[DB] Postgre SQL 과 Mongo DB 비교

김현수·2023년 1월 19일
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🥸 Postgre SQL 과 Mongo DB 비교하기

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🌳 Mongo DB 란?

크로스 플랫폼 Document 지향 DB System 이다.

NoSQL DB로 분류되는 몽고DB는 JSON과 같은 동적 스키마형 Document들을 선호함에 따라 전통적인 테이블 기반 관계형 DB 구조의 사용을 삼간다.

🌳 Postgre SQL 란?

확장 가능성 및 표준 준수를 강조하는 객체-관계형 DB 관리 시스템의 하나

BSD 허가권으로 배포되며 오픈소스 개발자 및 관련 회사들이 개발에 참여 중 이다.

🧐 Mongo DB 대 Postgre SQL

몽고 DB 는 분산된 스케일 아웃 아키텍처를 기반으로 구축.
데이터를 관리하고 APP 에 제공하기 위한 포괄적인 클라우드 기반 플랫폼이 됨.
Mongo DB 는 트랜잭션, 운영 및 분석 워크로드를 대규모로 처리.

시장 출시 시간, 개발자 생산성, DevOps 및 애자일 방법론 지원, 운영 체조 없이 
확장할 수 있는 컨텐츠 구축이 우려된다면 Mongo DB가 정답이다.

Postgre SQL 은 30년 동안 기능을 확장해 온 견고한 오픈 소스 엔터프라이즈급
SQL DB 이다.
관계형 DB에서 원하는 모든 것이 확장 아키텍처에 의존하는 Postgre SQL 에 있음
호환성, 수백 개의 테이블에서 수천 개의 쿼리를 제공
기존 SQL 기술을 활용하고, SQL 한계까지 밀어붙이는 것이 문제라면
Postgre SQL 이 멋진 작업 수행 가능

🧐 둘다 훌륭하지만 필요한 것

이 둘은 최고의 문서 DB 대 최고의 관계형 DB 이다

빠르게 변화하는 다중 구조화된 데이터로 작업하는 최신 트랜잭션 및 분석 APP을
위한 분산 데이터베이스를 찾고 있다면 Mongo DB 가 올바른 방법이다

SQL DB 가 요구사항 적합하다면 Postgre 가 탁월한 선택이다

귀하의 요구에 대한 정답은 물론 당신이 하려는 일을 기반

각 DB 성격과 특성을 설명하여 요구사항을 충족하는지 더 잘 이해할 수 있도록
돕는 것

분산 데이터베이스란?

  • 논리적으로 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로는 네트워크를 통해 연결된 여러 개의 컴퓨터 사이트에 분산 되어 있는 데이터 베이스

😲 개요

개발 프로젝트를 시작, 민첩한 개발 프로세스를 사용하여 
요구 사항과 DB 모델을 파악하려는 경우 개발자가 필요할 때 
스스로 Data를 재구성할 수 있기 때문에 Mongo DB 가 빛을 발할 것
=> 미리 정의된 테이블 형식 구조 뿐만 아니라 모든 구조의 데이터를 관리 가능

트래픽 볼륨 또는 데이터 크기 측면에서 확장해야하고 데이터 지역성 
또는 데이터 주권을 위해 여러 지역에 분산해야 하는 App 을 지원하는 경우 
=> Mongo DB 의 스케일 아웃 아키텍처는 이러한 요구 사항을 자동 충족

모든 퍼블릭 클라우드에서 동일한 방식으로 작동
특정 지역에 고객 데이터를 저장 가능하며 
최신 서버리스 및 모바일 개발 패러다임을 지원하는 멀티 클라우드 DB
=> MongoDB Atlas 가 올바른 선택

SQL 상점이고 새로운 패러다임 도입하는 것이 
언급된 다른 이점보다 더 많은 비용이 든다면 
=> Postgre SQL 은 모든 요구사항을 충족 가능한 선택
=> Query Store란? Query Store는 쿼리의 실행 계획을 저장하는 기능

복잡한 SQL 쿼리를 실행하고 테이블 형식의 관계형 데이터 모델을 기반으로 
많은 기존 응용 프로그램과 함께 작동하는 관계형 DB
=> Postgre SQL 을 사용

창의적인 SQL 개발자고 수많은 구조화 된 데이터 유형을 인덱싱, 저장 및 검색
다양한 언어로 사용자 정의 함수를 만들고, DB 를 n 번째 수준으로 조정하는
고급 기술을 사용하여 SQL 을 한계까지 밀어 붙이려는 경우 
=> Postgre SQL 사용

😶‍🌫️ 용어 및 개념 (순서대로 동일함)

Postgre SQL

=> ACID Transactions / Table / Row / Column 
   Secondary Index / JOINs, UNIONs / Materialized Views / GROUP_BY 

Mongo DB

=> ACID Transactions / Collection / Document / Field 
   Secondary Index / Embedded documents, $lookup & $graphLookup, $unionWith 
   On-demand Materialized Views / Aggregation Pipline



▶️ 몽고 DB Official Document 에서 내용을 참조

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