SQL vs NoSQL

🔎 SQL (관계형 데이터베이스, RDBMS)

• 구조화된 쿼리 언어(Structured Query Language)를 사용하여 데이터를 관리하는 관계형 데이터베이스
• 데이터는 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블에 저장됨
• 테이블 간 관계를 통해 데이터를 연결

 

🔎 NoSQL (비관계형 데이터베이스, Not Only SQL)

• 전통적인 SQL 문법을 사용하지 않으며, 비정형 또는 반정형 데이터를 유연하게 저장하는 비관계형 DB.
• 테이블 구조가 없거나 유동적이며, 다양한 데이터 모델(Document, Key-Value 등)을 지원함.

 

그렇다면 NOSQL 왜 생긴걸까?

 

무수히 많은 데이터의 저장이 가능해지면서, 분산처리 및 저장의 개념인 하둡이 나오고 RDB로는 적합하지 않게 되었으며, 비정형 데이터의 저장 수요가 높아지면서 RDB를 통한 저장의 한계가 발생한다. 이런 상황에서 한계를 극복하고자 나오게된 것이 NoSQL이다.

출처 : https://velog.io/@aszxvcb/SQL%EA%B3%BC-NoSQL

 

 

‼ 장단점 비교

⭕️  SQL의 장점

• 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
• 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장

 

❌  SQL의 단점

• 상대적으로 덜 유연하다. 데이터스키마는 사전에 계획되고 알려져야함. (나중에 수정하기가 번거롭거나 불가능할 수도 있다.)
• 관계를 맺고 있기 때문에, JOIN문이 많은 매우 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
• 수평적 확장이 어렵고, 대체로 수직적 확장만 가능하다. 즉, 어떤 시점에서 (처리 할 수 있는 처리량과 관련하여) 성장 한계에 직면

 

⭕️  NoSQL의 장점

• 스키마가 없기 때문에, 훨씬 더 유연함으로 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 "필드"를 추가 할 수 있다.
• 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장된다. 이렇게하면 데이터를 읽어오는 속도가 빠름
• 수직 및 수평 확장이 가능하므로 데이터베이스가 애플리케이션에서 발생시키는 모든 읽기 / 쓰기 요청을 처리 가능

 

❌  NoSQL의 단점

• 유연성 때문에 데이터 구조 결정을 하지 못하고 미루게 될 수 있음
• 데이터 중복은 여러 컬렉션과 문서가 (SQL처럼 하나의 테이블에 하나의 레코드가 아니라) 여러 개의 레코드가 변경된 경우 업데이트
• 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정(update)를 해야 하는 경우 모든 컬렉션에서 수행해야 함을 의미(SQL에서는 중복된 데이터가 없기 때문에 한번만 수행)

 

정리하지면!

항목	SQL	NoSQL
스키마	고정된 스키마	유연한 스키마 (Schema-less)
확장성	수직 확장	수평 확장(Scale-out)에 유리
정합성	높은 데이터 정합성(ACID 보장)	분산 환경에서 일관성보다 가용성 우선 (CAP 이론)제한적이거나 없음
복잡한 쿼리	Join , Group By 등 강력한 질의 지원	제한적이거나 없음
처리속도	대용량 실시간 처리에 부적할 수 있음	빠른 읽기/쓰기 성능 (단순 쿼리 위주)
적합 데이터	정형 데이터(관계형 구조)	비정형, 반정형 데이터 (JSON, 로그 등)

 

 

 

 

그렇다면 SQL ? Nosql? 뭐가 좋은데? 정답은 없다. 그럼 언제 사용하면 좋을까?

 

 

 

✅ SQL이 적합한 경우

• 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 애플리케이션일 경우 (NoSQL에서라면 여러 컬렉션을 모두 수정해줘야만 한다.)
• 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자오아 데이터에게 중요한 경우

• 예: 은행 시스템, ERP, 전자상거래 결제 등

 

 

 

✅ NoSQL이 적합한 경우

• 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경 / 확장 될 수 있는 경우
• 읽기(read)처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경(update)하지 않는 경우 (즉, 한번의 변경으로 수십 개의 문서를 업데이트 할 필요가 없는 경우)
• 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 (즉, 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)

 

• 예: 채팅 시스템, 뉴스피드, 로그 분석 등

 

 

📚 종류

📌 SQL 

• MySQL
• PostgreSQL
• Oracle DB
• SQL Server (MSSQL)
• MariaDB

 

📌 NoSQL

• Redis, DynamoDB
• MongoDB, CouchDB
• Cassandra, HBase
• Neo4j, Amazon Neptune

 

 

🧐 결론 요약

• SQL은 관계가 명확하고 정형화된 데이터를 안정적으로 다룰 때 적합
• NoSQL은 대규모, 유연한 구조의 데이터 또는 빠른 처리 속도가 필요한 상황에서 적합
• 프로젝트 목적과 데이터 구조, 확장성 요구에 따라 혼용(Multi-model) 되기도 함

 

 

 

 

 

 

📝 참고

https://velog.io/@aszxvcb/SQL%EA%B3%BC-NoSQL