NoSQL과 RDBMS의 특징과 차이점에 대해서 장, 단점을 들어 설명해주세요.

NoSQL (Not Only SQL)과 RDBMS (Relational Database Management System)은 데이터베이스 시스템의 다른 두 주요 범주를 대표합니다. 각각의 특징과 차이점에 대해 아래에서 설명합니다.

 

 

NoSQL 데이터베이스의 주요 종류:

1. 문서 지향 데이터베이스 (Document Stores):
   • MongoDB: 유명한 오픈 소스 문서 데이터베이스. JSON 형식의 동적 스키마 문서를 저장합니다.
2. 열 지향 데이터베이스 (Column-family Stores):
   • Apache Cassandra: 분산 데이터베이스 시스템으로 대용량 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.
3. 키-값 데이터베이스 (Key-Value Stores):
   • Redis: 메모리 기반 데이터베이스로 데이터 캐싱 및 실시간 분석에 널리 사용됩니다.
   • Amazon DynamoDB: AWS에서 호스팅되는 관리형 NoSQL 데이터베이스.
4. 그래프 데이터베이스 (Graph Databases):
   • Neo4j: 그래프 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용되며 복잡한 관계형 데이터 모델을 지원합니다.

 

RDBMS 데이터베이스의 주요 종류:

1. MySQL: 가장 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스. 관계형 데이터베이스의 핵심 기능을 제공합니다.
2. PostgreSQL: 고급 관계형 데이터베이스 시스템으로 확장 가능하며, 다양한 데이터 유형 및 고급 기능을 지원합니다.
3. Oracle Database: 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션에 사용되는 강력한 상용 관계형 데이터베이스.
4. Microsoft SQL Server: Microsoft의 관계형 데이터베이스 제품으로 Windows 환경에서 널리 사용됩니다.
5. SQLite: 서버가 필요 없는 경량 데이터베이스 엔진으로 모바일 애플리케이션과 내장 시스템에 적합합니다.
6. IBM Db2: IBM에서 개발한 관계형 데이터베이스 시스템으로 대규모 엔터프라이즈 환경에서 사용됩니다.

 

NoSQL (비관계형 데이터베이스) 특징 및 장단점:

장점:

1. 스키마 유연성: NoSQL은 스키마리스 또는 유연한 스키마 모델을 사용하므로 데이터 구조를 유동적으로 변경할 수 있습니다. 이는 빠른 개발 및 변화에 대응하기 용이합니다.
2. 분산 데이터베이스: NoSQL은 대부분 분산형 아키텍처를 사용하며, 대량의 데이터 및 트래픽을 처리하는 데 유용합니다.
3. 빠른 속도: 키-값 저장소 및 열 지향 데이터베이스는 읽기 및 쓰기 작업에서 높은 처리량을 제공합니다.
4. 다양한 모델: 다양한 데이터 모델 (문서, 열, 키-값, 그래프)이 있어 다양한 유형의 데이터를 저장 및 처리할 수 있습니다.
5. 수평 확장성: NoSQL은 데이터베이스 서버를 추가하여 수평 확장이 가능하며, 더 많은 부하를 처리할 수 있습니다.

단점:

1. 일관성 문제: 일부 NoSQL 시스템에서는 데이터 일관성을 제공하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
2. SQL 쿼리 언어 부재: 대부분의 NoSQL 시스템은 SQL 대신 자체 쿼리 언어를 사용하므로 관련 학습 곡선이 존재합니다.
3. 데이터 무결성: RDBMS와 비교하면 데이터 무결성 검사가 부족할 수 있으며, 데이터의 무결성을 보장하는 작업은 응용 프로그램 개발자에게 맡겨질 수 있습니다.

RDBMS (관계형 데이터베이스) 특징 및 장단점:

장점:

1. 데이터 일관성: RDBMS는 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 트랜잭션을 지원하여 데이터 일관성을 보장합니다.
2. 관계 모델: 테이블, 로우, 열로 구성된 관계형 데이터 모델은 구조적이고 데이터의 정확한 정의를 제공합니다.
3. SQL: SQL 쿼리 언어는 데이터 검색, 조작 및 질의를 위한 강력하고 표준화된 도구를 제공합니다.
4. 데이터 무결성 제어: RDBMS는 제약 조건, 외래 키, 고유한 키 등을 사용하여 데이터 무결성을 쉽게 제어할 수 있습니다.

단점:

1. 고정된 스키마: 스키마 변경이 어려우며, 변경을 수행하려면 기존 데이터의 이관 작업이 필요합니다.
2. 수직 확장성: RDBMS는 일반적으로 수직 확장만 가능하며, 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 어려울 수 있습니다.
3. 복잡성: 스키마 설계 및 관계 유지관리에 대한 노력이 필요합니다.
4. 높은 용량 요구: 대용량 데이터 저장소를 구축하기 위해 높은 비용이 들 수 있습니다.

 

NoSQL 데이터베이스 채택 시:

1. 대용량 및 분산 데이터: NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 저장하고 처리하는 데 유용합니다. 수평 확장성을 통해 데이터베이스 시스템을 간단하게 확장할 수 있습니다.
2. 동적 스키마와 유연성: NoSQL은 동적 스키마를 지원하므로 데이터 모델을 유연하게 조정할 수 있습니다. 이는 데이터 모델이 자주 변경되는 경우에 유용합니다.
3. 비정형 또는 반정형 데이터: 비구조화된 데이터나 JSON, XML과 같은 반정형 데이터를 저장하고 처리하는 데 적합합니다.
4. 실시간 처리: NoSQL은 메모리 기반 데이터베이스인 경우가 많아 실시간 데이터 처리, 캐싱, 실시간 분석에 적합합니다.
5. 빠른 읽기 및 쓰기: NoSQL은 단순한 키-값 저장소부터 그래프 데이터베이스까지 다양한 종류가 있으므로 빠른 읽기와 쓰기 성능을 제공하는 경우가 많습니다.

 

RDBMS 데이터베이스 채택 시:

1. 정형 데이터: RDBMS는 정형 데이터(테이블과 열)를 저장하고 관리하는 데 최적화되어 있습니다. 관계형 데이터 모델을 사용하며 데이터 일관성이 중요한 경우에 적합합니다.
2. 복잡한 쿼리 및 트랜잭션: 복잡한 쿼리, 다중 테이블 조인, 트랜잭션 관리가 필요한 경우에 RDBMS를 사용합니다. 이는 금융, 은행, 주문 처리 등에 유용합니다.
3. ACID 준수: RDBMS는 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 트랜잭션을 지원하므로 데이터 무결성이 중요한 시나리오에서 필요합니다.
4. 고성능 분석 및 리포팅: 데이터 분석 및 복잡한 리포팅 작업에 RDBMS가 효과적일 수 있습니다. 다양한 인덱싱 및 집계 함수를 활용할 수 있습니다.
5. 성숙한 에코시스템 및 지원: RDBMS는 잘 정립된 에코시스템과 벤더 지원이 있으며, 대부분의 기업에서 사용 중이므로 안정적인 선택입니다.

 

 

요약하면 NoSQL은 유연성, 확장성 및 다양한 데이터 모델을 제공하고, RDBMS는 데이터 일관성, 데이터 무결성 및 SQL 쿼리를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 어떤 데이터베이스를 선택해야 하는지는 프로젝트 요구 사항 및 데이터 특성에 따라 다를 것이며, 경우에 따라 둘을 혼합하여 사용하기도 합니다.