[TIL]20240921 SQL&NoSQL 데이터베이스

🤓SQL과 NoSQL 데이터베이스

백엔드 개발자로서 데이터베이스 선택은 애플리케이션의 성능과 확장성, 유지보수성에 큰 영향을 미치기 때문에, 두 가지 데이터베이스 시스템의 차이를 정확히 이해하는 것은 중요하다. 나는 이번 기회를 통해 관계형 데이터베이스(SQL)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 차이와 각각의 사용 사례에 대해 정리해보기로 했다! 

 

▶ SQL이란?

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS, Relational Database Management System)에서 데이터를 관리하기 위해 사용되는 언어이다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 행(row)과 열(column)로 이루어진 테이블 형태로 저장하고, 이 테이블들은 서로 관계를 맺을 수 있다. 테이블 간의 관계를 통해 데이터의 무결성을 보장하고, 복잡한 쿼리를 수행할 수 있다.

 

▶SQL의 주요 특징

→ 정해진 스키마:

SQL 데이터베이스는 데이터를 저장하기 전에 미리 스키마를 정의해야 한다. 스키마는 테이블의 구조(열의 종류, 데이터 타입 등)를 명확히 정의하고, 이를 통해 데이터의 일관성과 무결성을 유지한다.

→ ACID 특성:

SQL 데이터베이스는 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 특성을 준수하여, 트랜잭션을 안정적으로 처리할 수 있다. 이는 특히 금융 시스템과 같은 데이터 무결성이 중요한 환경에서 유용하다.

 

• Atomicity(원자성): 트랜잭션의 작업이 모두 성공하거나, 모두 실패하는 것을 보장한다. 부분적인 성공은 허용되지 않는다.
• Consistency(일관성): 트랜잭션이 완료된 후에도 데이터베이스는 항상 일관된 상태를 유지해야 한다. 데이터 무결성을 보장한다.
• Isolation(고립성): 트랜잭션이 다른 트랜잭션의 중간 결과에 영향을 받지 않도록 보장한다. 트랜잭션 간 간섭이 없어야 한다.
• Durability(지속성): 트랜잭션이 완료되면, 시스템 장애가 발생하더라도 결과는 영구적으로 저장된다.

→ 복잡한 쿼리 가능:

SQL은 복잡한 쿼리, JOIN, 그룹핑, 필터링 등을 지원하고 여러 테이블의 데이터를 조합하거나 분석하는 데 유용한 기능을 제공한다.

 

▶ SQL 데이터베이스의 사용 사례

→ 금융 시스템:

은행, 결제 시스템 등에서는 데이터의 정확성과 무결성이 매우매우 중요하다. SQL 데이터베이스는 트랜잭션 처리와 데이터의 일관성을 보장하므로, 금융 시스템에 적합하다.

→ ERP 시스템:

회사의 자원 관리 시스템(ERP)에서는 다양한 데이터를 관계형으로 관리해야 하는데, 이 경우 SQL이 주로 사용된다.

 

▷ ERP(Enterprise Resource Planning)?

→ 전사적 자원 관리 시스템으로, 기업의 다양한 업무 프로세스를 통합적으로 관리하는 소프트 웨어이다. ERP 시스템은 재무, 인사, 생산, 구매, 판매 등 기업의 여러부서를 하나의 통합된 시스템으로 연결하여, 데이터를 실시간으로 공유하고, 업무의 효율성을 높이는데 목적이 있다. 

• 통합성: ERP는 기업의 여러 부서의 데이터를 중앙에서 통합 관리할 수 있다. 
• 실시간 정보 제공 : 실시간으로 데이터를 업데이트 해서, 모든 부서가 최신 정보를 공유할 수 있다. 
• 모듈화 : ERP 시스템은 기업의 필요에 따라 다양한 모듈(ex. 재고관리, 회계관리)을 선택하여 사용할 수 있다.

ERP는 SAP, Oracle ERP, Microsoft Dynamics와 같은 소프트웨어가 대표적이고, 주로 대기업과 중견기업에서 복잡한 비즈니스 프로세스를 효율적으로 관리하기 위해 사용된다. 

 

▷ CAP이론 (CAP Theorem)?

분산 시스템에서 세 가지 중요한 특성을 설명하는 이론이다. 이 이론에 따르면, 분산 시스템은 Consistency(일관성), Availability(가용성), Partition tolerance(파티션 내성)의 세 가지 중에서 두 가지 특성만 동시에 만족할 수 있다.

 

• Consistency(일관성): 모든 노드가 동일한 데이터를 볼 수 있도록 보장한다. 어느 노드에서든 같은 시점에 같은 데이터를 읽을 수 있다.
• Availability(가용성): 분산 시스템의 일부 노드가 장애가 나더라도 시스템은 계속해서 요청에 대한 응답을 할 수 있다.  언제든지 서비스가 가능함을 보장한다.
• Partition tolerance(파티션 내성): 네트워크 파티션(네트워크 단절)이 발생해도 시스템이 계속 동작할 수 있도록 보장한다. 일부 네트워크 연결이 끊어지더라도 시스템이 멈추지 않는다.

