[SQL] RDBMS 와 NoSQL의 차이점

DataBase와 DBMS 그리고 SQL

Data Base란 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자 방식으로 저장된 구조화된 정보 또는 데이터의 체계적인 집합을 의미합니다.  

DBMS 란 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해주고, 데이터베이스를 관리해 주는 소프트웨어입니다. 

SQL 이란 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어이며 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 자료의 검색과 관리, 데이터베이스 스키마 생성과 수정, 데이터베이스 객체 접근 조정관리를 위해 고안되었습니다. 

 

 

RDBMS

위에서 DBMS 는 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해주고, 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어라고 설명했습니다. 또한 기존의 RDBMS 에서의 저장 방식은 SQL에 의해 저장되고 있으며 정해진 스키마에 따라서 데이터를 저장해야합니다. RDBMS 에는 DBMS 앞에 R이 붙어 있죠. 이 R은 Relational의 약자로, RDBMS 는 관계형데이터베이스 관리 시스템을 의미합니다. 이름과 같이 RDBMS는 RDB를 관리하는 시스템이며 RDB는 관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현하는 데이터베이스 입니다. 

관계형 데이터베이스는 아래와 같이 구성된 테이블이 다른 테이블들과 관계를 맺고 모여있는 집합체로 이해할 수 있습니다. 

관계형 데이터베이스 에서는 이러한 관계를 나타내기 위해서 Foreign key 라는 것을 사용합니다. 이러한 테이블간의 관계에서 외래 키를 이용한 테이블 간 join 이 가능하다는 게 RDBMS 의 가장 큰 특징입니다. 

NoSQL

 

NoSQL이란 Not Only SQL의 약자로 말 그대로 위에서 설명한 RDB 형태의 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미하고 있습니다. 또한 NoSQL에서는 RDBMS 와는 달리 테이블 간 관계를 정의하지 않습니다. 데이터 테이블은 그냥 하나의 테이블 이며 테이블 간의 관계를 정의하지 않아 일반적으로 테이블 간 join 도 불가능 합니다. 

 

NoSQL은 점점 빅데이터의 등장으로 인해 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 증가함에 따라 RDBMS 에 단점인 성능을 향상시키기 위해서는 장비가 좋아야하는 Scale-up 의 특징이 비용을 기하급수적으로 증가시키기 때문에 데이터일관성은  포기하되 비용을 고려하여 여러 대의 데이터에 분산하여 저장하는 Scale-out  을 목표로 등장하였습니다. 

 

RDBMS

장점 : RDBMS는 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터구조를 보장하고 있습니다. 

또한 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장할 수 있습니다. 

단점 : 테이블간테이블 간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 join문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있습니다. 성능향상을 위해서는 서버의 성능을 향상 시켜야하는 Scale-up만을 지원합니다. 이로인해 비용이 기하급수적으로 늘어날 수 있습니다. 스키마로 인해서 데이터가 유연하지 못합니다. 나중에 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어렵습니다.

 

NoSQL  

장점:  NoSQL에서는 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가지고 있습니다. 언제는 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있습니다. 데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Scale-up 뿐만이 아닌 Scale-out 또한 가능합니다단점: 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행해야합니다. 스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정이 어려울 수 있습니다. 

 

RDBMS 과 NoSQL은 언제 사용해야 될까요?

RDBMS는 데이터 구조가 명확하며 변경될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우 사용하는 것이 좋습니다. 또한 중복된 데이터가 없어 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합합니다. 

NoSQL 은 정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경/확장이 될 수 있는 경우에 사용하는 것이 좋습니다. 또한 단점에서도 명확하듯이 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될 시에는 모든 컬렉션에서 수정을 해야합니다. 이러한 특징들을 기반으로 update 가 많이 이루어지지 않는 시스템이 좋으며 또한 Scale-out  이 가능하다는 장점을 활용해 막대한 데이터를 저장해야 되서 DataBase 를 Scale-out  해야되는 시스템에 적합합니다.