마지막으로 데이터베이스를 사용해 본 적이 언제인가요? 우리 대부분은 틱톡, 은행 앱, 업무용 프로그램과 같은 사용자 친화적인 인터페이스에 너무 익숙해져서 항상 데이터베이스와 상호 작용하고 있다는 사실을 깨닫지 못합니다. 우리는 이면에서 어떤 일이 일어나고 있는지 생각하는 경향이 더 적은데, 이는 크게 트랜잭션과 분석이라는 두 가지 유형의 활동으로 나눌 수 있습니다. 트랜잭션은 동영상을 업로드하거나 구매를 하는 것일 수 있습니다. 데이터 분석은 스프레드시트에서 숫자를 계산하는 것만큼이나 간단할 수 있습니다.

에서 관계형 데이터베이스를 사용하면 두 활동 유형에 대한 데이터가 행과 열로 구성되어 데이터 요소 간의 관계를 보여주는 표(또는 테이블)를 구성합니다. 데이터는 두 가지 방식으로 저장할 수 있습니다: 컬럼형 데이터베이스(컬럼 저장소)에서는 모든 데이터가 컬럼별로 그룹화됩니다. 행 중심 데이터베이스(행 저장소)에서는 모든 데이터가 행별로 그룹화됩니다.

열 형식 데이터베이스는 처리 능력이 뛰어납니다. 분석 워크로드를 사용하는 반면, 행 지향 데이터베이스는 트랜잭션 워크로드에 더 적합합니다. 차이점을 설명하고 상대적인 장단점을 논의하기 위해 영업 팀을 추적하는 이 표의 데이터를 사용하겠습니다:

컬럼형 데이터베이스란 무엇인가요?

컬럼형 데이터베이스는 데이터를 행이 아닌 컬럼별로 그룹화하여 저장하므로 분석 쿼리의 성능을 최적화합니다. 각 열은 동일한 유형의 데이터를 포함하므로 효율적으로 압축할 수 있습니다. 또한 쿼리는 관련 열에만 액세스하면 되므로 데이터 검색 속도가 향상됩니다.

컬럼형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 일종이지만, Couchbase Capella™는 NoSQL 컬럼 그룹화를 사용하여 초고속 분석을 수행하는 DBaaS입니다. JSON 및 기타 데이터 소스를 빠르게 수집하여 이를 수행합니다. 컬럼형 스토리지로 변환합니다.

열 저장소 데이터베이스에 쓰기

컬럼형 데이터베이스에서 데이터는 열 단위로 디스크에 기록됩니다. 즉, 영업팀 데이터는 다음과 같이 그룹화되어 저장됩니다:

신입 사원인 Gene에 대해 다음 레코드를 추가해 보겠습니다:


Gene의 데이터를 추가하려면 다음과 같이 각 열의 끝에 추가합니다:

열 저장소 데이터베이스에서 읽기

컬럼형 데이터베이스에서는 전체 행이 아닌 특정 컬럼에 액세스하여 데이터를 읽습니다. 쿼리가 실행되면 데이터베이스는 쿼리 조건을 충족하는 데 필요한 열만 검색합니다. 이 프로세스에는 관련 열 데이터에 직접 액세스하는 작업이 포함되므로, 특히 일반적으로 집계, 필터링, 선택적 예측을 포함하는 분석 워크로드의 경우 I/O 오버헤드를 크게 줄이고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 

컬럼형 데이터베이스는 필요한 열만 읽음으로써 데이터 전송을 최소화하고 CPU 캐시 사용률을 최대화합니다. 따라서 분석 쿼리의 경우 행 중심 데이터베이스에 비해 쿼리 실행 시간이 더 빨라집니다.

예를 들어 영업팀 전체의 평균 판매량을 계산하려는 경우 열 기반 데이터베이스에서는 판매량이 있는 열에만 액세스하면 됩니다. 이는 관련 판매 데이터를 가져오기 위해 모든 데이터에 행별로 액세스해야 하는 행 지향 데이터베이스보다 훨씬 빠르고 효율적입니다.

