No-SQL과 RDBMS의 차이 완전분석(개념 및 사용법)
No-SQL과 RDBMS의 차이점 총정리 : 개념 집중분석 & 총정리
개념 및 차이점 완전 분석
데이터베이스 관리 시스템은 현대 소프트웨어 개발의 핵심 요소 중 하나로, 우리가 매일 다루는 다양한 응용 프로그램과 웹 서비스의 기반을 이룹니다.
데이터베이스는 데이터를 저장, 관리, 검색 및 분석하기 위한 중요한 기능을 수행하며, 이를 위해 여러 가지 데이터베이스 시스템이 개발되었습니다.
그 중에서도 NoSQL(Not Only SQL)과 RDBMS(Relational Database Management System)는 가장 널리 사용되는 두 가지 접근 방식입니다.
이 글에서는 NoSQL과 RDBMS의 주요 차이점을 살펴보겠습니다.
두 시스템의 개념, 데이터 모델, 사용법 등을 비교하면서, 각각의 특성을 분석 및 비교하는 시간을 가져보겠습니다.
그럼, NoSQL과 RDBMS의 핵심 차이점을 살펴보겠습니다.
No-SQL과 RDBMS의 차이 : 개념 및 사용법
1] 개념
NoSQL (Not Only SQL)
NoSQL은 “Not Only SQL”의 약자로, 관계형 데이터베이스 시스템이 가지고 있는 테이블 형태의 구조를 사용하지 않는 데이터베이스 모델을 지칭합니다.
이 모델은 레코드나 행과 같은 고정된 스키마 대신, 동적인 데이터 구조를 사용하며, 주로 대용량 및 분산 데이터 저장과 처리를 위해 설계되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 데이터 형식을 수용하고, 수평적 확장을 쉽게 지원하며, 대용량 데이터 처리에 유용합니다. 주요 NoSQL 카테고리로는 문서 지향 데이터베이스, 키-값 스토어, 그래프 데이터베이스 등이 있습니다.
RDBMS (Relational Database Management System)
RDBMS는 관계형 데이터 모델을 기반으로 하는 데이터베이스 시스템입니다.
이 모델은 데이터를 테이블 형태로 구조화하며, 각 테이블은 열(Column)과 행(Row)으로 구성됩니다. 데이터는 정확한 스키마에 따라 저장되며, SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터 조작 및 검색을 수행합니다. RDBMS는 데이터의 일관성과 무결성을 보장하며, 복잡한 쿼리 및 다중 테이블 조인을 지원합니다. 주로 정형화된 데이터를 다루는 애플리케이션에 적합합니다.
차이점
- NoSQL은 동적 데이터 구조를 사용하고, 스키마가 유연하며, 대용량 및 분산 데이터에 적합합니다.
- RDBMS는 정형화된 데이터 모델을 사용하며, 데이터 일관성과 무결성을 중요시하며, 복잡한 쿼리에 적합합니다.
2] 용어
이번에는 RDBMS와 NoSQL의 용어 및 개념을 비교해보죠.
| 비교 | RDBMS | NoSQL |
|---|---|---|
| 데이터 모델 | 테이블 형태의 데이터 구조 정형화된 데이터 저장 | 문서 기반 데이터 모델 비정형 또는 반정형 데이터 저장 |
| 스키마 | 엄격한 스키마 (고정 구조) 스키마 변경이 어려울 수 있음 | 유연한 스키마 (동적 구조) 스키마 변경이 쉬움 |
| 쿼리 언어 | SQL 사용 복잡한 조인 지원 | 질의 언어 다양 (배리에이션) 복잡한 쿼리에 한계 |
| 확장성 | 수직적 확장 (스케일-업) 제한된 수용 능력 | 수평적 확장 (스케일-아웃) 대용량 데이터 처리에 용이 |
| 데이터 일관성 | ACID 트랜잭션 데이터 무결성 | 일관성 모델 다양 (일관성 유연성) 데이터 일관성 유지에 유용 |
| 용어 비교 1 | 테이블 RDBMS에서 데이터를 저장하는 주요 구조 | 컬렉션 (Collection) NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 그룹화하는 개념 |
| 용어 비교 2 | 행 (Row) 테이블에서 실제 데이터 레코드 | 도큐먼트 (Document) 데이터베이스에서 사용되는 기본 데이터 단위 |
| 용어 비교 3 | 열 (Column) 테이블의 속성 또는 필드 | 필드 (Field) 도큐먼트 내의 하위 데이터 요소 |
| 용어 비교 4 | 기본 키 (Primary Key) 테이블에서 각 행을 고유하게 식별하는 열 또는 열의 조합 | 키-값 스토어 (Key-Value Store) 키-값 스토어는 간단한 키와 해당 키에 연결된 값을 저장하는 방식 |
각각 저장의 개념이 달라서 명확히 비교될 수 없지만, 저장 구조를 간략하게 비교한다면 위 표의 내용과 같이 비교할 수 있습니다.
