데이터베이스는 현대 애플리케이션의 핵심이라고 할 수 있을정도로 아주 중요한데요, 적절한 데이터베이스를 선택하는 것은 성능, 확장성, 유지보수성 등 많은 측면에서 프로젝트의 성공 여부를 좌우할 수 있을정도입니다.
이번 포스팅에서는, 이러한 데이터베이스는 무엇인지, 데이터베이스의 종류에는 어떠한것들이 있는지, 또 데이터베이스의 유형은 어떻게 나뉘는지에 대해 다뤄 볼 예정입니다.
데이터베이스란?
'데이터베이스(Database)'는 체계적으로 데이터를 저장하고 관리하는 시스템입니다.
이는 데이터의 저장, 수정, 삭제, 조회를 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었으며, 현대 애플리케이션에서 데이터베이스는 정보를 유지하고 관리하는 핵심 역할을 하고, 데이터를 안전하게 저장하고 필요한 순간에 빠르게 접근할 수 있는 기능을 제공합니다.
데이터베이스는 크게 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)로 나눌 수 있습니다.
각각의 데이터베이스는 특정 목적과 요구사항에 맞게 설계되어 있으며, 다양한 방식으로 데이터를 저장하고 관리합니다.
이 글에서는 RDBMS와 NoSQL 데이터베이스를 비교하고, 각각의 특징, 장단점, 성능 및 확장성 관점에서 자세히 살펴보겠습니다
RDBMS란?
RDBMS(Relational Database Management System)는 데이터를 테이블 형태로 구조화하여 관리하는 데이터베이스 시스템입니다.
RDBMS는 데이터를 정규화하고, SQL(Structured Query Language)을 통해 데이터를 관리합니다. 대표적인 RDBMS로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle, MsSQL 등이 있습니다.
* 스키마(Schema)란?
스키마는 데이터베이스에서 데이터가 구조화된 형태를 정의하는 청사진으로, 테이블, 필드, 데이터 타입, 제약 조건 등을 포함합니다.
RDBMS에서는 이러한 스키마를 미리 정의하여 데이터 무결성을 유지합니다.
RDBMS는 데이터의 무결성을 보장하고, 데이터 간의 관계를 정의함으로써 데이터 일관성을 유지하는 데 매우 효과적입니다. 테이블 간의 관계를 사용하여 데이터를 쉽게 조인할 수 있으며, 트랜잭션 처리를 통해 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 특성을 보장합니다.
RDBMS의 장점
- 데이터 무결성 보장: 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화하고, 데이터 일관성을 유지하기 위해 강력한 무결성 제약 조건을 지원합니다.
- ACID 트랜잭션 지원: ACID 특성을 통해 트랜잭션의 원자성, 일관성, 독립성, 지속성을 보장합니다. 이를 통해 데이터 손실 없이 안전한 데이터 처리가 가능합니다.
- 복잡한 쿼리 지원: 복잡한 쿼리를 처리하기 위한 여러 기능을 제공하며, 여러 테이블 간의 관계를 이용한 데이터 분석 및 조회가 용이합니다.
- 표준화된 언어: SQL은 표준화된 언어로, 개발자가 데이터베이스에 접근하고 데이터를 관리하는 데 있어 일관된 접근 방식을 제공합니다.
RDBMS의 단점
- 수평적 확장성의 어려움: RDBMS는 일반적으로 수직적 확장에 의존합니다. 즉, 더 많은 리소스를 사용하여 성능을 향상시키지만, 데이터 양이 급격히 증가하는 경우에는 물리적인 한계가 발생합니다. 또한, 수평적 확장이 어려워 대규모 분산 시스템에서 한계가 있을 수 있습니다.
- 유연성 부족: 스키마를 미리 정의해야 하므로 데이터 구조의 변경이 빈번한 경우 유연성이 떨어집니다. 스키마 변경은 기존 데이터를 변환해야 하며, 이는 큰 비용이 발생할 수 있습니다.
- 대규모 데이터 처리의 어려움: 많은 양의 데이터를 처리하거나, 다양한 형태의 데이터를 다루기에는 제한적일 수 있습니다.
RDBMS의 종류
- MySQL: 오픈 소스 관계형 데이터베이스로, 웹 애플리케이션에서 많이 사용됩니다.
