(4) SQL vs NO-SQL

1. SQL

1-1) 정의

관계형 데이터 베이스 RDBMS 에서 CRUD를 수행할 수 있음

참조 : https://korshika.tistory.com/110?category=963003 

생활코딩( Database2 MySQL ) (2) - MySQL 기본 구조

 

※ 개념

• RDBMS : Relationdal Database Management System
• DBMS : Database Management System

---

 

1-2) 관계형 데이터베이스 특징

• 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다
  즉, 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없음
  [Schema란▼]

  1) 스키마

  데이터베이스의 구조와 제약조건에 관해 전반적인 명세를 기술한 것

  
  개체의 특성을 나타내는 속성(Attribute)과 속성들의 집합으로 이루어진 개체(Entity), 

  개체 사이에 존재하는 관계(Relation)에 대한 정의와 이들이 유지해야 할 제약조건들

  을 기술한 것입니다.
  
  

  쉽게 정리하여, DB내에 어떤 구조로 데이터가 저장되는가를 나타내는 데이터베이스 구조를 스키마라고 함
  > 기존에 table들의 집합으로 알고 있던 정의는 매우 broad한 정의

  ---

  2) 스키마의 분류

  

  (a) 개념 스키마 
  전체적인 뷰의 입장에서 DB를 정의한 것.
  조직의 모든 응용시스템에서 필요로 하는 개체 관계, 그리고 제약조건들을 포함하고 있게 됨
  DB를 효율적으로 관리하는데 필요한 접근권한, 보안정책, 무결성 규칙등에 관한 사항들도 추가적으로 포함
  
  > 특징

  - 데이터 베이스의 전체적인 논리적 구조

  - 데이터 베이스에 실제로 어떤 데이터가 저장되었으며 데이터간의 관계는 어떻게 되는가

  - 모든 응용프로그램이나 사용자들이 필요로하는 데이터를 종합한 조직전체의 데이터베이스
  

  ---

  (b) 내부 스키마
  물리적인 저장장치 입장에서 db가 저장되는 방법을 기술한 것
  주된 내용은 실제로 저장될 내부레코드 형식, 내부레코드의 물리적 순서, 인덱스의 유/무 등에 관한 것
  
  > 특징

  - 데이터 베이스의 물리적 저장구조를 정의

  - 디스크에는 어떤 구조로 저장할 것인가

  - 데이터의 실제 저장방법을 기술

  ---

  (c) 외부 스키마

  > 특징

  - 실세계에 존재하는 데이터들을 어떤 형식, 구조, 배치 화면을 통해 사용자에게 보여줄 것인가

  - 하나의 데이터베이스에는 여러 개의 외부스키마가 존재가능 
     & 하나의 외부스키마를 여러 개의 응용프로그램이나 사용자가 공용 가능
  
  

  참조 : https://jwprogramming.tistory.com/47

• 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산
  - 중복이 발생하는 데이터를 따로 관리하여 참조키를 활용하여 RDBMS가 됨
  - 조회는 JOIN을 활용하여 가능
  

  

 

 

2. NO-SQL

2-1) 정의

SQL DB의 반대이기 때문에

schema가 없고, 관계도 없음

 

2-2) 비관계형 데이터베이스 특징

• 컬렉션
  관련 데이터를 담는 부분
  - 문서들을 저장하는 상위 집합
  - 스키마가 없기 때문에 다른 구조의 데이터여도 같이 담길 수 있음
  
  
• 문서(document)
  SQL의 레코드를, NO-SQL에서는 문서라고 지칭
  - JSON과 비슷한 형태로 저장
  - 관련 데이터들은 비슷한 컬렉션에 넣어서 관리

※ 이미 필요한 모든 것이 한 컬렉션안의 document들로 준비되어있으므로
JOIN 이라는 개념이 필요 없음
→ 따라서 JOIN을 잘 사용하지 않고, 자주 변경되지 않는 데이터일 때 No-SQL사용시 효율적                                   

 

                                                                                                               

3. 확장의 개념

db-server 관점으로 scaling 개념이 있다

※ 서버 관점에서의 확장도 수직 / 수평 확장이 있는데 이와 구분해서 생각할 것                                                   

3-1) 확장 종류

SQL은 수직 확장이 더 용이

• 수직적 확장 : 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것 (ex. CPU 업그레이드)
• 수평적 확장 : 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨을 의미 (하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동)

 

 

4. SQL vs NO-SQL 비교

4-1) SQL이 더 좋을 때

• 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우
  - No-SQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야 하기 때문에 비효율적
• 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우

 

4-2) NO-SQL이 더 좋을 때

• 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장 될 수 있는 경우
• 읽기를 자주 하지만, 데이터 변경은 자주 없는 경우
• 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 (막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)

                                                                                                                                                                                                                                                                          

 

---

참조

https://gyoogle.dev/blog/computer-science/data-base/SQL%20&%20NOSQL.html

SQL과 NOSQL의 차이 | 👨🏻‍💻 Tech Interview