데이터베이스는 정보를 저장, 정리, 검색하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터베이스의 두 가지 주요 유형은 관계형(SQL) 데이터베이스와 비관계형(NoSQL) 데이터베이스입니다. 두 가지 모두 고유한 기능과 이점이 있으므로 효율적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축하려면 올바른 유형의 데이터베이스를 선택하는 것이 필수적입니다.
이 도움말에서는 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스의 차이점, 기능 및 장점에 대해 살펴봅니다. 또한 각 데이터베이스 유형에 대한 일반적인 사용 사례에 대해 논의하고 어떤 데이터베이스가 애플리케이션에 가장 적합한지 결정하는 데 도움을 드립니다.
관계형 데이터베이스란 무엇인가요?
SQL 데이터베이스라고도 하는 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블로 구성하는 데이터베이스로, 각 테이블에는 행으로 표시되는 고유 레코드와 열로 표시되는 속성 또는 속성이 포함되어 있습니다. 이러한 테이블은 기본 키와 외래 키를 통해 서로 연관되어 있습니다. 기본 키는 테이블의 레코드에 대한 고유 식별자이며, 외래 키는 한 테이블의 열이 다른 테이블의 기본 키를 참조하여 두 테이블 간의 링크를 설정하는 것입니다.
기본 키와 외래 키를 사용하면 테이블을 서로 연결하여 테이블 간의 관계를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 고객 테이블과 주문 테이블은 고객 테이블의 고객 ID 기본 키와 주문 테이블의 고객 ID 외래 키를 통해 연결할 수 있습니다. 이렇게 하면 여러 테이블에서 정보를 쉽게 검색할 수 있으므로 관계형 데이터베이스는 복잡한 데이터를 관리하는 데 이상적입니다.
관계형 데이터베이스는 소규모 시스템부터 대규모 엔터프라이즈급 애플리케이션에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있고 변화하는 요구 사항에 맞게 쉽게 수정할 수 있기 때문에 인기가 높습니다.
비관계형 데이터베이스란 무엇인가요?
비관계형 데이터베이스 또는 NoSQL 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터를 처리할 수 있는 기능으로 인해 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 데이터를 구성하고 관리하기 위해 고정된 스키마에 의존하는 기존의 관계형 데이터베이스에서는 저장 및 분석이 어려울 수 있습니다.
비정형 데이터는 특정 데이터 모델이나 스키마를 따르지 않는 데이터를 말합니다. 이러한 유형의 데이터는 소셜 미디어 게시물과 같이 사람이 생성하는 경우가 많으며 기존의 SQL 쿼리로는 분석하기 어려울 수 있습니다. 반면에 반정형 데이터는 어느 정도 구조가 있지만 엄격한 스키마를 따르지 않습니다. 반정형 데이터의 예로는 센서 데이터와 머신 로그를 들 수 있습니다.
비관계형 데이터베이스는 비정형 및 반정형 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 고정된 스키마에 의존하지 않으므로 스키마를 먼저 정의하지 않고도 데이터를 추가하거나 제거할 수 있습니다. 대신 다양한 데이터 모델을 사용하여 다양한 데이터 유형과 구조를 수용합니다. 따라서 진화할 수 있는 크고 복잡한 데이터 세트를 처리하는 데 적합합니다.
비관계형 데이터베이스의 유형
이 섹션에서는 그래프, 문서, 열, 키-값 데이터베이스와 같은 비관계형 데이터베이스의 유형을 살펴봅니다. 각 데이터베이스의 특성, 장점, 사용 사례를 통해 특정 요구 사항에 가장 적합한 비관계형 데이터베이스 유형을 파악할 수 있습니다.
그래프 데이터베이스
그래프 데이터베이스는 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 데이터베이스의 한 유형입니다. 복잡한 데이터 관계를 처리하도록 설계되었으며 쿼리 및 분석에 최적화되어 있습니다. 그래프 데이터베이스에서 데이터는 노드(꼭지점)와 에지로 표현됩니다. 노드는 사람, 장소, 사물과 같은 엔티티 또는 개념을 나타내고 에지는 이들의 관계를 나타냅니다. 예를 들어 소셜 네트워크에서 사람은 노드로 표현되고, 두 사람 사이의 우정은 노드와 노드를 연결하는 에지로 표현됩니다.
