SQL vs NOSQL

SQL (Structured Query Language)

특징

1. 테이블 기반: 데이터를 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블 형식으로 저장.
2. 스키마 기반: 데이터는 사전에 정의된 스키마(데이터 구조)에 따라 저장되며, 데이터 구조를 변경하려면 스키마를 수정해야 함.
3. 고정된 관계: 테이블 간 관계(예: 1:1, 1:N, N:M)를 명확하게 정의.
4. 표준 쿼리 언어: 데이터를 조작하거나 조회하기 위해 SQL을 사용.

장점

• 데이터 무결성과 일관성을 보장.
• 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 강력한 도구(SQL 제공).
• ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 보장하여 높은 데이터 신뢰성 제공.
• 잘 정의된 스키마로 예측 가능한 데이터 구조.

단점

• 수직적 확장이 어려움(스케일업 위주).
• 복잡하고 비정형 데이터 처리에 비효율적.
• 스키마 변경 시 유연성이 떨어짐.

주요 SQL 데이터베이스

• MySQL
• PostgreSQL

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NoSQL (Not Only SQL)

특징

1. 유연한 데이터 모델: 고정된 스키마가 없으며, 비정형 및 반정형 데이터를 저장 가능.
2. 수평적 확장: 클러스터링을 통해 대량의 데이터를 처리할 수 있도록 설계됨.
3. 다양한 데이터 구조:
   • Key-Value: 데이터 저장이 간단한 키와 값 쌍 형태.
   • Document: JSON, BSON 등의 문서 형태로 데이터 저장.
   • Column-Family: 컬럼 중심 데이터 저장.
   • Graph: 노드와 엣지로 관계 데이터를 저장.

장점

• 높은 확장성(수평적 확장 가능).
• 유연한 데이터 구조로 스키마 변경 부담이 없음.
• 빠른 데이터 쓰기 및 읽기 처리(일부 시스템에서).
• 대규모의 비정형 데이터 처리에 적합.

단점

• 데이터 일관성 보장(ACID)에 제약이 있을 수 있음(CAP 이론의 제약).
• 복잡한 쿼리 지원 부족(SQL처럼 강력한 표준 쿼리 언어가 없음).
• 다양한 NoSQL 유형으로 인해 학습 곡선이 높을 수 있음.

주요 NoSQL 데이터베이스

• MongoDB (Document)
• Cassandra (Column-Family)
• Redis (Key-Value)

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SQL vs NoSQL 비교표

특성	SQL	NoSQL
데이터 모델	테이블 기반	Key-Value, Document 등 다양한 구조
스키마	고정 스키마	유연한 스키마
확장성	수직적 확장(Scale-Up)	수평적 확장(Scale-Out)
트랜잭션 지원	강력한 ACID 지원	제한적(유형에 따라 다름)
데이터 구조	정형 데이터	비정형 및 반정형 데이터
쿼리 언어	표준 SQL 지원	DB별 고유 API 제공
사용 사례	전통적 엔터프라이즈 시스템	빅데이터, 실시간 처리

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결론

• SQL: 데이터 무결성과 일관성이 중요한 구조화된 데이터 처리에 적합.
• NoSQL: 유연성과 확장성이 필요한 대규모 데이터 또는 비정형 데이터 처리에 적합.

사용하려는 애플리케이션의 특성과 요구사항에 따라 SQL과 NoSQL을 선택하는 것이 중요합니다. 일부 경우에는 두 기술을 함께 사용하는 멀티모델 접근이 유리할 수도 있습니다.