RDBMS 와 NoSQL의 차이점

Database 와 DBMS 그리고 SQL 

Database란 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자 방식으로 저장된 구조화된 정보 또는 데이터의 체계적인 집합을 의미한다. 

 

DBMS란 (DataBase Management System) 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해주고 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어이다. 

 

RDBMS란? 

- RDBMS(Relational DBMS) DBMS 앞에 R (Relational)이 추가된 관계형 데이터 베이스 관리 시스템이다. 

- 데이터를 테이블 형태로 저장하고 관리하는 데이터베이스로 일반적으로 SQL을 사용해서 데이터를 관리한다. 

- RDB는 관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현하는 데이터베이스이다. 

 

RDBMS의 특징

- Data를 Column과 Row 형태로 저장한다.

- 신뢰성이 높고 데이터의 분류, 정렬, 탐색 속도가 비교적 빠르다.

- SQL을 사용하여 정교한 검색 query 통해 데이터를 다룬다. 

- Transaction (작업의 완전성을 보장해준다.) 

- 반드시 Schema 규격에 맞춰야 한다. (유연한 데이터 저장 x)

- 부하의 분산이 어렵다. (수직확장만 가능)

- 대표적으로 MySQL, SQLite, PostgreSQL, Oracle 등이 있다. 

 

RDBMS의 장단점 

장점 

1. 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야하므로 명확한 데이터 구조를 보장한다.

2. 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장할 수 있다. 

 

단점 

1. 테이블 간 테이블 간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 JOIN 문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있다. 

2. 성능 향상을 위해서는 서버의 성능을 향상 시켜야하는 Scale-up만을 지원한다. 이로 인해 비용이 기하급수적으로 늘어날 수 있다. 

3. 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못하다. 나중에 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어렵다. 

 

[회원 Table]

회원 번호 (Primary key)	회원 이름	휴대폰 번호
1111111	김희진	010-xxxx-xxxx
22222222	김또깡	010-yyyy-yyyy

 

 

[주문 Table]

주문 번호 (Primary Key)	주문 회원 번호 (foreign key)	주문 상품
2022222xxxxx	1111111	컴퓨터
2020020yyyy	22222222	키보드
2020020zzzz	22222222	마우스

 

 

NoSQL 

- NoSQL이란 (Not Only SQL)의 약자로 말 그대로 위에서 설명한 RDB 형태의 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미하고 있다.

- NoSQL 에서는 RDBMS 와는 달리 테이블 간 관계를 정의하지 않는다. 

- 데이터 테이블은 그냥 하나의 테이블이며 테이블 간의 관계를 정의하지 않아 일반적으로 테이블 간 Join도 불가능하다. 

 

사용하는 이유) NoSQL은 빅데이터의 등장으로 인해 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 증가함에 따라 RDBMS 단점인 성능 향상을 위해서는 Scale-up 만이 가능하다라는 문제를 해결하기 위해 나왔다. NoSQL은 데이터 일관성은 포기하되 비용을 고려하여 여러 대의 데이터에 분산하여 저장하는 Scale-Out을 목표한다. 

 

Scale-up , Scale-out 용어 정리 

구분	개념 이름	설명	비유	예시
Scale-up	수직 확장	한 대의 장비 성능을 올리는 것	더 좋은 컴퓨터로 바꾸기	RDBMS
Scale-out	수평 확장	장비의 개수를 늘려서 나눠 처리	컴퓨터 여러 대를 병렬로 돌리기	NoSQL(MongoDB, Cassandra) , 클라우드, Kubernetes, MSA

 

NoSQL의 특징 

유연성 : 스키마 선언 없이 필드의 추가 및 삭제가 자유로운 Schema-less 구조 

확장성 : 스케일 아웃(수평 확장)에 의한 서버 확장이 용이

고성능 : 대용량 데이터를 처리하는 성능이 뛰어나다.

가용성 : 여러 대의 백업 서버 구성이 가능 (수평 확장)하여 장애 발생 시에도 무중단 서비스가 가능하다.

데이터간의 관계를 정의하지 않는다. (Table 간의 Join도 불가능)

RDBMS의 복잡도와 용량 한계를 극복하기 위한 목적으로 등장한 만큼 RDBMS에 비해 훨씬 더 대용량의 데이터를 저장 

분산형 구조 : 데이터를 여러 대의 서버에 분산해 저장 

고정되지 않은 Table Schema(Schema가 없어 다루기 쉬움)

Key에 대한 입/출력만 지원한다.

Schma가 없다보니 Data에 대한 규격화된 결과 값을 얻기 힘들다. 