- PostgreSQL: 고급 기능을 제공하는 오픈 소스 RDBMS로, ACID 준수와 확장성을 모두 제공합니다.
- Oracle: 상용 RDBMS의 대표 주자로, 기업 환경에서 많이 사용됩니다. 강력한 기능과 지원을 제공합니다.
- SQL Server: Microsoft에서 개발한 RDBMS로, 다양한 비즈니스 솔루션에 활용됩니다.
* ACID?
ACID는 전통적인 RDBMS에서 트랜잭션의 안정성과 일관성을 보장하기 위해 사용하는 특성이며,
ACID는 다음과 같은 네 가지 요소로 구성됩니다:
- Atomicity(원자성): 트랜잭션 내의 모든 작업이 성공적으로 완료되거나, 그렇지 않으면 모두 롤백되어야 합니다. 즉, 트랜잭션은 "모두 성공"하거나 "아무것도 성공하지 못함"이라는 개념을 따릅니다.
- Consistency(일관성): 트랜잭션이 성공적으로 완료되면 데이터베이스는 해당 상태를 유지해야 합니다. 모든 트랜잭션은 데이터베이스를 일관성 있는 상태로 유지합니다.
- Isolation(격리성): 동시에 실행되는 트랜잭션이 서로에게 영향을 미치지 않도록 보장합니다. 각 트랜잭션은 독립적으로 실행되는 것처럼 보여야 합니다.
- Durability(내구성): 트랜잭션이 완료된 후에는 어떠한 시스템 오류가 발생하더라도 그 결과가 데이터베이스에 영구적으로 반영되어야 합니다.
ACID는 데이터 일관성과 안정성을 유지하는 데 매우 유용하며, 특히 금융, 은행 시스템과 같이 높은 데이터 무결성이 요구되는 애플리케이션에 적합합니다.
NoSQL이란?
NoSQL(Not Only SQL)은 비관계형 데이터베이스로, 정형화되지 않은 데이터를 저장하고 관리하는 데 특화된 데이터베이스입니다.
이는 수평적 확장을 지원하며, 다양한 데이터 모델을 기반으로 데이터를 관리합니다.
주요 NoSQL 데이터베이스로는 MongoDB, Cassandra, Redis, CouchDB 등이 있습니다.
또한, NoSQL은 문서(Document), 키-값(Key-Value), 열(Column), 그래프(Graph) 등 다양한 데이터 모델을 제공하여, 애플리케이션의 요구에 맞게 데이터를 유연하게 저장할 수 있다는 점이 있습니다.
NoSQL의 장점
- 수평적 확장성: 분산 아키텍처를 기반으로 설계되어 쉽게 수평적 확장이 가능합니다. 서버를 추가하여 데이터 용량을 확장할 수 있으며, 대규모 트래픽을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
- 유연한 스키마: 스키마가 고정되어 있지 않기 때문에 데이터 구조가 변경되거나 다양한 형태의 데이터를 다룰 때 유연하게 대응할 수 있습니다. 애플리케이션의 요구에 따라 데이터 구조를 쉽게 변경할 수 있습니다.
- 빠른 읽기 및 쓰기 성능: NoSQL 데이터베이스는 대규모 데이터의 읽기 및 쓰기 작업에 최적화되어 있으며, 고성능을 요구하는 실시간 애플리케이션에서 효과적입니다.
- 다양한 데이터 모델 지원: 문서, 키-값, 열, 그래프 등의 다양한 데이터 모델을 통해, 각기 다른 데이터 요구 사항에 맞는 저장 방식을 선택할 수 있습니다.
NoSQL의 단점
- ACID 트랜잭션 미지원: 많은 NoSQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 완벽하게 지원하지 않으며, 대신 BASE(Basically Available, Soft state, Eventually consistent)를 따릅니다. 이는 데이터 일관성이 보장되지 않을 수 있음을 의미합니다.
- 복잡한 쿼리 처리의 한계: RDBMS에서 제공하는 복잡한 조인 및 집계 연산을 수행하기 어려운 경우가 많습니다. 쿼리 기능이 제한적이거나, 복잡한 쿼리를 작성해야 하는 경우 추가적인 리소스가 발생할 수 있습니다.
