웹 앱을 개발할 때, 데이터베이스를 선택할 때 고민하게 된다.
MySQL과 같은 SQL을 사용할까? 아니면 MongoDB와 같은 NOSQL을 사용할꺼?
보통 Spring에서 개발할 때는 MySQL을, Node.js에서는 MongoDB를 주로 사용한다고 한다.
하지만 그냥 단순히 프레임워크에 따라 결정하는 것이 아니다. 프로젝트를 진행하기에 앞서 적합한 데이터베이스를 선택해야 한다.
차이점을 알아보자.
SQL (관계형 DB)
정의
- Structured Query Language (구조화 된 쿼리 언어)
- 데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라, 특정 유형의 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용 하는 쿼리 언어 입니다.
기능
- RDBMS (관계형 데이터베이스 관리 시스템)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있음
특징
- 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다.
- 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다.
1. 엄격한 스키마
데이터는 Table(테이블)에 record(레코드)로 저장되면, 각 테이블에는 명확하게 정의된 structure(구조)가 있습니다.
구조 : 어떤 데이터가 테이블에 들어가고 어떤 데이터가 그렇지 않을지를 정의하는 field(필드) 집합을 가르킵니다.
- 관계형 DB에서 스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없습니다.
2. 관계
SQL 기반의 데이터 베이스의 또 다른 중요한 부분은 관계입니다.
데이터들을 여러개의 테이블에 나누어서, 데이터들의 중복을 피할 수 있습니다.
- 하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에, 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있습니다.
NoSQL (비관계형 데이터베이스)
정의
- 말 그대로 관계형 DB의 반대 입니다.
- 스키마도 없고, 관계도 없습니다.
특징
- 레코드를 documents(문서)라고 부릅니다.
- 테이블을 collection(컬렉션)이라고 부릅니다.
- 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가할 수 있습니다.
- 문서는 JSON 데이터와 비슷한 형태를 가지고 있습니다.
- 데이터 구조에 대해서 신경 쓸 필요가 없습니다.
- 일반적으로 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣습니다.
(관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않습니다.)
장점
- 따라서 여러 컬렉션에 조인(join)할 필요 없이 이미 필요한 모든 데이터를 갖춘 문서를 작성하게 됩니다.
단점
- 데이터가 중복되기 때문에 불안정한 측면이 있습니다.
(특정 데이터를 같이 사용하는 모든 컬렉션에서, 똑같은 데이터 업데이트를 수행되도록 해야 합니다.)
Scaling (확장)
정의
- 데이터베이스 서버의 확장성은 두가지로 나누어집니다.
Horizontal(수평적) 확장
- 더 많은 서버가 추가되고, 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미합니다.
- 따라서 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동합니다.
- Sharding(샤딩)의 개념을 알고있는 NoSQL 데이터베이스는 수평적 확장을 지원할 수 있습니다.
Sharding : 하나의 거대한 데이터베이스나 네트워크 시스템을 여러 개의 작은 조각으로 나누어 분산 저장하여 관리하는 것을 말한다.
Vertical(수직적) 확장
- 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것입니다.
- 데이터 저장 방식으로 인해 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만 지원함.
SQL VS NoSQL
정답은 없다. 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 선택을 고려해야 한다.
SQL 장점
- 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장
SQL 단점
- 덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려줘야 함. (나중에 수정하기 힘듦)
- 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있음
- 대체로 수직적 확장만 가능함
NoSQL 장점
- 스키마가 없어서 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능
- 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터 읽어오는 속도가 빨라짐
- 수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능
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
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
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)
https://github.com/yuseogi0218