SQL vs NoSQL

SQL vs NoSQL: 차이점과 사용 사례

데이터베이스는 백엔드 엔지니어로서 반드시 이해하고 있어야 할 핵심 기술 중 하나입니다. 특히, SQL과 NoSQL 데이터베이스의 차이를 이해하고, 프로젝트에 적합한 기술을 선택하는 능력은 면접에서도 자주 평가됩니다. 이번 글에서는 SQL과 NoSQL의 차이점과 장단점, 그리고 각각의 사용 사례를 정리해 보겠습니다.

 

1. SQL과 NoSQL이란?

SQL

SQL(Structured Query Language) 데이터베이스는 **관계형 데이터베이스(Relational Database)**로, 데이터를 표(table)의 형태로 저장합니다. 각 데이터는 행(row)과 열(column)로 구성되어 있으며, 데이터 간의 관계를 명확히 정의할 수 있습니다. SQL을 사용해 데이터를 조회하거나 조작합니다.

 

예시:

• MySQL

• PostgreSQL

• Microsoft SQL Server

• Oracle Database

NoSQL

NoSQL(Not Only SQL)은 비관계형 데이터베이스로, 다양한 데이터 저장 방식을 지원합니다. 표 형태를 고집하지 않고, 문서(Document), 키-값(Key-Value), 그래프(Graph), 컬럼(Column Family) 등 다양한 형태로 데이터를 저장할 수 있습니다.

 

예시:

• MongoDB (문서 기반)

• Redis (키-값 저장소)

• Cassandra (컬럼 기반)

• Neo4j (그래프 기반)

 

2. SQL과 NoSQL의 주요 차이점

특징	SQL	NoSql
데이터 구조	테이블 기반, 정형화된 구조	유연한 구조(문서, 키-값, 그래프 등)
스키마	고정된 스키마 필요	스키마가 유연하거나 필요 없음
확장성	수직적 확장 (성능 향상을 위해 더 강력한 서버 필요)	수평적 확장 (서버를 추가하여 확장 가능)
관계	데이터 간 관계를 명확히 정의 가능	관계를 명시적으로 정의하지 않음
쿼리 언어	표준화된 SQL 사용	데이터베이스에 따라 API 또는 특정 언어 사용
속도	복잡한 쿼리와 관계형 연산에서 우수한 성능	대규모 데이터에서 읽기/쓰기 속도가 빠름
사용 사례	전통적인 트랜잭션 처리 시스템	실시간 분석, 대규모 데이터 처리

 

3. SQL의 장단점

장점

1. 정확하고 구조화된 데이터 관리: 고정된 스키마 덕분에 데이터의 무결성을 보장할 수 있습니다.

2. 복잡한 쿼리 처리 가능: JOIN, GROUP BY, HAVING 등 복잡한 데이터 처리가 가능합니다.

3. 성숙한 기술과 커뮤니티: SQL 데이터베이스는 오래전부터 사용되어 왔고, 관련 자료와 지원이 풍부합니다.

단점

1. 확장성 제한: SQL 데이터베이스는 수직적 확장이 기본이라 대규모 데이터 처리에는 한계가 있습니다.

2. 유연성 부족: 데이터 구조를 변경하려면 기존 스키마를 수정해야 하며, 이는 비용과 시간이 소요됩니다.

 

4. NoSQL의 장단점

장점

1. 유연한 데이터 모델: 고정된 스키마가 없어 다양한 데이터 구조를 저장할 수 있습니다.

2. 수평적 확장: 서버를 추가해 쉽게 확장할 수 있어 대규모 데이터 처리에 적합합니다.

3. 빠른 읽기/쓰기: 데이터의 관계를 고려하지 않기 때문에 성능이 뛰어난 경우가 많습니다.

단점

1. 제한된 쿼리 기능: 복잡한 쿼리 처리나 데이터 관계를 다루기 어렵습니다.

2. 표준화 부족: 데이터베이스마다 쿼리 방식이 다르고, 데이터 무결성 보장이 어렵습니다.

3. 초기 학습 곡선: 각 데이터베이스의 특성을 이해하고 사용법을 익히는 데 시간이 필요합니다.

 

5. SQL과 NoSQL의 사용 사례

SQL 사용 사례

1. 은행 및 금융 시스템

• 트랜잭션의 정확성과 일관성이 중요한 경우.

• 예: MySQL을 사용한 결제 시스템, 회계 소프트웨어.

2. ERP 및 CRM 시스템

• 데이터 관계를 명확히 정의하고 관리해야 하는 경우.

• 예: PostgreSQL을 사용한 고객 관리 시스템.

3. 소규모 데이터셋 관리

• 복잡한 관계를 가진 데이터를 안정적으로 관리할 때.

NoSQL 사용 사례

1. 실시간 데이터 분석

• 대규모 데이터를 빠르게 처리하고 실시간으로 분석해야 하는 경우.

• 예: MongoDB를 사용한 실시간 이벤트 로깅 시스템.

2. 소셜 네트워크 플랫폼

• 사용자 간 관계를 저장하거나 대규모 데이터를 처리해야 하는 경우.

• 예: Neo4j를 사용한 소셜 그래프 데이터 관리.

3. 캐싱 및 세션 관리

• 빠른 데이터 접근이 필요한 경우.

• 예: Redis를 사용한 캐싱 시스템.

4. IoT 데이터 처리

• IoT 기기에서 수집되는 대규모 비정형 데이터를 저장 및 분석할 때.

• 예: Cassandra를 사용한 IoT 데이터 저장소.

 

6. SQL vs NoSQL: 선택 기준

SQL과 NoSQL 중 어느 것을 선택할지는 프로젝트의 요구사항에 따라 달라집니다.

 

SQL이 적합한 경우

• 데이터의 구조와 관계가 명확할 때.

• 트랜잭션 무결성과 데이터 일관성이 중요할 때.

• 분석 쿼리가 많고 복잡한 데이터를 다룰 때.

 

NoSQL이 적합한 경우

• 데이터 구조가 자주 변경되거나 유연성이 필요할 때.

• 대규모 데이터 및 실시간 처리가 중요할 때.

• 수평적 확장이 필요한 경우.

 

7. 결론

SQL과 NoSQL 데이터베이스는 각각의 장단점과 적합한 사용 사례를 가지고 있습니다. 본문의 내용대로 어떤 데이터베이스를 적용할까는 프로젝트의 요구사항을 기준으로 적용을 해야 합니다. 

 

백엔드 엔지니어라면 두 가지 데이터베이스 모두를 이해하고, 프로젝트에 맞는 적합한 솔루션을 선택할 수 있어야 합니다. 면접에서 이 질문을 받는다면, 각 데이터베이스의 특징과 장단점을 명확히 설명하며 실제 사례를 들어주는 것이 좋은 인상을 줄 수 있습니다.

 

SQL이냐 NoSQL이냐의 문제는 기술적인 선택뿐 아니라 비즈니스 요구사항과 데이터의 특성을 이해하는 능력을 요구하는 질문입니다. 따라서 이 주제를 깊이 이해하고 활용법을 익히는 것은 엔지니어로서의 경쟁력을 높이는 데 필수적입니다. 😊

 

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출처

코딩애플 | https://youtu.be/ZVuHZ2Fjkl4?si=l-LIJSYSK7e4ws7o

baeldung | https://www.baeldung.com/cs/sql-vs-nosql