안녕하세요. GDGoC Chapter Member 신지예입니다. 저는 대표적인 데이터베이스인 SQL과 NoSQL에 대해 이야기해보려고 합니다.
SQL과 NoSQL은 각각 고유한 장단점과 사용 사례가 존재하는 데이터베이스입니다. SQL은 관계형 데이터베이스로, 데이터 무결성과 일관성을 중요시하는 환경에서 유리하며, NoSQL은 대규모 데이터 처리와 유연한 데이터 모델링이 중요한 환경에서 강점을 보입니다. 이 글에서는 두 데이터베이스의 특징과 선택 기준에 대해 자세히 알아보겠습니다.
1. SQL (Structured Query Language)
SQL은 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서 데이터를 관리하기 위한 언어로, 데이터를 테이블 형식으로 저장합니다. 관계형 데이터베이스는 명확한 스키마를 따르고, 데이터 간의 관계를 정의할 수 있는 구조를 제공합니다.
SQL의 주요 특징으로는 고정된 스키마, 관계형 데이터 구조, ACID 트랜잭션 지원이 있습니다.
장점으로는 데이터 무결성과 일관성 보장, 복잡한 관계형 데이터를 효율적으로 처리, SQL 표준을 사용하는 다양한 도구와 호환성이 있습니다.
ACID 특성(원자성, 일관성, 격리성, 지속성)을 지원하여 데이터의 신뢰성과 무결성을 보장합니다. 데이터가 테이블로 구성되어 있어 각 테이블 간의 관계를 정의할 수 있습니다. MySQL, PostgreSQL 등 다양한 오픈소스 및 상용 솔루션을 사용할 수 있어 광범위한 도구 지원이 가능합니다.
반면에 단점으로는 수직적 확장에 한계와 스키마 변경이 복잡하다는 점이 있습니다.
일부 SQL 데이터베이스는 주로 수직적 확장(scale-up)을 지원하며, 이를 위해 고성능 하드웨어가 필요할 수 있습니다. 고정된 스키마 구조로 인해 데이터 구조 변경이 어렵습니다.
SQL이 사용된 사례로는 금융 데이터 분석 시 거래 데이터와 같은 정형 데이터를 관리하고 분석하거나, CRM 시스템에서 고객 정보 및 구매 기록을 관리하는 경우입니다. SQL은 구조화된 데이터가 필요한 환경에서 사용됩니다. 예를 들어, 은행 계좌 거래 내역 관리, 재고 관리 시스템, ERP 시스템 등은 SQL을 기반으로 한 관계형 데이터베이스를 활용합니다. 이러한 시스템은 데이터의 일관성과 무결성이 중요하며, 복잡한 관계를 효율적으로 관리할 수 있어 SQL이 적합합니다.
대표적인 DBMS로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server 가 있습니다.
2. NoSQL (Not Only SQL)
NoSQL은 비관계형 데이터베이스로, 다양한 형식의 데이터를 유연하게 저장하고 관리할 수 있습니다. JSON, 키-값, 그래프 등 다양한 데이터 모델을 지원합니다.
주요 특징으로는 유연한 스키마, 다양한 데이터 구조 지원, 높은 확장성과 성능이 있습니다.
NoSQL의 장점으로는 대규모 데이터 처리에 유리, 비정형 데이터와 반정형 데이터 지원, 수평적 확장 가능합니다.
데이터 구조를 사전에 정의하지 않아도 됩니다. JSON, XML 등 다양한 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 서버를 추가하여 쉽게 확장할 수 있습니다. 비정형 데이터와 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 분산 아키텍처를 통해 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다. 실시간 분석 및 처리가 필요한 환경에 적합합니다.
반대로 단점으로는 CAP 이론에 따라 가용성과 성능을 중시하는 경우가 많아, 데이터 일관성을 일시적으로 희생할 수 있습니다. CAP 이론에 따르면, 분산 시스템은 '일관성(Consistency)', '가용성(Availability)', '파티션 허용성(Partition Tolerance)' 중 두 가지 특성만을 동시에 만족할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 주로 가용성과 파티션 허용성을 선택하여, 데이터 일관성은 일정 수준에서 희생할 수 있습니다. 그리고 복잡한 관계형 데이터 처리에 비효율적입니다. 또한 일부 NoSQL 데이터베이스는 ACID 특성(원자성, 일관성, 격리성, 지속성)을 완벽히 지원하지 않습니다.
NoSQL이 사용된 사례로는 소셜 미디어 데이터 분석 시 사용자 생성 콘텐츠 및 비정형 데이터를 처리하거나, IoT 환경에서 센서 데이터와 로그 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 경우입니다. NoSQL은 비정형 데이터가 많은 환경에서 적합합니다. 빅데이터, IoT, 소셜 미디어, 모바일 애플리케이션 등은 NoSQL을 사용하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 저장합니다. NoSQL은 유연한 데이터 구조와 수평적 확장성이 뛰어나기 때문에, 비정형 데이터 처리에 유리합니다.