CAP 이론에 따르면, 네트워크 단절(Partition)이 발생하면 시스템은 일관성(Consistency) 또는 가용성(Availability) 중 하나를 포기해야 한다는 결론에 이르게 된다. 예를 들어, NoSQL 데이터베이스는 주로 가용성과 파티션 내성을 중시하는 설계를 선택하는 경우가 많다.

 

→ 고객 관리 시스템(CRM):

SQL 데이터베이스는 고객 정보를 체계적으로 관리하고 여러 테이블 간의 관계를 통해 데이터를 처리하는 데 적합하다.

 

▶SQL 데이터베이스 예시

→ MySQL:

오픈 소스 관계형 데이터베이스로, 웹 애플리케이션에서 자주 사용된다.

→ PostgreSQL:

유용한 SQL 기능과 ACID 특성을 지원하는 오픈 소스 데이터베이스이다.

→ Oracle DB:

대규모 엔터프라이즈 시스템에서 주로 사용되는 상업용 데이터베이스이다.

 

▶ NoSQL이란?

NoSQL(Not Only SQL)은 비관계형 데이터베이스를 의미하며, 관계형 모델을 따르지 않고 데이터를 저장하는 방식이다. NoSQL 데이터베이스는 테이블 대신 키-값 구조, 도큐먼트 형식, 그래프 구조 등 다양한 데이터 모델을 지원하고, 스키마가 유연하다. 이러한 특성 덕분에 빠르게 변화하는 데이터를 처리하거나 대규모 데이터를 분산 저장하는 데 유리하다.

 

▶NoSQL의 주요 특징

→ 유연한 스키마:

NoSQL 데이터베이스는 사전에 스키마를 정의할 필요가 없고, 저장되는 데이터의 구조가 유연하다. 특히 빠르게 변화하는 데이터나 구조가 정형화되지 않은 데이터를 처리하는 데 유용하다.

→ 수평적 확장:

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 여러 서버에 분산 저장할 수 있어, 대규모 데이터를 처리할 때 수평적으로 확장이 가능하다.

→ CAP 이론:

NoSQL 시스템은 CAP 이론(Consistency, Availability, Partition tolerance)에서 하나의 특성에 우선순위를 둔다. 일관성보다는 가용성과 파티션 내성에 초점을 맞춘 시스템이 많다.

 

▶ NoSQL 데이터베이스의 사용 사례

→ 빅데이터 처리:

NoSQL은 대규모 데이터를 빠르게 저장하고 검색하는 데 적합하다. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼에서는 사용자 활동, 로그 데이터를 수집하고 분석할 때 NoSQL을 사용한다.

→ IoT(사물인터넷) 데이터 관리:

IoT 시스템에서는 다양한 센서에서 발생하는 데이터를 비정형적으로 수집하고 처리하는데, 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 NoSQL을 사용할 수 있다.

 

▷ IoT(Internet of Things)?

사물인터넷을 의미하며, 인터넷을 통해 연결된 다양한 장치들이 데이터를 주고받고 상호작용하는 기술이다. IoT 기기는 센서, 가전제품, 차량, 웨어러블 기기 등 다양한 물리적 장치들을 포함하며, 인터넷을 통해 서로 통신하고 데이터를 교환할 수 있다.

 

• 연결성: IoT 기기들은 인터넷을 통해 상호 연결되어 데이터를 실시간으로 주고받는다.
• 자동화: IoT는 자동으로 데이터를 수집하고 처리하며, 이를 통해 스마트 홈, 스마트 시티, 자동화된 산업 시스템 등이 가능해진다.
• 데이터 수집 및 분석: IoT 장치에서 수집된 데이터는 클라우드 또는 서버에서 분석되어 더 나은 의사결정과 예측을 돕는다.

사용 사례:

• 스마트 홈: 스마트 조명, 온도 조절기, 보안 카메라 등 집안의 모든 장치를 하나로 연결하여 원격으로 제어한다.
• 스마트 시티: 교통 시스템, 공공시설, 에너지 관리 등을 자동화하고 최적화한다.
• 헬스케어: 웨어러블 기기와 연결된 IoT 시스템을 통해 건강 데이터를 모니터링하고 관리한다.

IoT는 앞으로도 산업, 의료, 농업 등 다양한 분야에서 큰 변화를 일으킬 기술로 주목받고 있다.

 

→ 실시간 분석:

실시간으로 데이터를 수집하고 분석해야 하는 시스템(ex. 로그 관리, 이벤트 스트리밍)에서는 NoSQL의 빠른 쓰기 및 읽기 속도가 유리하다.