행 스토리지 데이터베이스란 무엇인가요?

행 지향 데이터베이스는 데이터를 행별로 구성하며, 각 행에는 단일 엔티티 또는 레코드에 대한 정보가 들어 있습니다. 이 설계는 전체 행에 자주 액세스하거나 수정하는 트랜잭션 워크로드에 적합합니다. 행 지향 데이터베이스는 데이터를 디스크에 연속적으로 저장하여 행 수준 작업의 오버헤드를 최소화함으로써 빠른 삽입, 업데이트, 삭제를 보장할 수 있는 트랜잭션 처리 시스템에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

행 스토리지 데이터베이스에 쓰기

행 저장 데이터베이스에서는 데이터가 열이 아닌 행 단위로 디스크에 기록됩니다.

영업팀 데이터는 다음과 같이 저장됩니다:

Gene의 레코드를 추가하려면 이렇게 기존 데이터의 끝에 전체 레코드를 추가합니다:

이 접근 방식은 모든 레코드 속성이 함께 저장되므로 전체 행을 빠르게 검색하고 업데이트할 수 있습니다. 또한 행 지향 데이터베이스는 쓰기 작업을 최적화하기 위해 로깅 및 버퍼링 메커니즘을 사용하는 경우가 많습니다.

행 저장소 데이터베이스에서 읽기

행 저장 데이터베이스에서는 전체 행에 순차적으로 액세스하거나 인덱스 조회를 통해 데이터를 읽습니다. 쿼리가 실행되면 데이터베이스는 요청된 데이터가 포함된 관련 행을 검색합니다. 이 검색 프로세스에는 디스크의 행을 스캔하여 쿼리 조건과 일치하는 전체 레코드를 가져오는 작업이 포함됩니다. 행 중심 데이터베이스는 전체 레코드를 빠르게 검색하는 데는 탁월하지만, 특정 열만 필요한 경우에는 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 행 전체를 검색해야 하므로 불필요한 데이터 전송 및 처리가 발생할 수 있습니다.

열 데이터베이스와 행 데이터베이스 비교

열 기반 데이터베이스와 행 기반 데이터베이스는 각각 데이터 구성 방식과 관련된 뚜렷한 장단점이 있습니다. 컬럼형 데이터베이스는 분석 쿼리에 탁월하고 효율적인 스토리지를 제공하지만 트랜잭션 워크로드에 어려움을 겪을 수 있고 업데이트하기가 더 어렵습니다. 반대로 행 지향 데이터베이스는 트랜잭션 워크로드에 효율적이고 구현 및 수정이 쉽지만 분석 쿼리에는 비효율적이며 최적의 저장 공간을 제공하지 못합니다. 다음은 두 데이터베이스의 장단점에 대한 자세한 분석입니다:

컬럼형 데이터베이스의 장점

    • 분석 쿼리를 위한 고성능 - 컬럼 데이터베이스는 필요한 열만 읽을 수 있기 때문에 쿼리 처리 시간이 빠르며, 읽기가 많은 분석 워크로드에 탁월합니다. 따라서 CPU 캐시 활용도를 극대화하고 I/O 오버헤드를 최소화합니다.
    • 효율적인 스토리지 및 압축 - 데이터가 열 단위로 구성되므로 효율적인 압축 기술을 적용할 수 있습니다. 열 내에서 유사한 데이터 유형과 속성을 사용하면 높은 압축률을 통해 스토리지 비용을 절감하고 쿼리 성능을 개선할 수 있습니다.
    • 손쉬운 확장성 - 컬럼 데이터베이스는 확장성에 유리합니다. 데이터가 열에 저장되므로 각 노드가 열의 하위 집합을 처리하기 때문에 노드나 서버를 추가하는 것이 간단합니다. 이러한 확장성은 데이터 세트가 크고 지속적으로 증가하는 분석 워크로드에 특히 유용합니다.

