NoSQL 데이터베이스는 현대 데이터베이스 환경에서는 필수적입니다. NoSQL 은 기존 관계형 데이터베이스 RDBMS 에 대한 대안으로 유연하고 확장 가능하며 고성능입니다. NoSQL을 이해하는 것은 소프트웨어 개발, 빅데이터 또는 클라우드 컴퓨팅 분야에서 일하는 모든 사람에게 중요합니다. 이번 글에서는 NoSQL 소개와 기능을 살펴보고 NoSQL 종류와 장점 및 RDBMS 차이점에 대해서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
NoSQL은 “Not Only SQL”의 약자입니다. NoSQL이라는 용어는 원래 데이터에 액세스하기 위한 API로 SQL이 사용되지 않았다는, 단어 그대로 No+SQL 의미였습니다. 그런데 SQL의 보편성과 유용성으로 인해 많은 NoSQL 데이터베이스가 SQL 지원을 추가하게 되었습니다. 그러면서, 현재에는 NoSQL이 “Not Only SQL” 즉, “SQL 뿐만 아니라”의 약자로 받아 들여지고 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 대량의 비정형, 반정형 또는 유연한 데이터를 처리하는 능력으로 잘 알려져 있습니다. 이는 관계형 데이터베이스가 비효율적일 수 있는 빅 데이터, 높은 사용자 트래픽 및 최신 웹 애플리케이션 문제에 대한 솔루션을 제공하도록 설계되었습니다.
NoSQL의 부상은 인터넷, 모바일 애플리케이션, 클라우드 서비스의 성장과 밀접하게 연관되어 있습니다. Google, Facebook, Amazon과 같은 회사는 확장성, 유연성 및 성능과 관련된 문제를 해결하기 위해 NoSQL을 대중화했습니다.
NoSQL 종류
NoSQL 종류 | Image by GeeksforGeeks
NoSQL 데이터베이스에는 여러 유형이 있으며 각각은 다양한 종류의 데이터 및 사용 사례에 최적화되어 있습니다.
문서 지향 데이터베이스
이 데이터베이스는 데이터를 일반적으로 JSON, BSON 또는 XML 형식의 문서로 저장합니다. 각 문서는 독립적이며 다른 문서와 구조가 다를 수 있습니다. 예로는 MongoDB와 Couchbase가 있습니다.
키-값 데이터베이스
이 데이터베이스는 데이터를 키-값 쌍으로 저장합니다. 간단한 조회 성능이 뛰어나며 캐싱, 세션 관리 및 실시간 분석에 자주 사용됩니다. 예로는 Redis와 Amazon DynamoDB가 있습니다.
열 계열 저장소
이 데이터베이스는 데이터를 행이 아닌 열에 저장하므로 집계 또는 범위 기반 검색과 관련된 대규모 데이터 세트 및 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 예로는 Apache Cassandra 및 HBase가 있습니다.
그래프 데이터베이스
이 데이터베이스는 데이터 개체 간의 관계에 중점을 두고 있으며 관계 탐색 및 분석에 최적화되어 있습니다.소셜 네트워크, 사기 탐지, 추천 시스템에 사용됩니다. 예로는 Neo4j 및 Amazon Neptune이 있습니다.
NoSQL 주요 기능
스키마 유연성: NoSQL 데이터베이스에는 사전 정의된 스키마가 필요하지 않습니다. 이러한 유연성을 통해 개발자는 엄격한 구조를 따르지 않고도 동일한 데이터베이스에 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 이는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션에 특히 유용합니다.
확장성: NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 확장되도록 설계되었습니다. 즉, 분산 시스템에 더 많은 서버(또는 노드)를 추가하여 증가된 로드를 쉽게 수용할 수 있습니다. 이는 종종 수직적 확장(보다 강력한 서버)이 필요한 SQL 데이터베이스와 대조됩니다.
고가용성 및 내결함성: NoSQL 데이터베이스는 종종 여러 노드에 분산되며 고가용성과 내결함성을 갖도록 설계됩니다. 이렇게 하면 한 노드에 장애가 발생하더라도 데이터베이스가 계속 작동하여 가동 중지 시간이 최소화됩니다.