각 노드와 에지는 그 특성과 속성을 설명하는 프로퍼티를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 사람 노드에는 이름, 나이, 위치와 같은 속성이 있을 수 있고, 친구 관계를 나타내는 에지에는 친구 관계를 맺은 날짜와 같은 속성이 있을 수 있습니다.
그래프 데이터베이스는 소셜 네트워크, 추천 엔진, 사기 탐지 시스템 등 데이터 포인트 간의 관계가 중요한 시나리오에 적합합니다.
문서 데이터베이스
문서 데이터베이스는 데이터를 문서 형태로 저장하고 검색하는 NoSQL 데이터베이스의 한 유형입니다. 각 문서는 단일 레코드 또는 엔티티를 나타내며 중첩된 데이터 구조와 배열을 포함할 수 있고 시간이 지남에 따라 진화하는 고유한 스키마를 가질 수 있어 확장성과 유연성이 매우 뛰어납니다.
문서 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하도록 설계되어 다양한 데이터 유형을 처리하는 최신 웹 애플리케이션에 이상적입니다. 다음과 같은 문서 기반 형식을 사용합니다. JSON 또는 BSON를 사용하여 인덱싱 및 집계를 지원합니다.
문서 데이터베이스를 사용하면 스키마를 정의할 필요 없이 필드와 문서를 쉽게 추가하거나 제거할 수 있으며, 대량의 데이터와 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다. 또한 문서 데이터베이스는 쉽게 확장할 수 있으며 여러 서버에 분산하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
컬럼형 데이터베이스
컬럼형 데이터베이스는 데이터를 행이 아닌 열 단위로 저장하고 검색하는 데이터베이스 유형입니다. 컬럼 데이터베이스에서 각 열은 데이터의 특정 속성 또는 속성을 나타내며, 각 행에는 모든 열의 값이 포함됩니다.
다음은 열 형식 데이터베이스의 작동 방식을 설명하는 데 도움이 되는 예제입니다:
이커머스 웹사이트의 고객 데이터베이스와 같이 수백만 개의 행과 여러 개의 열로 구성된 대규모 데이터 세트가 있다고 가정해 보겠습니다. 열에는 고객 이름, 주소, 생년월일, 구매 내역과 같은 속성이 포함될 수 있습니다.
컬럼형 데이터베이스에서는 각 컬럼이 다른 컬럼과 별도로 저장됩니다. 즉, 데이터베이스에서 고객 데이터를 쿼리할 때 데이터베이스는 관심 있는 속성이 포함된 열만 읽으면 됩니다.
따라서 컬럼형 데이터베이스는 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션에 사용되는 분석 쿼리에 이상적입니다. 열 데이터베이스는 대량의 데이터를 빠르게 필터링하고 집계할 수 있으며 행 기반 데이터베이스보다 복잡한 쿼리를 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.
키-값 데이터베이스
키-값 데이터베이스는 데이터를 키-값 쌍의 모음으로 저장하고 검색하는 NoSQL 데이터베이스의 한 유형입니다. 각 키-값 쌍은 데이터의 일부를 나타내며, 키는 데이터의 고유 식별자 역할을 합니다.
사용자 프로필 및 환경 설정과 같은 사용자 데이터에 빠르고 효율적으로 액세스해야 하는 웹 애플리케이션을 구축한다고 가정해 보겠습니다. 키-값 데이터베이스는 최소한의 구성으로 데이터에 대한 빠른 읽기 및 쓰기 액세스를 제공할 수 있으므로 이러한 데이터를 저장하는 데 좋은 선택이 될 수 있습니다.
키-값 데이터베이스에서 각 사용자 프로필은 키-값 쌍으로 저장되며, 여기서 키는 사용자의 고유 식별자(예: 사용자 ID)이고 값은 사용자의 프로필 데이터(예: 이름, 이메일 주소, 기본 설정)입니다. 애플리케이션에서 사용자의 프로필 데이터를 검색해야 하는 경우 데이터베이스에서 키를 조회하고 해당 값을 검색하기만 하면 됩니다.
키-값 데이터베이스는 계산 또는 검색 비용이 많이 드는 자주 액세스하는 데이터와 같은 데이터를 캐싱하는 데에도 적합합니다.
관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스를 사용해야 하는 경우
관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 중 어떤 것을 사용할지는 데이터 유형, 데이터의 크기와 복잡성, 애플리케이션의 요구 사항 등 여러 요인에 따라 결정됩니다.
