Database와 DBMS 그리고 SQL

Databse - 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자 방식으로 저장된 구조화된 정보 또는 데이터의 체계적인 집합을 의미

DBMS - 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해 주고 데이터베이스를 관리해 주는 소프트웨어

SQL - 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어이며 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 자료의 검색과 관리, 데이터베이스 스키마 생성과 수정, 데이터베이스 객체 접근 조정 관리를 위해 고안

RDBMS

RDBMS의 R은(Relational)의 약자로 RDBMS는 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 의미한다. 이름과 같이 RDBMS는 RDB를 관리하는 시스템이며 RDB는 관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현하는 데이터베이스이다.

관계형 데이터베이스는 아래와 같이 구성된 테이블이 다른 테이블들과 관계를 맺고 모여있는 집합체로 이해할 수 있다.
관계형 데이터베이스에서는 이러한 관계를 나타내기 위해 외래 키(foreign key)라는 것을 사용한다.
이러한 테이블간의 관계에서 외래 키를 이용한 테이블 간 Join이 가능하다는 게 RDBMS의 가장 큰 특징입니다.

NoSQL

NoSQL이란 Not Only SQL의 약자로 말 그대로 위에서 설명한 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.

NoSQL은 점점 빅데이터의 등장으로 인해 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 증가함에 따라 RDBMS에 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 등장하였다.

NoSQL의 다양한 형태의 저장기술은 RDBMS 스키마에 맞추어 데이터를 관리해야 된다는 한계를 극복하고 수평적 확장성(Scale-out)을 쉽게 할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.

1. Key-Value Database

Key-Value Database는 데이터가 Key와 Value의 쌍으로 저장된다. Key는 Value에 접근하기 위한 용도로 사용되며, 값은 어떠한 형태의 데이터라도 담을 수 있다. 심지어는 이미지나 비디오도 가능하다. 또한 간단한 API를 제공하는 만큼 질의의 속도가 굉장히 빠른 편이다.

대표적인 NoSQL Key-Value Model로는 Redis, Riak, Amazon Dynamo DB 등이 있다.

2. Document Database

Documnet Database 데이터는 Key와Document의 형태로 저장된다. Key-Value 모델과 다른 점이라면 Value가 계층적인 형태인 도큐먼트로 저장된다는 것이다. 객체지향에서의 객체와 유사하며, 이들은 하나의 단위로 취급되어 저장된다. 다시 말해 하나의 객체를 여러 개의 테이블에 나눠 저장할 필요가 없어진다는 뜻이다.

주요한 특징으로는 객체-관계 매핑이 필요하지 않다. 객체를 Document의 형태로 바로 저장 가능하기 때문이다. 또한 검색에 최적화되어 있는데, 이는 Ket-Value 모델의 특징과 동일하다. 단점이라면 사용이 번거롭고 쿼리가 SQL과는 다르다는 점이다. 도큐먼트 모델에서는 질의의 결과가 JSON이나 xml 형태로 출력되기 때문에 그 사용 방법이 RDBMS에서의 질의 결과를 사용하는 방법과 다르다.
대표적인 NoSQL Document Model로는 MongoDB, CouthDB 등이 있다.

3. Wide Column Database

Column-family Model 기반의 Database이며 이전의 모델들이 Key-Value 값을 이용해 필드를 결정했다면, 특이하게도 이 모델은 키에서 필드를 결정한다. 키는 Row(키 값)와 Column-family, Column-name을 가진다. 연관된 데이터들은 같은 Column-family 안에 속해 있으며, 각자의 Column-name을 가진다. 관계형 모델로 설명하자면 어트리뷰트가 계층적인 구조를 가지고 있는 셈이다. 이렇게 저장된 데이터는 하나의 커다란 테이블로 표현이 가능하며, 질의는 Row, Column-family, Column-name을 통해 수행된다.
대표적인 NoSQL Column-family Model로는 HBase, Hypertable 등이 있다.

4. Graph Database

Graph Model에서는 데이터를 Node와 Edge, Property와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 Database입니다. 개체와 관계를 그래프 형태로 표현한 것이므로 관계형 모델이라고 할 수 있으며, 데이터 간의 관계가 탐색의 키일 경우에 적합하다. 페이스북이나 트위터 같은 소셜 네트워크에서 적합하고, 연관된 데이터를 추천해주는 추천 엔진이나 패턴 인식 등의 데이터베이스로도 적합하다.
대표적인 NoSQL Graph Model로는 Neo4J가 있다.

RDBMS와 NoSQL의 장단점

RDBMS

장점

RDBMS는 위에서 설명을 하였듯이 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장하고 있다.
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 못한다. 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 Saclue-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 결정가 어려울 수 있다.

RDBMS, NoSQL 언제 사용해야 될까

RDBMS는 데이터 구조가 명확하며 변경 될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우 사용하는 것이 좋다. 또한 중복된 데이터가 없어 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.

상황에 맞는 선택 가이드

Redis

레디스는 모든 데이터를 메모리에 저장하고 조회한다. 즉, 인메모리 데이터베이스이다. 빠른 성능은 레디스의 특징 중 일부분이다. 다른 인메모리 디비들과의 가장 큰 차이점은 레디스의 다양한 자료구조이다.

이렇게 다양한 자료구조를 지원하게 되면 개발의 편의성이 좋아지고 난이도가 낮아진다는 장점이 있다.

예를들어, 어떤 데이터를 정렬을 해야하는 상황이 있을 때, DBMS를 이용한다면 DB에 데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 정렬하여 다시 읽어오는 과정은 디스크에 직접 접근을 해야하기 때문에 시간이 더 걸린다는 단점이 있다. 하지만 이 때 In-Memory 데이터베이스인 Redis를 이용하고 레디스에서 제공하는 Sorted-Set이라는 자료구조를 사용하면 더 빠르고 간단하게 데이터를 정렬할 수 있다.

메인 DB를 두고 redis를 따로 두어 자주 쓰는 데이터들을 redis에 복사해두고 그 데이터가 필요하면 데이터를 redis에서 꺼내온다 그러면 빠른 서비스를 만들 수 있어서 캐싱용으로 사용한다.

MongoDB

MongoDB는 유연하고 확장 가능한 방식으로 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용되는 인기 있는 오픈 소스 No SQL 데이터베이스이다.

MongoDB의 주요 기능 중 하나는 선택적 스키마가 있는 JSON 과 같은 문서 형식으로 데이터를 저장하는 문서 지향 데이터 모델이다. 이를 통해 비용이 많이 드는 데이터 마이그레이션 없이 스키마를 쉽게 수정할 수 있으므로 유연성이 향상되고 개발 시간이 단축된다.

MongoDB는 최신 데이터 기반 애플리케이션에서 대량의 데이터를 저장하고 관리하기 위한 강력하고 유연한 도구이다. 문서 지향 데이터 모델과 분산 아키텍처는 실시간 분석 및 콘텐츠 관리에서 IoT 및 전자 상거래 애플리케이션에 이르기까지 다양한 사용 사례에 매우 적합하다.