데이터베이스의 유형과 선택 기준

 

백엔드 개발자는 애플리케이션의 핵심 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위해 적절한 데이터베이스를 선택하는 능력이 중요합니다. 데이터베이스의 유형은 애플리케이션의 요구사항, 데이터의 특성, 확장성, 성능 등에 따라 달라집니다. 이번 포스트에서는 주요 데이터베이스 유형인 관계형 데이터베이스(RDBMS), 비관계형 데이터베이스(NoSQL), 그리고 NewSQL에 대해 심도 있게 살펴보고, 각 유형의 장단점과 사용 사례를 분석하여 적절한 데이터베이스를 선택하는 기준에 대해 이야기해보고자 합니다.

 

 

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데이터베이스의 주요 유형

 

1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B4%80%EA%B3%84%ED%98%95_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4_%EA%B4%80%EB%A6%AC_%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C

관계형 데이터베이스 관리 시스템 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

 

관계형 데이터베이스(Relational Database Management System, RDBMS)는 데이터를 표 형태로 저장하며, 각 표는 고유한 키를 통해 연결됩니다. SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 관리하고 조작합니다.

 

주요 특징

• 스키마 기반: 사전에 정의된 스키마에 따라 데이터가 구조화됩니다.
• ACID 트랜잭션 지원: 데이터의 일관성과 신뢰성을 보장합니다.
• 강력한 쿼리 기능: 복잡한 조인과 필터링을 지원합니다.
• 데이터 무결성: 외래 키(Foreign Key)와 같은 제약 조건을 통해 데이터의 무결성을 유지합니다.

 

대표적인 RDBMS

• MySQL: 오픈 소스이며, 웹 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
• PostgreSQL: 고급 기능과 확장성을 제공하는 오픈 소스 RDBMS입니다.
• Oracle Database: 기업용으로 널리 사용되며, 강력한 보안과 성능을 제공합니다.
• Microsoft SQL Server: 윈도우 환경에서 주로 사용되며, 다양한 비즈니스 애플리케이션에 적합합니다.

 

사용 사례

• 은행 시스템: 높은 데이터 무결성과 트랜잭션 안정성이 요구됩니다.
• 전자상거래 플랫폼: 상품, 사용자, 주문 등의 관계형 데이터 관리에 적합합니다.
• ERP 시스템: 복잡한 데이터 관계와 강력한 쿼리 기능이 필요합니다.

 

예제: MySQL에서 사용자 테이블 생성

CREATE TABLE Users (
    user_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
    password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

 

2 비관계형 데이터베이스(NoSQL)

 

https://ko.wikipedia.org/wiki/NoSQL

NoSQL - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

 

비관계형 데이터베이스(NoSQL)는 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하기 위해 개발된 데이터베이스로, 다양한 데이터 모델을 지원하며 높은 확장성과 유연성을 제공합니다.

주요 특징

• 스키마 유연성: 사전에 스키마를 정의할 필요 없이 동적으로 데이터를 저장할 수 있습니다.
• 수평적 확장성: 데이터가 증가함에 따라 여러 서버에 걸쳐 데이터를 분산 저장할 수 있습니다.
• 다양한 데이터 모델: 문서 지향, 키-값 스토어, 열 지향, 그래프 등 다양한 형태로 데이터를 저장할 수 있습니다.

 

주요 유형

1. 문서 지향 데이터베이스(Document-Oriented)
   • MongoDB: JSON 유사한 문서 형식으로 데이터를 저장하며, 유연한 쿼리 기능을 제공합니다.
   • CouchDB: 분산형 문서 지향 데이터베이스로, 높은 가용성과 확장성을 제공합니다.
2. 키-값 스토어(Key-Value Store)
   • Redis: 메모리 기반의 고성능 키-값 스토어로, 캐싱과 세션 관리에 적합합니다.
   • Amazon DynamoDB: 완전 관리형의 키-값 및 문서 데이터베이스로, 높은 가용성과 확장성을 제공합니다.
3. 열 지향(Column-Family)
   • Cassandra: 대규모 데이터 저장과 빠른 쓰기 성능을 제공하며, 분산 환경에서 뛰어난 확장성을 보입니다.
   • HBase: Hadoop과 통합되어 대규모 데이터 분석에 적합한 열 지향 데이터베이스입니다.
4. 그래프 데이터베이스(Graph)
   • Neo4j: 노드와 엣지를 사용하여 복잡한 관계를 효율적으로 관리합니다.
   • Amazon Neptune: 완전 관리형의 그래프 데이터베이스 서비스로, 소셜 네트워크, 추천 시스템 등에 적합합니다.

