Database - 2. RDBMS VS NoSQL

Database - 2. RDBMS VS NoSQL

2020, Sep 13    

1. 들어가며

흔히 데이터베이스를 공부하는 개발자라면 RDBMS(관계형)와 NoSQL(비관계형)의 차이점에 대해 정확히 알고 있어야한다. 서로의 개념과 사용처에대해 잘 이해하고 있다면, 개발하는데에 있어 큰 도움을 줄것이다. 이 글에서는 RDBMS와 NoSQL의 정의, 구조, 작동방식, 차이점 및 어디에 사용되어 지는지 등에대해 알아보자.


2. RDBMS & NoSQL 정의

  • RDBMS
    관계형 데이터베이스 모델(relational database)을 기반으로 하는 데이터베이스 관리 시스템이다. 여기서 관계형 데이터베이스(relational database)는 상호 관련된 데이터 포인트에 대한 액세스를 저장하고 제공하는 데이터베이스의 한 형태이다. 데이터를 테이블에 직관적으로 간단하게 나타내는 관계형 모델을 기반으로, 테이블의 각 열은 키(key)라고 하는 고유 ID를 가진 레코드이다. 테이블의 컬럼(column)은 해당 데이터의 속성을 가지며, 각 레코드는 각 속성에 대한 값을 가지므로 데이터 포인트 간 관계를 손쉽게 구축할 수 있습니다.
  • NoSQL
    기존의 관계형 데이터베이스의 한계를 뛰어넘기 위해 만들어진 새로운 형태의 비관계형 데이터베이스로, Not Only SQL(SQL 뿐만이 아닌. 이라는 뜻)의 줄임말이다. 관계형 데이터베이스보다 더 융통성 있는 데이터 모델을 사용하며, 데이터의 저장 및 검색에 특화된 메커니즘을 제공한다. NoSQL은 분산 환경에서의 데이터 처리를 더욱 빠르게 하기 위해 개발되었다.


3. RDBMS & NoSQL 비교

기능 RDBMS NoSQL
데이터모델 관계형 모델은 데이터를 행과 열로 구성된 테이블로 정규화합니다. 스키마는 테이블, 행, 열, 인덱스, 테이블 간 관계, 기타 데이터베이스 요소를 정확하게 규정합니다. 데이터베이스는 테이블 사이의 관계에서 참조 무결성을 실현합니다. NoSQL 데이터베이스는 키-값, 문서, 그래프 등 성능과 규모 확장에 최적화된 다양한 데이터 모델을 제공합니다.
ACID 속성 관계형 데이터베이스는 원자가, 일관성, 격리성 및 지속성(ACID, atomicity, consistency, isolation, and durability)의 속성을 제공합니다. NoSQL 데이터베이스는 흔히 수평으로 확장할 수 있는 보다 유연한 데이터 모델을 위해 관계형 데이터베이스의 일부 ACID 속성을 완화함으로써 조정합니다. 이로써 NoSQL 데이터베이스는 단일 인스턴스의 한계를 넘어 수평으로 확장해야 하는 사용 사례에서 높은 처리량, 낮은 지연 시간을 위한 탁월한 선택이 됩니다.
성능 성능은 일반적으로 디스크 하위 시스템에 따라 다릅니다. 최고 성능을 달성하기 위해서는 쿼리, 인덱스 및 테이블 구조를 자주 최적화해야 합니다. 성능은 일반적으로 기본 하드웨어 클러스터 크기, 네트워크 지연 시간 및 호출 애플리케이션의 기능입니다.
확장 관계형 데이터베이스는 일반적으로 하드웨어의 계산 성능을 높이거나 읽기 전용 워크로드의 복제물을 추가함으로써 확장됩니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 거의 무제한적인 범위에서 일관된 성능을 제공하는 처리량 제고를 위해 분산형 아키텍처를 사용해 액세스 패턴이 확장 가능하기 때문에 분할성이 있습니다.
API 데이터를 저장 및 검색하기 위한 요청은 SQL(구조화 질의 언어)을 준수하는 쿼리를 사용하여 전달됩니다. 쿼리는 관계형 데이터베이스에 의해 구문 분석되고 실행됩니다. 객체 기반 API를 통해 앱 개발자가 데이터 구조를 쉽게 저장 및 검색할 수 있습니다. 파티션 키를 사용하면 앱에서 키-값 페어, 열 세트 또는 일련의 앱 객체 및 속성을 포함하는 반정형 문서를 검색할 수 있습니다.


