Sql

NoSQL vs SQL

• DBMS DBMS란(DataBase Management System) 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해 주고 데이터베이스를 관리해 주는 소프트웨어. 데이터베이스에서 데이터를 정의(define), 저장(store), 검색 및 인출(retrieve), 관리(manage)하기 위해 사용되는 소프트웨어

RDBMS(관계형 데이터베이스)

특징

• 고정된 행(row) 와 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장
• 각 열(column)은 하나의 속성에 대한 정보를 저장, 행(row)에는 각 열의 데이터 형식에 맞는 데이터 저장
• 테이블의 구조와 데이터 타입을 사전에 정의. 정의된 내용에 맞는형태만 삽입 가능
• 정형화 되어있기 때문에 데이터 사용하기에 수월

  대표적인 RDBMS

• MySQL
• Oracle
• SQLite
• MariaDB
• PostgresSQL

SQL(Strucured Query Language)

SQL이란(Strucured Query Language) 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어. 데이터베이스 자체가 아님.

NoSQL(Not Only SQL)

• NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델에 따라 유형이 다양함
• 표 형식이 아니며, 관계형 테이블과는 다른 방식으로 데이터를 저장
• 이들은 유연한 스키마를 제공하며, 대량의 데이터와 높은 사용자 부하에서도 손쉽게 확장이 가능
• NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 확장성이나 속도면에서 더 뛰어나다.

NoSQL 데이터베이스 유형

• Key-Value 타입
  • 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장
  • 여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미
  • Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스이다.
• 문서형(Document) 데이터베이스
  • 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미
  • 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장(mongoDB)
  • 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리
  • 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB 가 있다.
• Wide-Column Store 데이터베이스
  • 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스이다.
  • 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 유연성을 높다.
  • 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서, 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식
  • 대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 가 있다.
• 그래프(Graph) 데이터베이스
  • 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스이다.
  • 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장.
  • 각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현.
  • 대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph 가 있다.

SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스 차이점

스키마

• SQL을 사용하려면, 고정된 형식의 스키마가 필요하다.
• 다시 말해, 처리하려는 데이터 속성별로 열(column)에 대한 정보를 미리 정해두어야 한다.
• 스키마는 나중에 변경할 수 있지만, 이 경우 데이터베이스 전체를 수정하거나 오프라인(down-time)으로 전환할 필요가 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 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.

확장성(Scalability)

두 종류의 데이터베이스를 비교 할 때 살펴 봐야할 또 하나의 중요한 개념은 확장(Scaling)이다.

SQL - 수직적 확장(Vertical Scaling)

• SQL은 수직적으로 확장한다.
• 데이터베이스가 구축된 하드웨어의 성능을 많이 이용하기 때문에 비용이 많이 든다.
• 높은 메모리, CPU를 업데이트로 하는 형식으로 확장한다.

NoSQL - 수평적 확장(Horizontal Scaling)

• NoSQL은 수평적으로 확장한다.
• 더 많은 서버를 추가해서 서버를 전체적으로 분산시키는 것을 의미한다.(서버의 수를 무한으로 늘리면 DB를 계속 증설할 수 있다.)
• 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동합니다.
• 비용이 상대적으로 저렴하다
• 클라우드 서비스를 이용하는 확장이다.

SQL vs 쿼리 언어 없음

• 쿼리는 데이터베이스에 대해서 정보를 요청하는 질의문
• 관계형 데이터베이스는 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 데이터를 요청해야 한다.
• 그래서 정보를 요청할 때, SQL과 같이 구조화된 쿼리 언어를 사용한다.
• 비관계형 데이터베이스의 쿼리는 데이터 그룹 자체를 조회하는 것에 초점을 두고 있다.
• 그래서 구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청이 가능하다.
• UnQL(UnStructured Query Language)이라고 말하기도 한다.

SQL 사용시기

1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우

NoSQL을 사용하는 케이스

1. 데이터 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
3. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는경우

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