

 

 

 

확장

두 개를 비교할 때, Scaling 개념도 중요하다.

 

데이터베이스 서버의 확장성은 '수직적' 확장과 '수평적' 확장 이렇게 두 가지로 나누어진다.

 

수직적 확장 

-> 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것 ( ex . CPU 업그레이드 )

수평적 확장

-> 더 많은 서버가 추가되고, 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미한다. ( 하나의 데이터베이스에서 작동하지만,

여러 호스트에서 작동 )

 

데이터 저장 방식으로 인해 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만 지원한다.

수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능하다.

 

 

 

선택

정답은 없다. 둘다 훌륭한 솔루션이고, 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 선택을 고려해야한다.

 

 

SQL 장점

명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장.

관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장한다.

 

 

SQL 단점

덜 유연하다. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 한다. 나중에 수정하기 힘들다.

관계를 맺고 있어서 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있다.

대체로 수직적 확장만 가능하다.

 

NoSQL 장점

스키마가 없어서 유연하다. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가 가능하다.

데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장된다. 데이터를 읽어오는 속도가 빨라진다.

수직, 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리가 가능하다.

 

NoSQL 장점

유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있다.

데이터 중복을 계속 업데이트 해야 한다.

데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있어서 수정 시 모든 컬렉션에서 수정해야 한다. ( SQL에서는 중복 데이터가 없으므로,

한 번만 수행이 가능하다. )

 

 

 

 

SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션일 때

NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야 하기 때문에 비효율적이다.

변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우.

 

 

NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

정확한 데이터 구조를 알수 없거나 변경/확장 될 수 있는 경우

읽기를 자주 하지만, 데이터 변경은 자주 없는 경우

데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 ( 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우 )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

* JOIN

둘 이상의 테이블을 연결해서 데이터를 검색하는 방법

연결하려면 테이블들이 적어도 하나의 컬럼을 공유하고 있어야 한다.

공유하는 컬럼을 PK 또는 FK값으로 사용한다.

 

* 무결성

데이터의 정확성, 일관성, 유효성이 유지되는 것을 말한다.