빅 데이터 처리: NoSQL 데이터베이스는 대용량 데이터(테라바이트 또는 페타바이트)를 처리하는 데 최적화되어 있어 빅 데이터 애플리케이션에 이상적입니다. 대량의 데이터를 빠르게 수집할 수 있으며 실시간 시스템에서 자주 사용됩니다.
비정형 및 반정형 데이터 지원: 정형 데이터(예: 행 및 열)에 최적화된 기존 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 비정형(예: 텍스트, 미디어) 및 반정형(예: 데이터)을 처리할 수 있습니다. , JSON, XML) 데이터입니다.
최종 일관성: 일부 NoSQL 시스템은 일관성보다 가용성과 파티션 허용치를 우선시하여 최종 일관성을 수용합니다. 이는 데이터가 모든 노드에서 즉각적으로 일관성을 유지하지 못할 수도 있지만 결국에는 일관성을 갖게 된다는 것을 의미합니다.
성능: NoSQL 데이터베이스는 특히 대규모 분산 환경에서 읽기 및 쓰기 작업 측면에서 높은 성능을 제공합니다. 병목 현상 없이 많은 동시 읽기 및 쓰기 작업을 처리하도록 설계되었습니다.
NoSQL 장점
유연한 데이터 모델: NoSQL을 사용하면 사전 스키마 설계 없이도 다양한 유형의 데이터(정형, 반정형 또는 비정형)를 저장할 수 있습니다. 이는 시간이 지남에 따라 요구 사항이 변화하는 민첩한 개발 환경에서 특히 유용합니다.
높은 확장성: NoSQL 데이터베이스는 더 많은 머신을 추가하여 수평적으로 확장할 수 있으므로 대규모 애플리케이션과 트래픽이 많은 환경을 처리하는 데 이상적입니다.
빅 데이터에 효율적임: NoSQL은 빅 데이터 및 실시간 분석을 처리하는 데 탁월하므로 소셜 미디어 플랫폼, 추천 엔진, 사물 인터넷(IoT) 시스템과 같은 애플리케이션에 가장 적합한 선택입니다.
고가용성: 분산 NoSQL 시스템은 고가용성을 보장하도록 설계되었습니다. 즉, 일부 노드에 장애가 발생하더라도 계속 작동할 수 있습니다. 따라서 미션 크리티컬 애플리케이션에 매우 적합합니다.
빠른 쓰기 작업: NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스에 비해 더 빠른 쓰기 성능을 제공하는 경우가 많으며 이는 빠른 데이터 수집(예: 로깅, 실시간 분석)이 필요한 시나리오에 유용합니다.
NoSQL 단점
표준화 부족: SQL과 달리 NoSQL에는 범용 쿼리 언어가 없으며 각 NoSQL 데이터베이스에는 데이터 쿼리를 위한 고유한 구문과 방법이 있을 수 있으므로 한 시스템에서 다른 시스템으로 이동하기가 더 어렵습니다.
최종 일관성: 많은 NoSQL 데이터베이스는 가용성과 파티션 허용치를 위해 즉각적인 일관성을 포기합니다. 강력한 일관성이 요구되는 애플리케이션의 경우 이는 상당한 제한이 될 수 있습니다.
제한된 트랜잭션 지원: 일부 NoSQL 데이터베이스는 여러 데이터 조각에 걸쳐 원자성 작업이 필요한 애플리케이션에 필수적인 다단계 트랜잭션을 지원하지 않습니다.
쿼리의 복잡성: SQL의 강점은 강력하고 유연한 쿼리 기능에 있는 반면 NoSQL은 복잡한 쿼리 지원이 더 제한될 수 있습니다. 개발자는 SQL에서 간단한 작업을 위해 사용자 지정 코드를 작성해야 할 수도 있습니다.
성숙도 및 생태계: SQL 데이터베이스는 수십 년 동안 존재해 왔으며 도구와 모범 사례로 구성된 크고 성숙한 생태계를 갖추고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 빠르게 성장하지만 동일한 수준의 생태계 성숙도를 갖지 못할 수 있습니다.
