NoSQL과 SQL 차이점과 장단점

1 오늘은 NoSQL과 SQL 차이점과 장단점에 대해서 알아보겠습니다.
- 1.1 NoSQL이란?
- 1.2 SQL이란?
2 NoSQL과 SQL 차이점과 장단점
3 맺음말 NoSQL과 SQL 차이점과 장단점
- 3.1 놓치면 후회하는 유용한 꿀팁 정보

오늘은 NoSQL과 SQL 차이점과 장단점에 대해서 알아보겠습니다.

개발자로서 가장 기본적인 선택 중 하나는 애플리케이션에 어떤 데이터베이스를 사용할지 결정하는 것입니다.

가장 많이 사용되는 두 가지 데이터베이스는 SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스입니다.

수십 년 동안 SQL 데이터베이스가 지배적이었지만, 빅 데이터의 증가와 유연성 향상에 대한 요구로 인해 NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아지고 있습니다.

그러나 SQL과 NoSQL의 차이점은 매우 크며, 둘 중 어떤 것을 선택하느냐는 전적으로 사용자의 필요에 따라 달라집니다.

이번 포스팅에서는 프로젝트에 적합한 데이터베이스를 결정하는 데 도움이 되는 NoSQL과 SQL 차이점과 장단점을 살펴보겠습니다.

추가로 개발 관련 글은 아래 참조 바랍니다.

NoSQL이란?

NoSQL 데이터베이스는 행과 열이 아닌 다른 형식으로 데이터를 저장하는 비관계형 데이터베이스입니다.

SQL 데이터베이스는 정형 데이터에 가장 적합하지만, NoSQL 데이터베이스는 정형, 반정형 및 비정형 데이터에 적합합니다.

그 결과, NoSQL 데이터베이스는 경직된 스키마를 따르지 않고 데이터 유형을 수용하기 위해 보다 유연한 구조를 갖습니다.

또한 SQL을 사용하여 데이터베이스를 쿼리하는 대신 NoSQL 데이터베이스는 다양한 쿼리 언어를 사용합니다.(일부는 쿼리 언어가 없는 경우도 있음)

NoSQL 데이터베이스는 수평적 확장이 가능하므로 클러스터에서 여러 노드를 사용하여 워크로드 증가를 처리할 수 있습니다. 따라서 데이터 설계자는 추가 서버로 클러스터를 보완하여 간단히 확장할 수 있습니다.

NoSQL 비관계형 데이터베이스는 비정형 데이터에 잘 작동하며 일반적으로 다음과 같은 특성을 가지고 있습니다.

NoSQL은 스키마가 없습니다.(고정된 데이터 모델이 없음)
NoSQL 데이터베이스에는 비정형 데이터에 대한 동적 스키마가 있어 특정 유형의 애플리케이션에서 데이터를 더 쉽고 빠르게 통합할 수 있습니다.
NoSQL은 문서 지향, 키-값 또는 그래프 기반일 수 있는 비표 형식 데이터 모델을 사용합니다. 가장 일반적인 NoSQL 데이터베이스로는 MongoDB, Cassandra, HBase, Redis, Neo4j, CouchDB 등이 있습니다.

NoSQL은 최신 애플리케이션, 특히 빠르게 변화하는 대량의 데이터를 처리하는 애플리케이션에서 직면할 수 있는 규모와 민첩성 문제를 관리합니다.

이러한 요구는 IoT, 사용자 분석, 개인화, 광고 기술, 전자상거래, 게임, 소셜 네트워크 등 모든 산업 분야와 애플리케이션 도메인에 걸쳐 존재합니다.

SQL이란?

SQL(Structured Query Language)은 기술 전문가와 비전문가 모두 관계형 데이터베이스에서 데이터를 쿼리, 조작 및 변경할 수 있는 프로그래밍 언어입니다.

테이블 내의 열과 행으로 구성된 SQL 데이터베이스는 서로 다른 엔티티 간에 관계가 존재하는 이름, 수량과 같이 잘 정의된 구조화된 데이터에 가장 잘 작동하는 관계형 모델을 사용합니다.

SQL 데이터베이스 내에서 테이블은 고객과 주문 또는 직원과 부서와 같은 서로 다른 테이블과 필드 간의 관계를 형성하는 ‘외래 키’를 통해 연결됩니다.

SQL 데이터베이스는 수직으로 확장할 수 있으므로 RAM이나 SSD와 같은 스토리지 구성 요소를 추가하여 최대 부하를 늘릴 수 있습니다.

경우에 따라 SQL 데이터베이스가 서버에서 사용 가능한 리소스에 의해 제한될 수 있지만, 클라우드 기반 스토리지 및 기타 기술을 사용하면 SQL을 통해 더 많은 확장성을 제공할 수 있습니다.

NoSQL과 SQL 차이점과 장단점

NoSQL과 SQL 차이점

큰 틀에서 NoSQL 데이터베이스와 SQL 데이터베이스는 많은 유사점이 있습니다.

둘 다 데이터 저장 및 쿼리를 지원할 뿐만 아니라 저장된 데이터를 검색, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다. 그러나 표면적으로는 NoSQL과 SQL의 성능, 확장성 및 유연성에 영향을 미치는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

다음은 NoSQL과 SQL의 주요 차이점 입니다.

1) NoSQL과 SQL 차이점 : 구조

SQL 데이터베이스는 테이블 기반인 반면, NoSQL 데이터베이스는 문서 중심, 키-값 쌍 또는 그래프 구조일 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스에서는 문서에 키 값 쌍을 포함할 수 있으며, 이를 순서대로 정렬하고 중첩할 수 있습니다.

