[DB] 데이터베이스의 원칙과 ACID, RDBMS와 NOSQL의 차이점 이해하기

데이터베이스의 기본 원칙과 RDBMS와 NoSQL 차이를 이해하여 프로젝트 유형에 따라 어느 데이터베이스를 고르는 것이 효율적인지 파악하고자 합니다.

 

데이터베이스의 원칙

1. 무결성 : 데이터의 정보가 변경되거나 오염되지 않도록 하는 원칙
   • Accuracy
     • 데이터에 오류가 없어야 합니다.
     • 사용자가 저장하고자 하는 내용 모두가 잘 저장되어야 합니다.
   • Consistency
     • 데이터베이스는 일관성이어야 합니다.
2. 안정성
   • 오류 발생 시 회복력(복구력)이 좋아야 합니다.
   • 고장이 잘 나지 않아야 합니다.
3. 확장성
   • Scale Up - 서버 컴퓨터 기능 향상 하기
   • Scale Out - 여러 서버 분산하여 처리하기

 

Transaction

1.  트랜잭션을 통해 작업의 완전성을 보장합니다.
2. 사용자의 작업셋을 모두 완벽하게 처리하거나
3. 처리하지 못한 경우, 원래 상태로 되돌릴 수 있습니다.

 

ACID - Atomicity (원자성)

• 더 이상 쪼개질 수 없는 가장 단위로 수행합니다. (= 트랜잭션의 단위)
• 모두 성공하거나 모두 실패해야 합니다. (= 뭐는 되고 뭐는 안 되는 경우는 없음)

 

ACID - Consistency (일관성)

• 트랜잭션 전후로 데이터는 일관성을 유지해야 합니다.

 

ACID - Isolation (고립성)

• 동시에 발생하는 트랜잭션은 서로 독립적이어야 합니다.
• 독립되지 않으면 발생할 수 없음

 

ACID - Durability (지속성)

• Commit 된 트랜잭션은 손실되지 않습니다.

 

---

RDBMS vs NoSQL 차이점 파악하기

1. 데이터 모델:
   • RDBMS (관계형 데이터베이스 관리 시스템): RDBMS는 정형 데이터를 저장하는 데에 적합한 데이터 모델을 사용합니다. 데이터는 표 형태의 테이블로 구성되며, 테이블 간의 관계를 정의할 수 있습니다.
   • NoSQL (비관계형 데이터베이스): NoSQL은 다양한 데이터 모델을 지원합니다. 주요 유형으로는 문서, 키-값, 열 지향, 그래프 등이 있으며, 데이터 모델은 스키마 없거나 유연한 스키마를 가질 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터에 적합합니다.
2. 스키마:
   • RDBMS: RDBMS는 고정된 스키마를 가지고 있으며 데이터 구조가 변경되면 스키마를 업데이트해야 합니다.
   • NoSQL: NoSQL은 동적 스키마 또는 스키마 없이 데이터를 저장합니다. 새로운 필드를 쉽게 추가하거나 기존 필드를 변경할 수 있으므로 유연성이 뛰어납니다.
3. 확장성:
   • RDBMS: RDBMS는 수직 확장 (Vertical Scaling) 방식으로 스케일링합니다. 즉, 성능을 향상하기 위해 단일 서버의 성능을 향상하는 방식입니다. 이로 인해 한계에 도달하면 비용이 높아집니다.
   • NoSQL: NoSQL은 수평 확장 (Horizontal Scaling)을 지원합니다. 여러 서버에 데이터를 분산하여 처리하므로 대량의 데이터를 처리할 때 확장성이 뛰어나며, 클라우드 환경에서 쉽게 확장할 수 있습니다.
4. 사용 사례:
   • RDBMS: 트랜잭션 처리, 정형 데이터 저장, ACID (원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 특성이 필요한 경우에 주로 사용됩니다.
   • NoSQL: 대량의 데이터를 저장하고 조회하는 웹 애플리케이션, 소셜 미디어, 로그 파일, 센서 데이터 등 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하는 경우에 적합합니다. 또한 빠른 개발과 유연성이 요구되는 경우에도 사용됩니다.

 

NoSQL이 왜 RDBMS보다 조회 성능이 빠른가?

1. 데이터 모델:
   • NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델을 선택적으로 사용할 수 있으며, 이로 인해 조회에 특화된 구조를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 키-값 스토어는 단순한 키를 사용하여 데이터를 빠르게 조회할 수 있습니다.
2. 스키마의 유연성:
   • NoSQL 데이터베이스는 동적 스키마 또는 스키마 없이 데이터를 저장하므로, 데이터 구조를 미리 정의하거나 변경하기 위한 작업이 없습니다. 이로 인해 데이터 작업이 단순화되며 조회 성능이 향상됩니다.
3. 수평 확장 (Horizontal Scaling):
   • NoSQL 데이터베이스는 수평 확장을 지원하며, 데이터를 여러 노드로 분산하여 처리할 수 있습니다. 이로 인해 대량의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있으며, 조회 작업을 분산하여 병렬 처리할 수 있습니다.
4. 쿼리의 복잡성:
   • RDBMS는 복잡한 JOIN 및 트랜잭션 처리를 위한 기능을 제공하지만, 이러한 작업은 높은 시스템 리소스를 요구합니다. 반면 NoSQL 데이터베이스는 단순한 조회 및 검색을 위한 간단한 쿼리를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

 

언제 RDMS를 사용하고 NoSQL을 사용하면 되는지

1. E-commerce
   • 초반에는 mysql도 용이하지만 규모가 커지면 조회 성능을 높이기 위해 NoSQL을 사용하는 게 좋다.
2. 분산 시스템
   • RDBMS는 데이터를 분산하기 어렵다. => NoSQL 사용하기
3. 그래프 기반 데이터
   • 그래프와 같은 비정형 데이터는 NoSQL이 편리하다.
4. 대용량 실시간 분석
   • 대용량 실시간 데이터 분석인 경우 조인을 하지 않는 NoSQL이 더 성능이 좋다.