SQL vs NoSQL
SQL, NoSQL 말할 때, SQL 관계형 데이터베이스를 NoSQL은 비관계형 데이터베이스를 지칭한다.
관계형 데이터베이스들이 관계 데이터베이스 시스템를 위해서 만들어진 SQL을 사용하기 때문에 관계형 데이터 베이스를 SQL, 비관계형 데이터베이스를 NoSQL이라고도 부르는 것.
SQL, NoSQL 비교
데이터 모델
- SQL: 정형화된 데이터 모델을 사용하며, 데이터는 테이블의 행과 열로 구성
- NoSQL: 다양한 데이터 모델을 지원하며, 비정형 데이터부터 구조화되지 않은 데이터까지 다양한 형태의 데이터를 저장 가능.
스키마
- SQL: 고정된 스키마를 가지고 있어 데이터 구조를 변경하기 어렵다.
- NoSQL: 동적인 스키마를 가지고 있어 유연한 데이터 모델을 제공
확장성
- SQL: 주로 수직적 확장을 지원하며, 대규모 데이터 처리를 위해서는 고성능 하드웨어가 필요하다
- NoSQL: 수평적 확장을 지원하며, 데이터베이스 서버를 쉽게 추가하여 대용량 데이터를 처리할 수 있다.
일관성
- SQL: ACID 트랜잭션을 지원하여 데이터 일관성 보장
- NoSQL: 일부 NoSQL 시스템은 BASE(기본적으로 가용성, 유연성, 확장성) 모델을 사용하여 유연성을 확보하고 데이터 일관성을 보장합니다.
쿼리 언어
- SQL: 표준화된 SQL 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 조작합니다.
- NoSQL: 다양한 NoSQL 데이터베이스마다 별도의 쿼리 언어를 사용합니다.
SQL, NoSQL 장단점
SQL
장점
- 정형화된 데이터 : 데이터는 테이블의 행과 열로 구조화되어 있어 데이터의 일관성과 무결성 유지
- 복잡한 쿼리 지원 : SQL은 복잡한 쿼리를 사용하여 데이터를 처리하고 분석하는 데 탁월
- 표준화: SQL은 ANSI/ISO 표준에 따라 작성되었기 때문에 다양한 DBMS에서 쉽게 이식될 수 있다.
단점
- 수평적 확장의 한계: 대부분의 SQL 데이터베이스는 수직적 확장만 지원하며, 수평적 확장(분산 데이터베이스)을 위한 제약이 있다.
- 고정된 스키마: 스키마 변경이 어려울 수 있고, 유연성이 부족하다.
- 대용량 데이터 처리 어려움: 매우 큰 데이터셋을 처리할 때 성능이 저하될 수 있다.
NoSQL
장점
- 비정형 데이터: 다양한 데이터 형식을 저장할 수 있으며, 스키마가 유동적이다.
- 수평적 확장: 수평적 확장을 지원하여 대규모 데이터셋을 처리할 수 있다.
- 높은 성능: 높은 처리량을 제공하므로 대량의 실시간 데이터 처리에 적합하다.
단점 - 쿼리의 한계: NoSQL 데이터베이스는 SQL과 비교하여 쿼리 기능이 제한적이다.
- 데이터 일관성 문제: 데이터 일관성을 보장하기 위해 일관성 모델을 제공하지만, 모든 시스템에서 이러한 보장이 되지 않을 수 있다.
SQL, NoSQL 선택하기
만능은 없다. 각각의 장단점과 상황에 맞는 데이터베이스를 선택하는 것이 좋다.
SQL을 사용하는 것이 더 좋은 경우
- 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 경우. (NoSQL에 경우 여러 컬렉션을 모두 수정해야한다.)
- 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우
- case
- 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
- 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
NoSQL을 사용하는 것이 더 좋은 경우
- 데이터 구조가 변경/확장 될 수 있는 경우
- 읽기를 자주 하지만, 데이터 변경은 자주 없는 경우
- 데이터베이스를 수평적으로 확장해야 하는 경우
- case
- 데이터의 구조가 명확하지 않은 대용량의 데이터를 저장하는 경우
- 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
- 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우