컬럼형 데이터베이스의 단점

    • 트랜잭션 워크로드의 경우 느림 - 느림 열 형식 데이터베이스는 분석 쿼리에는 탁월하지만, 잦은 업데이트, 삽입, 삭제 등 쓰기 작업이 많은 트랜잭션 워크로드에서는 성능이 느려질 수 있습니다.
    • 스키마 설계의 복잡성 - 열 데이터베이스의 스키마를 설계할 때는 쿼리 성능과 스토리지 효율성을 최적화하기 위해 열 구성과 데이터 유형을 신중하게 고려해야 할 수 있습니다. 
    • 업데이트 및 삽입에 대한 오버헤드 증가 - 더 높은 오버헤드 컬럼형 데이터베이스에서 데이터를 업데이트하거나 삽입하는 작업은 행 중심 데이터베이스에 비해 더 복잡하고 리소스 집약적일 수 있습니다. 컬럼형 데이터베이스는 데이터 일관성을 유지하고 효율적인 스토리지를 보장하기 위해 추가 처리가 필요할 수 있습니다.

행 데이터베이스의 장점

    • 트랜잭션 워크로드에 효율적 - 트랜잭션 워크로드에 효율적 - 행 중심 데이터베이스는 전체 레코드를 빠르고 효율적으로 검색, 업데이트 또는 삽입해야 하는 트랜잭션 워크로드에 적합합니다. 행 기반 스토리지 구조는 이러한 작업을 간소화하고 빠른 트랜잭션 처리를 보장합니다.
    • 이해하기 쉽고 구현하기 쉬움 - 행 중심의 스토리지 모델은 데이터 구성에 대한 직관적인 이해와 일치하므로 이 접근 방식을 사용하여 데이터베이스를 설계, 구현 및 유지 관리하기가 더 쉽습니다. 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자는 행 지향 데이터베이스가 작업하기 쉽다는 것을 알게 됩니다.
    • 손쉬운 데이터 수정 - 행 중심의 데이터베이스를 사용하면 데이터를 쉽게 수정할 수 있으므로 큰 오버헤드 없이 간단하게 업데이트, 삽입, 삭제할 수 있습니다. 따라서 쓰기 작업이 빈번하거나 데이터 요구 사항이 변화하는 시나리오에 적합합니다.

행 데이터베이스의 단점

    • 분석 쿼리에는 비효율적임. 행 지향 데이터베이스는 집계, 예측, 필터링과 같은 읽기 작업이 많은 분석 쿼리의 경우 성능이 느려질 수 있습니다. 이러한 쿼리를 위해 전체 행을 검색하면 불필요한 데이터 전송 및 처리 오버헤드가 발생하여 열 기반 데이터베이스에 비해 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다.
    • 최적이 아닌 스토리지 및 압축 - 데이터를 행에 저장하면 열 데이터베이스에 비해 압축률이 최적화되지 않을 수 있습니다. 행 지향 데이터베이스에서 행은 일반적으로 다양한 데이터 유형과 속성을 포함하므로 높은 압축 수준과 효율적인 저장 공간을 달성하기가 어렵습니다.
    • 복잡하고 확장 비용이 많이 듭니다. 행 지향 데이터베이스는 데이터를 행 단위로 저장해야 하므로 여러 서버와 노드에 데이터를 효과적으로 분산하는 것이 더 복잡할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 기존 서버의 CPU 또는 메모리 리소스를 늘리는 등 더 강력한 하드웨어를 추가해야 하는 경우가 많으며, 데이터 세트가 증가함에 따라 비용이 엄청나게 증가할 수 있습니다.

