[MongoDB]SQL vs NoSQl
1.1. SQL vs NoSQL
- SQL과 NoSQL은 상황에 따라 적용해야함. 무조건적으로 NoSQL이 좋다고 할 수 없음.
- NoSQL (Non Relational Operation Database SQl) : 비관계형 데이터 베이스
1.1.1. [SQL (관계형 데이터베이스)]
특징
- 엄격한 schema : 스키마를 준수하지 않는 레코드 추가 불가
- 관계 : 데이터는 여러개의 테이블에 분산되며 서로 관계를 가짐
1. 엄격한 schema
- 데이터는 record로 테이블에 저장됨
- 테이블은 명확히 정의된 구조를 가짐
- 구조: 필드의 집합. 필드의 이름과 데이터타입으로 정의됨
- 필드: 어떤 데이터가 테이블에 들어갈지, 말지를 정함
- shema에 부적합한 데이터는 테이블의 record로 추가 불가
2. 관계 
- 데이터 중복을 피하기 위해 여러 테이블로 데이터를 나눔.
- 이러한 구조의 장점 : 부정확한 데이터 삽입 발생 X
SQL에선 정해진 schema를 따르지 않으면 데이터 추가 불가
1.1.2. NoSQL (비관계형 데이터베이스)
- NoSQL의 Collection은 SQL의 Table
- NoSQL의 document는 SQL의 record
- document는 JSON과 비슷한 형태
- 일반적으로 관련 데이터를 동일한 Collection에 넣음
특징
- schema 無
- 관계 無
NoSQL에선 다른 구조의 데이터를 같은 컬렌션에 추가 가능
1.1.3. 수직적, 수평적 확장
- 수직적 확장
- 데이터베이스 서버의 성능을 향상 시킴(CPU 업그레이드 등)
- 수평적 확장
- 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산
- 하나의 데이터베이스에 대해 여러 호스트 작동
- 일반적으로 SQL DB는 수직적 확장만 지원. 수평적 확장은 NoSQL DB에서만 가능
- SQL의 Sharding : 제한이 많고 구현의 어려움 존재
- NoSQL은 기본적으로 지원. 쉽게 여러 서버에서 DB를 나눌 수 있음
1.1.4. 선택
- 어떤 데이터를 다루는지, 어떤 애플리케이션에서 사용되는지를 종합적으로 고려
SQL의 장점
- 명확하게 정의된 schema로 데이터 무결성 보장
- 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장
SQL의 단점
- NoSQL보다 덜 유연 : 데이터 schema는 사전에 계획되어야
- Join문으로 인해 복잡한 쿼리
- 수평적 확장의 어려움 : 특정 시점에서 처리할 수 있는 데이터 양과 관련해 한계가 발생할 수 있음
NoSQL의 장점
- 불필요한 join 최소화
- 유연성있는 서버 구조 제공
- 분산처리 및 병렬처리 기능
- 수직 및 수평 확장 가능 : 애플리케이션에서 발생시키는 모든 Read/Write 요청 처리 가능
NoSQL의 단점
- 데이터가 여러 컬렉션에 중복 : 수정을 해야하는 경우 모든 컬렉션에서 수행해야 함
SQL은 언제 사용?
관계를 맺고있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션일 경우
변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우
NoSQL은 언제 사용?
정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경 또는 확장될 수 있는 경우
읽기 처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경하지 않는 경우
데이터베이스를 수평으로 확장해야하는 경우(막대한 양의 데이터 다룰 경우)
참조
- SQL vs NoSQL : https://academind.com/learn/web-dev/sql-vs-nosql/
