RDBMS와 NoSQL의 차이점 및 개념 완벽 정리

RDBMS와 NoSQL의 차이점 CS 면접 단골 질문이라고 하더라구요 ?

간단한 차이점에 대해 아는 사람은 많겠지만 깊이 있게 아는 사람은 그렇게 많지 않다고 생각합니다.

저 또한 그렇기 때문에 이번 포스팅에서는 RDBMS가 무엇인지 ? NoSQL이 무엇인지 ? 어떤 차이점을 갖고 있는지 설명해보려합니다.

 

데이터베이스 기초에 대한 내용은 아래 포스팅을 참고하시기 바랍니다.

👇🏻 쉽게 정리하여 편하게 보실 수 있습니다. 👇🏻

2022.09.21 - [CS 기초 지식/[데이터베이스]] - (데이터베이스 기초) DBMS, SQL 쉽고 간단하게 이해해보자.

(데이터베이스 기초) DBMS, SQL 쉽고 간단하게 이해해보자.

 

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RDBMS 란 ?

DBMS 앞에 R ( Relational ) 이 추가되어 관계형 데이터베이스 관리 시스템이라고 합니다.

RDBMS는 RDB를 관리하는 시스템이며 RDB는 관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현하는 데이터베이스로

즉, 관계형 데이터베이스를 생성하고 수정, 삭제 관리할 수 있는 소프트웨어라고 정의

관계형 데이터베이스(RDMBS)에서는 이러한 관계를 나타내기 위해 외래 키(foreign key)라는 것을 사용

이러한 테이블간의 관계에서 외래 키를 이용한 테이블 간 Join이 가능하다는 게 RDBMS의 가장 큰 특징입니다.

 

외래키란 ?
외래키는 두 테이블을 서로 연결하는 데 사용되는 키입니다.
외래키가 포함된 테이블을 자식 테이블이라고 하고 외래키 값을 제공하는 테이블을 부모 테이블이라 합니다.
즉, 다른 릴레이션의 기본키를 그대로 참조하는 속성의 집합이 외래키 ( 외래키는 릴레이션들 사이의 관계를 올바르게 표현하기 위해 필요) 입니다.

 

아래에 회원 Table과 주문 Table이 있습니다. 여기서 외래키는 무엇일까요 ?

외래키는 주문 회원 번호로 회원 번호와 연결되어 있습니다.

[회원 Table]의 "회원 번호"를 [주문 Table]의 "주문 회원 번호"가 참조하므로  "주문 회원 번호"가 외래키 (foreign key) 가 되고,

외래키가 포함되었기 때문에 자식 테이블이 됩니다.

[회원 Table]은 "회원 번호"로 외래키 값을 제공하기 때문에 부모 테이블이 됩니다.

 

RDBMS의 특징

• Data를 Column과 Row형태로 저장한다.
• 데이터의 분류, 정렬, 탐색 속도가 비교적 빠르다.
• SQL(Structured Query Language, 구조화 질의어)라는 정교한 검색 query를 통해 데이터를 다룬다.
• Transaction (작업의 완전성을 보장)
• 반드시 Schema 규격에 맞춰야 한다. (유연한 데이터 저장 X)
• 부하의 분산이 어렵다. ( 수직확장만 가능 )
• 대표적으로 MySQL, SQLite, PostgreSQL, Oracle 등 이 있습니다.

 

RDBMS의 장단점

• 장점
  1. 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장한다.
  2. 또한 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장할 수 있다.
• 단점
  1. 테이블간테이블 간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있습니다.
  2. 성능 향상을 위해서는 서버의 성능을 향상 시켜야하는 Scale-up만을 지원합니다. 이로 인해 비용이 기하급수적으로 늘어날 수 있습니다.
  3. 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못합니다. 나중에 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어렵습니다.

 

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NoSQL ( Not Only SQL )

NoSQL에서는 RDBMS와는 달리 테이블 간 관계를 정의하지 않습니다.

데이터 테이블은 그냥 하나의 테이블이며 테이블 간의 관계를 정의하지 않아 일반적으로 테이블 간 Join도 불가능합니다.

 

NoSQL은 점점 빅데이터의 등장으로 인해 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 증가함에 따라

RDBMS에 단점인 성능을 향상시키기 위해서는 장비가 좋아야 하는 Scale-Up의 특징이 비용을 기하급수적으로 증가되기 때문에,

데이터 일관성은 포기하되 비용을 고려하여 여러 대의 데이터에 분산하여 저장하는 Scale-Out을 목표로 등장하였습니다.

 

NoSQL로 보통 Document 기반의 MongoDB를 많이 알지만, MongoDB는 NoSQL한 종류로 NoSQL은 다양한 형태 ( 4가지 )의 저장 기술을 지원합니다.

이 다양한 형태의 저장기술은 RDBMS 스키마에 맞추어 데이터를 관리해야 된다는 한계를 극복하고 수평적 확장성(Scale-out)을 쉽게 할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.

 

4가지 저장기술

각 저장 기술 그림

1. Document Database

Documnet Database 데이터는 Key와Document의 형태로 저장됩니다..

Key-Value 모델과 다른 점이라면 Value가 계층적인 형태인 도큐먼트로 저장된다는 것입니다.

객체지향에서의 객체와 유사하며, 이들은 하나의 단위로 취급되어 저장됩니다. → 하나의 객체를 여러 개의 테이블에 나눠 저장할 필요가 없어진다는 뜻

주요한 특징으로는 객체를 Document의 형태로 바로 저장 가능하기 때문에 객체-관계 매핑이 필요하지 않다.