NoSQL과 RDBMS 차이점
NoSQL과 RDBMS 의 차이점은 설계 원칙과 사용 사례에서 비롯됩니다.
특징
NoSQL
RDBMS
스키마 구조
유연하거나 스키마가 없음. 비정형 또는 반정형 데이터를 저장 가능.
사전 정의된 스키마 필요. 데이터 일관성과 무결성 보장.
데이터 관계
복잡한 관계 처리에 한계가 있을 수 있음.
외래 키와 조인을 통해 복잡한 데이터 관계 관리에 적합.
확장성
수평적 확장(서버 추가)으로 대량의 데이터를 효율적으로 처리 가능.
주로 수직적 확장(하드웨어 업그레이드)을 통해 성능 향상.
데이터 유형
비정형, 반정형, 정형 데이터를 모두 처리 가능.
정형 데이터만 관리 가능.
성능
대량의 읽기 작업과 대규모 데이터에 대해 높은 성능 제공.
구조화된 데이터와 복잡한 쿼리에 대해 안정적인 성능 제공.
유연성
데이터 모델 변경이 용이하며 빠른 개발 가능.
스키마 변경이 어렵고 유연성이 낮음.
사용 사례
소셜 미디어 플랫폼 등 대량의 비정형 데이터를 다루는 애플리케이션에 적합.
금융 시스템 등 복잡한 쿼리와 트랜잭션 무결성이 중요한 애플리케이션에 적합.
트랜잭션 지원
단순 트랜잭션 지원, ACID 속성 완벽 지원 어려움.
복잡한 트랜잭션과 ACID 속성 완벽 지원.
NoSQL과 SQL 차이점
NoSQL은 대규모 데이터를 유연하게 처리하고 빠른 응답을 제공하는 데 강점이 있으며, SQL은 데이터의 무결성과 일관성을 보장하며 복잡한 관계형 데이터를 다루는 데 적합합니다.
특징
NoSQL
SQL
데이터 모델
문서, 키-값, 열, 그래프 등 다양한 모델
테이블 기반, 정형 데이터
스키마
유연한 스키마 또는 스키마 없음
고정된 스키마 필요
확장성
수평적 확장(Scale-out) 지원
주로 수직적 확장(Scale-up)
일관성
BASE(기본적으로 사용 가능, 소프트 상태, 최종 일관성) 속성을 따름
ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 속성을 준수
쿼리 언어
특정 쿼리 언어에 얽매이지 않음
구조화된 쿼리 언어(SQL) 사용
데이터 저장 방식
문서, 키-값 쌍 등 다양한 방식으로 데이터 저장
테이블에 데이터 저장
사용 사례
대규모 데이터 처리 및 빠른 응답이 필요한 시스템(예: 소셜 네트워크)
트랜잭션이 중요한 시스템(예: 은행)
맺음말
지금까지 NoSQL 종류와 장점 및 RDBMS 차이점에 대해서 자세히 알아보았습니다.
NoSQL은 대규모 데이터, 실시간 응용 프로그램, 분산 시스템 및 비정형 데이터에 적합하며, 높은 확장성과 유연성을 제공합니다.
반면에 SQL은 구조화된 데이터, 복잡한 관계 및 강력한 일관성이 중요한 경우에 적합하며, 성숙된 생태계와 커뮤니티를 자랑합니다.
NoSQL 데이터베이스는 대량의 비정형 데이터를 처리하고, 수평적으로 확장하며, 분산 환경에서 고성능을 제공하는 기능으로 인해 점점 인기가 높아지고 있습니다. 그러나 제한된 표준화, 감소된 트랜잭션 지원 및 최종 일관성과 같은 절충안이 있습니다.
특정 애플리케이션에 대해 관계형 접근 방식과 비관계형 접근 방식 중 하나를 결정할 때는 NoSQL의 장단점, 다양한 모델과 사용 사례를 고려하여 적용하시기 바랍니다.