관계형 데이터베이스는 데이터에 잘 정의된 스키마가 있고 데이터 일관성을 보장해야 하며 복잡한 쿼리를 지원해야 하는 경우에 적합한 선택입니다. 관계형 데이터베이스는 고정된 스키마를 준수하는 구조화된 데이터를 저장하고, 데이터 일관성을 유지하기 위한 트랜잭션을 지원하며, 여러 테이블과 조인을 포함하는 복잡한 SQL 쿼리를 처리하도록 설계되었습니다.
비관계형 데이터베이스는 데이터가 비정형 또는 반정형이고 대량의 데이터를 처리해야 하며 높은 처리량과 짧은 지연 시간을 지원해야 하는 경우에 적합합니다. 비관계형 데이터베이스는 고정된 스키마를 따르지 않는 데이터를 저장하도록 설계되었으며, 수평적으로 확장하여 대량의 데이터를 처리할 수 있고, 빠른 읽기 및 쓰기 성능에 최적화되어 있습니다.
관계형 데이터베이스:
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- 주문, 결제, 재고와 같은 거래 데이터를 저장하고 관리해야 하는 전자상거래 웹사이트
- 은행 시스템과 같이 강력한 데이터 일관성과 무결성이 요구되는 금융 애플리케이션
- CRM 또는 ERP 시스템과 같이 구조화된 데이터에 대한 복잡한 쿼리 및 분석이 필요한 엔터프라이즈 애플리케이션
비관계형 데이터베이스:
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- 게시물, 댓글, 좋아요 등 사용자가 생성한 콘텐츠를 저장하고 검색해야 하는 소셜 미디어 플랫폼
- 추천 엔진 또는 사기 탐지 시스템과 같이 빠르고 효율적인 데이터 액세스가 필요한 실시간 분석 애플리케이션
- 이미지, 동영상, 오디오 파일과 같은 대량의 비정형 콘텐츠를 처리해야 하는 콘텐츠 관리 시스템
이 블로그 게시물에서는 한 가지 유형의 데이터베이스를 다른 유형보다 선택할 수 있는 추가 시나리오에 대해 설명합니다: 왜 NoSQL 데이터베이스를 선택해야 하나요? 여러 가지 큰 이유가 있습니다..
관계형(SQL) 데이터베이스의 특징
관계형 데이터베이스에는 데이터를 저장하고 관리하는 데 널리 사용되는 몇 가지 주요 기능이 있습니다. 아래에서 자세히 설명하겠습니다.
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- 원자성: 원자성은 트랜잭션이 분할할 수 없는 하나의 작업 단위로 취급되도록 합니다. 즉, 트랜잭션은 전체가 실행되거나 전혀 실행되지 않아야 합니다. 트랜잭션의 일부가 실패하면 전체 트랜잭션이 이전 상태로 롤백됩니다.
- 일관성: 일관성은 데이터베이스가 항상 유효한 상태를 유지하도록 보장합니다. 즉, 데이터베이스에 대한 모든 변경 사항은 미리 정의된 일련의 규칙 또는 제약 조건을 준수해야 합니다.
- 격리: 격리를 사용하면 여러 트랜잭션이 서로 간섭하지 않고 동시에 실행될 수 있습니다. 즉, 다른 트랜잭션이 동시에 진행 중일지라도 각 트랜잭션은 데이터베이스와 상호 작용하는 유일한 트랜잭션으로 간주합니다.
- 내구성: 내구성은 트랜잭션이 데이터베이스에 커밋되면 시스템 장애나 기타 중단이 발생하더라도 영구적으로 유지되도록 보장합니다.
관계형(SQL) 데이터베이스의 장단점
관계형 데이터베이스에는 몇 가지 장단점이 있습니다. 다음은 관계형 데이터베이스 사용의 주요 장단점입니다:
장점
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- 데이터 일관성: 관계형 데이터베이스는 데이터를 저장하고 관리하는 데 구조화된 접근 방식을 사용하므로 데이터의 정확성과 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
- 유연성: SQL 데이터베이스를 사용하면 복잡한 쿼리와 대규모 데이터 세트의 분석이 가능하므로 다양한 애플리케이션에 유용하게 사용할 수 있습니다.