3] 쿼리
이번에는 사용되는 쿼리에 대해서 비교해보겠습니다.
RDBMS 쿼리 언어 (SQL)
- SQL (Structured Query Language)은 RDBMS에서 데이터를 조회, 수정, 삭제 및 삽입하는 데 사용되는 표준 쿼리 언어입니다.
- SQL 쿼리는 다양한 조건 및 조인을 활용하여 데이터를 검색하고 필요한 변환을 수행할 수 있습니다.
예시)
SELECT FirstName, LastName FROM Customers WHERE Country = 'USA';SQL 정리 사이트 : Instant SQL Formatter
NoSQL 쿼리 언어
- NoSQL 데이터베이스마다 다양한 쿼리 언어 및 API가 사용됩니다. 예를 들어, 문서 지향 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB에서는 MongoDB Query Language (MQL)를 사용합니다.
- NoSQL 쿼리 언어는 데이터베이스 유형 및 모델에 따라 다양하며, JSON 또는 BSON 형식의 도큐먼트 데이터를 쿼리합니다.
예시)
db.customers.find({ "Country": "USA" }, { "FirstName": 1, "LastName": 1 });
비교
- RDBMS의 SQL은 복잡한 조인 및 집계 작업을 지원하며, 정형화된 데이터를 처리하는 데 강점을 가집니다.
- NoSQL 데이터베이스의 쿼리 언어는 데이터 모델 및 데이터베이스 유형에 따라 다양하며, 주로 문서 형식의 데이터를 다룹니다.
- NoSQL은 유연한 스키마를 가지고 있으므로 스키마 변경이 쉽습니다. 이로 인해 NoSQL 데이터베이스는 다양한 데이터 형식과 요구 사항에 대응하기에 좋습니다.
4] 장점과 단점
다음은 각각의 장단점을 비교해보겠습니다.
NoSQL의 장단점
| 장점 | 단점 | |
|---|---|---|
| NoSQL | – 유연한 스키마 | – 일관성 유지의 어려움 |
| – 대용량 및 분산 처리 지원 | – 복잡한 쿼리 처리에 한계 | |
| – 다양한 데이터 형식 지원 | – 표준화 부족 | |
| – 빠른 읽기 및 쓰기 |
RDBMS의 장단점
| 장점 | 단점 | |
|---|---|---|
| RDBMS | – 데이터 일관성 보장 (ACID) | – 스키마 변경이 어려움 |
| – 강력한 쿼리 언어 (SQL) | – 확장성 제한 | |
| – 데이터 정규화 가능 | – 고정 스키마 | |
| – 높은 관리 비용 |
이렇게 장단점을 비교해봤는데,
RDBMS의 명확한 장점은 제약조건으로 데이터의 신뢰성이 올라간다는 것이겠죠.
또한 No-SQL의 장점은 유연한 데이터 형식으로 테스트 및 수정이 용이하다는 점입니다.
5] 프로젝트 선택 가이드: NoSQL vs. RDBMS
데이터베이스 시스템을 선택할 때 고려해야 할 요소들을 정리해보겠습니다.
프로젝트의 특성과 요구 사항에 따라 NoSQL 또는 RDBMS를 선택하는 데 도움이 될 것입니다.
1. 데이터의 특성과 구조
데이터의 유형과 구조를 고려해야합니다.
