SQL 대 NoSQL 데이터베이스 이해

관계형 데이터베이스는 고정된 스키마를 사용하여 생성 및 관리된다는 점에 유의해야 합니다. 고정된 스키마는 데이터베이스에 수집되는 모든 데이터를 관계형 데이터베이스가 저장할 수 있는 데이터 구조 유형을 제한하는 사전 정의된 형식 지정 표준에 정확하게 맞춰야 함을 의미합니다. 예를 들어 관계형 데이터베이스는 비정형 데이터(예: 형식이 일관적이지 않고 사전 설정된 데이터 모델에 맞지 않는 정보)를 처리할 수 없지만 정형 데이터나 반정형 데이터 유형(예: 형식이 일관적이고 사전 설정된 데이터 모델에 맞는 데이터)이 포함된 거래 정보나 재무 정보를 지원하는 데는 탁월합니다.

SQL 데이터베이스 예시

다음과 같은 다양한 SQL 데이터베이스 예시가 있습니다:

• Oracle: Oracle 데이터베이스는 Oracle Corporation에서 개발 및 판매하는 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)로, 세계에서 가장 일반적으로 사용되는 엔터프라이즈 데이터베이스 시스템 중 하나입니다.
• MySQL: MySQL은 데이터베이스를 만들고 관리하는 데 일반적으로 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. Oracle Corporation에서 개발 및 배포하는 MySQL은 사용 편의성, 광범위한 커뮤니티 지원 및 안정성으로 유명합니다.
  • 참고: MySQL의 오픈 소스 대안으로는 Oracle Corporation이 MySQL을 인수한 후 MySQL을 대체하기 위해 설계된 MariaDB가 있습니다.
• PostgreSQL: PostgreSQL은 SQL의 기능을 확장하는 풍부한 고급 기능으로 유명한 오픈 소스 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 버클리 캘리포니아 대학교의 POSTGRES 프로젝트의 일환으로 개발된 PostgreSQL은 복잡한 데이터 워크로드를 안전하게 저장하고 확장하는 ACID 호환 기능을 제공합니다(PostgreSQL.org 2024).
• MSSQL: MSSQL은 Microsoft SQL Server의 약자로, Microsoft에서 개발한 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 이 데이터베이스 플랫폼은 일반적으로 대규모 엔터프라이즈 환경에서 대량의 트랜잭션 처리, business intelligence, 분석 애플리케이션을 지원하는 데 사용됩니다.
• SQLite: 이 목록의 다른 예시와 달리 SQLite는 사실 RDBMS를 제공하는 소프트웨어 라이브러리입니다. 이 목록의 다른 RDBMS와 달리 SQLite는 서버리스이며 구성이 필요 없는 독립형입니다. 이는 SQLite를 사용하여 애플리케이션에 내장되므로 별도의 서버가 필요하지 않기 때문입니다.

다른 유형의 데이터베이스도 데이터 간의 관계를 설정할 수 있다는 점에 유의하세요. 정규화된 테이블 형식 데이터베이스(예: SQL 또는 관계형 데이터베이스)의 경우 이러한 관계는 외래 키나 교차 테이블을 사용하여 표현됩니다. MongoDB와 같은 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)의 경우(예: NoSQL 데이터베이스) 이러한 관계는 데이터를 포함하거나 참조하여 설정됩니다.

NoSQL(Not only Structured Query Language)

NoSQL이란 무엇인가요?

NoSQL은 Not only SQL의 약자로, 데이터베이스 내에서 비정형 데이터와 반정형 데이터를 수집, 저장, 조회하는 데 사용되는 데이터베이스 관리 시스템 접근 방식입니다. 즉, 기존의 관계형 데이터베이스(예: SQL)를 통해 분석하거나 계산할 수 없는 데이터를 네이티브 형식으로 유지하고 NoSQL 데이터베이스에 수집할 수 있습니다. NoSQL이라고 부르는 이유는 이러한 데이터베이스가 테이블 형식이 아닌 비관계형 데이터 모델을 처리할 수 있을 뿐만 아니라 SQL과 유사한 쿼리 언어를 지원할 수 있다는 점을 강조하기 위해서입니다.

비정형 데이터란 무엇인가요?

비정형 데이터는 사전 정의된 데이터 모델이나 일관적인 구성이 없는 데이터입니다. 또한 소셜 미디어 게시물과 같은 비정형 데이터는 빠르게 업데이트되고 변경될 수 있는 반면, 은행 거래와 같은 정형 데이터는 변경 속도가 훨씬 느립니다. 비정형 데이터의 예로는 사진, 오디오 파일, 동영상, 지도 등이 있습니다.