또한 검색에 최적화되어 있는데, 이는 Key-Value 모델의 특징과 동일하다.

단점이라면 사용이 번거롭고 쿼리가 SQL과는 다르다는 점인데,

도큐먼트 모델에서는 질의의 결과가 JSON이나 xml 형태로 출력되기 때문에 그 사용 방법이 RDBMS에서의 질의 결과를 사용하는 방법과 다릅니다.

 

 

2. Graph Database

Graph Database 에서는 데이터를 Node와 Edge, Property와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장합니다.

객체와 관계를 그래프 형태로 표현한 것이므로 관계형 모델이라고 할 수 있으며, 데이터 간의 관계가 탐색의 키일 경우에 적합합니다.

페이스북이나 트위터 같은 소셜 네트워크에서(내 친구의 친구를 찾는 질의 등) 적합하고, 연관된 데이터를 추천해주는 추천 엔진이나 패턴 인식 등의 데이터베이스로도 적합합니다.

 

 

3. Key-Value Database

Key-Value Database는 데이터가 Key와 Value의 쌍으로 저장된다.

Key는 Value에 접근하기 위한 용도로 사용되며, 값은 어떠한 형태의 데이터라도 담을 수 있다.

심지어는 이미지나 비디오도 가능하다. 또한 간단한 API를 제공하는 만큼 질의의 속도가 굉장히 빠른 편이다.

 

 

4. Wide Column Database

Column-family Model 기반의 Database이며 이전의 모델들이 Key-Value 값을 이용해 필드를 결정했다면, 특이하게도 이 모델은 키에서 필드를 결정합니다.

키는 Row(키 값)와 Column-family, Column-name을 가집니다.

연관된 데이터들은 같은 Column-family 안에 속해 있으며, 각자의 Column-name을 가집니다.

관계형 모델로 설명하자면 어트리뷰트가 계층적인 구조를 가지고 있는 셈입니다.

이렇게 저장된 데이터는 하나의 커다란 테이블로 표현이 가능하며, 질의는 Row, Column-family, Column-name을 통해 수행되니다.

 

NoSQL의 특징

• 유연성 : 스키마 선언 없이 필드의 추가 및 삭제가 자유로운 Schema-less 구조
• 확장성 : 스케일 아웃 ( 수평 확장 ) 에 의한 서버 확장이 용이
• 고성능 : 대용량 데이터를 처리하는 성능이 뛰어나다
• 가용성 : 여러 대의 백업 서버 구성이 가능 ( 수평 확장 ) 하여 장애 발생 시에도 무중단 서비스가 가능
• 데이터간의 관계를 정의하지 않는다. (Table 간의 join 도 불가능)
• RDBMS의 복잡도와 용량 한계를 극복하기 위한 목적으로 등장한 만큼 RDBMS에 비해 훨씬 더 대용량의 데이터를 저장할 수 있다.
• 분산형 구조 : 데이터를 여러 대의 서버에 분산해 저장
• 고정되지 않은 Table Schema (Schema가 없어 다루기 쉬움)
• Key에 대한 입/출력만 지원한다.
• Schema가 없다보니 Data에 대한 규격화된 결과 값을 얻기 힘들다.

NoSQL의 장단점

• 장점
  1. NoSQL에서는 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가질 수 있습니다. 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있습니다.
  2. 데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Saclue-up 뿐만이 아닌 Scale-out 또한 가능합니다.
• 단점
  1. 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수정해야합니다.
  2. 스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정가 어려울 수 있습니다.
  3. 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있어서 데이터를 UPDATE 하는 경우 모든 컬렉션에서 수행해야하기 때문에 느리다.
  4. key키값에 대한 입, 출력만 지원한다.

 

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RDBMS 와 NoSQL 차이점

	RDBMS	NoSQL
스키마	- 명확한 데이터 구조를 보장 - 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못한다. - 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어렵다.	- 스키마가 없어 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가진다. - 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가가능. - 명확한 데이터 구조를 보장 X  데이터 구조 결정이 어렵다.
확장성	Scale-up만을 지원 ( 비용이 많이 든다. )	Saclue-up 과 Scale-out 지원 ( 데이터 분산이 용이 )
테이블간 관계성	- 각 데이터를 중복없이 한번만 저장 ( 데이터의 일관성을 보증 ) - 시스템이 커질 경우 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어 진다.	- 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수정해야한다. - 테이블간 관계를 맺지않아 복잡한 JOIN문이 사용되지 않는다.
데이터 처리	부하 발생시, 처리가 어렵지만 데이터의 UPDATE가 빠르다.	많은양의 데이터를 처리, 저장 할 수 지만 데이터를 UPDATE하는데 비교적 느리다.
언제 사용 ?	데이터 구조가 명확하며 변경 될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우 사용하는 것이 좋다. 또한 중복된 데이터가 없어(데이터 무결성) 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합하다.	정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경/확장이 될 수 있는 경우에 사용하는 것이 좋다. 또한 단점에서도 명확하듯이 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될 시에는 모든 컬렉션에서 수정을 해야 합니다. 이러한 특징들을 기반으로 Update가 많이 이루어지지 않는 시스템이 좋으며 또한 Scale-out이 가능하다는 장점을 활용해 막대한 데이터를 저장해야 해서 Database를 Scale-Out를 해야 되는 시스템에 적합

 

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참고자료
https://khj93.tistory.com/entry/Database-RDBMS%EC%99%80-NOSQL-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90