6가지 유형의 데이터 모델(예제 포함)

요약

데이터 모델은 데이터를 구성, 저장, 액세스하는 방법을 지정하여 팀이 일관성을 보장하고 데이터 무결성을 개선하며 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 도움을 줍니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 문서, 키-값, 열, 그래프, 시계열, 다중 모델의 6가지 모델을 지원하며, 각 모델은 서로 다른 데이터 패턴과 성능 요구사항에 최적화되어 있습니다. 문서 및 키-값 모델은 유연성과 속도에 이상적이며, 컬럼형 및 시계열 모델은 대규모 분석과 시간 기반 데이터를 효율적으로 처리합니다. 그래프 모델은 고도로 연결된 데이터에 적합하며, 다중 모델 데이터베이스는 여러 접근 방식을 결합하여 다양한 기능을 제공합니다. 올바른 모델을 선택하는 것은 애플리케이션의 쿼리 패턴, 확장성 목표, 데이터 관계의 복잡성에 따라 달라집니다.

이 시리즈의 1부에서는 데이터 모델링의 3단계에 대해 설명했습니다: 개념적, 논리적, 물리적.

'데이터 모델링 방법' 시리즈의 2부에서는 다양한 유형의 논리적 데이터 모델을 검토하고, 그 장점과 과제를 논의하며, 사용 사례를 살펴보고, 이를 지원하는 데이터베이스를 살펴봅니다.

데이터 모델이란 무엇인가요?

데이터 모델은 시스템 내에서 데이터를 구조화하고, 저장하고, 액세스하는 방법을 정의하는 프레임워크입니다. 데이터 모델에서는 데이터 요소와 요소 간의 관계를 시각적이고 논리적으로 표현하여 조직이 정보를 효율적으로 정리할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 모델을 활용하면 개발자, 애널리스트, 그리고 데이터베이스 설계자 는 일관성을 보장하고, 데이터 무결성을 개선하며, 애플리케이션 전반의 데이터 흐름을 최적화할 수 있습니다. 데이터 모델은 데이터베이스를 설계하고, 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 데이터 기반 의사 결정에 정보를 제공하는 데 매우 중요합니다. 데이터 모델에는 여러 가지 유형이 있으며, 각각 다른 사용 사례와 시스템 요구 사항에 적합합니다.

데이터 모델이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 모델은 데이터를 정리하고, 연결하고, 효과적으로 관리하기 위한 명확한 청사진을 제공하기 때문에 매우 중요합니다. 데이터 모델이 없으면 시스템이 일관성이 없고 비효율적이며 확장에 따라 유지 관리가 어려워질 수 있습니다. 데이터 모델은 개발자부터 비즈니스 이해관계자까지 모든 사람이 데이터 구조를 공유하여 오류와 잘못된 의사소통을 줄일 수 있도록 도와줍니다. 또한 데이터 품질을 개선하고, 규정 준수를 지원하며, 성능 최적화를 촉진합니다. 궁극적으로 데이터 모델은 조직이 정보를 효율적으로 저장, 검색 및 분석하는 안정적이고 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.

NoSQL 데이터베이스의 데이터 모델 유형

NoSQL 데이터베이스는 다음과 같은 유연한 대안을 제공합니다. 관계형 모델을 사용하여 비정형 및 반정형 데이터를 저장하는 확장 가능하고 효율적인 방법을 제공합니다. 다음은 6가지 일반적인 NoSQL 데이터 모델과 각 모델의 강점 및 과제입니다.

문서 모델

문서 모델은 데이터를 유연하고 자체 설명이 가능한 문서로 저장합니다. JSON, BSON또는 XML 형식을 사용할 수 있습니다. 각 문서는 고유한 구조를 가질 수 있으므로 이 모델은 변화하는 데이터 요구 사항에 매우 유연하게 대응할 수 있습니다.

강점:

• 쉽게 진화하는 유연한 스키마.
• 계층적 데이터와 중첩된 데이터에 효율적입니다.

도전 과제:

• 문서 전반에 걸친 복잡한 쿼리에는 추가 인덱싱이 필요할 수 있습니다.
• 일관성 없는 문서 구조는 애플리케이션 로직을 복잡하게 만들 수 있습니다.

데이터베이스 예제: 카우치베이스, 몽고DB

키-값 모델

키-값 모델은 데이터를 단순하게 정리하여 키-값 쌍. 각 키는 데이터 조각을 고유하게 식별하므로 빠르게 검색할 수 있습니다.

강점:

• 지연 시간이 매우 짧고 확장성이 뛰어납니다.
• 읽기 및 쓰기 작업 모두에 간단하고 효율적입니다.

