❄️ RDB (Relational Database)
관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현하는 데이터베이스이다.
다른 테이블들과 관계를 맺고 모여있는 집합체로 이해할 수 있다.
관계를 나타내기 위해 외래키(foreign key)를 사용한 테이블 간 Join이 가능하다는 것이 가장 큰 특징이다.
❄️ NoSQL Database
Not Only SQL 의 약자로 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미한다.
데이터, 테이블 간의 관계를 정의하지 않으며, 정해진 스키마가 없어 보다 자유롭게 데이터를 저장할 수 있다.
NoSQL은 빅데이터의 등장으로 인해 데이터의 일관성을 포기하되 비용을 고려하여 여러 대의 데이터에 분산하여 저장하는 목표로 등장하였다.
❄️ RDB와 NoSQL의 장단점
RDB
장점
- 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장한다
- 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장할 수 있다.
- 데이터의 분류, 정렬, 탐색, 변경 속도가 비교적 빠르다.
단점
- 테이블간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있다.
- 성능 향상을 위해서는 Scale-up만을 지원. 이로 인해 비용이 기하급수적으로 늘어날 수 있다.
- 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못하다. 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어렵다.
NoSQL
장점
- 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가질 수 있다.
- 저장된 데이터를 조정하고, 새로운 필드를 추가하는 작업이 수월하다.
- 많은 양의 데이터를 적은 비용으로 저장 및 처리가 가능하다.
단점
- 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행을 해야 한다.
- 스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정하기가 어려울 수 있다.
- 데이터 변경(Update) 작업이 비교적 느리다.
❄️ RDB, NoSQL 언제 쓰는 것이 좋을까
RDB는 데이터 구조가 명확하며 변경 될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우,
또한 중복된 데이터가 없어(데이터 무결성) 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합하다.
NoSQL은 정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터의 구조가 변경, 확장이 될 수 있는 경우에 적합하다.
하지만 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될 시에는 모든 컬렉션에서 수정을 해야 하기 때문에 Update가 많이 이루어지지 않는 시스템이 좋다.
또한 Scale-out이 가능하다는 장점을 활용해 막대한 데이터를 저장해야 되는 시스템에 적합하다.
❄️ 스케일 업(Scale-up)과 스케일 아웃(Scale-out)
Scale-up과 Scale-out은 인프라 확장을 위한 방법으로,
서버를 운영하다 보면 이용자가 증가하거나 사업을 확장 할 때 많은 서버 용량과 성능을 필요로 하는데 이 두 방법으로 인프라 확장 문제를 해결할 수 있다.
Scale-up : 기존의 서버를 보다 높은 사양으로 업그레이드하여 시스템을 확장 하는 것
Scale-out : 서버를 여러 대 추가하여 시스템을 확장하는 것
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