[Daily morning study] SQL vs. NoSQL 데이터베이스 비교 (언제 무엇을 써야 하는가?)
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SQL vs. NoSQL 데이터베이스 비교 (언제 무엇을 써야 하는가?)
개요
SQL(Structured Query Language) 및 NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스는 데이터 저장 및 관리 방식이 다릅니다. 이 가이드는 두 가지 데이터베이스의 차이점, 장단점, 사용 사례를 정리하여 언제 어떤 데이터베이스를 사용하는 것이 좋을지에 대한 통찰을 제공합니다.
SQL 데이터베이스
정의
- SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스로, 데이터를 구조화된 방식으로 저장합니다.
- 데이터를 테이블 형태로 저장하며, 각 테이블은 행과 열로 구성됩니다.
특징
- 스키마: 정해진 스키마를 가지고 있어 데이터 형이 명확합니다.
- ACID 속성: 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립성(Isolation), 지속성(Durability)을 보장합니다.
- 관계: SQL에서는 여러 테이블 간의 관계를 외래 키(foreign key)로 설정할 수 있습니다.
장점
- 데이터 무결성을 유지하기 쉽습니다.
- 복잡한 쿼리 처리에 강합니다.
- 표준화된 SQL 사용으로 여러 시스템에서 호환성이 높습니다.
단점
- 데이터 모델의 변화가 어려워서 유연성이 떨어집니다.
- 수평적 확장이 힘들어 큰 데이터 처리에 제약이 있습니다.
사용 사례
- 금융 시스템, 재고 관리 시스템, ERP 시스템 등 데이터 무결성이 중요한 경우에 적합합니다.
NoSQL 데이터베이스
정의
- NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스로, 다양한 형태의 데이터를 저장하는 데 적합합니다.
- 문서형, 키-값 쌍, 그래프, 컬럼 패밀리 등 다양한 데이터 모델을 지원합니다.
특징
- 유연한 스키마: 스키마가 없어 데이터를 동적으로 추가할 수 있습니다.
- CAP 정리: Consistency, Availability, Partition tolerance 중 두 가지를 동시에 만족하는 시스템을 설계해야 합니다.
- 수평적 확장성: 서버를 추가함으로써 성능을 쉽게 확장할 수 있습니다.
장점
- 데이터 구조가 유연하여 빠른 개발이 가능합니다.
- 대량의 데이터를 처리할 수 있는 능력이 뛰어납니다.
- 스케일 아웃(Scale-out)이 용이하여 자동차업계, 게임, 소셜 미디어 등에 적합합니다.
단점
- 데이터 무결성을 완벽히 보장하기 어렵습니다.
- 복잡한 쿼리가 필요한 경우 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
사용 사례
- 빅데이터, 실시간 웹 애플리케이션, IoT 등 대용량 데이터를 다루는 시스템에 적합합니다.
SQL과 NoSQL의 비교
| 특성 | SQL | NoSQL |
|---|---|---|
| 데이터 모델 | 관계형 | 비관계형 |
| 스키마 | 고정 스키마 | 유연한 스키마 |
| 쿼리 언어 | SQL | 각 DBMS마다 다름 |
| ACID 지원 | 강력한 지원 | 일부 지원 (BASE 모델) |
| 확장성 | 수직적 확장 | 수평적 확장 |
| 사례 | ERP, 금융 시스템 | 소셜 미디어, 빅데이터 |
결론
SQL과 NoSQL 데이터베이스는 각기 다른 요구 사항과 사용 사례에 맞춰 설계되었습니다. 어떤 데이터베이스를 사용할지는 프로젝트의 요구 사항, 데이터의 성격, 대량의 트래픽 및 데이터 무결성 요구 사항에 따라 달라집니다.
- SQL을 선택할 때는 데이터 무결성이 중요하고, 복잡한 쿼리가 필요할 때입니다.
- NoSQL을 선택할 때는 유연성이 필요하거나 대량의 비정형 데이터를 다루어야 할 때입니다.
각 데이터베이스의 특성을 잘 이해하고 적절한 선택을 내리는 것이 중요합니다.