- 보안: SQL 데이터베이스는 사용자 인증 및 액세스 제어와 같은 다양한 보안 기능을 제공하여 민감한 데이터를 보호합니다.
- 강력한 데이터 무결성: 관계형 데이터베이스는 데이터 입력에 엄격한 규칙과 제약을 적용하여 시간이 지나도 데이터가 일관되고 정확하게 유지되도록 합니다.
단점
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- 복잡성: 관계형 데이터베이스를 설정하고 관리하는 것은 복잡할 수 있으며 전문 지식이 필요할 수 있습니다.
- 비용: 관계형 데이터베이스는 특히 대규모 애플리케이션의 경우 설정 및 유지 관리 비용이 많이 들 수 있습니다.
- 제한된 확장성: 관계형 데이터베이스는 확장성이 뛰어나지만 매우 크거나 빠르게 변화하는 데이터 세트에는 적합하지 않을 수 있습니다.
- 성능: 관계형 데이터베이스는 많은 수의 트랜잭션이나 복잡한 쿼리를 처리할 때 다른 유형의 데이터베이스보다 속도가 느릴 수 있습니다.
비관계형(NoSQL) 데이터베이스의 특징
비관계형 데이터베이스는 대량의 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 아래에서 자세히 설명하겠습니다.
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- 스키마리스: NoSQL 데이터베이스는 스키마가 없으므로 고정된 구조나 스키마가 없습니다. 데이터를 유연한 형식으로 저장할 수 있습니다.
- 고성능: NoSQL 데이터베이스는 고성능에 최적화되어 있으며 대량의 데이터와 높은 트래픽 부하를 처리할 수 있습니다. 분산 처리와 캐싱을 사용하여 많은 양의 데이터에도 빠른 응답 시간을 보장합니다.
- 확장성: NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 확장하도록 설계되었으므로 데이터베이스 클러스터에 서버를 더 추가하여 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.
- 유연한 데이터 모델링: NoSQL 데이터베이스는 정형, 반정형, 비정형 데이터 등 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 유연한 데이터 모델을 제공합니다.
- 가용성 및 내결함성: NoSQL 데이터베이스는 고가용성과 내결함성을 갖도록 설계되었습니다. 복제 및 샤딩을 사용하여 하나 이상의 서버에 장애가 발생하더라도 데이터를 항상 사용할 수 있도록 보장합니다.
- 오픈 소스: 많은 NoSQL 데이터베이스는 오픈 소스이므로 개발자가 소스 코드를 자유롭게 수정하고 개선할 수 있습니다.
비관계형(NoSQL) 데이터베이스의 장단점
비관계형 데이터베이스에는 몇 가지 장단점이 있습니다. 다음은 비관계형 데이터베이스 사용의 몇 가지 주요 장단점입니다.
장점
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- 유연성: 비관계형 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터를 처리할 수 있으므로 최신 웹 애플리케이션과 빅 데이터 환경에 적합합니다.
- 확장성: 비관계형 데이터베이스는 매우 효율적으로 설계되었습니다. 확장 가능는 대량의 데이터와 높은 수준의 읽기 및 쓰기 트래픽을 처리할 수 있습니다.
- 성능: 비관계형 데이터베이스는 복잡한 쿼리와 대량의 데이터를 처리할 때 높은 성능을 제공할 수 있습니다.
- 분산 아키텍처: 비관계형 데이터베이스를 여러 서버에 분산할 수 있으므로 수평적 확장이 용이하고 성능이 향상됩니다.
- 애자일 개발: 비관계형 데이터베이스를 사용하면 스키마를 수정할 필요 없이 필드와 문서를 쉽게 추가하거나 제거할 수 있으므로 애자일 개발 방법론에 적합합니다.
- 비용 효율적입니다: 비관계형 데이터베이스는 특히 대규모 애플리케이션의 경우 기존 데이터베이스보다 비용 효율적일 수 있습니다.
단점
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- 제한된 쿼리 지원: NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 동일한 수준의 쿼리 지원을 제공하지 않습니다. 따라서 복잡한 쿼리와 데이터 분석을 수행하기가 더 어려울 수 있습니다.
- 표준화 부족: NoSQL 데이터베이스에는 SQL과 같은 표준화된 쿼리 언어가 없기 때문에 이러한 데이터베이스를 사용하는 애플리케이션을 개발 및 유지 관리하기가 더 어려울 수 있습니다.
