NoSQL과 RDBMS의 개념이 나오게 된 배경
RDBMS (관계형 데이터베이스 관리 시스템)
RDBMS는 초기부터 데이터 일관성과 무결성을 강조했습니다. 데이터를 테이블 형태로 구조화하고, 테이블 간의 관계를 통해 정형화된 데이터를 처리하는 데 중점을 두었습니다. ACID 특성을 통해 안정적인 트랜잭션 처리를 제공하여 신뢰성을 확보했어요.
NoSQL
NoSQL은 대규모 데이터와 다양한 데이터 모델에 대응하기 위해 등장했습니다. 스키마가 유연하며, 수평적 확장이 가능한 특성을 가지고 있어 대용량 및 분산 데이터 처리에 효과적입니다. NoSQL은 비정형 데이터와 유연한 확장성을 강조하여 RDBMS의 한계를 극복하려는 노력에서 출발했어요.
이렇게 두 시스템은 각자의 강점과 한계를 가지고 있어, 프로젝트의 요구사항에 따라 선택되고 있어요
NoSQL 과 RDBMS 이란?
NoSQL과 RDBMS는 데이터베이스 시스템의 두 가지 주요 유형입니다.
NoSQL
NoSQL은 "Not Only SQL"의 약자로, 대량의 분산된 데이터를 다루는 데 중점을 둡니다. NoSQL 데이터베이스는 스키마가 유연하며, 대체로 수평적 확장이 가능합니다. 이는 데이터의 복잡성이나 양이 증가할 때 유용합니다. NoSQL은 다양한 유형이 있으며, 그 중 몇 가지 예로는 MongoDB, Cassandra, 또는 Redis가 있습니다.
NoSQL이 나오게 된 배경은 대규모 데이터, 유연한 스키마 요구, 높은 가용성과 확장성 등 RDBMS에서 부족한 면을 보완하기 위함입니다.
RDBMS
RDBMS는 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 데이터를 테이블로 구성하고 각 테이블 간의 관계를 정의합니다. 스키마는 엄격하게 정의되며, 데이터 일관성과 무결성을 중시합니다. MySQL, PostgreSQL, Oracle 등이 대표적인 RDBMS입니다.
RDBMS는 정형화된 데이터와 복잡한 쿼리를 다루는 데 효과적이며, 트랜잭션 처리와 ACID 속성을 지원하여 데이터의 안정성을 보장합니다.
각각의 특징 및 장단점
NoSQL
- 유연성과 확장성
- NoSQL은 스키마가 유연하고, 다양한 데이터 모델을 지원하여 비정형 데이터를 다루기에 용이해요. 수평 확장이 가능하여 대용량 데이터 처리에 효과적이에요.
- 대용량 및 높은 읽기/쓰기 처리량
- NoSQL은 대량의 데이터를 효과적으로 처리하고 빠른 읽기/쓰기 속도를 제공합니다.
- 분산 데이터베이스
- NoSQL은 여러 서버에 데이터를 분산하여 저장할 수 있어 데이터의 안정성을 높일 수 있어요.
- 복잡한 트랜잭션 지원 부족
- NoSQL은 ACID 특성을 보장하지 않기 때문에 복잡한 트랜잭션 처리에 한계가 있어요.
- 쿼리 언어의 한계
- NoSQL은 각 데이터베이스마다 다른 쿼리 언어를 사용하므로 학습 곡선이 높을 수 있어요.
RDBMS
- 정형 데이터 모델
- RDBMS는 고정된 스키마를 가지고 있어 데이터 일관성을 유지하기 쉬워요.
- ACID 특성
- RDBMS는 트랜잭션 처리에서 ACID 특성을 보장하여 데이터의 일관성과 안전성을 유지합니다.
- 표준 SQL 쿼리 언어
- 표준 SQL을 사용하기 때문에 사용자가 데이터에 쉽게 접근하고 조작할 수 있어요.
- 복잡한 쿼리 및 관계형 데이터
- 복잡한 쿼리 및 다양한 관계형 데이터를 다루는 데 강점이 있어요.
- 수직 확장의 한계
- RDBMS는 주로 수직 확장에 의존하기 때문에 대규모 데이터 처리에 한계가 있을 수 있어요.
- 유연성 부족
- 스키마 변경이 어려워 유연성이 부족할 수 있어요.
요약하면, NoSQL은 유연성과 대용량 처리에 강점이 있지만, 트랜잭션 처리 등에서 한계가 있어요. RDBMS는 ACID 특성과 복잡한 쿼리 처리에 강점이 있지만, 유연성에서는 한계가 있습니다. 어떤 데이터베이스를 선택할지는 사용하는 환경과 요구 사항에 따라 다를 수 있습니다.
NoSQL과 RDBMS의 연관성
NoSQL과 RDBMS는 상황에 따라 적절하게 선택해서 사용하면 좋습니다. 프로젝트의 요구사항, 데이터의 특성, 확장성 등을 고려하여 선택하게되는데, 때로는 두 시스템을 혼합해서 사용하기도 합니다. 예를 들어, RDBMS로 정형화된 데이터를 다루고, NoSQL로 비정형 데이터를 처리하는 경우가 있습니다.
- 프로젝트 요구사항:
- 프로젝트가 대규모이고 확장성이 중요하다면 NoSQL이 적합할 수 있습니다.
- 작은 규모이면서 일관된 스키마와 트랜잭션 처리가 필요한 경우 RDBMS가 더 적합할 수 있습니다.
- 데이터의 특성:
- 정형 데이터를 다루는 경우에는 RDBMS가 효과적일 수 있습니다.
- 비정형이나 반정형 데이터를 다뤄야 하는 경우에는 NoSQL이 더 적합할 수 있습니다.
- 확장성:
- NoSQL은 수평 확장이 쉽기 때문에 대량의 데이터 처리나 높은 읽기/쓰기 처리량이 필요한 경우에 유리합니다.
- RDBMS는 주로 수직 확장에 의존하기 때문에 일부 확장성 측면에서 제약이 있을 수 있습니다.
- 혼합 사용:
- 프로젝트에서 정형화된 데이터와 비정형 데이터를 함께 다뤄야 하는 경우, RDBMS와 NoSQL을 혼합해서 사용하는 것이 일반적입니다.
- 이를 통해 각각의 강점을 살리면서 프로젝트의 요구사항을 더 효과적으로 충족할 수 있습니다.
종합적으로, NoSQL과 RDBMS는 서로 보완적인 특성을 가지고 있어, 프로젝트의 목적과 요구사항에 따라 선택되고 조합되어 사용됩니다.