SQL vs NoSQL (MySQL vs MongoDB)

**해당 포스팅은 academind의 포스팅을 번역한 포스팅입니다.**

https://academind.com/tutorials/sql-vs-nosql

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[ 개요 ]

웹 어플리케이션 개발을 위한 첫 걸음을 내딛은 이후 한 가지 선택사항을 마주하게 됩니다.

MySQL과 같은 SQL을 사용할 것인지? 혹은 MongoDB와 같은 NoSQL을 사용할 것인지?

 

특히 Node.js에 익숙한 분들이라면 NoSQL(MongoDB)이 더 좋다는 생각을 가지고 있을지도 모르지만 이는 잘못된 생각입니다.

이 글에서는 SQL과 NoSQL의 핵심적인 개념을 소개하고 각 솔루션의 차이점과 장단점을 소개하겠습니다.

 

[ SQL (관계형 데이터베이스) ]

SQL은 '구조화된 쿼리 언어(Structured Query Language)'의 약자입니다. 그러므로 데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라,

특정 유형의 데이터베이스와 상호 작용하는데 사용하는 쿼리 언어입니다. 

 

SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색할 수 있습니다.

이런 관계형 데이터베이스에는 두 가지 중요한 특징이 있습니다.

• 데이터는 엄격한(정해진) 데이터 스키마(=structure)를 따라 데이터베이스 테이블에 저장됩니다.
• 데이터는 관계를 통해서 연결된 여러 개의 테이블에 분산됩니다.

1. 엄격한 스키마

데이터는 테이블(table)에 레코드(record)로 저장되며, 각 테이블에는 명확하게 정의된 구조(structure)가 있습니다.

(구조는 어떤 데이터가 테이블에 넣을지 어떤 데이터를 넣지 않을지 정의한 필드(field) 집합을 말합니다.)

 

구조(structure)는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의됩니다.

(관계형 데이터베이스에서는 엄격한) 스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없습니다. 더 많은 필드를 얻고 싶으신가요?

죄송하지만 다른 테이블을 선택해야합니다. 어떤 필드가 누락되셨나요?

그래도 여러분의 (이미 작성된)테이블에서는 불가능합니다!

 

2. 관계

SQL 기반의 데이터베이스의 또 다른 중요한 부분은 관계입니다.

데이터들을 여러개의 테이블에 나누어서, 데이터의 중복을 피할 수 있습니다.

 

여러분은 사용자의 구입한 제품을 나타내기 위해서,

User(사용자), Product(제품), Orders(주문한 제품)의 테이블을 만들어야하고,

각각의 테이블에는 다른 테이블에 저장되지 않은(중복되지 않은) 데이터들이 담겨 있습니다.

이와 같이 명확한 구조는 장점을 가지고 있습니다.

하나의 테이블에서 중복되지 않는 하나의 데이터만을 관리하기 때문에, 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없다는 것입니다.

 

[ NoSQL (비관계형 데이터베이스) ]

NoSQL은 기본족으로 SQL(관계형 데이터베이스)와 반대되는 접근 방식을 취하고 있기 때문에 붙은 이름입니다.

• 스키마 없음 (No Schemas)
• 관계 없음 (No Relations)

그 대신에 여러분은 컬렉션(collection = SQL세상에서의 테이블)에 데이터를 설계할 수 있습니다.

NoSQL에서는 레코드를 문서(documents)라고 부릅니다.

 

그러나 여기에는 단순한 명칭의 차이 뿐만아니라 핵심적인 차이가 있습니다.

SQL세상에서는 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터를 추가할 수 없지만,

NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 가진 컬렉션에 추가할 수 있습니다.

문서는 JSON 데이터와 비슷한 형태를 가지고 있습니다.

그리고 앞서 말씀드린대로 여러분은 스키마에 대해서 신경쓸 필요가 없습니다.

 

또한 일반적으로 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣습니다. (SQL처럼 여러 테이블에 나눠 담을 필요가 없습니다.)

따라서 많은 Orders(주문한 제품)이 있을 경우, 일반적인 정보를 모두 포함한 데이터를 Orders컬렉션에 저장합니다.

(SQL에서 사용했던 Users나 Products정보들도 모두 한꺼번에 저장합니다.)

 

따라서 여러 테이블/ 컬렉션에 조인(join)할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하게 됩니다.

실제로 NoSQL 데이터베이스는 조인이라는 개념이 존재하지 않습니다.

대신 컬렉션을 통해서 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 찾도록 합니다.

이런 방식은 데이터가 중복되기 때문에 불안정한 측면이 있습니다.

실수로 컬렉션 B에서는 데이터를 수정하지 않았는데, 컬렉션 A에서만 데이터를 업데이트할 위험이 있습니다.

