SQL과 NOSQL의 차이

DBMS(Database Management System)

데이터를 장 저장하고, 잘 찾기 위해 만들어진 소프트웨어 ex) mongodb

 

DBMS가 설치된 서버 컴퓨터를 데이터베이스 서버(DB서버)라고 함

'DB 저장'이라는 말은 DBMS가 설치된 서버에 데이터를 저장하는 것을 뜻함

 

 

 

데이터 베이스

 - 관계형 DB(RDB) : SQL

 - 비관계형 DB : NoSQL

 

 

관계형 DB : SQL

데이터 형식이 정해져 있고,
데이터 끼리 관계를 맺어 모순이 없는 데이터를 유지할 수 있도록 도와주는것에 집중한 데이터베이스

SQL은 '구조화 된 쿼리 언어 (Structured Query Language)'의 약자

데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라, 특정 유형의 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용 하는 쿼리 언어

 

주요 특징

데이터는 정해진(엄격한) 데이터 스키마 (= structure)를 따라 데이터베이스 테이블에 저장

데이터는 관계를 통해서 연결된 여러개의 테이블에 분산

 

엄격한 스키마

데이터는 테이블(table)에 레코드(record)로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조(structure)가 있다.

(구조란 어떤 데이터가 테이블에 들어가고 어떤 데이터가 그렇지 않을지를 정의하는 필드(field) 집합을 뜻함)

스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없다.

관계

데이터들을 여러개의 테이블에 나누어서, 데이터들의 중복을 피할 수 있다.

각각의 테이블들은 다른 테이블에 저장되지 않은 데이터 만을 가지고 있다.

하나의 테이블에서 중복없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에, 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없다.

 

 

비관계형 DB(NoSQL)

관계형 DB에 속하지 않는 모든 데이터 베이스

비관계형 데이터베이스는 데이터의 형태가 고정되어 있지 않고 유연하게 확장할 수 있지만,
유연한 만큼 저장되는 데이터를 제대로 관리하지 않으면 데이터베이스에 저장된 데이터를 신뢰할 수 없다.

최근 많은 스타트업에서 유연한 설계를 위해 많이 채택되는 데이터베이스 유형

 

관계형과 다르게 스키마 없음, 관계 없음

 

NoSQL세상에서는 레코드를 문서(documents)라고 부릅니다.

SQL 세상에서는 정해진 스키마를 따르지 않는다면 데이터를 추가 할 수 없지만,
NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션(= SQL에서의 테이블)에 추가할 수 있다.

문서(documents)는 JSON 데이터와 비슷한 형태를 가지고 있고, 스키마에 대해서는 신경 쓸 필요가 없다.

일반적으로 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣는다. (관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않는다.)
따라서 많은 Order(주문한 상품)이 있는 경우, 일반적인 정보를 모두 포함한 데이터를 Orders 컬렉션에 저장
(즉, 관계형데이터 베이스에서 사용했던 Users나 Products 정보 또한 Orders에 포함해서 한꺼번에 저장)

따라서 여러 테이블 / 콜렉션에 조인(join) 할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하게 된다.

이런 방식은 데이터가 중복되기 때문에 불안정한 측면이 있다.

실수로 컬렉션 B에서는 데이터를 수정하지 않았는데, 컬렉션 A에서만 데이터를 업데이트 할 위험이 있다.

특정 데이터를 같이 사용하는 모든 컬렉션에서, 똑같은 데이터 업데이트를 수행되도록 해야함

 

이러한 방식의 커다란 장점은 복잡하고 (어떤 순간에는 느린) 조인을 사용할 필요가 없다는 것

필요한 모든 데이터가 이미 하나의 컬렉션안에 저장되어 있기 때문

특히 자주 변경되지 않는 데이터 일때 더 큰 장점

 

 

데이터베이스의 서버의 확장성

수직적 수평적 확장

- 수직적 확장이란 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것(CPU를 업그레이드 하는 방식)

- 수평적 확장은 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미

따라서 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동

데이터가 저장되는 방식 때문에

SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만을 지원

NoSQL 데이터 베이스는 수직적 확장, 수평적 확장 둘다 가능

 

 

 

SQL의 장점

명확하게 정의 된 스키마, 데이터 무결성 보장

관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장

 

SQL의 단점

상대적으로 덜 유연하다. 데이터 스키마는 사전에 계획되고 알려져야 함(나중에 수정하기가 번거롭거나 불가능 할 수 도 있기 때문)

관계를 맺고 있기 때문에, JOIN문이 많은 매우 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있다.

수평적 확장이 어렵고, 대체로 수직적 확장만 가능. 즉, 어떤 시점에서 (처리 할 수 있는 처리량과 관련하여) 성장 한계에 직면하게 됨

 

 

NoSQL의 장점

스키마가 없기때문에, 훨씬 더 유연하다. 즉, 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 "필드"를 추가 할 수 있다.

데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장된다. 이렇게 하면 데이터를 읽어오는 속도가 빨라짐

수직 및 수평 확장이 가능하므로 데이터베이스가 애플리케이션에서 발생시키는 모든 읽기 / 쓰기 요청을 처리 할 수 있다.

 

NoSQL의 단점

유연성 때문에, 데이터 구조 결정을 하지 못하고 미루게 될 수 있다.

데이터 중복은 여러 컬렉션과 문서가 (SQL 세계에서 처럼 하나의 테이블에 하나의 레코드가 아니라) 여러 개의 레코드가 변경된 경우 업데이트를 해야 한다.

데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정(update)를 해야 하는 경우 모든 컬렉션에서 수행해야 한다.
(SQL 세계에서는 중복된 데이터가 없기 때문에 한번만 수행하면 됩니다.)

 

 

 

무엇이 더 좋은가?

정답은 없음

상황에 맞게 필요한 데이터 베이스를 선택하여 사용하는 것이 제일 좋은 방법

 

SQL

관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 애플리케이션일 경우

변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

 

NoSQL

정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경 / 확장 될 수 있는 경우

읽기(read)처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경(update)하지 않는 경우(데이터 변경이 적은 경우)

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

 

SQL vs NoSQL (MySQL vs. MongoDB)