DBMS는 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요청에 따라 정보를 생성하고 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어
RDBMS의 R은 Relational(관계)의 약자로 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 말하는 것
각 다른 테이블들과 관계를 맺고 모여있는 집합체며, 다른 테이블과 외래 키(Foreign key)를 사용해 테이블간 JoIn하여 사용하는 DB
NoSQL이란(Not Only SQL)의 약자로 RDB 형태의 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미
NoSQL에서는 RDBMS와는 달리 테이블 간 관계를 정의하지 않음
데이터 테이블은 그냥 하나의 테이블이며 테이블 간의 관계를 정의하지 않아 일반적으로 테이블 간 Join도 불가능
NoSQL은 점점 빅데이터의 등장으로 인해 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 증가함에 따라 RDBMS에 단점인 성능을 향상시키기 위해서는 장비가 좋아야 하는 Scale-Up의 특징이 비용을 기하급수적으로 증가시키기 때문에 데이터 일관성은 포기하되 비용을 고려하여 여러 대의 데이터에 분산하여 저장하는 Scale-Out을 목표로 등장
NoSQL은 다양한 형태의 저장 기술을 지원
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1. Key-Value Database
Key-Value Database는 데이터가 Key와 Value의 쌍으로 저장
Key는 Value에 접근하기 위한 용도로 사용되며, 값은 어떠한 형태의 데이터라도 담을 수 있다.
이미지나 비디오도 가능하다.
간단한 API를 제공하는 만큼 질의의 속도가 굉장히 빠른 편이다.
Key-Value Model로는 Redis, Riak, Amazon Dynamo DB 등
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2. Document Database
Documnet Database 데이터는 Key와Document의 형태로 저장
Key-Value 모델과 다른 점이라면 Value가 계층적인 형태인 도큐먼트로 저장된다는 것
객체지향에서의 객체와 유사하며, 이들은 하나의 단위로 취급되어 저장된다.
하나의 객체를 여러 개의 테이블에 나눠 저장할 필요가 없어진다는 뜻이다.
주요한 특징으로는 객체-관계 매핑이 필요하지 않음
객체를 Document의 형태로 바로 저장 가능하기 때문이다. 또한 검색에 최적화되어 있는데, 이는 Ket-Value 모델의 특징과 동일하다. 단점이라면 사용이 번거롭고 쿼리가 SQL과는 다르다는 점
도큐먼트 모델에서는 질의의 결과가 JSON이나 xml 형태로 출력되기 때문에 그 사용 방법이 RDBMS에서의 질의 결과를 사용하는 방법과 다르다.
Document Model로는 MongoDB, CouthDB 등
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3. Wide Column Database
Column-family Model 기반의 Database이며 이전의 모델들이 Key-Value 값을 이용해 필드를 결정했다면, 특이하게도 이 모델은 키에서 필드를 결정한다. 키는 Row(키 값)와 Column-family, Column-name을 가진다. 연관된 데이터들은 같은 Column-family 안에 속해 있으며, 각자의 Column-name을 가진다. 관계형 모델로 설명하자면 어트리뷰트가 계층적인 구조를 가지고 있는 셈이다. 이렇게 저장된 데이터는 하나의 커다란 테이블로 표현이 가능하며, 질의는 Row, Column-family, Column-name을 통해 수행된다.
Column-family Model로는 HBase, Hypertable 등이 있다.
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4. Graph Database
Graph Model Model에서는 데이터를 Node와 Edge, Property와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 Database입니다. 개체와 관계를 그래프 형태로 표현한 것이므로 관계형 모델이라고 할 수 있으며, 데이터 간의 관계가 탐색의 키일 경우에 적합하다. 페이스북이나 트위터 같은 소셜 네트워크에서(내 친구의 친구를 찾는 질의 등) 적합하고, 연관된 데이터를 추천해주는 추천 엔진이나 패턴 인식 등의 데이터베이스로도 적합하다.
Graph Model로는 Neo4J가 있다.
RDBMS와 NoSQL의 장단점
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RDBMS
- 장점
RDBMS는 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장
또한 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장할 수 있습니다.
- 단점
테이블간테이블 간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리를 생성해야됨
성능 향상을 위해서는 서버의 성능을 향상 시켜야하는 Scale-up만을 지원합니다. 이로 인해 비용이 기하급수적으로 늘어날 수 있음
스키마로 인해 데이터가 유연하지 못합니다. 나중에 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어려움
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NoSQL
- 장점
NoSQL에서는 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가질 수 있음
언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가가 가능
데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Saclue-up 뿐만이 아닌 Scale-out 또한 가능
- 단점
데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행을 해야 합니다.
스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정가 어려울 수 있음
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RDBMS, NoSQL 언제 사용해야 될까?
RDBMS는 데이터 구조가 명확하며 변경 될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우 사용
또한 중복된 데이터가 없어(데이터 무결성) 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합
NoSQL은 정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경/확장이 될 수 있는 경우에 사용하는 것이 좋습니다. 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