23.12.22 관계형 DB 와 비관계형 DB의 차이?
1. 관계형 DB
- 고정된 행(row) 과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장
- 각 열은 하나의 속성에 대한 정보를 저장하고, 행에는 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장됨
- 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하고 테이블에 정의된 내용에 알맞는 형태의 데이터만 삽입 가능
- 특정한 형식을 지키기 때문에 데이터를 정확히 입력했다면 사용할 때는 매우 수월
- MySQL, Oracle, SQLite, MariaDB, PostgresSQL 등이 있다
1) SQL 사용
- 관계형 데이터베이스와 상호작용 할 때 SQL 을 사용한다
- 관계형 데이터베이스에서는 스키마가 뚜렷하게 보인다는 말과 같다
- 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있다
* 스키마 : 개체의 특성을 나타내는 속성(Attribute)과 속성들의 집합으로 이루어진 개체(Entity),
개체 사이에 존재하는 관계(Relation)에 대한 정의와 이들이 유지해야 할 제약 조건들을 기술 한것
쉽게 말해 DB 내에 어떤 구조로 데이터가 저장되는가를 나타내는 DB 구조
2. 비관계형 DB
- 관계형 DB 를 뺀 나머지 유형을 총칭하는 뜻
- 표 형식이 아니며, 관계형 테이블과는 다른 방식으로 데이터를 저장함
- 주로 데이터가 고정되어 있지 않은 DB를 가리킴
- 데이터 모델에 따라 유형이 다른데 주로 문서, 키값, 와이드 컬럼, 그래프가 있다
- 유연한 스키마를 제공하며, 대량의 데이터와 높은 사용자 부하에서도 손쉽게 확장이 가능하다
- 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어오는데 이러한 방식을 schema on read 라고 한다
1) 유형
(1) Key-Value 타입
- 속성을 Key-Value 의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장
- Key 는 속성의 이름을 뜻하고 Value 는 속성에 연결된 데이터의 값을 의미
- Redis, Dynamo 등이 대표적인 DB
(2) 문서형 DB
- 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 DB
- 많은 문서형 DB 에서 JSON 과 유사한 형식의 데이터를 문서화 하여 저장함
- 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리
- MongoDB 가 대표적인 DB
(3) Wide-Column Store DB
- DB 의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 DB
- 각 열에는 Key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로
데이터를 처리할 수 있다.
- 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성이 높다
- 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있따는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 DB 형식
- Cassandra, HBase 가 대표적이다
(4) 그래프(Graph) DB
- 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 DB
- 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장
- 각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현
- Neo4J, InfiniteGraph 가 대표적이다
3. 관계형 DB 와 비관계형 DB의 차이
1) 데이터 저장(Storage)
(1) 관계형 DB
- SQL 언어를 이용해서 데이터를 테이블에 저장한다. 미리 작성된 스키마를 기반으로 정해진 형식에 맞게
데이터를 저장해야 함
(2) 비관계형 DB
- key-value, document, wide-column, graph 등의 방식으로 데이터를 저장함
2) 스키마(Schema)
(1) 관계형 DB
- 고정된 형식의 스키마가 필요하다 처리하려는 데이터 속성별로 열(cloumn)에 대한 정보를 미리 저장해야 한다
- 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, DB 전체를 수정하거나 오프라인으로 전환해야 할 수도 있다
(2) 비관계형 DB
- 관계형 DB 에 비해 동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있다.
- 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가할 수 있고, 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시
입력하지 않아도 된다.
3) 쿼리(Query)
(1) 관계형 DB
- 테이블의 형식과 테이블 간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야함 SQL 언어와 같이 구조화된 쿼리 언어를
사용하는 이유이기도 하다
(2) 비관계형 DB
- 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있다.
- 구조화되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능한데 이를 UnQL 이라고 한다
4) 확장성(Scalability)
(1) 관계형 DB
- 수직적으로 확장한다. 이를 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장이라고도 한다
- DB 가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이든다
- 여러개의 서버에 걸쳐서 DB 관계를 정의할 수 있지만 매우 복잡하고 시간이 많이 소모된다.
(2) 비관계형 DB
- 수평적으로 확장한다. 보다 저렴한 비용으로 서버를 증설할 수 있으며 클라우드 서비스를 이용하는
확장이라고도 한다.
- NoSQL DB 를 위한 서버를 추가적으로 구축하면 많은 트래픽을 보다 편리하게 처리할수 있다
- 저렴한 범용 하드웨어나 클라우드 기반의 인스턴스에서 NoSQL DB 를 호스팅 할 수 있어 상대적으로 비용이 저렴
4. 관계형 DB 를 사용하는 경우
1) DB 의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
- Atomicity(원자성), Consistenscy(일관성), Isolation(격리성), Durability(지속성)을 의미
- DB 에서 트랜잭션이 실행되는 과정에서 안정성을 보장하기 위해 필요한 성질임
- SQL 을 사용하면 DB 와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에 DB 에서 데이터를 처리할 때
발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, DB 의 무결성을 보호할 수 있다.
- 전자상거래, 금융 서비스의 소프트웨어 개발에서는 반드시 DB 의 ACID 성질을 준수해야 하므로 일반적으로
관계형 DB 를 사용
2) 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
- 프로젝트에 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고, 일관적인 데이터를 사용하는 경우 관계형 DB 를 사용하는
사례가 많다
- 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 NoSQL DB 를 사용해야만 하는 이유가 없기 때문
5. 비관계형 DB 를 사용하는 경우
1) 데이터의 구조가 거의 없거나 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
- 대부분의 NoSQL DB 는 저장할 수 있는 데이트 유형에 제한이 없다.
- 필요에 따라 언제든지 데이터의 새 유형을 추가할 수 있으며 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의
데이터가 필요할 경우 NoSQL 을 적용하는 것이 효율적이다
2) 클라우드 컴퓨팅 및 저장곤간을 최대한 활용하는 경우
- 클라우드 기반으로 DB 를 구축하면 저렴한 비용으로 솔루션을 제공받을 수 있다.
- 소프트웨어에 DB 의 확장성이 중요하다면 NoSQL DB 를 사용하는 것이 좋다
3) 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 수정하는 경우
- 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리
- 시장에 프로토타입을 빨리 출시해야 하는 경우에 적합
- 소프트웨어 버전 별로 많은 다운타임 없이 데이터 구조를 자주 업데이트해야하는 경우 적합
* 다운타임(Downtime) : DB 서버를 오프라인으로 전환하여 데이터 처리를 진행하는 작업시간