[데이터베이스] RDB와 NoSQL의 차이는?

관계형 데이터베이스(RDB)는 사전에 엄격하게 정의된 DB schema를 요구하는 table 기반 데이터를 구조를 갖는데 반해, 비관계형 데이터베이스(NoSQL)는 table 형식이 아닌 비정형 데이터를 저장할 수 있도록 지원한다. RDB는 엄격한 schema로 인해 데이터 중복이 없기 때문에 데이터 update가 많을 때 유리하고, NoSQL은 데이터 중복으로 인해 update 시 모든 컬렉션에서 수정이 필요하기 때문에 update가 적고 조회가 많을 떄 유리하다.

NoSQL

기존의 관계형 데이터베이스의 경우에는 단일 기업의 데이터를 다루는데 최적화 되어 있었다. 하지만 최신 데이터들은 꼭 관계형으로 처리할 필요가 없는 경우도 많고, 다뤄야 하는 데이터의 양도 훨씬 많이 커졌다. 즉 빅데이터라고 일컬어 지는 많은 양의 데이터들을 처리하기 위한 방법으로 다양한 해결책이 나왔는데, 그 중 하나가 key-value storage systme이다.

key-value storage는 SQL을 보통 지원하지 않고, 트랜잭션을 지원하지 않는 등 SQL을 사용하는 기존의 RDB와의 차이점이 있다.

db.createCollection("student")
db.student.insert({"id": 2022394, "name": "Nossi", "class": ["Math", "Eng"]})
db.student.insert({"id": 2021921, "name": "Bob", "class": ["Eng"]})

db.student.find() // Fetch all students in JSON format
db.student.findOne({"id": 2022394}) // Find one matching student

db.student.remove({"name": "Nossi"}) // Delete matching students
db.student.drop() // Drops the entire collection

RDB vs NoSQL

수직적 확장(Scale-up) va 수평적 확장(Scale-out)

데이터베이스와 비교하여 NoSQL의 특징은 ACID, Transaction을 지원하지 않는다는 것이다. RDB는 ACID와 Transaction을 보장하기 위해 수평적 확장이 쉽지가 않다. 또한, RDB의 경우 multiple server로 수평적 확장을 하게 되면 join을 하기 위해 상당히 복잡한 과정이 필요하다.

RDB도 수평적 확장이 가능하지만 NoSQL에 비해 훨씬 복잡하다. RDB를 수평적 확장하기 위해선 샤딩(sharding)(데이터가 수평적으로 분할되고 기기의 모음 전반에 걸쳐 분산되는 경우)이 필요하다. ACID 준수를 유지하면서 RDB를 샤딩하는 것은 매우 까다로운 작업이다.

정리

Q. NoSQL은 언제 사용하면 좋을까?

• NoSQL은 정확한 데이터 구조가 정해지지 않은 경우, 데이터 update가 자주 이루어지지 않고, 조회가 많은 경우, 또 scale-out이 가능하므로 데이터 양이 매우 많은 경우에 사용하면 좋다.

Q. RDB는 언제 사용하면 좋을까?

• RDB는 데이터 구조가 명확하여 변경될 여지가 없는 경우, 또 데이터 중복이 없으므로 데이터 update가 잦은 시스템에서 사용하면 좋다.