도전 과제:

• 키 기반 액세스 이외의 제한된 쿼리 기능.
• 복잡한 관계나 구조화된 데이터에는 적합하지 않습니다.

데이터베이스 예시: Redis, Amazon DynamoDB

기둥형 모델

그리고 기둥형 (또는 열 패밀리) 모델은 데이터를 행이 아닌 열에 저장하므로 대규모 데이터 세트에 빠르게 액세스하고 희박한 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다.

강점:

• 높은 쓰기 및 읽기 처리량에 최적화되어 있습니다.
• 수평으로 쉽게 확장할 수 있습니다.

도전 과제:

• 일대다 관계를 모델링하기에는 복잡합니다.
• 최적의 성능을 위해서는 쿼리 패턴을 신중하게 계획해야 합니다.

데이터베이스 예제: 아파치 카산드라, 아파치 HBase

그래프 모델

그리고 그래프 모델 는 노드(엔티티)와 에지(관계)를 사용하여 고도로 연결된 데이터를 표현하고 저장하므로 복잡한 네트워크를 쉽게 횡단할 수 있습니다.

강점:

• 깊고 복잡한 관계를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
• 관계 경로에 대한 빠른 쿼리를 지원합니다.

도전 과제:

• 사이퍼 또는 그렘린과 같은 특수 쿼리 언어가 필요합니다.
• 대규모의 플랫 데이터 스토리지에는 성능이 떨어집니다.

데이터베이스 예제: Neo4j, 아마존 넵튠

시계열 모델

시계열 모델은 로그, 이벤트, 센서 판독값과 같이 타임스탬프가 찍힌 데이터를 저장하고 검색하는 데 특화되어 있습니다.

강점:

• 높은 쓰기 처리량과 시간 기반 쿼리에 최적화되어 있습니다.
• 자동 데이터 만료 및 압축을 지원합니다.

도전 과제:

• 시간에 의존하지 않는 데이터에는 적합하지 않습니다.
• 쿼리 기능은 시간 기반 패턴 외에는 제한될 수 있습니다.

데이터베이스 예제: 유입DB, 타임스케일DB

멀티 모델

다중 모델 데이터베이스는 단일 엔진에서 문서, 키-값, 그래프, 열 등 여러 NoSQL 데이터 모델을 지원하므로 데이터를 저장하고 쿼리하는 방식에 유연성을 부여할 수 있습니다.

강점:

• 하나의 데이터베이스 내에서 다양한 데이터 액세스 패턴을 지원합니다.
• 여러 데이터베이스 기술의 필요성을 줄입니다.
• 진화하는 애플리케이션 요구 사항에 유연하게 대응합니다.

도전 과제:

• 특정 모델의 경우 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
• 배포 및 구성에 복잡성을 더할 수 있습니다.

데이터베이스 예제: 카우치베이스, ArangoDB

데이터 모델 사용 사례

각 NoSQL 데이터 모델은 특정 데이터 문제를 해결하고 고유한 애플리케이션 패턴을 지원하도록 설계되었습니다. 올바른 모델을 선택하는 것은 데이터의 구조, 필요한 쿼리 유형, 시스템의 성능 요구 사항에 따라 달라집니다. 다음은 6가지 기본 NoSQL 데이터 모델 각각에 대한 일반적인 사용 사례입니다:

문서 모델

문서 모델은 데이터가 다음과 같은 애플리케이션에 이상적입니다. 반구조화계층적 또는 레코드마다 다릅니다.

일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 콘텐츠 관리 시스템(CMS)
• 제품 카탈로그 및 재고 관리
• 사용자 프로필 및 개인화 엔진
• 모바일 및 웹 애플리케이션 유연한 데이터 요구 사항

키-값 모델

키-값 모델은 고유 키를 기반으로 한 빠른 검색이 필수적인 고성능 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 웹 애플리케이션 속도를 높이기 위한 캐싱 레이어
• 사용자 세션 저장을 위한 세션 관리
• 이커머스 플랫폼의 장바구니 데이터
• 실시간 추천 엔진

기둥형 모델

컬럼형 모델은 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 대규모 분산 시스템에 특히 적합합니다.

공통 사용 사례 포함:

• 시계열 데이터 처리
• 분석 및 보고 애플리케이션
• 이벤트 로깅 시스템
• IoT 데이터 집계 플랫폼

그래프 모델

그래프 모델은 복잡하고 상호 연결된 데이터를 관리하고 빠르게 이동하는 관계를 관리하기 위해 특별히 설계되었습니다.