- 데이터 중복: 데이터 중복을 허용함으로써 읽기 성능을 높이지만, 이로 인해 데이터 일관성 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터가 여러 곳에 중복 저장되므로, 데이터를 갱신할 때 모든 복사본을 수정해야 합니다.
NoSQL의 종류
- MongoDB: 문서 지향 데이터베이스로, JSON 형태의 데이터를 저장하며, 수평적 확장이 용이합니다.
- Cassandra: Apache에서 개발한 분산형 데이터베이스로, 높은 가용성과 확장성을 제공합니다.
- Redis: 인메모리 키-값 데이터베이스로, 빠른 읽기/쓰기 성능을 제공하여 캐싱 및 세션 관리에 주로 사용됩니다.
- CouchDB: JSON 기반의 문서형 데이터베이스로, HTTP를 통해 데이터를 쉽게 접근할 수 있습니다.
- Neo4j: 그래프 데이터베이스로, 노드와 엣지로 데이터를 표현하여 복잡한 관계를 관리하는 데 적합합니다.
* BASE?
BASE는 주로 NoSQL 데이터베이스에서 사용되는 접근 방식으로, 높은 가용성과 확장성을 제공하는 대신 데이터 일관성을 완화하는 전략을 취합니다. BASE는 다음과 같은 세 가지 요소로 구성됩니다
1. Basically Available(기본적 가용성) : 시스템은 항상 일부 데이터에 접근할 수 있도록 보장합니다. 즉, 시스템의 가용성을 최대화하려는 목적을 가집니다.
2. Soft state(소프트 상태) : 시스템의 상태는 반드시 일관성 있는 상태가 아닐 수 있으며, 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다.
3. Eventually consistent(궁극적 일관성) : 즉각적인 일관성을 보장하지 않고, 시간이 지나면 일관성을 달성하는 것을 의미합니다. 이는 높은 가용성을 유지하기 위해 일관성을 완화한 접근 방식입니다.
BASE는 CAP 정리와 밀접한 관련이 있습니다. CAP 정리에 따르면, 분산 시스템에서 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 허용성(Partition Tolerance) 중 두 가지 특성만을 동시에 만족시킬 수 있으며, NoSQL 데이터베이스는 가용성과 파티션 허용성을 우선시하기 때문에 일관성을 일정 부분 포기하는 경향이 있습니다.
RDBMS와 NoSQL의 비교
다음은 RDBMS와 NoSQL의 주요 특징들을 표로 비교한 것입니다.
| RDBMS | NoSQL | |
| 데이터 구조 | 테이블과 관계를 기반으로 데이터를 저장하며, 데이터를 정규화하여 중복을 최소화. 명확한 스키마 필요 | 문서, 키-값, 열, 그래프 등 다양한 형태로 데이터를 저장. 스키마가 유연함, 비정형 데이터에 적합 |
| 확장성 | 수직적 확장(서버 성능 업그레이드)을 통해 확장. 수평적 확장은 어려운 편 | 수평적 확장에 최적화. 여러 서버에 데이터를 분산시켜 관리 가능 |
| 트랜잭션 관리 | ACID 특성을 보장하며, 트랜잭션의 일관성과 안정성 제공 | 대부분 BASE 원칙을 따르며, 궁극적인 일관성(Eventual Consistency)을 보장. 완전한 ACID 트랜잭션을 지원하지 않음 |
| 사용 사례 | 금융, 은행 시스템, ERP 등 데이터 일관성이 중요한 애플리케이션에 적합 | 소셜 네트워크, 실시간 분석, IoT 애플리케이션 등 대규모 데이터를 빠르게 처리해야 하는 경우에 적합 |
| 성능 | 데이터 무결성을 유지하고 복잡한 쿼리를 처리하는 데 강점을 가짐. 대규모 데이터의 읽기/쓰기 작업에서는 성능 저하 가능 | 대규모 데이터의 읽기/쓰기 작업에서 높은 성능을 보이며, 분산 환경에서의 확장성도 뛰어남 |
데이터베이스를 다루면서, '트랜잭션'이라는 용어가 중간중간 나오는것이 보일텐데, 이러한 '트랜잭션'이라는 용어는 데이터베이스에서 매우 중요한 용어 중 하나이므로, 잠시 짚고 넘어가도록 하겠습니다.
