[Backend 면접 질문 시리즈] SQL과 NoSQL 데이터베이스의 차이점을 설명해 주시겠습니까? 언제 무엇을 선택하시겠습니까?

Backend SQL vs NoSQL

 

Intro. 면접에서 나오는 질문은 보편적으로 중요한 개념이며 하루 아침에 이해되고 외워 지는게 아닙니다. 평소에 꾸준히 지식을 습득하고 이해하는것이 중요합니다.

 

SQL과 NoSQL 데이터베이스는 서로 다른 사용 사례에 적합한 고유한 특성을 가지고 있으며, 이러한 차이점을 이해하는 것은 프로젝트의 요구 사항에 맞는 최적의 솔루션을 선택하는 데 매우 중요합니다.

SQL 데이터베이스: 안정성과 복잡성을 위한 선택

SQL 데이터베이스는 구조화된 데이터 모델을 기반으로 하며, 미리 정의된 스키마가 있는 테이블로 데이터를 관리합니다. 이러한 구조는 데이터 무결성을 보장하고, 복잡한 관계를 표현하는 데 매우 유용합니다. 따라서 금융, 전자 상거래, 은행업과 같이 데이터의 일관성이 절대적으로 중요한 산업에서는 SQL 데이터베이스가 자주 사용됩니다.

 

SQL 데이터베이스의 핵심 장점 중 하나는 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 지원한다는 점입니다. 이는 트랜잭션 처리 과정에서 데이터의 일관성과 신뢰성을 유지하는 데 필수적인 요소입니다. 또한 SQL 데이터베이스는 복잡한 쿼리를 지원하므로, 여러 테이블 간의 관계를 정의하고 데이터를 분석하는 데 적합합니다.

 

NoSQL 데이터베이스: 유연성과 확장성을 위한 선택

반면 NoSQL 데이터베이스는 스키마가 없는 유연한 데이터 모델을 제공하여, 빠르게 변화하는 데이터나 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 특히 소셜 미디어, IoT(사물 인터넷), 빅데이터 분석과 같은 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고자 할 때 NoSQL 데이터베이스의 진가가 발휘됩니다.

 

NoSQL 데이터베이스는 분산형 구조로 설계되어 있어 수평적 확장이 용이합니다. 이는 대량의 데이터를 처리할 때 시스템의 성능을 저하시키지 않고, 필요에 따라 쉽게 노드를 추가하여 용량을 확장할 수 있음을 의미합니다. 또한, 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 능력 덕분에 JSON, XML 등 다양한 포맷의 데이터를 유연하게 관리할 수 있습니다.

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SQL 데이터베이스

SQL(Structured Query Language) 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 기반으로 합니다.

특징:

1. 구조화된 데이터
2. 스키마 기반
3. 테이블 간 관계 정의
4. ACID(원자성, 일관성, 격리성, 지속성) 트랜잭션 지원

예시: 온라인 쇼핑몰

온라인 쇼핑몰에서 SQL 데이터베이스를 사용한다고 가정해봅시다. 다음과 같은 테이블 구조를 가질 수 있습니다:

CREATE TABLE Users (
    UserID INT PRIMARY KEY,
    Username VARCHAR(50),
    Email VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    UserID INT,
    OrderDate DATE,
    FOREIGN KEY (UserID) REFERENCES Users(UserID)
);

CREATE TABLE Products (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(100),
    Price DECIMAL(10, 2)
);

 

이런 구조에서는 사용자, 주문, 제품 간의 관계를 명확히 정의할 수 있습니다.

 

NoSQL 데이터베이스

NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스는 비관계형이며, 다양한 데이터 모델을 제공합니다.

특징:

1. 유연한 스키마
2. 수평적 확장성
3. 대용량 데이터 처리에 적합
4. 다양한 데이터 모델 (문서, 키-값, 컬럼 기반, 그래프 등)

예시: 소셜 미디어 플랫폼

소셜 미디어 플랫폼에서 NoSQL 데이터베이스(예: MongoDB)를 사용한다고 가정해봅시다.

// 사용자 문서
{
    "_id": ObjectId("5f8a3d2e3f2e7a1c9c8b4567"),
    "username": "john_doe",
    "email": "john@example.com",
    "posts": [
        {
            "postId": ObjectId("5f8a3d2e3f2e7a1c9c8b4568"),
            "content": "Hello, world!",
            "likes": 10,
            "comments": [
                {
                    "userId": ObjectId("5f8a3d2e3f2e7a1c9c8b4569"),
                    "content": "Great post!"
                }
            ]
        }
    ]
}

이 구조에서는 사용자의 게시물과 댓글을 하나의 문서 안에 포함시킬 수 있어, 복잡한 관계를 유연하게 표현할 수 있습니다.

언제 어떤 것을 선택해야 할까?

SQL을 선택하는 경우:

구조화된 데이터가 많고, 복잡한 관계를 처리해야 하며, 데이터 일관성이 중요한 프로젝트라면 SQL 데이터베이스가 적합합니다.

1. 데이터 구조가 명확하고 변경이 적은 경우
2. 복잡한 조인 쿼리가 필요한 경우
3. 트랜잭션 무결성이 중요한 경우 (예: 금융 시스템)

NoSQL을 선택하는 경우:

비정형 또는 반정형 데이터를 다루고, 확장성과 유연성이 중요한 경우라면 NoSQL 데이터베이스를 고려하는 것이 좋습니다.

1. 대용량의 비정형 데이터를 다루는 경우
2. 빠른 개발과 확장이 필요한 경우
3. 데이터 구조가 자주 변경되는 경우
4. 읽기 작업이 쓰기 작업보다 많은 경우

 

결론

결국, 데이터베이스를 선택할 때는 애플리케이션의 특성과 요구 사항, 데이터의 특성, 그리고 앞으로의 확장성 필요성을 종합적으로 검토해야 합니다. 올바른 데이터베이스를 선택하는 것은 성공적인 애플리케이션 개발의 첫걸음이 될 것입니다.

 

SQL과 NoSQL은 각각의 장단점이 있으며, 프로젝트의 요구사항에 따라 선택해야 합니다. 때로는 두 가지 유형을 함께 사용하는 하이브리드 접근법도 좋은 선택이 될 수 있습니다.

중요한 것은 여러분의 프로젝트가 어떤 데이터 처리 방식을 필요로 하는지 정확히 파악하는 것입니다. 데이터의 구조, 규모, 쿼리 패턴, 확장성 요구사항 등을 고려하여 최적의 선택을 하시기 바랍니다.