[DB] SQL(구조화 쿼리 언어) vs. NoSQL(비구조화 쿼리 언어)

SQL(구조화 쿼리 언어)

SQL은 Structured Query Language 입니다.

데이터베이스 언어로, 주로 관계형 데이터베이스에서 사용합니다.

MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL 등 다양한 데이터베이스에서 SQL 구문을 사용할 수 있습니다.

SQL이란 데이터베이스 용 프로그래밍 언어입니다.

데이터베이스에 쿼리를 보내 원하는 데이터를 가져오거나 삽입할 수 있습니다.

그리고 SQL을 사용하기 위해서는 데이터가 구조가 고정되어 있어야 합니다.

그리고 SQL은 데이터가 구조화된 테이블을 사용하는 데이터베이스에서 활용할 수 있습니다.

 

SQL은 데이터베이스 종류를 SQL이라는 언어 단위로 분류할 정도로 중요한 자리를 차지하고 있습니다. 

NoSQL (비구조화 쿼리 언어)

주로 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 가리킵니다.

관계형 데이터베이스와는 달리, 테이블을 사용하지 않고 데이터를 다른 형태로 저장합니다.

NoSQL이 SQL과 반대되는 개념처럼 사용된다고 해서, NoSQL에 스키마가 반드시 없는 것은 아닙니다.

관계형 데이터베이스에서는 데이터를 입력할 때 스키마에 맞게 입력해야 하는 반면,

NoSQL에서는 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 옵니다. 

'schema on read'라고도 합니다.

읽어올 때에만 데이터 스키마가 사용된다고 하여, 데이터를 쓸 때 정해진 방식이 없다는 의미는 아닙니다.

데이터를 입력하는 방식에 따라, 데이터를 읽어올 때 영향을 미칩니다.

대표적인 NoSQL은 몽고DB, Casandra 같은 문서 지향 데이터베이스입니다.

 

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스의 기본 구성요소

• Key-Value 타입 : 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장합니다. 여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미합니다. Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스입니다.
• 문서형(Document) 데이터베이스 : 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미합니다. 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장합니다. 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리합니다. 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB 가 있습니다.
• Wide-Column 데이터베이스 : 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스입니다. 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있습니다. 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어 유연성이 높습니다. 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식입니다. 대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 가 있습니다.
• 그래프(Graph) 데이터베이스 : 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스입니다. 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장합니다. 각 노드 간 관계는 선(edge)으로 표현합니다. 대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph 가 있습니다.

쿼리란 ?

쿼리(query)란 무엇일까요? 쿼리는 '질의문' 이라는 뜻을 가지고 있습니다.

검색할 때 입력하는 검색어가 일종의 쿼리입니다.

검색을 할 때, 기존에 존재하는 데이터를 검색어로 필터링합니다.

쿼리는 저장되어 있는 데이터를 필터하기 위한 질의문으로도 볼 수 있습니다.

 

SQL 기반의 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점

데이터 저장(Storage)

• NoSQL은 key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장합니다.
• 관계형 데이터베이스는 SQL을 이용해서 데이터를 테이블에 저장합니다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장해야 합니다.

스키마(Schema)

• SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요합니다. 다시 말해, 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 합니다. 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있습니다.
• NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있습니다. 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력하지 않아도 됩니다.

쿼리(Querying)

• 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문입니다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블 간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 합니다. 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용합니다.
• 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있습니다. 그래서 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능합니다. UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 합니다.

확장성(Scalability)

• 일반적으로 SQL 기반의 관계형 데이터베이스는 수직적으로 확장합니다. 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 합니다. 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 듭니다. 여러 서버에 걸쳐서 데이터베이스의 관계를 정의할 수 있지만, 매우 복잡하고 시간이 많이 소모됩니다.
• NoSQL로 구성된 데이터베이스는 수평적으로 확장합니다. 보다 값싼 서버 증설, 또는 클라우드 서비스 이용하는 확장이라고도 합니다. NoSQL 데이터베이스를 위한 서버를 추가적으로 구축하면, 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할 수 있습니다. 그리고 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에 NoSQL 데이터베이스를 호스팅 할 수 있어서, 수직적 확장보다 상대적으로 비용이 저렴합니다.

SQL과 NoSQL 중에서 어떤 것을 사용해야 하나요?

데이터베이스를 구축하는 방법을 선택하는 것에 완벽한 솔루션은 없습니다.

그렇기 때문에 많은 개발자들은 유저의 요구를 충족하기 위해

관계형, 비관계형 데이터베이스를 모두 사용하여 서비스에 맞고 설계하고 있습니다.

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 확장성이나 속도 면에서 더 뛰어납니다.

그러나 고차원으로 구조화된 SQL 기반의 데이터베이스가 더 좋은 성능을 보여주는 서비스도 있습니다.

여러 사용 사례를 살펴보고 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우

ACID의 각 단어인, Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성)은 데이터베이스에서 실행되는 하나의 트랜잭션(Transaction)에 의한 상태의 변화를 수행하는 과정에서, 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질입니다. SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있습니다.

전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발 에서는 반드시 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 합니다. 그래서 이런 경우에는 일반적으로 SQL을 이용한 관계형 데이터베이스를 사용합니다.

2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우

소프트웨어(프로젝트)의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우, 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다. 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문입니다.

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 케이스

1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
2. 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우
   • NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없기 때문에 많이 쓰입니다.
3. 클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우
   • 클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있습니다. 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면, 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.
4. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우
   • NoSQL의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리합니다.
   • 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우가 이에 해당합니다.