[Winter Blog Challenge] SQL vs. NoSQL (Chapter Member 김예린)

SQL과 NoSQL의 개념 및 특징

📌 SQL (Structured Query Language)

SQL 기반 데이터베이스는 관계형 데이터베이스(Relational Database)라고도 하며, 정해진 스키마와 테이블 구조를 기반으로 데이터를 저장합니다. 대표적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(Relational Database Management System, RDBMS)로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLite, MariaDB가 있습니다.

• 특징
  • 테이블 기반의 데이터 저장 구조
  • 고정된 스키마를 사용하여 데이터 구조를 사전에 정의
  • 관계(키, 외래 키)를 통해 데이터 연결
  • 정형화된 쿼리(SQL)를 사용하여 데이터 조회 및 조작
  • ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 특성을 보장하여 데이터 무결성 유지

📌 NoSQL

NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스(Non-Relational Database)라고도 하며, 비관계형 데이터베이스란 관계형 데이터베이스를 뺀 나머지 유형을 총칭하는 뜻입니다. 스키마 없이 유연하게 데이터를 저장할 수 있습니다. SQL에서는 정해진 스키마를 따르지 않는다면 데이터를 추가할 수 없지만, NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션(= SQL에서의 테이블)에 추가할 수 있습니다. 대표적인 NoSQL 데이터베이스로는 MongoDB(문서형 데이터베이스), DynamoDB(key-value타입 데이터베이스), Redis (key-value타입 데이터베이스) 등이 있습니다.

• 특징
  • 문서(Document), 키-값(Key-Value), 컬럼(Column), 그래프(Graph) 등 다양한 NoSQL 데이터베이스 유형이 있음
  • 스키마 없이 유연한 데이터 구조를 지원하여 다양한 형식의 데이터 저장 가능
  • 수평적 확장(Scale-Out)에 용이하여 대규모 데이터 처리에 적합
  • CAP(Consistency, Availability, Partition Tolerance) 이론을 기반으로 설계

• NoSQL의 데이터베이스 유형
  • 문서(Document): JSON, BSON 형식으로 저장 (MongoDB)
  • 키-값(Key-Value): 단순한 key-value 구조 (Redis, DynamoDB)
  • 컬럼(Column-Family): NoSQL의 일부는 테이블과 비슷하지만, 컬럼 패밀리 구조를 가짐 (Cassandra, HBase)
  • 그래프(Graph): 노드와 관계를 기반으로 데이터를 저장 (Neo4j)

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 SQL의 장단점

✅ 장점

• 강력한 데이터 무결성 보장 (ACID 트랜잭션)
• 관계형 데이터 모델이 직관적이며, 데이터 중복 최소화
• SQL을 사용한 복잡한 쿼리 및 집계 연산 지원
• 광범위한 커뮤니티 및 오픈소스 생태계 지원

❗ 단점

• 데이터 스키마 변경이 어려워 유연성이 부족함
• 수직적 확장(Scale-Up)에 더 적합하며, 대량의 데이터를 수평 확장하기 어려움
• 성능 튜닝이 필요할 수 있으며, 대규모 트래픽 처리 시 부하가 발생할 수 있음
• 다수의 테이블 조인 시 성능 저하가 발생할 수 있음

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NoSQL의 장단점

✅ 장점

• 스키마 없이 유연하게 데이터 구조 변경 가능
• 수평 확장(Scale-Out)이 쉬워 대규모 데이터와 트래픽 처리에 적합
• 다양한 데이터 모델 지원 (문서, 키-값, 컬럼 기반 등)
• JSON, BSON 같은 형식으로 데이터를 저장하여 직관적인 데이터 조회 가능

❗  단점

• 스키마가 없기 때문에 데이터 중복이 발생할 수 있으며, 이는 데이터 일관성 유지에 어려움을 줄 수 있음
• 강력한 ACID 트랜잭션이 필요한 경우 부적합
• 특정 쿼리나 조인 기능이 제한적이거나 없어 복잡한 데이터 조회에 제약이 있을 수 있음

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데이터베이스 선택 가이드

기준	SQL	NoSQL
데이터 구조	정해진 스키마가 필요한 경우	스키마가 자주 변경되거나 유연성이 필요한 경우
트랜잭션	강력한 데이터 무결성과 일관성이 필요한 경우	일관성보다 속도와 확장성이 중요한 경우
확장성	수직 확장이 적합한 경우	수평 확장이 필요한 경우
쿼리 복잡성	복잡한 조인과 연산이 필요한 경우	단순한 키-값 조회가 많은 경우
실시간 처리	데이터 일관성이 중요한 경우	실시간 대량 트래픽 처리가 필요한 경우

 

* 수직적 확장: 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것 (ex. CPU 업그레이드)

* 수평적 확장: 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미함 → 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동함

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실제 사례 비교

SQL을 사용하는 사례

• 금융 시스템: 금융 거래에서는 높은 데이터 무결성과 ACID 트랜잭션이 필수이므로, MySQL이나 PostgreSQL 같은 SQL 데이터베이스가 적합
• ERP 시스템: 기업 자원 관리(ERP) 시스템은 관계형 데이터 구조가 필수적이므로 SQL 기반 DB를 사용
• 전자상거래 시스템: 주문, 결제, 사용자 정보 관리에 SQL이 적합

NoSQL을 사용하는 사례

• SNS 플랫폼: 소셜 네트워크 서비스(SNS)는 대규모 데이터를 빠르게 처리해야 하므로 MongoDB 같은 NoSQL이 적합
• IoT 데이터 저장: 센서 데이터처럼 지속적으로 증가하는 대량의 데이터를 저장할 때, DynamoDB나 Cassandra 같은 NoSQL이 효과적
• 게임 데이터 저장: 빠른 읽기/쓰기 속도를 요구하는 로그, 채팅 메시지 등을 처리할 때 적합
• 추천 시스템: 개인화된 추천 데이터를 저장하는 경우 (Cassandra, MongoDB)

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🔗 참고자료

https://dev-yyh.github.io/DB/2

https://siyoon210.tistory.com/130

https://velog.io/@octo__/SQL-vs-NoSQL