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개발/Database

SQL과 NoSQL

by 안뇽! 2021. 10. 9.
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SQL(구조화 쿼리 언어) vs NoSQL(비구조화 쿼리 언어)

  • 데이터베이스는 관계형 DB와 비관계형 DB로 구분한다.
  • 관계형 DB는 SQL을 기반으로 하고, 비관계형 DB는 NoSQL로 데이터를 다룬다.
  • 이 둘은 만들어진 방식, 저장하는 정보의 종류, 저장하는 방법 등의 차이를 갖고 있다.

SQL

  • SQL은 데이터베이스용 프로그래밍 언어로 주로 관계형 DB에서 사용한다.
  • 데이터베이스에 쿼리를 보내 원하는 데이터를 가져오거나 삽입할 수 있다.
  • MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL 등 다양한 DB에서 SQL 구문을 사용할 수 있다.
  • 관계형 DB에서는 테이블의 구조와 데이터 타입등을 사전에 정의하고 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입한다.
  • 특정한 형식이 있기 때문에 데이터를 정확히 입력했다면 사용이 매우 편리하다.
  • 관계형 DB에서는 SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리할 수 있다. 스키마가 뚜렷하고 테이블간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있음

NoSQL

  • Key-Value 타입 :
-   속성을 Key-Value 의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장한다.


-   Redis, Dynamo 등이 있다.
  • 문서형 데이터베이스 :
-   각 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리한다.


-   대표적 문서형 데이터베이스는 MongoDB가 있다.


-   데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장한다.
  • Wide-Column 데이터베이스 :
-   각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있다.


-   데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식이다.


-   Cassandr, HBase 등이 있다.


-   하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어 유연성이 높다.


-   데이터베이스의 열에 대한 데이터를 집중적으로 관리한다.
  • 그래프형 데이터베이스 :Neo4J, InfiniteGraph 가 있다.
-   자료구조의 그래프와 비슷한 형식이다. 노드에 속성별(entities)로 데이터를 저장한다.

SQL 기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점

데이터 저장

  • NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장한다.
  • 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장한다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장한다.

스키마

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

쿼리

  • 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장한다. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 한다. 데이터베이스가 구축된 하드웨어 의 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. 보다 값싼 서버 증설 또는 클라우드 서비스를 이용하는 확장이라고도 할 수 있다.
    NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있다.
    저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅 할 수 있어서 수직적 확장보다 상대적으로 저렴하다.
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