2) NoSQL과 SQL 차이점 : 확장성

SQL 데이터베이스는 일반적으로 단일 서버에서 수직적으로 확장되며, 사용자가 스토리지 용량을 늘리려면 물리적 하드웨어를 늘려야 합니다.

사실상 클라우드 스토리지 옵션을 사용할 수 있지만, 방대한 양의 빅 데이터를 처리하는 기업에서는 SQL 데이터베이스의 비용이 엄청나게 비쌀 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 수평적 확장성을 제공하므로 데이터 부하를 늘리기 위해 서버를 추가하기만 하면 됩니다.

즉, 분산된 리소스를 제공하는 최신 클라우드 기반 인프라에는 NoSQL 데이터베이스가 더 적합합니다.

3) NoSQL과 SQL 차이점 : 언어

SQL 데이터베이스는 SQL을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 JSON, XML, YAML 또는 바이너리 스키마를 사용하여 비정형 데이터를 용이하게 합니다.

SQL에는 고정적으로 정의된 스키마가 있는 반면, NoSQL 데이터베이스는 더 유연합니다.

4) NoSQL과 SQL 차이점 : 지원

SQL은 다양한 데이터베이스 시스템에서 잘 지원되는 널리 사용되는 표준 언어인 반면, NoSQL은 다양한 데이터베이스 시스템에서 다양한 수준의 지원을 제공합니다.

지원과 관련하여 일반적으로 NoSQL보다 SQL 데이터베이스에 대해 더 많은 도움말을 이용할 수 있습니다.

이는 SQL이 더 확립된 기술이기 때문에 문제를 해결할 수 있는 사용자와 개발자가 더 많기 때문입니다.

반면, NoSQL은 아직 비교적 새로운 기술이기 때문에 포럼이나 커뮤니티를 통해 제공되는 도움이 적습니다. 사용 중 문제가 발생할 경우 지원 옵션이 제한될 수 있습니다.

NoSQL 장단점

NoSQL의 가장 큰 장점은 스키마를 미리 정의할 필요가 없다는 점입니다.

따라서 이미 많은 데이터가 들어 있는 방대한 테이블을 변경할 때 발생하는 모든 문제를 처리하지 않고도 새 열을 쉽게 추가할 수 있습니다.

또한 쿼리에 SQL이 필요하지 않은 경우 SQL 구문을 구문 분석 및 컴파일하고, 모델링하고, 저장하는 오버헤드를 피할 수 있으므로 대량의 데이터를 처리할 때 엄청난 성능 향상을 얻을 수 있습니다.

하지만 NoSQL은 SQL보다 덜 성숙합니다.

NoSQL의 장단점을 살펴보겠습니다.

1) NoSQL 장점

더 쉬운 수평적 확장성: NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 쉽게 확장할 수 있으므로, SQL로 대규모 서버를 수직으로 확장하는 것보다 비용 효율적입니다.
빠른 업데이트 및 쿼리: NoSQL을 사용하면 전체 데이터베이스를 다시 로드할 필요 없이 대규모 데이터 세트를 빠르게 업데이트하거나 쿼리할 수 있습니다.
유연한 스키마: NoSQL 데이터베이스에는 유연한 스키마가 있어 복잡한 데이터 구조를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
비정형 데이터 지원: NoSQL 데이터베이스는 오디오/비디오 녹화 및 자연어 텍스트와 같은 다양한 유형의 비정형 데이터를 지원합니다.

2) NoSQL 단점

덜 성숙함: SQL과 비교했을 때 NoSQL 데이터베이스는 덜 성숙하고 덜 잘 알려져 있습니다.
더 복잡한 쿼리: NoSQL 데이터베이스의 쿼리는 SQL 데이터베이스보다 작성하기가 더 복잡할 수 있습니다.
적은 지원: 트랜잭션은 데이터 일관성을 보장하는 데 필수적입니다. NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스만큼 트랜잭션을 지원하지 않는 경우가 많습니다.

SQL 장단점

SQL은 데이터의 공용어입니다. 데이터베이스를 쿼리하고 기존 애플리케이션 간에 구조화된 데이터를 이동하는 데 가장 많이 사용하는 언어입니다.

데이터와 관련된 많은 작업을 수행하는 데 도움이 되는 강력한 언어이지만 몇 가지 단점도 있습니다.

다음은 데이터 저장 및 검색에 SQL을 사용할 때의 몇 가지 장단점입니다.

1) SQL 장점

잘 구조화된 쿼리: SQL 데이터베이스는 구조화된 쿼리 언어를 사용하므로 복잡한 데이터 처리 작업에 이상적입니다.
사용의 용이성: SQL은 초보자도 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다.
유연한 스키마: SQL 데이터베이스는 다양한 데이터 유형을 관리할 수 있는 매우 유연한 스키마를 갖추고 있습니다.
널리 사용되는 프로그래밍 언어와 호환: SQL은 Java, Python, C#과 같이 널리 사용되는 프로그래밍 언어와 호환됩니다.

2) SQL 단점

제한된 확장성: SQL 데이터베이스는 수평적 확장에 어려움을 겪는 경향이 있으며, 더 큰 서버로 수직 확장하는 데 많은 비용이 들 수 있습니다.
구조화된 데이터: SQL 데이터베이스는 정형 데이터에서만 잘 작동하므로 비정형 데이터나 자주 변경되는 데이터가 있는 경우 관리가 어려울 수 있습니다.
제한된 유연성: SQL 데이터베이스는 스키마가 고정되어 있어 데이터 구조를 변경하기가 어렵습니다.