SQL에는 대표적으로 MySQL이 있고, NoSQL에는 대표적으로 MongoDB가 있다. 이 둘이 많이 사용되는데, 프로젝트 성격에 따라 적절한 데이터베이스를 택해야 한다.
SQL
SQL은 '구조화된 쿼리 언어(Structured Query Language)'의 약자로, 관계형 데이터베이스(Relational Database)를 조작하는 언어이다. 즉, SQL을 통해 RDB의 데이터를 저장, 검색, 수정, 삭제가 가능하다.
하지만, 편의상 SQL은 관계형 데이터베스를 지칭하기도 한다.
관계형 데이터베이스의 특징
관계형 데이터베이스는 핵심적인 두 가지의 특징이 있다.
- 데이터는 정해진(엄격한) 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다.
- 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다.
엄격한 스키마
데이터는 테이블에 레코드로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조가 있습니다. (구조는 어떤 데이터가 테이블에 들어가고 어떤 데이터가 그렇지 않을 지를 정의하는 필드(field) 집합을 말합니다.)
구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의됩니다.
관계형 데이터베이스에서 스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없습니다. 만약 스키마를 준수하지 않은 데이터를 추가하고 싶다면, 그에 맞춰 스키마 자체를 수정해야 한다.
관계
데이터들은 여러 개의 테이블에 나누어서 데이터의 중복을 피할 수 있다. 만약 사용자가 구입한 상품들을 나타내기 위해서는 Users, Products, Oders 등 여러 테이블을 만들어야 하지만, 각각의 테이블들은 다른 테이블에 저장되니 않은 데이터만을 가지고 있어 데이터의 중복을 최소화 할 수 있습니다.
이러한 구조에서는 하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에, 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없다는 장점이 있다.
NoSQL
NoSQL은 SQL 즉, 관계형 데이터베이스의 반대되는 방식이다. 스키마와 관계가 존재하지 않는다.
NoSQL에서는 레코드를 문서(documents)라고 부른다.
여기서 SQL과의 핵심적인 차이가 있다. SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능하지만 NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다. 컬렉션은 관계형 데이터베이스의 테이블과 같다고 생각하면 된다.
문서는 Json과 비슷한 형태로 가지고 있다.따라서 스키마에 대해 신경쓸 필요가 없다. 또한 대량의 분산된 데이터를 저장하고 조회하는 데 특화되었다.
관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않고, 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣는다. 따라서 위 사진에서처럼 많은 Order가 있는 경우, 일반적인 정보를 모두 포함한 데이터를 Orders 컬렉션에 저장한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 Users나 Product에 저장했던 데이터 또한 Orders에 함께 저장한다.
이 때문에 여러 테이블/컬렉션에 조인(join)할 필요 없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하게 된다. 실제로 NoSQL에는 Join이라는 개념이 존재하지 않는다. 대신 컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.
이러한 방식은 데이터가 중복되지 때문에 불안정한 점도 있다. 실수로 컬렉션 A에서만 데이터를 업데이트하고, 컬렉션 B에서는 데이터를 수정하지 않을 위험이 있다.
특정 데이터를 같이 사용하는 모든 컬렉션에서 똑같은 데이터 업데이트를 수행해야 한다.
그럼에도 불구하고 이러한 방식의 커다란 장점은 복잡하고 느려질 수도 있는 조인을 사용할 필요가 없다는 것이다. 필요한 데이터가 이미 하나의 컬렉션 안에 저장되어 불필요하기 때문이다. 특히, 자주 변경되지 않는 데이터일 때 더 크게 작용한다.
확장 개념
두 종류의 데이터베이스를 비교 할 때 살펴봐야 할 또 하나의 중요한 개념은 확장(Scaling)이다.
확장은 수직적(verticla) 확장과 수평적(horizontal) 확장으로 구별된다.
- 수직적 확장
단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것을 의미한다. 서버의 CPU를 업그레이드하는 것과 같다. - 수평적 확장
물리적으로 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산되는 것을 의미한다. 따라서 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동한다.
데이터가 저장되는 방식 때문에 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만 지원한다. 수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능하다.
데이터베이스 선택
딱히 정답이 있는 것은 아니다. 하지만 서로의 장단점을 파악하고, 다루는 데이터와 사용하는 애플리케이션을 고려하여 선택하면 된다.
SQL 장점
- 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장
SQL 단점
- 덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 하고, 나중에 수정하기가 힘들다.
- 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있다.
- 대체로 수직적 확장만 가능하다.
NoSQL 장점
- 스키마가 없어서 유연하다. 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
- 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장된다. 때문에 데이터를 읽어오는 속도가 빨라진다.
- 수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능
NoSQL 단점
- 유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있다.
- 데이터 중복을 계속 업데이트 해야 한다.
- 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때무에, 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 한다. (SQL은 중복 데이터가 없으므로 한 번만 수행이 가능)
SQL 데이터베이스 사용이 더 좋은 경우
- 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우
NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야 하기 때문에 비효율적 - 변경될 여지가 없고, 명확학 스키마가 사용자와 데이터에게 모두 중요한 경우
NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋은 경우
- 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장 될 수 있는 경우
- 읽기를 자주 하지만 데이터 변경은 자주 없는 경우
- 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 (즉, 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)
참고
한재엽님 Github - 데이터베이스
Gyoogle님 Github
https://ko.wikipedia.org/wiki/SQL
https://siyoon210.tistory.com/130
