Database

SQL과 NoSQL의 차이

김핵센 2022. 12. 11. 23:40

웹 애플리케이션을 개발할 때, 데이터베이스를 MySQL과 같은 SQL을 사용할 지 MongoDB와 같은 NoSQL을 사용할 지 프로젝트에 적합한 데이터베이스를 선택해야 한다.

 

이번 포스트에선 SQL과 NoSQL 데이터베이스의 핵심적인 개념과 차이점을 알아볼 것이다.

SQL 관계형 데이터베이스

SQL은 '구조화된 쿼리 언어(Structured Query Language)'의 약자이다.

SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색할 수 있다.

이러한 관계형 데이터베이스의 데이터는 정해진 데이터 스키마를 따라 데이터베이스 테이블에 저장되며, 관계를 통해 연결된 여러 개의 테이블에 데이터가 분산되는 특징이 있다.

 

엄격한 스키마

데이터는 테이블(table)에 Rows로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조(structure)가 있다.

그리고 구조(structure)는 컬럼의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.

관계형 데이터베이스에서 스키마를 준수하지 않는 Row는 추가할 수 없다.

 

관계

SQL 기반의 데이터베이스의 또 다른 중요한 부분은 관계이다. 데이터들을 여러 개의 테이블에 나눠서 데이터들의 중복을 피할 수 있다. 테이블을 나눠서 데이터를 저장하면, 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에, 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없다는 특징이 있다.

NoSQL 비관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스도 한계점을 노출하게 되었으며 이로 인해 새로운 데이터베이스인 NoSQL이 탄생하게 되었다. NoSQL은 기본적으로 SQL(관계형)과 반대되는 접근방식을 따르기 때문에 지어진 이름이다.

  • 스키마 없음
  • 관계 없음

NoSQL 세상에서는 레코드를 문서(documents)라고 부른다.

이것은 단순히 이름만 다른 것이 아니라, 핵심적인 차이점이 있다. SQL 세상에서는 정해진 스키마를 따르지 않는다면 데이터를 추가할 수 없지만, NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 콜렉션(=SQL에서의 테이블)에 추가할 수 있다.

 

문서(documents)는 Json과 비슷한 형태로 가지고 있다. 관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않고, 관련 데이터를 동일한 '컬렉션'에 넣는다.

 

따라서 여러 테이블 / 콜렉션에 조인(join)할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하게 된다.

실제로 NoSQL 데이터베이스는 조인(join)이라는 개념이 존재하지 않는다.

확장(Scaling)

SQL과 NoSQL의 데이터베이스를 비교할 때 살펴 봐야 할 또 하나의 중요한 개념은 확장(Scaling)이다.

확장은 수직적(vertical)확장과 수평적(horizontal)확장으로 구별할 수 있다.

  • 수직적 확장이란 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것이다.ex) CPU 업그레이드
  • 수평적 확장은 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미한다. 따라서 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동한다.

데이터가 저장되는 방식 때문에 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만을 지원한다. 수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능하다.

 

SQL 장점

  • 명확하게 정의 된 스키마, 데이터 무결성 보장
  • 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장된다.

NoSQL 장점

  • 스키마가 없기 때문에 훨씬 더 유연하다. 즉 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있다.
  • 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장된다. (= 읽는 속도가 빠르다.)
  • 수직 및 수평 확장이 가능하므로 데이터베이스가 애플리케이션에서 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청을 처리 할 수 있다.

SQL 단점

  • 상대적으로 덜 유연하다. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 짜야 한다.(= 수정이 번거롭거나 불가능할 수도 있다.)
  • 관계를 맺고 있기 때문에, JOIN문이 많은 매우 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있다.
  • 수평적 확장이 어렵고, 대체로 수직적 확장만 가능하다. 즉 어떤 시점에서 (처리할 수 있는 처리량과 관련하여) 성장 한계에 직면하게 된다.

NoSQL 단점

  • 유연성 때문에, 데이터 구조 결정을 하지 못하고 미루게 될 수 있다.
  • 데이터 중복은 여러 컬렉션과 문서가 여러 개의 레코드가 변경된 경우 업데이트를 해야 한다.
  • 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정(update)를 해야 하는 경우 모든 컬렉션에서 수행해야 함을 의미한다.

SQL은 언제 사용하면 좋을까?

  • 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 애플리케이션일 경우(NoSQL에서라면 여러 컬렉션
  • 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

NoSQL은 언제 사용하면 좋을까?

  • 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장 될 수 있는 경우
  • 읽기(read)처리를 자주 하지만, 데이터를 자주 변경(update)하지 않는 경우 (즉, 한번의 변경으로 수십 개의 문서를 업데이트 할 필요가 없는 경우)
  • 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우(즉, 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)