열 형식 데이터베이스 예제

잘 알려진 열 형식 데이터베이스는 다음과 같습니다:

    • Amazon Redshift
    • 아파치 카산드라
    • MariaDB ColumnStore
    • 눈송이

행 지향 데이터베이스 예제

가장 일반적인 두 가지 행 지향 데이터베이스는 다음과 같습니다:

    • PostgreSQL
    • MySQL

열 형식 데이터베이스가 분석에 더 좋은 이유

열 데이터베이스는 주로 데이터 저장 및 검색 효율성 때문에 분석에서 행 지향 데이터베이스보다 성능이 뛰어납니다. 다음은 열 형식 데이터베이스가 더 나은 네 가지 이유입니다:

기둥형 스토리지 구조 - 데이터는 행 단위가 아닌 열 단위로 저장되므로 각 열을 디스크에 개별적으로 저장할 수 있습니다. 이 구조 덕분에 각 열에 더 나은 압축 및 인코딩 기술을 개별적으로 적용할 수 있습니다. 열에는 일반적으로 유사한 데이터 유형, 값 또는 속성이 포함되므로 압축 알고리즘은 행에 다양한 데이터가 포함될 수 있는 행 중심 데이터베이스에 비해 더 높은 압축률을 달성할 수 있습니다. 

선택적 검색 - 분석 쿼리에는 전체 행이 아닌 열의 하위 집합을 집계하거나 분석하는 경우가 많습니다. 열 데이터베이스는 쿼리에 필요한 열만 선택적으로 검색할 수 있기 때문에 이러한 시나리오에 탁월합니다. 이러한 선택적 검색은 디스크 I/O 작업을 최소화하고 CPU 캐시 사용률을 최대화합니다. 반면, 행 지향 데이터베이스는 몇 개의 열만 필요한 쿼리에 대해서도 전체 행을 검색하므로 불필요한 데이터 전송 및 처리 오버헤드가 발생합니다.

데이터 처리 효율성 - 분석 쿼리를 실행할 때, 컬럼형 데이터베이스는 압축된 컬럼형 데이터에서 직접 작동하므로 집계, 필터링, 예측과 같은 분석 기능을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 유사한 데이터 유형이 연속적으로 저장되기 때문에 컬럼형 데이터베이스는 SIMD(단일 명령어, 다중 데이터) 병렬 처리 및 기타 벡터화된 처리 기술을 활용할 수 있어 쿼리 실행 시간을 단축할 수 있습니다. 반면, 행 지향 데이터베이스는 분석 작업을 수행하기 전에 전체 행의 압축을 풀어야 할 수 있으므로 계산 오버헤드가 증가할 수 있습니다.

쿼리 최적화 - 컬럼 데이터베이스는 저장 형식에 맞는 쿼리 실행 전략을 통해 분석에 최적화되어 있습니다. 이러한 최적화에는 열 가지치기, 술어 푸시다운, 벡터화된 처리 기법이 포함됩니다. 열 가지 치기는 쿼리 실행 중에 불필요한 열 읽기를 제거하고, 술어 푸시다운은 쿼리 처리 파이프라인 초기에 행을 필터링하여 처리해야 하는 데이터의 양을 줄입니다. 벡터화된 처리 기술은 데이터 배치에 대해 작동하여 CPU 병렬 처리를 활용함으로써 쿼리 성능을 향상시킵니다.

결론

행 지향 데이터베이스는 트랜잭션 처리에 더 적합하지만, 컬럼형 데이터베이스는 분석 처리에 더 적합합니다. 행 지향 데이터베이스의 장점은 빠른 삽입, 업데이트, 삭제를 수행할 수 있다는 점입니다. 반면, 컬럼형 데이터베이스의 주요 장점은 효율적인 압축과 빠른 쿼리 처리입니다. 컬럼형 데이터베이스는 데이터를 컬럼별로 구성하고 특화된 쿼리 실행 전략을 사용함으로써 쿼리 응답 시간이 빨라지고 전반적인 성능이 향상되어 대규모 분석 워크로드와 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다.

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