1. ORM ?
◾ ORM은 Object Relational Mapping(객체-관계-매핑)의 약자이다.
◾ ORM은 객체와 데이터베이스의 관계를 매핑해주는 도구이다.
◾ ORM은 프로그래밍 언어의 객체와 관계형 데이터베이스의 데이터를 자동으로 매핑(연결)해주는 도구이다.
◾ ORM은 프로그래밍 언어의 객체와 관계형 데이터베이스 사이의 중계자(통역자) 역할을 한다.
◾ ORM은 MVC 패턴에서 모델(Model)을 기술하는 도구이다.
◾ ORM은 객체와 모델 사이의 관계를 기술하는 도구이다.
2. ORM 사용 이유
◾ 객체 지향 프로그래밍은 클래스를 이용하고 관계형 데이터베이스는 테이블을 이용하는데 객체 모델과 관계형 모델 간의 불일치가 존재한다.
◾ ORM을 이용해서 데이터베이스 접근을 프로그래밍 언어의 관점에서 맞출 수 있다.
◾ ORM을 이용해서 객체 간의 관계를 바탕으로 SQL을 자동으로 생성하여 불일치를 해결한다.
◾ ORM을 이용해서 SQL 문을 직접 작성하지 않고 엔티티를 객체로 표현할 수 있다.
◾ ORM을 이용해서 객체를 통해 간접적으로 데이터베이스를 다룬다.
3. ORM 장점
직관적인 코드 (가독성) + 비지니스 로직 집중 가능 (생산성)
◾ ORM을 이용하면 SQL Query 가 아닌 메서드로 데이터를 조작할 수 있다.
◾ 이로써 프로그래머가 객체 모델로 프로그래밍하는 것에 더 집중할 수 있게 도와준다.
◾ 각종 객체에 대한 코드를 별도로 작성하기 때문에 코드 가독성을 높여준다.
◾ SQL의 절차적이고 순차적인 접근이 아닌 객체 지향적인 접근으로 생산성이 증가한다.
재사용 및 유지보수 편리성 증가
◾ ORM은 디자인 패턴을 견고하게 만드는 데 유리하다.
◾ ORM은 독립적으로 작성되었고 해당 객체들을 재활용 할수 있기 때문이다.
DBMS에 대한 종속성 저하
◾ 객체 간 관계를 바탕으로 SQL을 자동으로 생성하기 때문에 RDBMS의 데이터 구조와 프로그래밍 언어의 객체 모델 사이의 간격을 좁힌다.
◾ 대부분의 ORM 솔루션은 DB에 종속적이지 않다.
◾ 프로그래머는 Object에 집중하므로 DBMS를 다루는 큰 작업에도 비교적 적은 리스크와 시간만 소요할 수 있다.
4. ORM 단점
완벽한 ORM 으로만 서비스를 구현하기 어렵움
◾ 사용하기는 편리하지만 설계는 신중하게 해야한다.
◾ 프로젝트의 복잡성이 커질 경우 난이도 또한 올라간다.
◾ 잘못 구현된 경우 일관성이 무너지는 문제점이 생길 수 있다.
SQL vs NoSQL ?
1. SQL (관계형 DB)
SQL을 사용하면 RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있다.
관계형 데이터베이스에는 핵심적인 두 가지 특징이 있다.
데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다.
데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다.
데이터는 테이블에 레코드로 저장되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있다. 해당 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.
따라서 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없다. 즉, 스키마를 수정하지 않는 이상은 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이 관계형 데이터베이스의 특징 중 하나다.
하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.
1) SQL 장점
◾ 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
◾ 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장
2) SQL 단점
◾ 덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함. (나중에 수정하기 힘듬)
◾ 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
◾ 대체로 수직적 확장만 가능함
3) SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때
◾ 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우
◾ NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야 하기 때문에 비효율적
◾ 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우
2. NoSQL (비관계형 DB)
말그대로 관계형 DB의 반대다.
스키마도 없고, 관계도 없다!
NoSQL에서는 레코드를 문서(documents)라고 부른다.
여기서 SQL과 핵심적인 차이가 있는데, SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능했다. 하지만 NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.
문서(documents)는 Json과 비슷한 형태로 가지고 있다. 관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어담지 않고, 관련 데이터를 동일한 '컬렉션'에 넣는다.
따라서 위 사진에 SQL에서 진행한 Orders, Users, Products 테이블로 나눈 것을 NoSQL에서는 Orders에 한꺼번에 포함해서 저장하게 된다.
따라서 여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL이다. (NoSQL에는 조인이라는 개념이 존재하지 않음)
그러면 조인하고 싶을 때 NoSQL은 어떻게 할까?
컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.
하지만 이러면 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있다. 따라서 조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일 때 NoSQL을 쓰면 상당히 효율적이다.
1) NoSQL 장점
◾ 스키마가 없어서 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
◾ 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터 읽어오는 속도 빨라짐
◾ 수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능
2) NoSQL 단점
◾ 유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있음
데이터 중복을 계속 업데이트 해야 함
◾ 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함 (SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한번만 수행이 가능)
3) NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때
◾ 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 (막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)