4. RDBMS & NoSQL 장단점

  • RDBMS
    • 장점
      1. 다양한 용도로 사용이 가능하고, 일반적으로 높은 성능을 가지고 있다.
      2. DATA의 일관성을 보증한다.
      3. 정규화에 따른 갱신 비용을 최소화 할 수 있다.
      4. SQL(Structured Query Language) 지원한다.
    • 단점
      1. 상대적으로 덜 유연하며, 데이터 스키마는 미리 알고 계획해야한다. 즉, 기존에 작성된 스키마를 수정하기가 어렵다.
      2. JOIN문이 많은 매우 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있다.
      3. 수평 확장이 어렵고, 보통 수직 확장만 가능하다. 즉 어느 시점에서 처리량/처리 능력과 관련하여 약간의 성장 한계에 직면하게 될 수 있다.
      4. 빅데이터를 처리하는데 매우 비효율적이다.
  • NoSQL
    • 장점
      1. 대용량 데이터 처리를 하는데 효율적이다.
      2. 읽기 작업보다 쓰기 작업이 더 빠르고 관계형 데이터베이스에 비해 쓰기와 읽기 성능이 빠르다
      3. 데이터 모델링이 유연하다.
      4. 뛰어난 확장성으로 검색에 유리하다.
      5. 최적화된 키 값 저장 기법을 사용하여 응답속도나 처리효율 등에서 성능이 뛰어나다.
      6. 복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있다.
    • 단점
      1. 쿼리 처리시 데이터를 파싱 후 연산을 해야해서 큰 크기의 document를 다룰 때는 성능이 저하된다.


4. RDBMS 와 NoSQL의 사용

  • RDBMS 사용이 적합한 경우
    • 데이터의 업데이트가 자주 일어날때(RDB는 특정한 데이터의 테이블에 위치한것만 업데이트하면 되지만, NoSQL일경우 여러 컬렉션을 수정해야 한다)
    • 명확한 스키마가 중요할때 혹은 데이터구조가 극적으로 변경되지 않을 때 사용이 용이하다.
  • NoSQL 사용이 적합한 경우
    • 정확한 데이터 요구사항을 알 수 없거나 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 경우.
    • 읽기(read)처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경하지 않는 경우 (즉, 한번의 변경으로 수십 개의 문서를 수정 할 필요가 없는 경우)
    • 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우( 즉, 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우, 읽기/쓰기 처리량이 큰 경우)


5. RDBMS 와 NoSQL 종류

  • RDBMS
    • Amazon Aurora, Oracle, MS-SQL server, MySQL, PostgreSQL,MariaDB
  • NoSQL
    1. Document Store, Document Database : 테이블이 스키마가 유동적이다. 즉 레코드마다 각각 다른 스키마를 가질 수 있습니다. XML, JSON과 같은 Document를 이용해 레코드를 저장합니다. 트리형 구조로 레코드를 저장하거나 검색하는데 좋은 Database입니다.
      • MongoDB, Azure Cosmos DB, CouchDB, MarkLogic, OrientDB
    2. Wide Column Store, Wide Column Database : 행마다 키와 해당값을 저장할 때마다 각각 다른값의 다른 수의 스키마를 가질 수 있습니다. 사용자 이름(Key)에 해당하는 값에 스키마들이 각각 다르다는 것을 알 수 있고. 이러한 구조를 갖는 Wide Column Database는 대량의 데이터의 압축, 분산처리, 집계 처리(sum, count, avg 등) 및 쿼리 동작 속도 그리고 확장성이 뛰어난 것이 그 대표적인 특징입니다.
      • Cassandra, HBase, Google BigTable, Vertica, Druid, Accumulo, HyperTable
    3. Key Value Store, Key Balue Database : 기본적인 패턴으로 Key,value가 하나의 묶음으로 저장되는 구조로 단순한 구조이기에 속도가 빠르며 분산 저장 시 용이하다. Key 안에 (Column, Value) 형태로 된 여러개의 필드를 갖습니다.. 주로 Serverconfig, Session Clustering등에 사용되고 엑세스 속도는 빠르지만, Scan에는 용이하지 않습니다.
      • Redis, Oracle NoSQL Database, Voldmorte, Oracle Berkeley DB, Memcached, Hazelcast
    4. Graph Database : 데이터를 노드로 표현하며, 노드 사이의 관계를 엣지로 표현, ,RDBMS 보다 Performance가 좋고 유연하며 유지보수에 용이한것이 특징. Social networks, Network diagrams 등에 사용할 수 있다고 합니다
      • Neo4j, Blazegraph, OrientDB , AgensGraph(국내솔루션)


6. 마치며

이 글은 단순 RDBMS VS NoSQL에 대한 차이점등을 알아보는 글이다. RDBMS와 NoSQL의 자세한 점들은 차후에 따로 다룰 예정이니 follow up을 통해 차근 차근 알아가자.


7. reference

[Definition-of-RDBMS-NoSQL/academind]
[Pros-and-Cons-of-RDBMS-NoSQL/tistory/newehblog]
[Definition-and-Types-of-NoSQL/tistory/bestpractice80]
[Definition-and-Types-of-RDBMS/mongodb]
[Difference-between-RDBMS-NoSQL/guru99]

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# Database # RDBMS # NoSQL