4월 6일 목요일 TIL 회고록
RDB와 NoSQL의 차이점
RDBMS(Relational Database Management System)
관계형 데이터베이스 관리 시스템을 의미, 이름과 같이 RDBMS는 관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태(속성-값)로 표현하는 데이터베이스이다.
각각의 속성과 값을 가진 테이블들은 서로 관계를 맺으며 존재,데이터 구조가 명확하며 변경 될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우, 또한 중복된 데이터가 없어 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합하다.
관계형 데이터베이스는 아래와 같이 구성된 테이블이 관계를 맺고 모여있는 집합체로 이해할 수 있다.
관계형 데이터베이스는 이러한 관계를 나타내기 위해 외래 키(foreign key)라는 것을 사용한다.
이러한 테이블 간의 관계에서 외래 키를 이용한 테이블 간 Join이 가능하다는 게 RDBMS의 큰 특징이다.
[회원 Table]
| 회원 번호 (Primary Key) | 회원 이름 | 휴대폰 번호 |
| 1111111 | 김학진 | 010-xxxx-xxxx |
| 2222222 | 김수한무 | 010-yyyy-yyyy |
[주문 Table]
| 주문 번호 (Primary Key) | 주문 회원 번호 (foreign key) | 주문 상품 |
| 20220406xxxxxxxx | 1111111 | 컴퓨터 |
| 20220406yyyyyyy | 2222222 | 키보드 |
| 20220406zzzzzzz | 2222222 | 마우스 |
NoSQL(Not Only SQL)
RDB 형태의 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술이다.
RDBMS과는 달리 테이블 간 관계를 정의하지 않는다.
데이터 테이블은 그냥 하나의 테이블이며 따라서 일반적으로 테이블 간 Join도 불가능하다.
빅데이터의 등장으로 인해 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 증가함에 따라 RDBMS의 단점인 성능을 향상시키기 위해 등장했다.
데이터 일관성은 포기하되, 비용을 고려하여 여러 대의 데이터에 분산하여 저장하는 Scale-Out을 목표로 등장했다.
NoSQL은 하기와 같이 다양한 형태의 저장 기술을 지원하고 있다.
1. Key-Value Database
- 데이터가 Key와 Value의 쌍으로 저장된다.
- Key값은 어떠한 형태의 데이터라도 담을 수 있다. (이미지나 비디오도 가능하다.)
- 또한 간단한 API를 제공하는 만큼 질의에 속도가 굉장히 빠른 편
- Redis,Riak,Amazon Dynamo DB 등이 있다.
2. Document Database
- Key와 Document의 형태로 저장된다.
- Key-Value 모델과 다른 점은 Value가 계층적인 형태인 도큐먼트로 저장된다. 객체지향에서에 객체와 유사하며, 이들은 하나의 단위로 취급되어 저장된다. 다시 말해 하나의 객체를 여러 개의 테이블에 나눠 저장할 필요가 없어진다는 뜻이다.
- 중요한 특징으로는 객체-관계 매핑이 필요하지 않다. 객체를 Document 형태로 바로 저장할 수 있기 때문이다.
- 검색에 최적화되어 있다. (Key-Value 모델의 특징과 동일하다)
- 단점은 사용이 번거롭고 쿼리가 SQL이랑 다르다.
- 대표적인 NoSQL Document Model로는 MongoDB, CouthDB 등이 있다.
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.
- 대표적인 NoSQL Column-family Model로는 HBase, Hypertable 등이 있다.
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.
- 대표적인 NoSQL Graph Model로는 Neo4J가 있다.
RDBMS와 NoSQL의 장단점
RDBMS
장점
- 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장한다.
- 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장 할 수 있다.
단점
- 테이블 간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있다.
- 성능 향상을 위해서는 Scale-Up 만을 지원하여 이로 인해 비용이 기하급수적으로 늘어날 수 있다.
- 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못하다. 나중에 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어려워질 수 있다.
NoSQL
장점
- 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가질 수 있다.
- 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있다.
- 데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Scale-Up 뿐만이 아닌 Scale-Out 또한 가능하다.
단점
- 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행을 해야한다.
- 스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조를 결정하기 어려울 수 있다.
정리
RDBMS는 데이터 구조가 명확하여 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.
NoSQL은 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 한다. 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 적합하다.
병렬 프로그래밍
병렬처리 혹 다른 표현으로 멀티프로세스 프로그래밍이란 쉽게 이야기하여 하나의 프로그램을 하나의 프로세스가 아닌 N개의 멀티 프로세스를 이용하여 개발하는 것을 의미합니다. 이렇게 개발하는 이유는 여러 개의 프로세스를 동시에 활용하여 성능을 향상시키기 위함입니다.
참고로 최근에는 쓰레드 별로 프로세스를 할당하여 비슷하여 보이지만 기본적으로 하나의 프로세스에서 N개의 쓰레드를 실행하는 멀티쓰레드 와는 다른 개념입니다.
멀티 쓰레드 프로그래밍은 IO 관련 처리에서 비약적으로 성능을 향상시켜주는 데 비하여 멀티 프로세스 프로그래밍, 병렬 처리는 CPU 관련 처리에서 비약적으로 성능을 향상시켜줍니다.
출처
https://khj93.tistory.com/entry/Database-RDBMS%EC%99%80-NOSQL-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90