[DB] SQL (Structured Query Language)과 NoSQL 개념 및 정리

SQL이란?

데이터베이스 언어로 주로 관계형 데이터베이스에서 사용한다. 예를 들어 MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL 등 다양한 데이터베이스에서 SQL 구문을 사용할 수 있다.

 

일반적인 프로그래밍 언어와 달리 대화식 언어이기 때문에 명령문이 짧고 간결하다.

 

SQL은 데이터베이스 용 프로그래밍 언어이다. 데이터베이스에 쿼리를 보내 원하는 데이터를 가져오거나 삽입할 수 있다.

쿼리(query)는 질의문이라는 뜻을 가지고 있다. 쿼리는 저장되어 있는 데이터를 필터 하기 위한 질의문이라고 볼 수 있다.

그리고 SQL은 데이터가 구조화된 테이블을 사용하는 데이터베이스에서 활용할 수 있다. 다시 말해 SQL을 사용하기 위해서는 데이터 구조가 고정되어 있어야 한다.

 

 

ACID

ACID는 데이터베이스 내에서 일어나는 하나의 트랜잭션(transaction)의 안전성을 보장하기 위해 필요한 성질이다.

• Atomicity(원자성) : 하나의 트랜잭션에 속해있는 모든 작업이 전부 성공하거나 전부 실패해서 결과를 예측할 수 있어야 한다. 하나의 단위로 묶여있는 여러 작업이 부분적으로 실행된다면 업데이트가 일어났지만 누가 업데이트했는지 모르거나 업데이트 날짜가 누락되는 등 데이터가 오염될 수 있다.
• Consistency(일관성) : 데이터베이스의 상태가 일관되어야 한다. 하나의 트랜잭션 이전과 이후, 데이터베이스의 상태는 이전과 같이 유효해야 한다.
• Isolation(격리성, 고립성) : 모든 트랜잭션은 다른 트랜잭션으로부터 독립되어야 한다
• Durability(지속성) : 만약 런타임 오류나 시스템 오류가 발생하더라도 해당 트랜잭션에 대한 로그 즉, 해당 기록은 영구적이어야 한다.

 

데이터베이스 종류

관계형 데이터베이스

• 테이블의 구조와 데이터 타입 등을 사전에 정의하고, 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입할 수 있다.
• 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 데이터를 저장한다. 각 행은 열의 데이터 형식에 맞는 데이터가 저장되고 각 열은 하나의 속성에 대한 정보를 저장한다.
• 데이터를 사용할 때 매우 수월하다.
• SQL을 활용해 원하는 정보를 쿼리 할 수 있다.
• 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있다.
• 대표적인 관계형 데이터베이스는 MySQL, Oracle, SQLite, PostgressSQL, MariaDB 등이 있다.

 

비관계형 데이터베이스(NoSQL)

• 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스
• 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어 온다. (schema on read)
• 데이터를 입력하는 방식에 따라, 데이터를 읽어올 때 영향을 미친다.
• 대표적인 NoSQL은 몽고DB, Casandra 등이 있다.

 

NoSQL 구성

• Key-Value 타입 : 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장한다. Ex. Redis, Dynamo
• 문서형(Document) 데이터베이스 : 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미한다. JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장한다. 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리한다. Ex. MongoDB
• Wide-Column 데이터베이스 : 데이터베이스의 열(Column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스이다. 각 열에는 Key-Value 형식으로 데이터가 저장되고 칼럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있다. 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성이 높다. 주로 규모가 큰 데이터 분석에 사용된다. Ex. Cassandra, HBase
• 그래프(Graph) 데이터베이스 : 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스이다. 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장하고 각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현한다.                          Ex. Neo4J, InfiniteGraph

 

SQL 기반 데이터베이스 VS NoSQL 기반 데이터베이스 

	SQL 기반 데이터베이스	NoSQL 기반 데이터베이스
데이터 저장(Storage)	SQL을 이용해서 데이터를 저장 정해진 형식에 맞게 데이터를 저장	key-value, document, wide-column, graph등의 방식으로 데이터를 저장
스키마(Schema)	고정된 형식의 스키마 필요 데이터 속성별로 열에 대한 정보를 미리 정해두어야 한다.	동적으로 스키마의 형태를 관리할 수 있다. 개별 속성에 대해서 모든 열에 대한 데이터를 반드시 입력X
쿼리(Querying)	테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞춰 요청해야한다.	데이터 그룹 자체를 조회 구조화 되지 않은 쿼리 언어로도 데이터 요청 가능
확장성(Scalability)	수직적으로 확장 CPU를 사용하는 확장 비용이 많이 들고 복잡하고 시간이 많이 소모	수평적으로 확장 많은 트래픽을 보다 편리하게 관리 상대적으로 비용 저렴

 

SQL 기반의 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우

• 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우 : 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호해야 하는 경우 예를 들어 전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발에서는 반드시 ACID 성질을 준수해야 한다.
• 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우 : 소프트웨어의 규모가 많은 서버를 필요하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우 

 

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 경우

• 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우 : 소프트웨어 개발에 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우 NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적일 수 있다.
• 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우 : 소프트웨어에 데이터베이스의 확장성이 중요하다면 별다른 번거로움 없이 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋다.
• 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트하는 경우 : 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우, 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임 없이 데이터 구조를 자주 업데이트해야 하는 경우