데이터가 정형화되어 있고 고정된 구조를 가진 경우 RDBMS가 적합할 수 있습니다. 반면에, 비정형 데이터 또는 동적 구조를 가진 데이터는 NoSQL이 유용할 수 있습니다.
2. 스케일링 요구 사항
프로젝트의 규모와 확장성 요구 사항을 고려해야합니다.
NoSQL은 수평적 확장이 용이하며 대규모 데이터 처리에 적합합니다. RDBMS는 수직적 확장에 제한이 있을 수 있습니다.
3. 데이터 일관성 요구 사항
데이터 일관성과 무결성이 프로젝트에서 중요한 역할을 하는 경우 RDBMS를 고려해야합니다.
ACID 트랜잭션을 지원하므로 데이터 일관성을 보장합니다.
4. 쿼리 복잡성
프로젝트에서 복잡한 쿼리나 다중 테이블 조인이 필요한 경우 RDBMS를 선택하는 것이 유리할 수 있습니다.
SQL은 복잡한 데이터 조작을 지원합니다.
5. 스키마 변화 빈도
데이터 스키마가 자주 변경되는 프로젝트인 경우 NoSQL을 고려해야합니다.
NoSQL은 유연한 스키마를 가지고 있어 데이터 모델을 동적으로 조정할 수 있습니다.
6. 프로젝트 목표 및 일정
프로젝트의 목표와 일정을 고려하여 데이터베이스 시스템을 선택해야합니다.
NoSQL은 빠른 개발과 스케일링을 통한 빠른 시장 진입이 가능할 수 있습니다.
7. 생태계와 기술 스택
데이터베이스 시스템의 생태계, 지원되는 언어, 라이브러리, 도구 등을 고려하여 선택해야합니다.
프로젝트에 필요한 기술 스택과 통합이 잘 되는지 확인하세요.
8. 예산 및 비용
예산 제약 사항을 고려하여 데이터베이스 라이선스 비용 및 관리 비용을 평가해아합니다.
이러한 요소를 고려하여 NoSQL 또는 RDBMS를 선택하면 프로젝트의 성공 가능성을 높일 수 있습니다. 선택한 데이터베이스 시스템은 프로젝트의 특성과 목표에 최적화되어야 합니다.
6] NEW 데이터베이스 트렌드
- 그래프 데이터베이스: 복잡한 데이터 관계를 관리하기 위한 그래프 데이터베이스는 소셜 네트워크, 추천 시스템 및 IoT 분야에서 중요한 역할을 합니다.
- 블록체인 데이터베이스: 분산 데이터 관리 및 불변성을 보장하는 블록체인은 금융 및 공급망 관리 분야에서 눈에 띄는 역할을 하고 있습니다.
- 서버리스 데이터베이스: 서버리스 아키텍처와 통합되어 있는 서버리스 데이터베이스는 클라우드 환경에서 간단한 스케일링과 관리를 제공합니다.
- AI 및 머신 러닝 통합: 데이터베이스와 AI/ML 모델의 통합은 데이터 분석과 예측 능력을 향상시키며 자동화된 의사 결정을 지원합니다.
- 자동화 및 자동 관리: 데이터베이스 관리 작업을 자동화하는 도구와 서비스가 복잡성을 줄여주며, 더 효율적인 운영을 가능하게 합니다.
이와 같이, 많은 새로운 데이터 저장방식이 개발되고 있습니다. 나중에는 우리의 뇌 구조와 비슷한 DB를 구축하여 직접 연동하는 시대가 오지 않을까요 ?
마무리
데이터베이스에 관한 다양한 주제를 함께 탐구해 보았습니다.
데이터베이스는 현대 비즈니스와 기술에 있어서 중요한 부분이며, 데이터를 효율적으로 관리하고 활용함으로써 혁신과 성장을 이루는 데 도움이 됩니다. 여러분도 No-SQL 및 RDBMS 모두 잘 활용하는 멋진 IT종사자가 되길 기원합니다!
데이터베이스에 관해 함께 이야기하고 지식을 공유하는 것이 즐거웠습니다. 언제든지 질문이나 도움이 필요하면 다시 찾아와 주세요. 좋은 하루 보내세요! 😊
