SQL vs. NOSQL

웹 앱 개발 시, 데이터베이스를 선택할 때의 고민

MySQL과 같은 SQL을 사용할까? 아니면 MongoDB 같은 NoSQL을 사용할까?

보통 Spring에서 개발할 때는 MySQL을, Node.js.에서는 MongoDB를 주로 사용함 -> 왜 그럴까?

단순히 프레임워크에 따라 결정하는 것은 아님

프로젝트를 진행하기에 앞서 적합한 데이터베이스를 선택해야 함

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#차이점

 

- SQL (관계형 DB)

SQL을 사용하면 RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 가능

관계형 데이터베이스의 핵심적인 두 가지 특징

1. 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장됨

2. 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산됨

데이터는 테이블에 레코드로 저장 -> 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있음

해당 구조는 필드의 이름과 데이터의 유형으로 정의됨

따라서 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없음 ===> 스키마를 준수해야 함

즉, 스키마를 수정하지 않는 이상은 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가 가능한 것이 관계형 데이터베이스의 특징 중 하나임

 

데이터의 중복을 피하기 위해 '관계'를 이용함

하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리 -> 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점

 

- NoSQL (비관계형 DB)

말 그대로 관계형 DB의 반대

스키마 X, 관계 X

 

NoSQL에서는 레코드를 '문서' document 라고 부름

SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능함

하지만 NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능함

 

문서(document) 는 JSON과 비슷한 형태

관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않고, 관련 데이터를 동일한 '컬렉션'에 넣음

따라서 SQL에서는 해당 구조로 테이블을 나눴다면 NoSQL에서는 Orders에 한꺼번에 포함해서 저장함

여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL임

 

NoSQL에는 조인이라는 개념이 존재 X

만약 NoSQL에서 조인을 하고 싶을 때는 어떻게 할까?

=> 컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하자

하지만 이럴 경우 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있음

따라서 조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일 때 NoSQL을 쓰면 상당히 효율적

 

# 확장 개념

두 데이터베이스를 비교할 때 중요한 Scaling 개념 존재

데이터베이스 서브의 확장성은 '수직적' 확장과 '수평적' 확장으로 나누어짐

- 수직적 확장 : 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것

SQL , NoSQL 데이터베이스 가능

EX) CPU 업그레이드

- 수평적 확장 : 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미

NoSQL 데이터베이스 가능

EX) 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동

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# 그럼 둘 중에 뭐가 더 좋은가?

정답은 없음

어떤 데이터를 어떻게 다루는가에 따라서 고려해야 함

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# SQL 장점

- 명확하게 정의된 스키마

- 데이터 무결성 보장

- 관게는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장

 

# SQL 단점

- 유연성이 떨어짐

- 사전에 데이터 스키마를 계획하고 알려야 함 -> 추후 수정 어려움

- 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음

- 수직적 확장만 가능

 

# NoSQL 장점

- 스키마가 없어서 유연함

- 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능

- 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장 -> 데이터를 읽어오는 속도 향상

- 수직 및 수평 확장이 가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청 처리 가능

 

# NoSQL 단점

- 유연성으로 인해 데이터 구조 결정 힘듦

- 데이터 중복을 계속 업데이트 해야 함

- 데이터가 여러 컬렌션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함

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# SQL 데이터베이스를 사용하는 것이 더 좋은 경우

- 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경될 때

- 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

 

# NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 더 좋은 경우

- 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경 / 확장 될 수 있는 경우

- 읽기를 자주 하지만, 데이터 변경은 자주 없는 경우

- 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 -> 막대한 양의 데이터를 다뤄야 할 때

 

 

[참고]

https://gyoogle.dev/blog/computer-science/data-base/SQL%20&%20NOSQL.html