최신 데이터베이스를 선택할 때 가장 중요한 결정 중 하나는 관계형(SQL) 또는 비관계형(NoSQL) 데이터 구조를 선택하는 것입니다. 두 시스템 모두 고유한 장점을 제공하고 서로 다른 요구 사항을 충족하므로 최적의 데이터 관리를 위해서는 두 시스템의 차이를 파악하는 것이 중요합니다.

SQL(구조화 쿼리 언어)은 사전에 정의된 스키마를 모델링하는 관계형 데이터베이스가 행과 테이블과 같은 구조화된 데이터를 관리할 수 있도록 하는 기존 접근 방식의 프로그래밍 언어입니다. 반면에 'Not Only SQL'의 약자인 NoSQL은 보다 유연한 비관계형 접근 방식을 제공하여 구조화되지 않은 데이터 또는 동적 데이터를 처리하는 데 이상적입니다. 비즈니스가 발전하고 데이터가 점점 더 다양해짐에 따라 SQL과 NoSQL의 핵심적인 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

여기에서는 가장 중요한 차이점을 분석하고 사용 가능한 최고의 SQL 및 NoSQL 데이터베이스 시스템에 대해 살펴봅니다.

SQL과 NoSQL의 5가지 중요한 차이점은 다음과 같습니다.

  • SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스이고, NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스입니다.
  • SQL 데이터베이스는 구조화 쿼리 언어(SQL)를 사용하며 미리 정의된 스키마가 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 구조화되지 않은 데이터를 위한 동적 스키마가 있습니다.
  • SQL 데이터베이스는 수직적 확장이 가능한 반면, NoSQL 데이터베이스는 수평적 확장이 가능합니다.
  • SQL 데이터베이스는 테이블 기반인 반면, NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값, 그래프 또는 와이드 컬럼 스토어입니다.
  • SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에 더 적합한 반면, NoSQL은 문서나 JSON과 같은 비정형 데이터에 더 적합합니다.

목차

개요

SQL이란 무엇인가요?

SQL은 데이터를 쿼리하고 관리하는 데 사용되는 도메인 고유의 언어입니다. 사용자가 관계형 데이터베이스에서 레코드를 쿼리, 삽입, 삭제 및 업데이트할 수 있도록 하는 방식으로 작동합니다. 또한 SQL을 사용하면 트랜잭션과 저장 함수 또는 뷰와 같은 내장 프로시저를 사용하여 복잡한 로직을 적용할 수 있습니다.

NoSQL이란 무엇인가요?

NoSQL은 Not only SQL의 약자입니다. 문서, 그래프 데이터베이스, 키-값 저장소와 같은 비관계형 데이터 구조를 사용하여 데이터를 저장하고 검색하는 데이터베이스의 한 유형입니다. NoSQL 시스템은 기존의 관계형 데이터베이스보다 유연하게 설계되어 사용량이나 부하 변화에 따라 쉽게 확장 또는 축소할 수 있습니다. 따라서 애플리케이션에 사용하기에 이상적입니다.

SQL 보다 NoSQL을 사용하는 이유

NoSQL은 유연성과 확장성이 더 뛰어나기 때문에 많은 경우 SQL보다 선호됩니다. NoSQL 시스템 사용의 주요 이점은 개발자가 기존 관계형 데이터베이스의 오버헤드 없이 데이터를 빠르고 쉽게 저장하고 액세스할 수 있다는 것입니다. 따라서 개발팀은 기본 데이터 스토리지 구현에 대한 걱정 없이 기능 및 코어 비즈니스 로직을 더 빠르게 제공하는 데 집중할 수 있습니다.

SQL과 NoSQL 중 어느 것이 더 낫나요?