NoSQL 데이터베이스란 무엇인가요?

NoSQL 데이터베이스는 비정형 데이터와 반정형 데이터를 수용하는 유연한 스키마를 활용하는 동시에 테이블 형식이 아닌 데이터 저장 방식을 활용하는 데이터베이스입니다.

유연한 스키마를 사용하면 NoSQL 데이터베이스가 비정형 데이터를 네이티브 형식(예: .txt, .JPG, MP3)으로 수집할 수 있는데, 이는 모든 데이터를 사전 정의된 형식에 맞춰야 하는 SQL 데이터베이스에서는 불가능한 일입니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장할 때 유연한 데이터 모델을 사용하므로 비정형 데이터 파일이 서로 다른 데이터 구조를 가지면서도 동일한 컬렉션 내에 저장될 수 있습니다.

자세한 내용은 NoSQL 데이터베이스에 대한 튜토리얼을 따르세요.

NoSQL 데이터베이스 유형

NoSQL 데이터베이스에는 다음과 같은 여러 유형이 있습니다.

• 문서 데이터베이스: 문서 데이터베이스는 객체 지향 데이터베이스라고도 하며, JSON(JavaScript Object Notation) 객체와 유사하지만 JSON 스토어는 아닌 문서에 데이터를 저장합니다. 네이티브 객체에서 개발자가 사용하는 프로그래밍 언어로 반환된 드라이버를 사용하므로 ORM(객체 관계 매퍼)이 필요하지 않습니다. 각 문서 자체는 레코드로 취급되며 숫자, 배열, 객체, 문자열 또는 부울 문자 등의 값을 포함할 수 있습니다. 또한 키-값 쌍, 중첩된 문서 또는 기타 정형 데이터도 포함할 수 있습니다. 이러한 NoSQL 데이터베이스의 인기 있는 제공자는 MongoDB입니다.
• 키-값 데이터베이스: 키-값 데이터베이스는 데이터를 키-값 쌍의 그룹으로 수집, 조회, 저장합니다. 즉, 각 데이터 레코드는 고유 키와 연관된 값으로 표현됩니다. 키는 데이터베이스에서 해당하는 값을 조회하는 데 사용됩니다. 예를 들어 인테리어 디자인 키-값 데이터베이스에서 키는 '색상', 값은 '보라색'일 수 있습니다. 이러한 NoSQL 데이터베이스 시스템의 인기 있는 제공자로는 AWS와 ScyllaDB가 있습니다.
• 컬럼-패밀리 스토어: 컬럼 패밀리 데이터베이스는 데이터를 행이 아닌 열으로 구성하므로 깊이가 희박한 광범위한 데이터 세트로 작업할 때 유용합니다. 실제로 컬럼-패밀리 스토어는 '와이드 컬럼 스토어'라고도 합니다. 컬럼-패밀리 스토어에서 각 행에는 서로 다른 열 세트가 있으며, 열은 '패밀리'로 모입니다. 이러한 데이터 모델은 성능을 최적화하기 위해 수평적 확장의 이점이 있는 대규모 데이터 세트로 작업할 때 유용합니다. 이러한 NoSQL 데이터베이스의 인기 있는 제공자로는 Apache Cassandra와 HBase가 있습니다.
• 그래프 데이터베이스: 그래프 데이터베이스는 노드와 에지에 데이터를 저장합니다. 노드에는 일반적으로 사람, 장소 및 사물에 대한 정보가 저장되고, 에지에는 노드 간의 관계에 대한 정보가 저장됩니다. 그래프 데이터베이스는 그래프 구조(예: 소셜 네트워크, 계층 구조)를 쿼리하는 데 탁월한 도구입니다. 이러한 NoSQL 데이터베이스의 인기 있는 제공자로는 Neo4j, AWS, Kibana가 있습니다.

SQL과 NoSQL 데이터베이스 간의 주요 차이점

SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스 모두 유용한 기능을 제공하지만, 두 데이터베이스 간의 주요 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

데이터베이스 저장 모델

데이터 저장과 관련된 SQL과 NoSQL 데이터베이스 시스템 간의 차이점은 극명합니다. 구체적으로 SQL 데이터베이스는 행과 열이 포함된 테이블에 데이터를 저장하는 반면 NoSQL 시스템은 수집되는 비정형 데이터의 유형에 따라 다양한 방법(예: JSON 문서, 키-값 쌍, 패밀리 그룹화, 그래프 노드/에지)을 사용하여 데이터를 저장합니다.

