[SQL] 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스

는 데이터를 저장하고 관리하는 방식에서 큰 차이를 보인다.

각 데이터베이스의 특징, 장단점을 이해하면 프로젝트의 요구사항에 가장 적합한 데이터베이스를 선택하는 데 도움이 된다.

 

관계형 데이터베이스 (RDBMS)

관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블 형식으로 저장하고 관리하는 데이터베이스이다.

각 테이블은 고정된 스키마를 가지며, 행(Row)은 개별 레코드, 열(Column)은 속성을 나타낸다. 각 테이블은 고유한 스키마를 가지고 있어, 데이터 타입과 구조가 엄격하게 정의되어 있다. 대표적인 예로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle이 있다.

관계형 데이터베이스는 정형화된 데이터를 다룰 때 특히 유용하다. 미리 정의된 타입과 구조가 있기 때문에 이에 부합하는지 검증하여 데이터의 일관성을 유지하기 용이하다. 또한, 데이터 간의 관계를 명확히 표현할 수 있는 것이 큰 장점이다.

예를 들어 사용자와 주문 데이터를 각각 테이블로 만들고, 사용자 ID를 외래키로 설정해 두 테이블을 연결할 수 있다. 이를 통해 하나의 사용자에 속한 주문 내역을 정확히 조회할 수 있으며, 이 외에도 복잡한 조건의 데이터 조회나 조인을 처리하기 용이하다.

관계형 데이터베이스 (RDBMS) 장점

• 데이터 일관성: 엄격한 스키마를 통해 데이터의 무결성을 보장한다.
• 명확한 관계성: 외래 키 등을 사용하여 테이블 간의 관계를 명확하게 정의할 수 있다.
• 다양한 기능: 복잡한 쿼리, 트랜잭션 처리, 데이터 분석 등 다양한 기능을 제공한다.

관계형 데이터베이스 (RDBMS) 단점

관계형 데이터베이스의 단점은 유연성이 떨어진다는 점이다. 스키마가 고정돼 있기 때문에, 새로운 필드를 추가하거나 데이터 구조를 바꾸려면 테이블 자체를 수정해야 하고, 이로 인해 마이그레이션 과정이 복잡하고 시간이 오래 걸릴 수 있다. 또한, 서버를 여러 대로 분산시키는 수평적 확장이 상대적으로 어렵다는 단점도 있다. 관계형 데이터는 여러 테이블 간의 조인이 많기 때문에 데이터를 분산시켜 저장하면 성능 저하가 생길 수 있다. 그래서 대규모 트래픽을 처리해야 하는 시스템에서는 확장성이 한계로 작용할 수 있다.

 

비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

흔히 NoSQL이라고 부르기도 하는 비관계형 데이터베이스는 전통적인 테이블 기반 구조가 아닌, 보다 유연한 데이터 모델을 사용한다. "Key - value", "Document", "Graph" 등의 유형이 존재한다. 비관계형 데이터베이스는 스키마가 고정되어 있지 않아서, 저장되는 데이터 구조가 일관되지 않아도 된다. 필요에 따라 유동적으로 속성을 추가할 수도 있습니다.

대표적인 예로는 MongoDB, Cassandra, Redis가 있다.

비관계형 데이터베이스의 장점은 유연성과 확장성이다. 스키마가 고정되어 있지 않기 때문에, 초기 개발 단계에서 데이터 구조가 자주 변경될 가능성이 있는 프로젝트에 특히 적합하다. 또한, 수평적 확장이 쉬워서 대용량의 데이터를 빠르게 처리하거나, 사용자가 급격히 늘어나는 상황에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있다는 장점이 있다. 문서 기반 NoSQL에서는 하나의 객체에 필요한 데이터를 모두 담을 수 있어서, 관계를 맺고 조인하는 대신 한 번의 조회로 필요한 정보를 가져올 수 있다는 장점도 있다.

비관계형 데이터베이스 (NoSQL) 장점:

• 높은 유연성: 스키마가 없어 다양한 형태의 데이터를 저장하고, 구조를 동적으로 변경할 수 있다.
• 뛰어난 확장성: 수평적 확장이 용이하여 대용량 데이터 처리 및 트래픽 증가에 효과적으로 대응할 수 있다.
• 빠른 읽기/쓰기 성능: 특정 유형의 NoSQL 데이터베이스는 빠른 읽기 및 쓰기 작업을 지원한다.

비관계형 데이터베이스 (NoSQL) 단점:

비관계형 데이터베이스는 반대로 데이터의 일관성 유지가 어렵다는 문제가 있다. 스키마가 자유롭다 보니, 같은 컬렉션 안에 구조가 다른 문서들이 들어갈 수 있고, 그로 인해 나중에 데이터를 가공하거나 검증할 때 오류가 발생하기 쉽다. 또한, 조인 기능이 제한적이기 때문에, 데이터 간의 관계를 표현하는 데 한계가 있다. 만약 여러 컬렉션에 나눠 저장된 데이터를 합쳐서 조회해야 한다면, 애플리케이션 단에서 로직을 더 많이 처리해야 할 수도 있다.

결론

관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스는 각각 고유한 장단점을 가지고 있다. 따라서 프로젝트의 특성과 요구사항에 따라 적절한 데이터베이스를 선택해야 한다.

• 관계형 데이터베이스: 데이터 일관성이 중요하고, 복잡한 관계를 표현해야 하는 경우에 적합하다.
  예를 들어, 은행 거래 시스템, 고객 관리 시스템 등에 주로 사용된다.
• 비관계형 데이터베이스: 유연한 데이터 구조와 높은 확장성이 요구되는 경우에 적합하다.
  예를 들어, 소셜 미디어, 실시간 데이터 분석, 대용량 콘텐츠 관리 시스템 등에 주로 사용된다.