어떤 유형의 데이터베이스를 사용할지 결정할 때는 프로젝트의 특정 요구 사항과 필요에 따라 SQL 또는 NoSQL을 선택해야 합니다. 예를 들어 웹 애플리케이션을 위해 빠르고 확장 가능하며 안정적인 데이터베이스가 필요한 경우 NoSQL 시스템이 더 적합할 수 있습니다. 반면에 애플리케이션에 복잡한 데이터 쿼리와 트랜잭션 지원이 필요한 경우에는 SQL 시스템이 더 나은 선택일 수 있습니다. 궁극적으로 모든 경우에 적합한 솔루션은 없으며, 데이터베이스에 필요한 것이 무엇이고 어떤 유형의 시스템이 가장 효율적인 방식으로 이를 제공할 수 있는지에 따라 결정됩니다. 결정을 내리기 전에 두 가지 옵션을 모두 철저히 조사하는 것이 가장 좋습니다.

아래에서 SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 가장 중요한 차이점과 시중에서 사용 가능한 최고의 시스템에 대해 자세히 알아봅니다.

SQL과 NoSQL의 비교

SQL과 NoSQL이 무엇인지에 대한 기본적인 이해를 바탕으로, 이 간단한 비교 차트를 통해 두 가지의 차이점을 살펴보겠습니다.

SQL

NoSQL

Stands for Structured Query의 약자

Not Only SQL의 약자

관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)

비관계형 데이터베이스 관리 시스템

미리 정의된 스키마가 있는 구조화된 데이터에 적합

비정형 및 반정형 데이터에 적합

데이터는 열과 행이 있는 테이블에 저장됩니다.

데이터는 컬렉션 또는 문서에 저장됩니다.

트랜잭션 관리를 위해 ACID 속성 [Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리), Durability(내구성)]을 따릅니다.

반드시 ACID 속성을 따르지 않습니다.

JOIN 및 복잡한 쿼리 지원합니다.

JOIN 및 복잡한 쿼리를 지원하지 않습니다.

정규화된 데이터 구조 사용

비정규화된 데이터 구조 사용

대량의 데이터를 처리하기 위해 수직 확장이 필요합니다.

수평 확장을 통해 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.

예: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, Microsoft SQL Server

예: MongoDB, Cassandra, Couchbase, Amazon DynamoDB, Redis

이제 기본 사항을 이해했으니 데이터 스토리지 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 주요 차이점 5가지를 살펴보겠습니다.

데이터베이스 아키텍처

기본적으로 이 두 기술 간의 가장 큰 차이점은 SQL 데이터베이스는 관계형이고 NoSQL 데이터베이스는 비관계형이라는 것입니다. 

관계형 데이터베이스란 무엇인가요?

관계형 데이터베이스는 구조화 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 데이터를 저장하고 검색합니다. 

  • 관계형 데이터베이스(관계형 데이터베이스 관리 시스템 또는 RDBMS라고도 함)는 데이터를 행과 테이블에 각각 저장합니다. 이러한 시스템은 다양한 테이블의 정보를 데이터베이스가 테이블의 데이터 행에 할당하는 고유 식별자인 키로 연결합니다. 기본 키와 외부 키는 이 프로세스를 용이하게 합니다.

비관계형 데이터베이스(NoSQL)란 무엇인가요?

비관계형 데이터베이스 또는 NoSQL 데이터베이스는 더 유연하며 반드시 SQL과 같은 엄격한 구조가 필요하지 않습니다. 

  • 비관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 마찬가지로 데이터를 저장합니다. 하지만 행, 테이블 또는 키가 포함되지 않습니다. 이 유형의 데이터베이스는 저장하는 데이터 유형에 따라 스토리지 모델을 사용합니다.

자세히 알아보기: 사용 사례에 적합한 데이터베이스는 무엇일까요?

데이터베이스 스키마 및 쿼리 언어 

SQL 데이터베이스의 경우 구조화된 쿼리 언어를 사용하며 데이터를 정의하고 조작하기 위해 사전 정의된 스키마가 있습니다. SQL은 사용 가능한 쿼리 언어 중 가장 다양하고 널리 사용되는 쿼리 언어이므로, 많은 사용 사례에서 안심하고 선택할 수 있습니다. 따라서 복잡한 쿼리에 적합합니다. 하지만 SQL은 너무 제한적일 수 있습니다. 사용하기 전에 사전 정의된 스키마를 사용하여 데이터 구조를 결정해야 합니다. 모든 데이터는 동일한 구조를 따라야 합니다. 이 프로세스는 상당한 사전 준비 작업이 필요합니다. 데이터 구조를 변경하려는 경우 이를 수행하는 것이 쉽지 않을 뿐만 아니라 전체 시스템을 중단해야 합니다. 