일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 소셜 네트워크 및 친구의 친구 추천
• 사기 탐지 및 위험 분석
• 지식 그래프 및 시맨틱 검색
• 공급망 및 물류 최적화

시계열 모델

시계열 모델은 타임스탬프가 찍힌 순차적 데이터를 저장하고 쿼리하는 데 최적화되어 있습니다.

일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

• IoT 센서 데이터 수집 및 분석
• 실시간 시스템 및 애플리케이션 모니터링
• 금융 데이터 추적(주가, 거래)
• 로그 데이터 관리 및 성능 추적

멀티 모델

다중 모델 데이터베이스는 하나의 시스템 내에서 서로 다른 데이터 모델을 결합할 수 있는 유연성을 제공하여 다양한 워크로드를 지원합니다.

일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 문서, 그래프, 키-값 모델을 함께 사용해야 하는 복잡한 애플리케이션
• 유연한 관계를 통한 콘텐츠 및 메타데이터 관리
• 고객 360 플랫폼 정형 및 비정형 데이터를 통합하는 솔루션
• 다양한 데이터 패턴이 필요한 마이크로서비스 아키텍처

데이터 모델 비교 차트

애플리케이션의 특정 요구사항(예: 쿼리 패턴, 확장성, 데이터 구조)에 따라 적합한 NoSQL 데이터 모델을 선택해야 합니다. 각 모델과 관련된 장단점 및 사용 사례를 추적하는 것은 어려울 수 있으므로, 어떤 모델이 가장 적합한지 결정하는 데 도움이 되도록 나란히 비교하는 방법을 제공했습니다. 데이터 관리 필요로 합니다.

주요 내용 및 다음 단계

• 데이터 모델은 데이터의 구조화, 저장, 액세스 방식을 정의하여 일관성과 확장성을 개선합니다.
• NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값, 열, 그래프, 시계열, 다중 모델 등 6가지 일반적인 데이터 모델을 지원합니다.
• 각 모델에는 실시간 캐싱부터 복잡한 관계 관리에 이르기까지 고유한 강점, 과제, 이상적인 사용 사례가 있습니다.
• 올바른 모델을 선택하는 것은 애플리케이션의 데이터 구조, 쿼리 패턴, 성능 요구사항에 따라 달라집니다.

다음 단계

• 읽기 시리즈 3부 를 클릭해 물리적 데이터 모델링과 데이터베이스 최적화에 대해 알아보세요.
• 데이터 패턴과 액세스 요구 사항을 파악하여 가장 적합한 NoSQL 데이터 모델을 선택하세요.
• 탐색 NoSQL 데이터베이스 선택한 모델을 가장 잘 지원할 수 있습니다.
• 애플리케이션에 다양한 데이터 유형에 대한 유연성이 필요한 경우 다중 모델 옵션을 고려하세요.

자주 묻는 질문

데이터 모델의 예로는 어떤 것이 있나요? 일반적인 데이터 모델에는 문서 모델, 키-값 모델, 열 모델, 그래프 모델, 시계열 모델 및 관계형(테이블 기반) 모델이 있습니다.

관계형 데이터 모델과 NoSQL 데이터 모델의 차이점은 무엇인가요? 관계형 데이터 모델은 스키마가 고정된 정형 테이블에 데이터를 저장하는 반면, NoSQL 데이터 모델은 문서, 키-값 쌍, 열 또는 그래프와 같은 유연한 구조를 제공하여 비정형 또는 빠르게 변화하는 데이터를 처리할 수 있습니다.

관계형 모델에 비해 NoSQL 데이터 모델의 주요 장점은 무엇인가요? NoSQL 데이터 모델은 유연성과 수평적 확장성이 뛰어나고 다양한 데이터 유형과 액세스 패턴을 지원하므로 최신의 분산형 대규모 애플리케이션에 적합합니다.

서로 다른 데이터 모델을 사용할 때 흔히 겪는 어려움은 무엇인가요? 일반적인 과제에는 복잡한 쿼리 요구 사항 처리, 유연한 스키마 전반에서 데이터 일관성 유지, 각 데이터 모델에 따른 성능 절충 관리 등이 있습니다.

하나의 데이터베이스가 여러 데이터 모델을 지원할 수 있나요? 예, 다중 모델 데이터베이스는 단일 시스템 내에서 문서, 그래프, 키-값 등 여러 데이터 모델을 지원할 수 있으므로 다양한 애플리케이션 요구 사항에 유연하게 대응할 수 있습니다.

내 애플리케이션에 적합한 데이터 모델을 선택하려면 어떻게 해야 하나요? 데이터 모델을 선택할 때는 데이터 구조, 쿼리 패턴, 확장성 요구 사항, 유연성, 성능 또는 관계 관리 중 우선순위를 정해야 하는지 여부를 고려하세요.