 

특정 데이터를 같이 사용하는 모든 컬렉션에서 똑같은 데이터 업데이트가 실행되도록 해야합니다.

그럼에도 불구하고, 이런 방식의 커다란 장점은 (어떤 지점에서는 느린)조인을 사용할 필요가 없다는 것입니다.

필요한 모든 데이터가 이미 하나의 컬렉션 안에 저장되어 있기 때문입니다.

 

특히 자주 변경되지 않는 데이터일 때 더욱 큰 장점으로 다가옵니다.

 

[ 수직적 & 수평적 확장(Scaling)]

두 종류의 데이터베이스를 비교할 때, 살펴봐야 할 또다른 중요한 개념은 확장(Scaling)입니다.

데이터베이스를 어떤 방식으로 확장시킬 수 있을까요? (서버의 확장성 측면을 의미합니다.)

확장은 수직적(Vertical) 확장과 수평적(Horizontal) 확장으로 구분할 수 있습니다.

• 수직적 확장이란 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것입니다. (예를 들어, CPU를 업그레이드를 함으로써 확장하는 것.)
• 수평적 확장은 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미합니다. 따라서 하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동합니다.

데이터베이스가 저장되는 방식때문에 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만을 지원합니다.

수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능합니다.

 

SQL 데이터베이스는 '샤딩(Sharding)'의 개념을 알고 있지만, 특정 제한이 있스며 구현하기가 대체로 어렵습니다.

NoSQL 데이터베이스는 이를 기본적으로 지원하므로 여러 서버에서 데이터베이스를 쉽게 분리할 수 있습니다.

 

[ 올바른 선택]

앞서 설명한 것들을 바탕으로 생각해 보면, 어떤 데이터베이스 솔루션을 사용해야 할까요?

이 질문에 명확한 답은 없습니다!

SQL과 NoSQL은 모두 훌륭한 솔루션입니다. 

단지 여러분이 사용하는 데이터가 무엇인지, 어떤 어플리케이션에서 사용되는지에 따라 달라지는 것 뿐입니다.

 

두 가지 접근방식의 주요 장점을 요약해보겠습니다.

SQL의 장점

• 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
• 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장

NoSQL의 장점

• 스키마가 없기 때문에, 훨씬 더 유연함. 즉, 언제든지 저장된 제이터를 조정하고 새로운 '필드'를 추가할 수 있음. 
• 데이터는 어플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. (이렇게 하면 데이터를 읽어오는 속도가 빨라짐.)
• 수직적 / 수평적 확장이 가능하므로 데이터베이스가 어플리케이션에서 발생시키는 모든 읽기/ 쓰기 요청을 처리 가능

그리고 단점은 아래와 같습니다.

SQL의 단점

• 상대적으로 덜 유연함. 데이터 스키마는 사전에 계획되고 알려져야함. (나중에 수정되기 어렵거나 심지어 불가능할수도 있음)
• 데이터끼리 맺고 있는 관계가 JOIN 문이 많은 복잡한 쿼리를 만들 수 있음.
• 수평적 확장이 어렵고, 대체로 수직적 확장만 가능. 즉 (데이터 처리량과 관련된)어떤 시점에서 성장의 한계에 직면하게 됨.

NoSQL의 단점

• 유연성 때문에, 데이터 구조 결정을 내리지 못하고 미룰 수 있음.
• 데이터 중복은 여러 컬렉션과 문서가 여러개의 레코드가 변경된 경우 업데이트를 해야 함.
• (데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정(Update)을 해야하는 경우 모든 컬렉션에서 수행해야 함을 의미.)

 

언제 SQL을 사용하는 것이 좋을까요?

• 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경/ 수정되는 어플리케이션일 경우
• (NoSQL의 경우 중복된 데이터가 포함된 모든 컬렉션에서 수정이 필요함)
• 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

 

언제 NoSQL을 사용하는 것이 좋을까요?

• 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/ 확장될 수 있는 경우
• 읽기(read)처리를 자주 하지만, 데이터를 자주 변경(update)하지 않는 경우
• (즉, 한변의 변경으로 수십개의 문서를 업데이트할 필요가 없는 경우)
• 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 (= 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)

 

분명한 것은 데이터베이스는 다른 방식으로 설계될 수 있다는 것입니다.

NoSQL 데이터베이스를 사용하더라도 설계적으로 언급된 단점들을 완화시킬수 있습니다. (ex. 중복된 데이터를 줄이는 방법)

SQL 데이터베이스도 마찬가지입니다.

요구사항을 만족시키고 복잡한 JOIN문을 만들지 않도록 설계할 수 있습니다.