NoSQL
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NoSQL 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스는 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 달리, 스키마가 없는 방식으로 데이터를 저장하며, 다양한 데이터 구조(문서, 키-값, 그래프, 컬럼 기반 등)를 지원하는 데이터베이스입니다. 주로 대규모 분산 환경에서 사용되며, 높은 확장성과 성능을 제공합니다.
특징
- 스키마가 없음 (Schema-less): NoSQL은 사전에 정의된 스키마가 필요하지 않으며, 각 데이터 항목은 서로 다른 구조를 가질 수 있습니다.
- 유연한 데이터 모델: NoSQL은 관계형 데이터베이스가 제공하는 테이블, 열, 행 개념 대신, 문서, 키-값, 그래프, 열 기반 데이터 구조를 사용합니다.
- 수평 확장성: NoSQL 데이터베이스는 데이터를 여러 서버에 분산하여 저장하므로, 수평적으로 쉽게 확장할 수 있습니다.
- 높은 성능: 읽기와 쓰기가 매우 빠르며, 특히 대규모 트래픽을 처리하는 데 적합합니다.
사용 사례
- 대용량 데이터를 다루는 시스템(예: 소셜 네트워크, 빅데이터, IoT).
- 실시간 데이터 처리 시스템(예: 로그 데이터 수집, 실시간 분석).
- 비정형 데이터 저장(예: JSON, XML 데이터).
장점
- 확장성: 수평적 확장을 통해 대규모 데이터를 처리할 수 있으며, 서버를 추가하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 유연성: 스키마가 없기 때문에 구조가 고정되지 않아 유연한 데이터 모델링이 가능합니다.
- 빠른 성능: 데이터베이스 트랜잭션의 일관성보다는 성능과 가용성에 중점을 두어 빠른 읽기 및 쓰기 성능을 제공합니다.
- 다양한 데이터 구조 지원: 비정형 데이터를 처리할 수 있으며, 문서형, 키-값형, 열 기반, 그래프형 등 다양한 데이터 모델을 지원합니다.
단점
- 일관성 부족: 즉시 일관성이 보장되지 않으며, 최종적 일관성을 지원하는 모델이 많습니다.
- 제한된 트랜잭션 지원: RDBMS처럼 복잡한 트랜잭션을 지원하지 않으며, 다중 테이블간의 관계를 관리하기 어렵습니다.
- 데이터 모델링의 복잡성: 데이터 구조와 모델링이 자유롭기 때문에, 적절한 모델링 설계가 필요하며, 경험이 없는 경우 잘못된 설계로 인해 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
NoSQL과 관계형 데이터베이스의 차이점
NoSQL 데이터베이스는 RDBMS와 여러 가지 측면에서 차이점이 있습니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.
데이터 모델링
- RDBMS: 테이블 기반의 스키마를 따르며, 관계형 데이터 모델을 사용합니다. 데이터는 테이블, 행, 열로 구조화되고, 각 테이블 간에 관계(Join)를 맺을 수 있습니다.
- NoSQL: 스키마가 없거나 유연한 구조를 가집니다. 문서형, 키-값형, 컬럼 기반, 그래프형 등 다양한 데이터 모델을 지원합니다.
스케일링(Scaling)
- RDBMS: 주로 수직적 확장(Vertical Scaling)을 지원합니다. 즉, 더 강력한 하드웨어로 교체하거나 성능을 높이는 방식으로 확장합니다.
- NoSQL: 주로 수평적 확장(Horizontal Scaling)을 지원하며, 여러 서버에 데이터를 분산하여 확장할 수 있습니다.
ACID vs. BASE
- RDBMS: ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 원칙을 따르며, 트랜잭션의 일관성과 무결성을 보장합니다.
- NoSQL: BASE(Basically Available, Soft state, Eventual consistency) 원칙을 따릅니다. 즉, 즉각적인 일관성보다는 가용성과 확장성에 중점을 두며, 일정 시간이 지난 후 데이터가 최종적으로 일관성을 갖는 방식(eventual consistency)을 지원합니다.
사용 사례
- RDBMS: 금융, 회계, ERP 시스템처럼 데이터 정합성이 중요한 시스템에서 사용됩니다.
- NoSQL: 대규모 트래픽과 다양한 데이터 형식을 처리해야 하는 시스템(예: 소셜 미디어, 로그 관리, 비정형 데이터 처리)에 주로 사용됩니다.
NoSQL의 주요 데이터베이스 유형
NoSQL 데이터베이스는 데이터 구조에 따라 여러 유형으로 나눌 수 있습니다. 주요 NoSQL 데이터베이스 유형은 다음과 같습니다:
1. 문서형(Document-based) 데이터베이스
- 설명: 문서형 데이터베이스는 데이터를 문서 단위로 저장하며, 각 문서는 JSON, BSON, XML 형식으로 저장됩니다. 문서 간의 구조는 서로 다를 수 있어 매우 유연합니다.