트랜잭션이란?
트랜잭션(Transaction)은 데이터베이스에서 하나의 논리적 작업 단위를 의미합니다.
트랜잭션은 데이터베이스의 일관성을 보장하기 위해 원자적으로 수행되어야 하며, 성공적으로 완료되거나 실패할 경우 전체가 롤백되어야 합니다. 이를 통해 데이터의 무결성과 일관성을 유지할 수 있습니다.
트랜잭션의 상태
트랜잭션은 일반적으로 다음과 같은 상태를 가집니다.
- Active(활성화 상태): 트랜잭션이 실행 중인 상태입니다.
- Partially Committed(부분 완료 상태): 마지막 연산이 실행된 직후의 상태로, 데이터베이스에 커밋되기 직전입니다.
- Committed(완료 상태): 트랜잭션이 성공적으로 완료되어 데이터베이스에 변경 사항이 영구적으로 반영된 상태입니다.
- Failed(실패 상태): 트랜잭션 실행 중 오류가 발생하여 더 이상 진행할 수 없는 상태입니다.
- Aborted(중단 상태): 트랜잭션이 실패하여 롤백된 상태로, 데이터베이스가 트랜잭션 시작 전의 상태로 되돌아간 상태입니다.
트랜잭션 격리 수준
다중 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 격리 수준(Isolation Level)은 트랜잭션 간의 상호작용을 제어하여 데이터의 일관성을 보장하는 역할을 합니다.
RDBMS는 다음과 같은 격리 수준을 제공합니다.
- Read Uncommitted: 다른 트랜잭션이 커밋하지 않은 데이터를 읽을 수 있는 수준입니다. 데이터 일관성이 보장되지 않으며, Dirty Read 문제가 발생할 수 있습니다.
- Read Committed: 다른 트랜잭션이 커밋한 데이터만 읽을 수 있는 수준입니다. Dirty Read는 방지되지만, Non-repeatable Read 문제가 발생할 수 있습니다.
- Repeatable Read: 트랜잭션이 시작된 후 다른 트랜잭션이 해당 데이터에 대한 변경을 할 수 없는 수준입니다. Non-repeatable Read는 방지되지만, Phantom Read 문제가 발생할 수 있습니다.
- Serializable: 가장 높은 격리 수준으로, 트랜잭션이 순차적으로 실행되는 것처럼 동작합니다. 모든 종류의 일관성 문제를 방지할 수 있지만, 성능이 저하될 수 있습니다.
RDBMS와 NoSQL 선택 시 고려 사항
RDBMS와 NoSQL을 선택할 때 고려할 사항은 아래와 같습니다.
- 데이터 일관성: 데이터 일관성이 중요한 경우 RDBMS를 선택하는 것이 좋습니다. NoSQL은 특정경우에 일관성을 버리고, 성능을 추구하기 때문에, 데이터 일관성이 중요한 애플리케이션에서는 RDBMS가 더 적합합니다.
- 확장성: 애플리케이션이 빠르게 성장하고, 데이터의 양이 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되는 경우 NoSQL이 적합합니다. NoSQL은 수평적 확장에 용이하기 때문에 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
- 데이터 구조의 유연성: 데이터 구조가 자주 변경되거나 비정형 데이터를 다뤄야 하는 경우 NoSQL을 고려해야 합니다. 반면, 정형화된 데이터와 명확한 스키마가 필요한 경우 RDBMS가 적합합니다.
- 트랜잭션 요구 사항: 트랜잭션이 자주 발생하고, 데이터의 일관성이 중요한 경우 RDBMS의 ACID 특성이 필요합니다. 반면, 트랜잭션 처리보다는 데이터의 빠른 읽기/쓰기가 중요한 경우 NoSQL이 적합합니다.
끝으로
RDBMS와 NoSQL은 각각 고유한 장점과 단점을 가지고 있으며, 특정 사용 사례에 따라 적합한 데이터베이스를 선택해야 합니다. RDBMS는 데이터 일관성과 복잡한 쿼리를 지원하는 반면, NoSQL은 확장성과 유연성을 바탕으로 대규모 데이터를 처리하는 데 강점을 가집니다.
따라서 애플리케이션의 요구사항과 데이터 특성에 따라 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요할 것 같습니다.
