SQL과 NoSQL의 차이, DBMS

DBMS(DataBase Management System)

DBMS는 말 그대로 데이터베이스 관리 시스템을 의미하며, SQL과 같은 언어를 통해 데이터베이스와 상호작용 합니다. 우리가 흔히 ‘데이터베이스’라고 부르는 MySQL이나 Oracle은 사실 데이터베이스 자체가 아니라 DBMS이지만, 편의상 데이터베이스라 부르는 것입니다.

RDBMS(관계형 데이터베이스)

RDBMS는 표 형태의 데이터베이스를 관리하는 시스템으로 SQL 언어를 사용하여 조작할 수 있습니다.

[RDBMS 종류]

• MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MariaDB

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SQL(Structured Query Language)

관계형 데이터베이스를 관리하기 위해 만들어진 언어로 지정된 형식으로만 데이터를 저장할 수 있습니다.

예를 들어, 아래와 같이 id, name, price로 이루어진 ‘제품 가격’ 테이블에서 새로운 속성 number가 포함된 행 하나를 추가한다고 가정해 봅시다.

행을 추가하려면, 전체 테이블 구조를 변경해 id 1, 2, 3에 해당하는 행에도 number 값을 지정해 주어야 합니다. 결국 전체 테이블 구조를 변경하지 않고는 새 속성을 추가할 수 없는 것입니다.

이처럼 테이블이 미리 정해진 형태를 스키마(Schema), 스키마의 집합을 인스턴스(Instance)라고 합니다.

[제품 가격 테이블]

• 스키마: id, name, price
• 인스턴스: (1, 블루베리, 5,000), (2, 키위, 1,000), (3, 레몬, 2,000)

각각의 스키마를 기반으로 생성된 인스턴트들이 모여 하나의 테이블을 이루며, 여러 테이블이 서로 관계를 맺어 구성된 데이터베이스를 관계형 데이터베이스(RDB)라고 합니다.

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NoSQL(Not only SQL)

NoSQL은 관계형 데이터베이스와 달리 SQL을 사용하지 않거나 제한적으로 사용하는 데이터베이스를 말합니다.

비정형 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 만들어졌으며, 표 형태의 고정된 구조 없이 다양한 형태의 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터를 여러 서버에 분산 저장할 수 있어 확장성과 유연성이 높으며, 대규모 데이터 분석이나 실시간 처리에 주로 활용됩니다.

도큐먼트 데이터베이스(DocumentDB)

도큐먼트 데이터베이스는 고정된 컬럼이나 스키마 없이 트리 형태로 계층 관계를 표현할 수 있는 데이터베이스입니다. 대표적으로는 데이터를 JSON 형태로 저장하는 MongoDB가 있습니다.

[DocumentDB 종류]

• MongoDB, Azure Cosmos DB, CouchDB etc.

MongoDB를 SQL과 비교해 보면 아래와 같습니다.

// MongoDB
[
  { "id": 1, "name": "블루베리", "price": 5000 },
  { "id": 2, "name": "키위", "price": 1000 },
  { "id": 3, "name": "레몬", "price": 2000 }
]

SQL은 표 형태의 구조로 되어 있어 행을 추가하려면 모든 열에 해당하는 값을 반드시 넣어주거나 값이 없는 경우에는 별도로 처리해 주어야 합니다. ‘체리’라는 데이터를 하나 추가하려면 id, name, price 값 모두를 명시해야 한다는 것입니다.

반면, JSON 기반의 도큐먼트 구조에서는 대괄호와 중괄호 외에 각 필드의 구성이나 순서가 동일할 필요가 없어 훨씬 더 유연하게 데이터를 저장할 수 있습니다. MongoDB의 경우에는 도큐먼트를 생성할 때마다 자동으로 고유한 값인 ObjectID가 생성되며, 이는 관계형 데이터베이스의 Primary Key처럼 도큐먼트를 유일하게 식별하는 역할을 합니다.

키-값 데이터베이스(Key-Value DB)

Key-Value 데이터베이스는 데이터를 고유 식별자 Key와 이에 대응하는 값(Value) 쌍으로 저장하는 구조입니다. 이러한 구조로 인해 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있다는 것이 큰 장점이며, 단순 조회나 캐싱이 중요한 상황에서 자주 사용됩니다.

[Key-Value 데이터베이스 종류]

• DynamoDB, Redis, Oracle Berkeley DB etc.

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SQL vs NoSQL

SQL과 NoSQL 중 어느 것이 더 낫다고 단정할 수는 없습니다. 사용 목적, 데이터의 구조와 성격에 따라 적절하게 선택하면 되고 경우에 따라 두 가지를 함께 사용하는 것도 가능합니다.

SQL은 데이터를 저장하기 전에 정해진 형식을 따라야 하므로 복잡한 쿼리를 통해 원하는 정보를 정밀하게 추출할 때 유용합니다. 하지만 이는 정해진 틀 안에서만 데이터를 다뤄야 한다는 의미로, 스키마를 설계하는 데 시간이 오래 걸리고 구조가 변경되면 시스템 전체에 영향을 줄 수 있어 유지보수가 까다로울 수 있습니다.

반면 NoSQL은 사전에 스키마를 정의할 필요 없이 유연하게 다양한 형태의 데이터를 저장할 수 있는 것이 큰 장점입니다. 문서마다 고유한 구조를 가질 수 있고 데이터 확장과 수정이 자유롭습니다. 그러나 그만큼 데이터의 일관성을 유지하기 어렵고 복잡한 관계를 표현하는 데에는 한계가 있을 수 있습니다.