- 대표적인 데이터베이스: MongoDB, CouchDB.
- 사용 사례: 비정형 데이터를 저장하는 시스템, 웹 애플리케이션, 콘텐츠 관리 시스템.
2. 키-값(Key-Value) 데이터베이스
- 설명: 키-값 데이터베이스는 데이터를 키와 값의 쌍으로 저장합니다. 매우 간단한 데이터 구조로 빠른 조회 속도를 자랑합니다.
- 대표적인 데이터베이스: Redis, DynamoDB.
- 사용 사례: 세션 관리, 캐시 시스템, 간단한 데이터 저장소.
3. 열 기반(Column-based) 데이터베이스
- 설명: 열 기반 데이터베이스는 데이터를 열(Column) 단위로 저장합니다. 대량의 데이터를 빠르게 조회할 수 있으며, 데이터 압축에 유리합니다.
- 대표적인 데이터베이스: Cassandra, HBase.
- 사용 사례: 로그 데이터 처리, 실시간 분석, 시계열 데이터 저장소.
4. 그래프형(Graph-based) 데이터베이스
- 설명: 그래프형 데이터베이스는 노드(Node)와 엣지(Edge)를 사용하여 데이터를 저장하며, 복잡한 관계성을 가진 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
- 대표적인 데이터베이스: Neo4j, ArangoDB.
- 사용 사례: 소셜 네트워크, 추천 시스템, 복잡한 관계형 데이터 처리.
CAP 이론과 NoSQL
CAP 이론은 분산 시스템에서 Consistency(일관성), Availability(가용성), Partition Tolerance(파티션 허용성) 중 두 가지 특성만을 동시에 보장할 수 있다는 이론입니다.
- Consistency (일관성): 모든 노드가 같은 시점에 동일한 데이터를 볼 수 있는 상태입니다.
- Availability (가용성): 시스템이 항상 응답을 제공할 수 있어야 하며, 일부 노드에 문제가 생기더라도 요청에 대한 응답이 가능해야 합니다.
- Partition Tolerance (파티션 허용성): 네트워크 분할이 발생해도 시스템이 계속 작동해야 합니다.
CAP 이론의 적용
- CP 시스템: 일관성과 파티션 허용성을 보장하지만, 네트워크 분할 시 일부 요청에 대한 응답이 지연될 수 있습니다. 예: HBase, MongoDB.
- AP 시스템: 가용성과 파티션 허용성을 보장하지만, 네트워크 분할 시 데이터 일관성이 보장되지 않을 수 있습니다. 예: Cassandra, DynamoDB.
NoSQL 시스템은 대체로 가용성과 파티션 허용성(AP)을 우선시하는 경향이 있습니다. 즉, 네트워크 분할 시에도 시스템이 계속 작동하지만, 일관성은 시간이 지나면서 최종적으로 보장됩니다(이벤트 추정적 일관성).
NoSQL에서 스케일링(Scaling)
NoSQL은 주로 수평적 확장(Horizontal Scaling)을 통해 대규모 데이터를 처리합니다. 수평적 확장은 여러 대의 서버를 추가하여 데이터를 분산 저장하는 방식으로, 관계형 데이터베이스에서 사용하는 수직적 확장(더 강력한 서버로 업그레이드)과 차별화됩니다.
스케일링 방법
샤딩(Sharding)
- 데이터를 여러 개의 작은 조각(샤드)으로 나누고, 이를 각각 다른 서버에 분산하여 저장하는 방식입니다. 각 샤드는 독립적으로 관리되며, 트래픽이 증가해도 쉽게 확장 가능합니다.
- 예시: MongoDB는 샤딩을 통해 수평적 확장을 지원하며, 데이터를 여러 노드에 자동으로 분산시킵니다.
리플리케이션(Replication)
- 데이터를 여러 서버에 복제하여 고가용성과 성능을 향상시킵니다. 한 서버가 장애를 일으키더라도 다른 복제 서버에서 데이터를 제공할 수 있어, 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.
- 예시: Cassandra는 리플리케이션 기능을 사용하여 여러 데이터센터 간에 데이터를 복제하고, 네트워크 문제 발생 시에도 서비스 가용성을 유지합니다.
분산 클러스터(Distributed Cluster)
- 데이터를 분산하여 저장하고, 클러스터 내에서 작업을 병렬로 처리하여 성능을 극대화하는 방식입니다. 클러스터 구성 시, 데이터를 여러 노드에 분산 저장하며 트래픽 분산 및 장애 복구가 용이합니다.
- 예시: Amazon DynamoDB는 수평적 확장을 통해 대규모 트래픽과 데이터를 처리할 수 있습니다.