📌 SQL(관계형 DB)
관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어
➡️ 데이터 저장, 수정, 삭제, 검색 가능
특징
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데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장
➡️ 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가 불가능 -
데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산
➡️ 데이터의 중복을 피하기 위해 '관계' 이용
장점
- 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장
단점
- 데이터 스키마를 사전에 계획해야하므로 유연성이 떨어짐(수정의 어려움)
- 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
- 대체로 수직적 확장만 가능
📌 NoSQL(비관계형 DB)
관계형 데이터베이스를 뺀 나머지 유형
스키마X, 관계X
특징
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레코드를 문서(documents)라고 부름
➡️ 문서는 Json과 비슷한 형태로 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣음 -
다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가 가능
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여러 테이블을 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것
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조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일 때 사용하면 효율적
장점
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스키마가 없기 때문에 유연해서 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
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데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장되기 때문에 데이터 읽는 속도 빠름
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수직 및 수평 확장이 가능해 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능
단점
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유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있음
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데이터 중복을 계속 업데이트 해야함
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데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수정해야 함
➡️ SQL의 경우 중복 데이터가 없기 때문에 한 번만 수정하면 됨
➕ 확장(Scaling)
- 수직적 확장 : 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것(ex.CPU 업그레이드)
- 수평적 확장 : 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산되는 것을 의미(하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동)
📌 SQL vs NoSQL
데이터 저장
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SQL
데이터를 테이블에 저장하고 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 저장해야함 -
NoSQL
key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 저장
스키마(Schema)
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SQL
고정된 형식의 스키마가 필요하고 수정이 어려움 -
NoSQL
관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있음
쿼리(Query)
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SQL
테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 함 -
NoSQL
데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있어서 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청 가능
확장성
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SQL
일반적으로 수직적 확장만 가능 -
NoSQL
일반적으로 수평적으로 확장
[참고 자료]