데이터 유형

비관계형 데이터베이스라고도 하는 NoSQL 데이터베이스는 비정형 데이터를 수집, 저장, 조회할 수 있는 반면, SQL 데이터베이스(예: 기존 관계형 데이터베이스)는 그렇지 않습니다. SQL 데이터베이스는 정형 데이터만 수집, 저장, 조회할 수 있습니다. 이는 사용되는 SQL 스키마와 NoSQL 스키마 간의 차이 때문입니다.

스키마

SQL 데이터베이스는 수집되는 데이터를 맞춰야 하는 엄격한 사전 정의된 데이터 스키마를 사용합니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스는 유연한 스키마를 사용하여 다양한 네이티브 형식으로 데이터를 수집할 수 있습니다.

확장성

데이터베이스 관리자가 데이터베이스 시스템의 성장과 확장을 계획하는 것이 중요합니다. 이는 SQL과 NoSQL 데이터베이스 간의 또 다른 분명한 차이점입니다.

SQL 데이터베이스

SQL 데이터베이스는 전통적으로 수직적으로 확장됩니다. 즉, 리소스(예: CPU, 저장소 또는 메모리)가 단일 서버에 추가됩니다. 이 경우 용량이 한정된 서버가 하나만 확장되므로 가능한 확장 규모에 제한이 있을 수 있지만, 이러한 확장 방식을 선택하는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다:

• ACID(원자성, 일관성, 독립성 및 지속성) 컴플라이언스: ACID compliance란 데이터베이스 트랜잭션의 안정성, 일관성 및 데이터 무결성을 보장하는 일련의 속성을 의미합니다. 많은 SQL 데이터베이스에는 정부 및 업계 표준을 준수해야 하는 뱅킹 및 금융 정보가 포함되어 있으므로 이는 매우 중요합니다. 그러나 수직적으로 확장되는 컴퓨터 한 대와 서버 한 대보다 리소스가 수평적 확장을 통해 늘어나는 분산 시스템(예: 네트워크로 연결된 컴퓨터 여러 대)에서 ACID compliance를 유지하는 것이 더 어렵습니다.
  • 참고: MongoDB Atlas와 같이 ACID compliance를 유지할 수 있는 몇 가지 분산 시스템 NoSQL 데이터베이스가 있습니다.
• 트랜잭션 관리: 트랜잭션 관리 메커니즘은 데이터 무결성과 데이터베이스 일관성을 유지하기 위해 SQL 데이터베이스에서 사용됩니다. 분산 데이터베이스 환경에서 여러 노드에 걸쳐 동시 트랜잭션을 관리하면 추가적인 복잡성과 리소스 사용량이 발생하여 데이터 무결성과 전체 데이터베이스 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 수평적 확장을 활용한다면 이러한 문제가 발생할 가능성이 있습니다.
• 스키마 경직성: SQL 데이터베이스는 데이터를 수집할 때 사전 정의된 엄격한 스키마를 사용합니다. 한 대의 컴퓨터/서버 환경에서는 유지 관리가 간단하지만, 수평적 확장이 있는 분산 시스템을 사용하는 경우 복잡성이 더해집니다. 구체적으로는 각 노드마다 스키마 버전이 서로 다를 수 있으므로 관리 오버헤드가 증가하고 잠재적으로 추가적인 데이터 일관성 문제가 발생할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스 시스템은 분산 시스템으로 구성되는 경우가 많습니다. 즉, 다수의 독립적인 컴퓨터(예: 노드)가 네트워크를 통해 연결되어 공동의 목표를 달성하기 위해 함께 작동합니다. 분산 시스템의 일부가 된다는 것은 수평적 확장과 수직적 확장을 활용할 수 있음을 의미하기도 합니다.

수평적 확장에는 분산 시스템에 더 많은 노드(예: 컴퓨터, 서버)를 추가하여 해당 시스템의 가용 리소스와 용량을 늘리는 작업이 포함됩니다. 이렇게 하면 시스템의 워크로드를 지원하는 데 더 많은 노드를 사용할 수 있습니다. 또한 노드를 계속 추가할 수 있으므로 용량 측면에서 데이터베이스가 커질 수 있는 규모에는 사실상 제한이 없습니다.