 

▶NoSQL 데이터베이스 예시

→ MongoDB:

도큐먼트 기반의 NoSQL 데이터베이스로, JSON과 유사한 구조로 데이터를 저장하고 유연한 스키마를 제공한다.

→ Redis:

키-값 기반의 NoSQL 데이터베이스로, 주로 캐싱 시스템이나 실시간 데이터 처리에 사용된다.

→ Cassandra:

분산형 NoSQL 데이터베이스로, 대규모 데이터를 수평적으로 확장 가능하고, 데이터 가용성을 중시하는 시스템에 적합하다.

 

▶ SQL과 NoSQL의 차이점

구분	SQL (관계형 DB)	NoSQL (비관계형 DB)
데이터 모델	테이블 기반 (행과 열)	다양한 데이터 모델 (키-값, 도큐먼트, 그래프 등)
스키마	고정 스키마 (사전에 정의된 스키마)	유연한 스키마 (데이터 구조가 자유로움)
확장성	수직적 확장 (서버 성능을 높임)	수평적 확장 (여러 서버로 분산 저장)
트랜잭션	ACID 특성 준수	대부분 CAP 이론에 기반한 특성 (일관성보다는 가용성)
적합한 데이터	정형 데이터 (일관성 있고 고정된 구조)	비정형 데이터 (빠르게 변화하거나 구조가 불규칙적)
사용 사례	금융 시스템, ERP, CRM 등	빅데이터 처리, 실시간 분석, IoT 데이터
성능	복잡한 쿼리와 트랜잭션 처리에 적합	빠른 읽기/쓰기가 필요한 대규모 데이터 처리에 적합

 

▶ SQL과 NoSQL의 장단점

 

▷ SQL의 장점

• 데이터 무결성 보장: SQL은 ACID 특성을 통해 데이터의 일관성과 무결성을 보장한다.
• 복잡한 쿼리 가능: SQL의 강력한 쿼리 언어는 복잡한 데이터를 쉽게 처리하고 조작할 수 있다.
• 표준화: SQL은 많은 시스템에서 사용되며 표준화된 언어로, 호환성과 학습 비용이 낮다.

▷ SQL의 단점

• 스케일 아웃의 어려움: SQL 데이터베이스는 수평적 확장보다는 수직적 확장이 더 쉽지만, 데이터 양이 크게 증가하면 한계가 있을 수 있다.
• 정형 데이터에만 적합: 고정된 스키마를 사용하므로 비정형 데이터나 빠르게 변화하는 데이터에는 적합하지 않다.

 

▷NoSQL의 장점

• 확장성: 수평적 확장이 가능하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.
• 유연한 스키마: NoSQL은 사전에 스키마를 정의할 필요가 없어, 다양한 데이터 구조를 쉽게 다룰 수 있다.
• 빠른 읽기/쓰기 성능: 대규모 데이터 처리나 실시간 분석에 매우 적합하다.

▷NoSQL의 단점

• 데이터 일관성 부족: NoSQL은 ACID 대신 CAP 이론을 따르므로, 데이터 일관성을 완벽히 보장하지 않는 경우가 많다.
• 복잡한 쿼리 처리의 어려움: 복잡한 관계형 데이터를 처리하는 데는 SQL보다 덜 적합할 수 있다.

▶결론

SQL과 NoSQL은 각각 다른 요구사항에 맞게 설계된 데이터베이스 시스템이다. SQL은 데이터의 일관성과 무결성이 중요한 경우, 특히 금융 시스템이나 전통적인 웹 애플리케이션에서 적합하다. 고정된 스키마를 기반으로 데이터를 구조화하고, 복잡한 트랜잭션을 처리할 수 있다는 장점이 있기 때문이다. 또한, SQL은 관계형 데이터를 다루고, 복잡한 쿼리를 처리하는 데 강점을 보인다. 반면 NoSQL은 비정형 데이터나 빠르게 변화하는 데이터를 처리하는 데 적합하며, 특히 대규모 데이터와 실시간 분석을 요구하는 시스템에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 수평적 확장을 지원하여 서버를 추가함으로써 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있고, 다양한 데이터 구조를 유연하게 처리할 수 있다는 점에서 유리하다. 그러나 NoSQL은 데이터 일관성을 완벽히 보장하지 않기 때문에, 트랜잭션 무결성이 중요한 환경에서는 SQL보다 적합하지 않을 수 있다.

결국, 두 데이터베이스 시스템 중 어떤 것을 선택할지는 애플리케이션의 요구 사항에 따라 다르다. 데이터의 일관성이 중요하고, 복잡한 관계형 데이터를 처리해야 하는 경우에는 SQL이 더 적합하며, 대규모 데이터 처리나 빠르게 변화하는 비정형 데이터가 중요한 경우에는 NoSQL이 더 적합하다.