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RDBMS와 NoSQL 개념 및 차이점 정리이 글에서는 RDBMS와 NoSQL의 차이점과 각각의 사용 사례에 대해 알아보겠습니다.
RDBMS와 NoSQL 개념 및 차이점 정리
1. RDBMS (Relational Database Management System)
- 개념: 데이터를 테이블 형식으로 저장하며, SQL을 사용해 관리.
- 특징
- 데이터 무결성과 일관성 보장.
- 조인 연산을 통해 데이터 간 관계를 쉽게 표현.
- 복잡한 쿼리를 지원.
- 한계점 ✨
- 스케일 아웃(수평 확장) 어려움.
- 대규모 데이터 처리 시 성능 저하 가능.
- 사용 사례
- 데이터 안정성이 중요한 애플리케이션 (예: 은행 시스템, ERP 시스템)
2. NoSQL (Not Only SQL)
- 개념: 비관계형 데이터베이스로, 다양한 데이터 모델(키-밸류, 도큐먼트, 컬럼 패밀리, 그래프)을 지원.
- 특징
- 높은 확장성과 빠른 응답 속도.
- 스키마리스 데이터 구조로 유연한 데이터 모델 지원.
- 한계점
- 데이터 일관성 보장 어려움.
- 데이터 중복 관리 필요.
- 사용 사례
- 대규모 데이터 처리와 빠른 응답 속도가 중요한 애플리케이션 (예: 소셜 네트워크, 로그 데이터 저장)
RDBMS와 NoSQL의 주요 차이점
특성 | RDBMS | NoSQL |
데이터 모델 | 테이블 기반 (행과 열) | 다양한 모델 (키-밸류, 그래프 등) |
언어 | SQL 사용 | 비SQL 방식 |
확장성 | 수직 확장 (스케일 업) | 수평 확장 (스케일 아웃) |
데이터 구조 | 고정된 스키마 필요 | 유연한 스키마 |
데이터 일관성 | 강한 일관성 보장 | 최종 일관성 (Eventually Consistent) |
사용 사례 | 은행, ERP 등 안정성 중시 | SNS, 로그 분석 등 대규모 데이터 처리 |
RDBMS와 NoSQL의 선택 기준
- 데이터 안정성이 중요한 경우:→ RDBMS 선택 (예: 은행 시스템)
- 근데 ? 이러면… NoSQL은 나빠?
데이터 안정성과 일관성 (ACID 지원)
RDBMS는 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 기본적으로 지원합니다:
- 원자성 (Atomicity): 모든 트랜잭션이 완전히 수행되거나 전혀 수행되지 않도록 보장.
- 일관성 (Consistency): 데이터 무결성이 항상 유지됨.
- 격리성 (Isolation): 동시에 실행되는 트랜잭션 간 간섭을 방지.
- 내구성 (Durability): 시스템 장애 발생 시에도 트랜잭션 완료 데이터는 손실되지 않음.
NoSQL은 CAP 이론에 기반하며, 일관성을 어느 정도 희생하고 가용성과 분산 시스템의 확장성을 우선하는 경우가 많습니다. 따라서 RDBMS는 금융, 회계 등 데이터의 절대적 정확성과 안정성이 필요한 시스템에 더 적합합니다.
RDBMS는 트랜잭션이 필수이다
- RDBMS는 데이터의 무결성과 일관성을 보장하는 것이 기본 설계 목표이기 때문에, 트랜잭션이 모든 데이터 처리의 중심에 있습니다.
- RDBMS의 주요 사용 사례:
- 은행 시스템, 회계 시스템 등 데이터 안정성이 중요한 애플리케이션.
- 여러 작업이 하나로 묶여야 하는 경우 (예: 돈 이체, 주문 처리 등).
- 이유:
- ACID 속성을 통해 트랜잭션 단위로 작업의 성공 여부를 보장.
- 데이터의 신뢰성과 정확성을 유지해야 하는 환경에서는 필수.
NoSQL에서는 필수가 아닌 트랜잭션
- NoSQL은 확장성, 성능, 유연성에 중점을 둔 설계로, 모든 상황에서 트랜잭션이 필수적이지 않다고 간주됩니다.
- NoSQL의 주요 사용 사례:
- 로그 저장, 소셜 네트워크, IoT 데이터 처리 등 대규모 데이터 처리와 빠른 응답이 필요한 환경.
- 데이터 일관성이 상대적으로 덜 중요한 경우.
- 이유:
- NoSQL은 데이터 분산 및 수평 확장(Scale-out)을 지원하기 위해 일관성(Consistency)을 일부 희생.
- 대부분은 단일 엔티티 수준에서만 트랜잭션을 보장하거나, 트랜잭션 기능 자체가 제공되지 않음.
- 대규모 데이터 처리와 빠른 응답 속도가 중요한 경우:→ NoSQL 선택 (예: 소셜 네트워크)
- 데이터 구조가 자주 변경되는 경우:→ NoSQL 선택
- 복잡한 데이터 관계를 처리해야 하는 경우:→ RDBMS 선택 (예: ERP 시스템)
여기까지 나의 생각
난 이런 생각이 들었다. 강한 일관성과 최종 일관성에 대한 정확한 이해를 목표로 하면 해답이 보이지 않을까~?
- 강한 일관성: 데이터 무결성과 정확성이 중요한 애플리케이션에 적합 (예: 은행, 병원 시스템)
- 최종 일관성: 실시간 처리와 분산 처리가 중요한 애플리케이션에 적합 (예: 소셜 미디어, 분산 로그 시스템)
즉 빠르게 무엇인가를 처리해서 최종으로 결과와 데이터를 저장할 경우는 NoSQL이 좋은 방법이지만 데이터가 변경되면 절대 안되는 무결성을 보장해야 할 경우는 ACID를 보장하는 RDBMS를 사용하는 것이 좋다.
- A: 일을 다 끝내거나 아예 안 한다.
- C: 규칙을 꼭 지킨다.
- I: 다른 처리를 방해하지 않는다.
- D: 저장된 데이터는 안전하게 보관한다.
결론
- RDBMS는 데이터 안정성과 관계 데이터 처리에 강점
- NoSQL은 확장성과 빠른 처리 속도에 유리
- 데이터베이스 선택은 애플리케이션의 요구 사항 분석을 기반으로 신중하게 결정해야 함
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