SQL과 NOSQL 차이

SQL(관계형 DB)

• SQL을 사용하면 RDBMS(관리 시스템)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색할 수 있음

• 관계형 데이터베이스의 핵심 특징

  • 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다.
  • 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다.

• 데이터는 테이블에 레코드로 저장되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조가 있다.

• 해당 구조는 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의된다.

• 따라서 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없다. 즉, 스키마를 수정하지 않은 이상 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이 관계형 데이터베이스의 특징 중 하나다.

• 또한, 데이터 중복을 피하기 위해 ‘관계’를 이용한다.

• 하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다.

NoSQL(비관계형 DB)

• SQL(관계형 DB)와 반대로 스키마도 없고, 관계도 없다.

• NOSQL에서는 레코드를 문서(documents)라고 부른다.

• 여기서 SQL과 핵심적인 차이가 있는데, SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능했다. 하지만 NOSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다.

• 문서(documents)sms Json과 비슷한 형태로 가지고 있다. 관계형 데이터베이스처럼 여러 테이블에 나누어담지 않고, 관련 데이터를 동일한 컬렉션에 넣는다.

• 따라서 위 사진에 SQL에서 진행한 Order, Users, Products 테이블로 나눈 것을 NoSQL에서는 Orders에 한꺼번에 포함해서 저장하게 된다.

• 따라서 여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성하는 것이 NoSQL이다.(NoSQL에는 조인이라는 개념이 존재하지 않음)

• NoSQL에서 조인을 하고싶을 경우 컬랙션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 정확하게 산출하도록 한다.

• 하지만 이러면 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있다. 따라서 조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일 때 NoSQL을 쓰면 상당히 효율적이다.

확장 개념

• 데이터베이스 서버의 확장성은 ‘수직적’ 확장과 ‘수평적’ 확장으로 나누어 진다.
  • 수직적 확장: 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것(ex. CPU 업그레이드)
  • 수평적 확장: 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 적체적으로 분산됨을 의미(하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동)
• 데이터 저장 방식으로 인해 SQL 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장만 지원함
  • 수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서만 가능

장 / 단점

참고링크

oracle 데이터베이스란?

[데이터베이스] SQL(구조화 쿼리 언어) vs NoSQL(비구조화 쿼리 언어) - 하나몬