대표적인 DBMS로는 MongoDB, Cassandra, Redis, DynamoDB 이 있습니다.
SQL과 NoSQL 비교표
아래는 위에서 설명 드린 내용을 보기 쉽게 만든 표입니다.
| 특징 | SQL (RDB) | NoSQL |
| 데이터 저장 모델 | Table (테이블) | JSON Document / Key-Value / 그래프 등 |
| 데이터 구조 | 정형 데이터 (테이블 형식) | 비정형/반정형 데이터 (JSON, 키-값 등) |
| 대표적인 dbms | Oracle, MySQL, PostgreSQL 등 | MongoDB, DynamoDB 등 |
| 스키마 | 고정된 스키마 | 유연한 스키마 |
| 확장성 | 수직적 확장 (더 큰 서버 필요) | 수평적 확장 (여러 서버로 확장 가능) |
| 트랜잭션 | 강력한 ACID 지원 | BASE 접근 방식 (가용성과 성능 중점) |
| 장점 | - 명확한 데이터 구조 보장 - 데이터 중복 없이 한 번만 저장 (무결성) - 데이터 중복이 없어서 데이터 업데이트 용이 |
- 유연하고 자유로운 데이터 구조 - 새로운 필드 추가가 자유로움 - 수평적 확장(Scale-out) 용이 |
| 단점 | - 시스템이 커질 경우 많은 복잡한 쿼리 - 수평적 확장이 까다로워 비용이 큰 수직적 확장(Scale-up)에 주로 의존 |
- 데이터 중복 발생 가능 - 중복 데이터가 많기 때문에 데이터 변경 시 모든 컬렉션에서 수정 필요 - 명확한 데이터 구조 보장 x |
| 사용 사례 | 금융, ERP, CRM | 실시간 분석, IoT, 소셜 네트워크 |
| 사용 | - 데이터 구조가 변경될 여지없이 명확한 경우 - 데이터 업데이트가 잦은 시스템 |
- 정확한 데이터 구조가 정해지지 않은 경우 - 업데이트가 자주 이뤄지지 않는 경우 - 데이터 양이 매우 많은 경우 |
어떤 데이터베이스 선택해야 할 지 고민이 될 때 다음과 같은 경우에 따라 선택을 해 데이터베이스를 다루면 됩니다.
SQL을 선택해야 하는 경우
- 정형 데이터 처리: 데이터가 명확한 구조를 가지고 있고, 변경 가능성이 낮은 경우.
- 데이터 무결성 중요: 금융, 의료와 같이 데이터의 정확성과 일관성이 중요한 경우.
- 복잡한 쿼리: 데이터 간의 관계를 기반으로 복잡한 검색과 집계를 수행해야 하는 경우.
예시: 전자상거래 시스템에서 고객 주문 정보와 결제 정보를 관리할 때 SQL이 적합합니다. 데이터의 정확성과 일관성이 중요하기 때문입니다.
NoSQL을 선택해야 하는 경우
- 대규모 데이터 처리: 방대한 양의 데이터를 처리하고 저장해야 하는 경우.
- 비정형 데이터: JSON, 이미지, 로그 파일 등 다양한 형식의 데이터를 처리해야 하는 경우.
- 빠른 확장성 필요: 트래픽이 급격히 증가할 가능성이 높은 애플리케이션.
예시: 소셜 미디어에서 사용자 게시물 및 댓글을 저장하고 분석할 때 NoSQL이 적합합니다. 데이터 구조가 유연하고, 빠르게 확장이 가능하기 때문입니다.
이외에도 SQL과 NoSQL의 장점을 결합한 하이브리드 접근 방식도 점차 주목받고 있습니다. 예를 들어, SQL 데이터베이스를 사용하여 주요 트랜잭션 데이터를 관리하고, NoSQL 데이터베이스를 사용하여 로그나 비정형 데이터를 처리하는 방식입니다. 이러한 접근은 두 데이터베이스의 장점을 결합하여 성능과 유연성을 극대화할 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 웹사이트에서는 고객의 주문 정보와 결제 내역을 SQL로 처리하고, 고객의 행동 데이터를 NoSQL로 저장하여 분석할 수 있습니다. 이러한 방식은 트랜잭션의 일관성은 SQL에서 보장하고, 데이터를 빠르게 확장하고 유연하게 처리해야 하는 요구 사항은 NoSQL로 해결할 수 있습니다.
SQL과 NoSQL은 각각 다른 필요와 요구에 따라 선택될 수 있습니다. 데이터의 무결성과 일관성이 중요한 환경에서는 SQL이 적합하며, 대규모 데이터 처리와 빠른 확장이 필요한 경우 NoSQL을 고려하는 것이 좋습니다. 때로는 두 가지를 결합한 하이브리드 접근 방식을 사용하여 각 데이터베이스의 장점을 모두 취할 수 있습니다. 프로젝트의 요구사항에 따라 최적의 데이터베이스를 선택하시기 바랍니다. 감사합니다!!