 

1. Key-Value Database

• Key-Value Database는 데이터가 Key와 Value 쌍으로 저장된다. Key는 Value에 접근하기 위한 용도로 사용되며, 값은 어떠한 형태의 데이터라도 담을 수 있다. 심지어는 이미지나 비디오도 가능하다. 또한 간단한 API를 제공하는 만큼 질의의 속도가 굉장히 빠른편이다. 
• 대표적인 NoSQL Key-Value Model로는 Redis, Riak, Amazon Dynamo DB 

2. Document Database 

• Document Database 데이터는 Key와 Document의 형태로 저장된다. Key-Value 모델과 다른 점이라면 Value가 계층적인 형태인 도큐먼트로 저장된다는 것이다. 객체지향에서의 객체와 유사하며, 이들은 하나의 단위로 취급되어 저장된다. 다시 말해 하나의 객체를 여러 개의 테이블에 나눠 저장할 필요가 없어진다는 뜻이다. 
• 주요한 특징으로는 객체-관계 매핑이 필요하지 않다. 객체를 Document 형태로 바로 저장 가능하기 때문이다. 또한 검색에 최적화되어 있는데, 이는 Key-Value 모델의 특징과 동일하다. 단점이라면 사용이 번거롭고 쿼리가 SQL 과는 다르다. 
• 도큐먼트 모델에서는 질의의 결과가  JSON이나 xml 형태로 출력되기 때문에 그 사용 방법이 RDBMS 에서의 질의 결과를 사용하는 방법과 다르다. 
• 대표적인 NoSQL Document Model로는 MongoDB, CouthDB 등이 있다. 

3. Wide Column Database

• Column-family Model 기반의 Database이며 이전의 모델들이 Key-Value 값을 이용해 필드를 결정했다면, 특이하게도 이 모델은 키에서 필드를 결정한다. 연관된 데이터들은 같은 Column-family안에 속해 있으며, 각자의 Column-name을 가진다. 연관된 데이터들은 같은 Column-family안에 속해 있으며, 각자의 Column-name을 가진다. 관계형 모델로 설명하자면 어트리뷰트가 계층적인 구조를 가지고 있는 셈이다. 이렇게 저장된 데이터는 하나의 커다란 테이블로 표현이 가능하며, 질의는 Row, Column-family, Column-name을 통해 수행된다. 
• 대표적인 NoSQL Column-family Model 로는 HBase, Hypertable 등이 있다. 

 

4. Graph Database 

Graph Model에서는 데이터를 Node와 Edge, Property와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 Database입니다. 개체와 관계를 그래프 형태로 표현한 것으로 관계형 모델이라고 할 수 있으며, 데이터 간의 관계가 탐색의 키일 경우에 적합하다. 

페이스북이나 트위터 같은 소셜 네트워크에서 적합하고, 연관된 데이터를 추천해주는 추천 엔진이나 패턴 인식등의 데이터베이스로도 적합하다. 

 

 

NoSQL의 장단점 

 

장점)

1. 데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Scale-up 뿐만이 아닌 Scale-out또한 가능하다.

2. NoSQL에서는 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가질 수 있다. 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있다. 

 

단점)

1. 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행을 해야 한다. 

2. 스키마가 존재하지 않기에 명화갛ㄴ 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정이 어려울 수 있다. 

 

RDBMS, NoSQL 언제 사용할 수 있는가? 

RDBMS는 데이터 구조가 명확하며 변경 될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우 사용하는 것이 좋다. 또한 중복된 데이터가 없어(데이터 무결성)변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합하다. 

 

NoSQL은 정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경/확장이 될 수 있는 경우에 사용하는 것이 좋다. 또한 단점에서도 명확하듯이 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될 시에는 모든 컬렉션에서 수정을 해야 한다. 이러한 특징들을 기반으로 Update가 많이 이루어지지 않는 시스템이 좋으며 Scale-out이 가능하다는 장점을 활용해 막대한 데이터를 저장해야 해서 Databse를 Scale-out 해야되는 시스템에 적합하다. 

 

Redis & MongoDB 

 

Redis는 Key-Value 형태의 데이터 구조를 가지는 인메모리 데이터 저장소이다. 반면, MongoDB는 Document 형태의 데이터 구조를 가지며 디스크 기반으로 데이터를 저장한다. 이러한 차이로 인해 Redis는 메모리 기반으로 빠른 데이터 처리가 가능하며, 주로 캐싱에 사용되는 반면, MongoDB는 대용량의 데이터를 저장하고 관리하는 데 적합하다. 

 

 

https://khj93.tistory.com/entry/Database-RDBMS%EC%99%80-NOSQL-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90

[Database] RDBMS와 NoSQL의 차이점

 

https://noxknow.tistory.com/88

[SQL] DB 선택 과정 : RDBMS & NoSQL ( feat. Redis와 MongoDB )