반면 NoSQL 데이터베이스의 경우 비정형 데이터에 대한 동적 스키마가 있으며 데이터가 다양한 방식으로 저장됩니다. 데이터에 대해 컬럼 지향, 문서 지향, 그래프 기반 또는 KeyValue 저장소를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 다음을 의미합니다. 

  • 구조를 정의하지 않고도 문서를 생성할 수 있습니다.
  • 각 문서는 고유한 구조를 가질 수 있습니다.
  • 구문은 데이터베이스마다 다를 수 있습니다.
  • 사용하면서 필드를 추가할 수 있습니다.

데이터베이스 확장 

SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 또 다른 차이점은 확장성입니다. SQL 데이터베이스는 대부분의 상황에서 수직적으로 확장할 수 있습니다. 즉, CPU, RAM 또는 SSD 용량을 추가하여 단일 서버의 부하를 늘릴 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 수평적 확장이 가능합니다. 샤딩이라는 프로세스를 통해 더 많은 트래픽을 처리할 수 있는데, 샤딩은 NoSQL 데이터베이스에 더 많은 서버를 추가합니다. 수평 확장은 수직 확장보다 전체 용량이 더 크기 때문에 자주 변경되는 대규모 데이터 세트에 NoSQL 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다. 예를 들어 이미지나 동영상과 같은 대용량 데이터 개체가 있는 경우 NoSQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. SQL 데이터베이스는 이러한 개체를 효과적으로 처리할 수 없으므로 데이터 요구 사항을 충족하기 어렵습니다.

데이터 구조

SQL 데이터베이스는 테이블 기반이며, 데이터 레코드의 각 필드는 테이블 열과 동일한 이름을 갖습니다. 이는 여러 데이터 변환을 수행할 때 유용합니다.

NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값, 그래프 또는 와이드 칼럼 스토어입니다. 이러한 유연한 데이터 모델 덕분에 일부 개발자는 NoSQL 데이터베이스를 더 쉽게 사용할 수 있습니다.

사용 사례

SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에 더 효과적이고, NoSQL은 문서나 JSON과 같은 비정형 데이터에 더 효과적입니다. SQL 데이터베이스는 관계형 구조를 중심으로 구축된 레거시 시스템에도 일반적으로 사용됩니다. 

SQL 데이터베이스는 몇 가지 결합 작업이 있는 사용자 지향 애플리케이션에 사용되는 경우가 있으며, SQL 스키마로 ACID 속성을 설정하고 데이터 호환성을 높일 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 작업 완료에 필요한 데이터를 빠르게 찾을 때에도 유용합니다.

NoSQL 데이터베이스는 결합 작업이 없는 동적 데이터를 다루는 애플리케이션에 사용되는 경우가 있습니다. 또한, NoSQL은 비즈니스 효율성에 영향을 미치지 않는 정도의 결손 데이터 세트가 있는 애플리케이션에도 적합합니다.

SQL 데이터베이스의 몇 가지 예로는 MySQL, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server가 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 예로는 MongoDB, BigTable, Redis, Cassandra, HBase, Neo4j, CouchDB 등이 있습니다.

언제 SQL과 NoSQL을 사용해야 할까요?

이는 구축하려는 애플리케이션의 유형과 그에 수반되는 데이터 요구 사항에 따라 결정됩니다. 각 데이터베이스의 고유한 기능을 이해하면 어떤 데이터베이스가 프로젝트에 가장 적합한지 결정하는 데 도움이 됩니다. SQL을 사용할지 NoSQL을 사용할지 결정할 때 확장성과 성능을 고려하는 것도 중요합니다. 필요에 맞는 데이터베이스를 알면 성능을 개선하고 데이터 무결성을 보장하며 궁극적으로 성공적인 애플리케이션을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