- 데이터 일관성: NoSQL 데이터베이스는 높은 확장성과 성능을 위해 일관성을 희생할 수 있습니다. 즉, 데이터가 항상 정확하거나 최신 상태가 아닐 수 있습니다.
- 학습 곡선: NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스와 다른 데이터 모델과 API를 사용하기 때문에 SQL 기반 데이터베이스 작업에 익숙한 개발자에게는 학습 곡선이 있을 수 있습니다. 따라서 능숙해지려면 추가적인 교육과 개발 시간이 필요할 수 있습니다.
- 제한된 툴링: NoSQL 데이터베이스는 비교적 새로운 데이터베이스이므로 관계형 데이터베이스에 비해 도구 및 커뮤니티 지원이 제한적일 수 있습니다.
- 데이터 보안: NoSQL 데이터베이스는 액세스 제어 및 암호화와 같은 관계형 데이터베이스와 동일한 수준의 데이터 보안 기능을 제공하지 않을 수 있습니다.
관계형(SQL) 데이터베이스의 예
시중에는 몇 가지 인기 있는 관계형 데이터베이스가 있습니다. 다음은 관계형 데이터베이스의 몇 가지 예입니다:
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- MySQL: MySQL은 웹 애플리케이션에서 널리 사용되는 오픈소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 속도, 확장성, 사용 편의성으로 잘 알려져 있습니다.
- 오라클 데이터베이스: 오라클 데이터베이스는 엔터프라이즈급 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 독점적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. ACID 규정 준수, 고가용성 및 확장성에 대한 강력한 지원을 제공합니다.
- Microsoft SQL Server: Microsoft SQL Server는 Windows 기반 환경에서 일반적으로 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 웨어하우징을 비롯한 엔터프라이즈급 애플리케이션에 대한 강력한 지원을 제공합니다.
- PostgreSQL: PostgreSQL은 견고성, 유연성, 전체 텍스트 검색 및 지리공간 데이터와 같은 고급 기능 지원으로 유명한 오픈소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다.
- SQLite: SQLite는 모바일 및 데스크톱 애플리케이션에서 널리 사용되는 경량의 파일 기반 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 단순성, 신뢰성, 휴대성으로 잘 알려져 있습니다.
비관계형(NoSQL) 데이터베이스의 예
시중에는 몇 가지 인기 있는 비관계형 데이터베이스가 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다:
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- 카우치베이스: Couchbase는 키-값 및 문서 데이터 모델을 모두 지원하는 분산 데이터베이스입니다. 다음 용도로 설계되었습니다. 높은 확장성, 성능 및 가용성 자동 샤딩, 인메모리 캐싱, 전체 텍스트 검색과 같은 기능을 지원합니다. Couchbase는 대용량 데이터 세트와 높은 쓰기 처리량을 처리하는 데 적합하여 전자상거래, 게임, 소셜 미디어 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
- MongoDB: JSON과 같은 문서에 데이터를 저장하는 문서 지향 데이터베이스입니다.
- 아파치 카산드라: 데이터를 열 패밀리 형식으로 저장하는 분산 데이터베이스입니다.
- Redis: 데이터베이스, 캐시, 메시지 브로커로 사용할 수 있는 키-값 저장소입니다.
- Amazon DynamoDB: 아마존 웹 서비스(AWS)에서 제공하는 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다.
- Neo4j: 노드와 에지에 데이터를 저장하는 그래프 데이터베이스입니다.
결론
데이터베이스는 최신 소프트웨어 애플리케이션의 필수 구성 요소로, 데이터를 효율적이고 안전하게 저장하고 관리할 수 있는 수단을 제공합니다. SQL 데이터베이스라고도 하는 관계형 데이터베이스는 정형 데이터와 복잡한 쿼리가 있는 애플리케이션에 적합하며, 비관계형 데이터베이스, 즉 NoSQL 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터와 높은 확장성 요구 사항이 있는 애플리케이션에 탁월합니다. 두 가지 유형의 데이터베이스 모두 장단점이 있으며, 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 중 어떤 것을 선택할지는 애플리케이션의 특정 요구 사항과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다.
관계형 및 비관계형 데이터베이스에 대해 계속 알아보고 Couchbase가 여러분의 여정에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보려면 다음 리소스를 확인하세요.
