NoSQL 개념

• 관계형 DB의 한계를 벗어나 빅데이터 처리를 위해 데이터의 읽기보다 쓰기에 중점을 둔, 수평적 확장이 가능하며 다수 서버들에 데이터 복제 및 분산저장이 가능한 DBMS (Not Only SQL)

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• RDB 형태의 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미하고 있다.
• 또한 NoSQL에서는 RDBMS와는 달리 테이블 간 관계를 정의하지 않는다.
• 데이터 테이블은 그냥 하나의 테이블이며 테이블 간의 관계를 정의하지 않아 일반적으로 테이블 간 Join도 불가능하다.

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• 점점 빅데이터의 등장으로 인해 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 증가함에 따라 RDBMS의 단점인 성능을 향상시키기 위해서는 장비가 좋아야 하는 Scale-Up의 특징이 비용을 기하급수적으로 증가시키기 때문에 데이터 일관성은 포기하되 비용을 고려하여 여러 대의 데이터에 분산하여 저장하는 Scale-Out을 목표로 등장함.

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Scale-Up과 Scale-Out

Scale-Up(수직 확장)

• 기존의 서버를 더 좋은 H/W로 바꾸거나 CPU, RAM, DISK등을 증설하는 방법
• 애플리케이션을 수정할 필요가 없는 장점이 있다.

Scale-Out(수평 확장)

• 기존에 사용하던 서버 옆에 서버 하나를 더 추가해서 성능을 높이는 방법
• Cloud 서버의 등장으로 Scale out 방식의 서버 증설에 더 많은 관심을 가지게 된다.
• 다만 Scale out 방식은 장비의 수가 늘어날 수록 관리가 어렵다.

정리

RDB

• 위의 테이블 2개를 가진 서버를 수평적 확장을 통해 여러개로 늘리게 되면?
  • 어떤 기준으로 나누어 어떤 서버에 저장할지부터 A 서버에 있는 게시글 1에 B서버 댓글 3과 C서버 댓글 4가 달려있다면 하나의 게시글과 댓글들을 보기 위해 모든 서버를 뒤져야 원하는 결과를 얻을 수 있다.

NoSQL

• NoSQL에서 위의 그림처럼 수평적 확장을 한다면 게시글을 기준으로 구간을 나누어 데이터를 나누어 서버에 저장 가능하다.
  

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• RDB에서는 일관성을 보장해야하기 때문에 수평 확장이 불가능하고 일관성을 보장하자니 수평확장을 통해 데이터를 관리하기 굉장히 복잡하다.
• NoSQL은 임베드 방식으로 인해 단순히 구간만 나누어 주어도 적절히 분산이 가능하고 사용함에 이상이 없다.

NoSQL의 BASE

• RDBMS의 ACID와 대조적으로 가용성과 성능을 중시하는 NoSQL 분산 시스템의 특성을 BASE라고 한다.

Basically Available Soft-State Eventually Consistent

특징	설명
Basically Available	- 다수의 실패에도 가용성을 보장. 다수의 스토리지에 복사본 저장(주 서버가 안되더라도 백업 서버는 동작함) - 부분적인 고장은 있을 수 있으나, 나머지는 사용이 가능하다.
Soft-State	- 저장소는 쓰기 일관성이 있을 필요가 없으며 서로 다른 복제본이 항상 상호 일관성이 있을 필요도 없다. - 분산 노드 간 업데이트는 데이터가 노드에 도달한 시점에 갱신
Eventually Consistent	- 일시적으로 일관성이 깨지는 상태가 되어도 일정시간 후에는 일관성이 있는 상태가 되는 성질 - 저장소는 나중에 어떤 시점에서 일관성을 나타낸다.

RDBMS와 NoSQL의 장단점

RDBMS

장점

• RDBMS는 위에서 설명했듯이 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장한다.
• 또한 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장할 수 있다.

단점

• 테이블 간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있다.
• 성능 향상을 위해서는 서버의 성능을 향상 시켜야하는 Scale-Up만을 지원한다. 이로 인해 비용이 기하급수적으로 늘어날 수 있다.
• 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못하다. 나중에 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어렵다.

NoSQL

장점

• NoSQL에서는 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가질 수 있다. 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있다.
• 데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Scale-Up 뿐만이 아닌 Scale-Out 또한 가능하다.

단점

• 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행을 해야 한다.
• 스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정이 어려울 수 있다.

BASE와 ACID의 비교

속성	BASE	ACID
적용분야	NoSQL	RDBMS
일관성 측면	약한 일관성	강한 일관성
중점 사항	Availability	Commit
시스템 측면	성능	데이터 무결성, 정합성
효율성	쿼리 디자인이 중요	테이블 디자인이 중요
범위	시스템 전체 특성	트랜잭션에 한정

질문

RDBMS와 NoSQL은 언제 사용해야 하나?

• RDBMS는 데이터 구조가 명확하며 변경 될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우 사용하는 것이 좋다. 또한 중복된 데이터가 없어(데이터 무결성) 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합하다.
• NoSQL은 정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경/확장이 될 수 있는 경우에 사용하는 것이 좋다. 또한 단점에서도 명확하듯이 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될 시에는 모든 컬렉션에서 수정을 해야 한다. 이러한 특징들을 기반으로 Update가 많이 이루어지지 않는 시스템이 좋으며 또한 Scale-Out이 가능하다는 장점을 활용해 막대한 데이터를 저장해야 해서 Database를 Scale-Out를 해야 되는 시스템에 적합하다.