SQL vs NoSQL

What is NoSQL?

보통 "비관계형" 데이터베이스라고 지칭.
또 SQL을 사용하지 않는 데이터베이스라고도 말함.(not only SQL Database)

관계형 데이터베이스와는 다른 방식으로 데이터를 저장하는 데이터베이스

---

NoSQL의 데이터 관리 방식

예) 도서 데이터베이스를 구축해보자.

• 관계형 데이터베이스

  • 데이터가 별도의 테이블화 되어 보관된다.

  • pk, fk 등 다른 테이블과의 관계또한 존재할 것이다.

    • Book 테이블에는 id, title, author(id) 등의 값을 가질 수 있을 것이다.

    • Author 테이블에는 id, 저자이름 등 값이 있을 수 있다.

  • 테이블과 테이블 사이의 ‘참조 무결성’을 지키는 것이 중요하다.

  • 저장되는 레코드가 (비교적) 변경이 없이 유지될 것이라 예상하고 데이터베이스를 구축하였다.

• NoSQL 데이터베이스

  • 도서 데이터가 JSON 형식으로 저장된다.

  {
  	id: 1,
  	title: "해리포터와 비밀의 방",
  	author_id: 14
  }

  • NoSQL 데이터베이스 구축의 시작은 ‘특정한 상황’을 염두에 두고 설계해야 한다는 점이다.

  • 기본적인 도서 데이터 이외에도 특정한 도서 데이터를 언제든 통합할 수 있어야 한다.

    • 특정 도서 데이터에는 series_number 값이 존재할 수 있다.

  {
  	id: 1,
  	title: "해리포터와 비밀의 방",
  	author_id: 14,
  	series_number: 2
  }

---

NoSQL 데이터베이스 유형

key-value

• 각 항목에 key-value 쌍이 포함되어 있는 가장 간단한 유형의 데이터베이스.

  • 보통 key를 참조하여 검색이 가능 → 쿼리 수행이 간단함

• 대량의 데이터를 저장해야하지만 검색을 위해 복잡한 쿼리가 필요 없을 때 적합.

• 장바구니 같은 일시적인 데이터 추적, 이미지나 오디오 파일

• Redis, DynanoDB, Berkely

document

• JSON과 유사 형식의 ‘문서’에 데이터를 저장

  • key-value 데이터베이스와의 중요한 차이는 값을 ‘문서’로 저장한다는 것

  • 문서 == semi-structured entity (Json, XML 등)

• 각 문서마다 다른 field-value 쌍을 가질 수 있음

  • value는 number, string, boolean, array, object 등 다양한 유형을 가질 수 있음.

• document 모델 형식을 사용하면 RDBM 보다 쉽게 대량의 데이터를 ‘수평적’으로 확장할 수 있음.

• 다양한 속성이 있는 데이터, 비정규화된 중첩 구조 데이터를 가질 때

• MongoDB

  • 아래 처럼 articles 라는 db가 존재한다고 해보자

  • mongoDB에서 모든 article을 조회하기 → db.articles.find()

  • writer가 “박명수”인 article 조회 → db.articles.find( { “writer”: “박명수” } )

[
  {
    "title": "article01",
    "content": "content01",
    "writer": "박명수",
    "likes": 0,
    "comments": []
  },
  {
    "title": "article02",
    "content": "content02",
    "writer": "정준하",
    "likes": 23,
    "comments": [
      {
        "name": "Bravo",
        "message": "Hey Man!"
      }
    ]
  }
]

graph

• Node와 Edge에 데이터 저장.

  • Node : 사람, 장소, 사물에 대한 정보 등이 저장

  • Edge : 노드 간의 관계에 대한 정보 저장

• SNS, 추천 서비스(엔진), 사기 탐지 등의 서비스 → 매우 긴밀하게 연결된 데이터셋을 구축해야 할때 적합

• Neo4j, Giraph, JanusGraph

Wide Column Store (Column Family)

• Table, Row, Dynamic Column에 데이터를 저장

• 컬럼수가 많다면 관련된 컬럼을 컬렉션으로 묶을 수 있음

• 대량의 데이터를 저장할 때 적합하며, join을 지원하지 않아서 쿼리 패턴을 예측할 수 있음

• IoT 데이터(지리적으로 분산), 사용자 프로필 데이터 등 동적 컬럼을 처리할 때, 수백만 테라바이트 정도의 대용량 데이터

• Cassandra, HBase

---

언제 NoSQL을 사용할까?

'높은 확장성'과 '가용성'이 주요 장점인 NoSQL 데이터베이스는
1. 실시간 서비스 2. 빅 데이터 3. 짧은 지연 및 대기시간을 제공해야 하는 서비스에 널리 사용된다.
ex) 게임, 전자상거래, SNS 서비스 등,,

• NoSQL 데이터베이스 → 다양한 데이터 모델을 사용한다.

