SQL(Structed Query Language)이란?
구조적 질의 언어의 줄임말로, 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)에서 자료를 관리 및 처리하기 위해 설계된 언어이다.
- SQL을 사용시, RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색할 수 있다.
- 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 특징
- 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장
- 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산
데이터는 테이블 레코드에 저장이 되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있다.
따라서 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없다. 즉 스키마를 수정하지 않는 이상은 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이 RDBMS의 특징이다.
- 중복을 피하기 위해 관계(Relation)을 사용한다.
- 하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 줄어듦
장점
- 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복 없이 한번만 저장
단점
- 유연성이 떨어짐, 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야하기에 수정하기 불편하다.
- 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 발생할 수 있다.
- 대체로 수직적 확장만이 가능하다.
NoSQL(No Structed Query Language)이란?
관계형 데이터베이스의 반대말이며, 스키마도 없고 관계도 없으며, NoSQL에서는 레코드를 문서(Document)라고 부른다.
SQL에서는 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능했으나, NoSQL은 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.
문서(Document)는 JSON과 비슷한 형태로 가지고 있으며, 관계형 데이터베이스(RDBMS)처럼 여러 테이블에 나누어 담지 않고, 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣는다.
이런 이유로 여러 테이블에 조인할 필요 없이 필요한 모든것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL
장점
- 스키마가 없어 유연하고, 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가 가능하다.
- 데이터를 읽어오는 속도가 빠르다. 애플리캐이션이 필요로 하는 형식으로 저장되어있기 때문이다.
- 수직, 수평 확장이 가능해 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청이 가능하다.
단점
- 데이터 중복을 계속 업데이트 해야 한다.
- 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정시 모든 컬렉션에서 수행해야 한다.
JOIN을 사용해야한다면?
컬렉션을 통해 데이터를 복제해 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하면 되지만, 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 수도 있다. 그렇기에 자주 변경되지 않는 데이터를 사용할 때 NoSQL을 사용한다.
SQL과 NoSQL사이 확장성
수직적 확장 : 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 확장시키는 것( CPU를 높인다, RAM을 추가를한다 등과 같이)
- SQL DB는 일반적으로 수직적 확장만 지원한다.
수평적 확장 : 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미 (하나의 DB에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동)
- NoSQL DB에서만 가능하다.
예상 질문
SQL과 NoSQL의 차이에 대해서 말씀해 주세요
SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능하지만, NoSQL은 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능한 점이 차이점 입니다.
SQL DB를 사용할 때 고려할 점?
관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 되는 애플리캐이션이라면 사용을 해야할 것 같다.
왜냐하면 NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정을 해야하기 때문에 비효율적이기 때문에 SQL을 사용할 때는 데이터의 특성을 봐야할 것 같습니다.
NoSQL DB를 사용할 때 고려할 점
정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장이 될 수 있는 경우에 사용이 됩니다.
읽기를 자주하지만 변경이 없을때 사용을 하고, 데이터베이스 내부의 양을 크게 다루어야 할 때 사용을 합니다. 수평적 확장이 가능하기 때문에
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