데이터베이스 확장에 대해 자세히 알아보세요.

SQL과 NoSQL 데이터베이스 기술 사용 사례

SQL 데이터베이스는 트랜잭션 무결성을 유지하고 복잡한 쿼리를 실행하면서 정형 관계형 데이터를 관리하는 데 탁월하지만, NoSQL 데이터베이스는 무제한의 확장성과 유연성을 제공하면서 비정형이나 반정형 데이터를 쿼리하고 저장하는 데 탁월합니다.

그런 의미에서 사용 사례는 SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스(예: 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스) 중에서 선택하는 원동력입니다. 다음은 SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 장점과 관련 사용 사례에 대한 요약입니다.

SQL 데이터베이스 사용 사례

SQL 데이터베이스의 주요 특성은 다음과 같은 사용 사례에 적합합니다:

규정 준수

SQL 데이터베이스 구조는 ACID compliance에 적합하기 때문에 특정 정부 또는 업계 표준을 충족해야 하는 데이터를 저장하는 용도로 자주 사용됩니다.

아래의 사용 사례는 모두 어느 정도 ACID compliance와 관련이 있습니다.

트랜잭션 데이터베이스

트랜잭션 데이터베이스는 둘 이상의 당사자 간 상호 작용으로 인해 발생하는 데이터를 저장합니다.

예시:

• 소매업체 PoS(point-of-sale) 데이터베이스
• 의료 처방 및 주문 데이터베이스
• 상업 은행
• 회계 및 재무 기록 보관 데이터베이스

ERP(전사적 자원 관리) 시스템

ERP 시스템은 기업이 운영, 직원 관리, 생산 등에 핵심적인 프로세스를 관리하는 데 사용됩니다.

예시:

• 인사부 데이터베이스
• 공급망 관리 시스템
• 위험 관리 시스템

NoSQL 데이터베이스 사용 사례

NoSQL(예: 비관계형) 데이터베이스는 ACID를 준수하지 않는다는 것이 일반적인 생각이지만, 실제로는 ACID를 준수하는 NoSQL 데이터베이스도 있습니다. MongoDB가 NoSQL ACID 준수 데이터베이스의 대표적인 예입니다.

이를 염두에 두고 흔히 볼 수 있는 NoSQL 데이터베이스 사용 사례의 몇 가지 예시를 들면 다음과 같습니다.

트랜잭션 데이터베이스

트랜잭션 데이터베이스는 둘 이상의 당사자 간 상호 작용으로 인해 발생하는 비정형 데이터를 저장하는 데 사용된다는 점에서 NoSQL 데이터베이스에서도 지원할 수 있습니다.

예시:

• 비관계형 데이터베이스 기능이 필요한 의료 환자 파일(예: 환자 기록, X선/스캔 사진 및 동영상)
• 보험 사건 파일(예: 자동차 사고 사진, 부상 문서)
• 법률 문서 데이터베이스(예: 증언 녹취록, 변론, 소송 파일)

문서 데이터베이스 및 DAM(디지털 자산 관리)

문서 데이터베이스 및 디지털 자산 관리는 문서, 이미지, 멀티미디어 콘텐츠, 동영상 등을 저장하고 관리합니다.

예시:

• 온라인 도서관(예: 법률 도서관, 온라인 의회 도서관)
• Kindle이나 Nook 등의 디지털 출판 플랫폼
• Netflix와 Hulu 등의 미디어 스트리밍 서비스
• Instagram이나 Meta 등의 온라인 사진 공유 플랫폼

그래프 및 네트워크 분석

그래프 및 네트워크 데이터베이스는 상호 연결된 데이터 요소 내에서 비직관적인 관계를 식별하고 분석할 수 있는 기능을 제공하므로 추천 엔진, 소셜 네트워크 및 관련 네트워크 분석과 같은 데이터 구조를 관리하는 데 탁월합니다.

예시:

• 소셜 네트워크 분석(예: 게시물 및 사용자 지표)
• 비정상적인 거래나 기타 이상 징후를 격리하는 사기 탐지
• 지식 그래프(예: Gartner 제품/서비스 사분면)

사물인터넷(IoT) 플랫폼

IoT 플랫폼은 센서 데이터 및 장치 메타데이터를 실시간으로 저장하고 분석하는 데 주로 사용됩니다.

예시:

• 스마트 홈 시스템(예: Google Nest, Amazon Alexa)
• 스마트 도시 시스템(예: 신호등 작동)
• 기상 정보 수집