  • (요구사항) 변화에 빠르게 적응

• 애플리케이션에서 보이는 데이터와 비슷한 형식으로 저장됨 → 직관적, 이해하기 쉬움

  • API를 사용해서 데이터를 저장 또는 검색 시에 데이터 변환이 줄어듬✨

• 유연성: NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 유연한 데이터 모델을 제공하여 보다 빠르고 반복적인 개발을 가능하게 해줌 → 자유로운 형식으로 저장 (구조적, 반구조적, 비구조적 모든 형식의 데이터를 쉽게 처리)

• 확장성: NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 고가의 강력한 서버를 추가하는 대신, 분산형 하드웨어 클러스터를 이용해 확장하도록 설계되었음. → 트래픽 증가에 대응하고 지연시간을 줄일 수 있음

• 고성능: NoSQL 데이터베이스는 ‘데이터 양이나 트래픽이 증가할 때’ 매우 좋은 성능을 보여줌!

• 고기능성: NoSQL 데이터베이스는 각 데이터 모델에 맞춰 특별히 구축된 뛰어난 기능의 API와 데이터 유형을 제공.

NoSQL이 적합하지 않은 경우

• NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 비정규화된 데이터에 의존

  • 데이터 변형 및 데이터 중복을 방지하기 위해 고도로 정규화된 데이터에 의존하는 서비스(데이터가 구조적이고 일관적인 경우) → NoSQL이 적합하지 않음‼️ ex) 금융, 회계 등 비즈니스 애플리케이션

• NoSQL 데이터베이스는 단일 테이블에 대한 쿼리 작업에 매우 빠르고 간단하게 동작함.

  • 그러나 쿼리의 복잡성이 높아지는 경우, 관계형 데이터베이스가 더 좋다. ‼️

  • NoSQL 데이터베이스는 보통 복잡한 join, 하위 쿼리 및 WHERE 절에서의 중첩 질의를 제공하지 않기 때문.

• 이 둘 중에 꼭 선택할 필요 없이 많은 경우에 관계형 및 비관계형 데이터 모델을 결합해 사용하는 ‘하이브리드’ 접근 방식 사용

  • NoSQL로 다양한 데이터 유형을 처리하는 유연성을 얻고, RDBMS로 일관적인 읽기 및 쓰기를 보장 가능

---

SQL vs NoSQL

차이점

RDBMS의 데이터는 테이블에 저장되어 있음.

• 스키마를 사전에 정의해야함 == 모든 column과 데이터 타입(number, string,,)이 사전에 파악되어야 애플리케이션이 데이터를 데이터베이스에 작성할 수 있다는 말.

• 또한 key를 사용해 여러 테이블을 연결하는 방식으로 정보를 저장 → 여러 테이블 간의 관계가 형성.

• key를 통해 특정 row를 검색하거나 수정할 수도 있음

반대로 NoSQL 데이터베이스에서 데이터는 사전에 스키마를 정의하지 않아도 저장될 수 있음. ✨

• 작업을 진행하는 동시에 데이터를 정의하는 방식으로 빠르게 데이터를 작성하고 반복할 수 있다는 뜻.

최근까지도 관계형 데이터베이스가 가장 널리 사용되는 모델

• 그러나 데이터의 다양성, 속도, 양을 감당하기 위해서는 관계형 데이터베이스를 보완할 전혀 다른 데이터베이스가 필요.

• 이와 같은 상황 때문에 일부 영역에서 NoSQL 데이터베이스를 도입 → '비관계형 데이터베이스'

• 신속한 수평적 확장 능력 덕분에 비관계형 데이터베이스는 높은 트래픽을 처리할 수 있고, 고도의 적응력이 특징

NoSQL만의 특징

1. NoSQL은 구조화되지 않은 스토리지를 사용한다.

2. Sharding(샤딩) 을 거쳐서 ‘수평확장’을 지원한다. (여러 노드에 데이터를 분산하여 저장하는 방식)

   • SQL이 테이블간의 참조를 통해 수직 확장해 나간다면, NoSQL은 문서 옆에 문서,, 또 문서,, 계속해서 수평 확장이 가능

   • 수직 확장 = 집 안에 새로운 계단을 추가, 수평 확장 = 건물 옆에 새로운 건물을 추가

• 용어

SQL	MongoDB	DynamoDB
table	collection	table
row (행)	document	item
column (열)	field	attribute
primary key	objectId	primary key
index	index	secondary index
view	view	global secondary index
Nested table or object	Embedded document	map
Array	Array	list

---

• 참고

개발자가 NoSQL 데이터베이스를 선호하는 이유

NoSQL이란? | 비관계형 데이터베이스, 유연한 스키마 데이터 모델 | AWS