일반적으로 SQL 데이터베이스는 데이터가 일관되고 테이블 간의 관계가 잘 정의된 구조화된 데이터에 적합합니다. 반면, NoSQL 데이터베이스는 데이터가 미리 정의된 스키마를 따르지 않고 데이터 요소 간의 관계가 잘 정의되어 있지 않은 반정형 또는 비정형 데이터에 적합합니다. SQL 데이터베이스는 일반적으로 복잡한 쿼리 및 트랜잭션 관리가 필요한 애플리케이션에 사용되고, NoSQL 데이터베이스는 웹 애플리케이션 및 모바일 앱과 같이 높은 성능과 확장성이 필요한 애플리케이션에 사용됩니다.

지금까지 SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 주요 차이점을 알아봤으므로 이제 워크로드에 사용할 수 있는 다양한 옵션을 살펴보겠습니다. 

SQL 데이터베이스 시스템

다음은 가장 많이 사용되는 SQL 데이터베이스 시스템입니다.

MySQL

  • 무료 및 오픈 소스 
  • 대규모 커뮤니티, 광범위한 테스트, 강화된 안정성을 갖춘 확립된 데이터베이스
  • 모든 주요 플랫폼에서 사용 가능
  • 복제 및 샤딩 사용 가능
  • 광범위한 사용 사례 지원 

Oracle

  • 빈번한 업데이트, 전문적인 관리 및 우수한 고객 지원이 포함된 상용 데이터베이스
  • SQL 언어가 사용되는 Procedural Language/SQL(PL/SQL) 
  • 가장 비용이 많이 드는 데이터베이스 솔루션 중 하나 
  • 대규모 데이터베이스에서 사용 가능 
  • 간단한 업그레이드
  • 트랜잭션 제어
  • 모든 운영 체제와 호환
  • 워크로드가 까다로운 기업 및 조직에 적합

Microsoft SQL Server

  • Microsoft에서 개발 및 관리하는 상용 데이터베이스
  • SQL 언어가 사용되는 Transact SQL(T-SQL) 
  • Windows 및 Linux에서만 사용 가능 
  • 사용자 친화적
  • 오류 발견 시 중간에 조정이 어려움
  • 잘 작성된 문서
  • Oracle에 비용을 발생하지 않고 상용 데이터베이스 솔루션을 원하는 중소 규모 기업에 적합

PostgreSQL

  • 하이브리드 SQL/NoSQL 데이터베이스 솔루션을 의미하는 객체 지향 데이터베이스 관리 시스템 
  • 무료 및 오픈 소스 
  • 다양한 운영 체제와 호환 
  • 활발한 커뮤니티 및 많은 제3자 서비스 제공업체 
  • 높은 ACID 준수 
  • 순전한 SQL 사용 
  • 데이터가 관계형 모델에 맞지 않는 사용 사례에 가장 적합. 또한 대규모 데이터베이스 및 복잡한 쿼리 실행에 적합 

더 읽어보기: 데이터 웨어하우스와 데이터베이스의 비교: 7가지 주요 차이점

NoSQL 데이터베이스 시스템

다음은 가장 많이 사용되는 몇 가지 NoSQL 데이터베이스 시스템입니다.

MongoDB

  • 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스이며 그럴만한 이유가 있습니다.
  • 무료 사용 
  • 동적 스키마 
  • 수평 확장 가능 
  • 간단한 쿼리로 뛰어난 성능 발휘
  • 기존 행이나 애플리케이션 성능에 영향을 주지 않고 새 열과 필드 추가
  • 급속한 성장 단계를 거치는 기업이나 비정형 데이터가 많은 기업에 가장 적합합니다.
  • 잘 알려지지 않은 MongoDB의 대안으로는 Apache Cassandra, Google Cloud BigTable, Apache HBase 등이 있습니다.

Cassandra

  • 커머디티 서버로 대량의 데이터 처리
  • 장애 지점이 없는 고가용성
  • 피어 투 피어(P2P) 아키텍처 준수
  • 확장 가능
  • 오픈 소스

더 읽어보기: 데이터베이스 스키마 설계에 대한 전체 가이드

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