NoSQL, SQL

김성수·2022년 10월 6일
dbnosqlsql데이터베이스
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NoSQL은 사실 뭔지 모르겠다...텍스트로만 보니깐 당연히 이해 안되는 건 당연하다..
나중을 위해서 기록해놓자..
어차피 나중에 얘도 정복한다.. 내가..

하.. 재귀도 잡아야되는데...
후.. 정복할 게 많다...
그만큼 내가 많이 성장 가능하다는 것이다. 후훗..

역시 나는

어차피 잘 될 놈이야

지금 SQL기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점위의 그래프 데이터베이스까지 쓰고 올라왔는데... 텍스트로만 이해하려다보니, 그냥 문맥상 국어공부하는 느낌이다만, 일단 기록하자..
좀 직관적으로 보고싶긴한데, 이번 파트로 내 쪼금의 난독증 극복과 국어 공부한다는 느낌으로 보자.. 이해되고, 학습되는 건 Option이다..
사실 요즘 말할 때 단어선택 무진장 안된다..

데이터베이스의 종류

  • 관계형 데이터베이스
  • 비관계형 데이터베이스

SQL과 NoSQL은 만들어진 방식, 저장하는 정보의 종류, 저장하는 방법 등에 차이가 있다.

  • 관계형 데이터베이스

    • 관계형 데이터베이스에서는 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의
    • 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입가능.
    • 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장
      • 열은 하나의 속성에 대한 정보 저장.
      • 행에는 각 역의 데이터 형식에 맞는 데이터를 저장
    • 특정한 형식을 지키기 때문에, 데이터를 정확히 입력했다면, 데이터를 사용할 때 매우 수월..
    • 관계형데이터베이스에서는 SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리(질의)가능.(=관계형 데이터베이스에서는 스키마가 직관적으로 파악가능)

  • 비관계형 데이터베이스

    • 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킴.
    • NoSQL과 SQL이 반대 개념이라고 하여, 스키마가 없는 것이 아님.
    • NoSQL에서 데이터를 읽어올 때, 스키마에 따라 데이터를 읽어온다.(='schema on read')
    • 데이터를 입력하는 방식에 따라, 데이터를 읽어올 때 영향을 미친다.

NoSQL

NoSQL이 구조화가 되지 않은 SQL이었다는 건 오늘 첨 배웠다.
크..역시 좋다.. 배움의 미학이란.....

학창시절에 열심히 할걸..

여튼...

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스 구성

  • Key-Value 타입

    • Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장.
      • Key는 속성 이름을 뜻하고,
      • Value는 속성과 연결된 데이터 값을 의미
    • 대표적인 Key-Value형식의 데이터베이스
      • Redis
      • Dynamo

  • 문서형(Document) 데이터 베이스

    • 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미
    • 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장.
    • 각 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리한다.
    • 대표적인 문서형 데이터베이스
      • MongoDB

  • Wide-Column 데이터베이스

    • 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스
    • 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리가능.
    • 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어 유연성이 높다.
    • 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식이다.
    • 대표적인 wide-column 데이터베이스
      • Cassandra
      • HBase

  • 그래프(Graph) 데이터베이스

    • 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스
    • 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장.
    • 각 노드와 관계는 선(edge)으로 표현.
    • 대표적인 그래프 데이터베이스
      • Neo4J
      • InfiniteGraph

SQL 기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점

  • 데이터 저장(Storage)

    • NoSQL은 key-value, document, wide-column, gragh 등의 방식으로 데이터를 저장.
    • 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장. 미리 작성된 스키마ㅡㄹ 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 한다.

  • 스키마(Schema)

    • SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요.
      • 즉 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 한다.
      • 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이런 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있다.
    • NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마 형태를 관리할 수 있따.
    • 행을 추가할 때, 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 된다.

  • 쿼리(Querying)

  • 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문.

  • 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 함.

    • 그래서 정보 요청시, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용한다.

  • 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있다.

    • 그래서 구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능하다.
      • 이를 UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 한다.

  • 확장성(Scalability)

  • 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장한다. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 한다.

  • 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 든다.

  • 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고, 시간이 많이 소모된다.

  • NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장한다.

  • 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅할 수 있어서, 수직적으로 확장보다 상대적으로 비용이 저렴하다.

SQL과 NoSQL 중에서 어떤 것을 사용해야 하는가?

  • 데이터베이스를 구축하는 방법을 선택하는데 있어서 완벽한 솔루션은 없다.
  • 많은 개발자들이 유저의 요구를 충족하기 위해 관계형, 비관계형 데이터베이스를 모두 사용해서 서비스에 맞게 설계하고 있음..
  • NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 확장성이나 속도면에선 뛰어남.
  • 고차원적으로 구조화된 SQL기반의 데이터 베이스가 더 좋은 성능을 보여주는 서비스도 존재한다.

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
  • SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있다.
  • 전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 한다. 이럴 때 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용한다.
2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
  • 소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고, 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많다.
  • 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문이다.

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
  • 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없다.
  • 필요에 따라 언제든지 데이터의 새 유형을 추가 가능
  • 소프트웨어 개발에 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효울적일 수 있다.
2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
  • 클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있다.
  • 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 별다른 번거로움 없이 확장할수 있는 NoSQL 데이터 베이스를 사용하는 것이 좋다.
3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
  • NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리 - 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 이에 해당.
  • 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임 없이 데이터 구조를 자주 업데이트 해야하는 경우, 스키마를 매번 수정해야 하는 관계형 데이터베이스보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는게 더 적합하다.
    • 다운타임 : 데이터베이스 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업 시간
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김성수
쌩수 Git >> https://github.com/SsangSoo?tab=repositories
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