RDB와 NoSQL의 차이점

데이터베이스는 현대 소프트웨어 개발에서 데이터를 저장하고 관리하는 핵심 요소이다. 오늘은 가장 많이 사용되는 데이터베이스 유형인 관계형 데이터베이스(RDB)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)에 대해 깊이 있게 알아보고, 각각의 특징, 장단점을 다뤄볼 것이다.

RDB (Relational Database)란?

사전에 엄격하게 정의된 DB schema를 가진 테이블 기반형식으로 저장하는 관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현하는 데이터베이스이다.

 

장점

엄격한 데이터 구조

데이터가 구조화되어 있고, 외래 키(foreign key)와 같은 제약 조건(constraints)을 통해 데이터 간의 일관성을 유지할 수 있다.

 

트랜잭션 지원

원자성, 일관성, 격리성, 지속성(ACID)이라는 트랜잭션 속성을 보장하여 데이터 무결성을 유지하고, 실패 시 롤백을 통해 안정성을 제공한다.

 

 

단점

수평적 확장성 제한

데이터를 분산하여 여러 서버에 저장하는 수평적 확장성(horizontal scalability)이 까다롭고, 주로 더 강력한 하드웨어를 추가하는 수직적 확장(vertical scalability)이 가능하다.

 

유연성 부족

고정된 스키마로 인해 데이터 구조를 변경하는 것이 번거롭고, 데이터 형식이 엄격하게 정의되어 있어 유연하게 데이터를 저장하기 어렵다.

 

대규모 데이터 처리의 비효율성

큰 데이터 세트를 실시간으로 처리하기에 성능 저하가 발생할 수 있다.

 

NoSQL이란?

NoSQL은 전통적인 테이블 구조가 아닌, 다양한 데이터 모델을 사용하여 데이터를 저장한다. 스키마가 유연하거나 아예 없는 경우가 많고, 데이터의 형태와 구조가 자유롭다.

 

대표적인 NoSQL 데이터베이스로는 MongoDB(문서형), Redis(키-값 저장소), Neo4j(그래프형) 등이 있다.

 

장점

유연한 스키마

데이터 모델이 고정되어 있지 않아서 빠르게 변경 가능하며, 다양한 데이터 형식을 저장할 수 있다.

 

빅데이터 처리에 적합

비정형 데이터나 반정형 데이터를 대량으로 처리하는 데 최적화되어 있다. 소셜 미디어 데이터, 로그 데이터, 센서 데이터 등을 실시간으로 처리하는 데 유리하다.

 

단점

데이터 구조를 보장하지 않는다

스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정이 어려울 수 있다.

 

데이터 중복

NoSQL 데이터베이스는 스키마가 없거나 유연하기 때문에 동일한 데이터가 여러 컬렉션에 중복 저장될 수 있다. 이는 읽기 성능을 향상시키지만, 중복된 데이터가 변경될 시에는 모든 컬렉션에서 수정을 해야 하므로 조회가 많을때 유리하다.

 

수직적 확장 vs. 수평적 확장

수직적 확장(Vertical Scaling)

서버의 하드웨어 성능을 업그레이드하여 데이터베이스 성능을 향상시키는 방법으로, RDBMS에서 주로 사용된다. 물리적 하드웨어의 성능 향상에는 한계가 있으며, 비용이 많이 들 수 있다.

 

수평적 확장(Horizontal Scaling)

여러 서버에 데이터를 분산 저장(sharding)하고 각 서버가 독립적으로 데이터를 처리함으로써 성능을 향상시킨다. 이러한 방식은 NoSQL 데이터베이스에서 주로 사용되며, 높은 확장성을 요구하는 빅데이터 환경에 적합하다.

 

RDB vs NoSQL

RDB는 구조화된 데이터와 관계형 데이터를 관리하는 데 최적이며, 데이터 무결성과 복잡한 트랜잭션을 지원해야 하는 경우 적합하다.

 

NoSQL은 비정형 데이터와 반정형 데이터를 저장하는 데 유리하며, 빅데이터 및 분산 시스템 환경에서 높은 확장성과 유연성이 필요할 때 좋은 선택이 될 수 있다. NoSQL은 수평적 확장을 통해 데이터 증가에 유연하게 대응할 수 있기 때문이다.

 

결론

RDB와 NoSQL은 각각의 강점과 약점을 가지고 있다. 아직까진 RDB를 많이 쓰고 있긴 하지만, 점차 NoSQL를 도입하는 영역이 넓어지고 있다. 그러므로 프로젝트의 요구사항, 데이터의 성격, 성능 요구사항 등에 따라 RDB와 NoSQL중 유리한 것을 채택해야 하는 것이 중요하다.