 

사용 사례

• 소셜 네트워크: 사용자 간의 관계를 효율적으로 관리하기 위해 그래프 데이터베이스 사용.
• 실시간 분석: 높은 쓰기 성능과 빠른 데이터 접근이 필요한 실시간 분석 시스템.
• 콘텐츠 관리 시스템: 유연한 스키마와 다양한 데이터 구조를 지원하는 문서 지향 데이터베이스.

 

예제: MongoDB에서 사용자 문서 삽입

db.Users.insertOne({
    username: "john_doe",
    email: "john@example.com",
    password_hash: "hashed_password",
    created_at: new Date()
});

 

 

3 NewSQL

https://ko.wikipedia.org/wiki/NewSQL

NewSQL - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

 

NewSQL은 관계형 데이터베이스의 특성과 NoSQL의 확장성을 결합한 데이터베이스로, 전통적인 RDBMS의 ACID 트랜잭션을 유지하면서도 수평적 확장성을 제공합니다.

 

주요 특징

• ACID 트랜잭션 지원: RDBMS의 일관성과 신뢰성을 보장합니다.
• 수평적 확장성: NoSQL과 유사하게 여러 서버에 걸쳐 데이터를 분산 저장할 수 있습니다.
• SQL 지원: 기존 RDBMS와 호환되는 SQL을 사용하여 데이터에 접근할 수 있습니다.

 

대표적인 NewSQL DB

• Google Spanner: 글로벌 분산 데이터베이스로, 높은 가용성과 일관성을 제공합니다.
• CockroachDB: 오픈 소스 NewSQL 데이터베이스로, 자동 복제와 장애 조치를 지원합니다.
• VoltDB: 고성능 트랜잭션 데이터베이스로, 실시간 데이터 처리를 지원합니다.

 

사용 사례

• 글로벌 애플리케이션: 전 세계적으로 분산된 사용자 데이터를 관리해야 하는 애플리케이션.
• 실시간 금융 거래: 빠르고 일관된 트랜잭션 처리가 필요한 금융 시스템.
• IoT 데이터 관리: 대규모 IoT 디바이스에서 발생하는 데이터를 실시간으로 처리하고 분석.

 

예제: CockroachDB에서 사용자 테이블 생성

CREATE TABLE Users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    username STRING NOT NULL,
    email STRING UNIQUE NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

 

 

 

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데이터베이스 유형 선택 기준

 

적절한 데이터베이스를 선택하기 위해서는 애플리케이션의 요구사항과 데이터의 특성을 고려해야 합니다. 다음은 데이터베이스 선택 시 고려해야 할 주요 요소들입니다.

 

1 데이터 구조와 스키마

• 고정된 스키마: 데이터가 정형화되어 있고, 스키마 변경이 자주 일어나지 않는다면 RDBMS가 적합합니다.
• 유연한 스키마: 데이터 구조가 자주 변경되거나 비정형 데이터가 많다면 NoSQL 데이터베이스가 유리합니다.

 

2 트랜잭션 요구사항

• ACID 트랜잭션: 금융 시스템이나 주문 처리 시스템처럼 데이터의 일관성이 중요한 경우 RDBMS나 NewSQL이 적합합니다.
• BASE 트랜잭션: 데이터의 일관성보다는 가용성이 중요한 경우 NoSQL 데이터베이스가 유리합니다.

 

3 확장성 요구사항

• 수직적 확장: 단일 서버의 성능 향상으로 충분하다면 RDBMS나 NewSQL을 선택할 수 있습니다.
• 수평적 확장: 대규모 데이터와 높은 트래픽을 처리해야 한다면 NoSQL 데이터베이스가 적합합니다.

 

4 쿼리 복잡성

• 복잡한 조인 및 분석 쿼리: RDBMS가 우수한 성능을 보입니다.
• 단순한 키-값 접근: NoSQL 데이터베이스가 빠른 성능을 제공합니다.

 

5 데이터 일관성과 가용성

• 일관성 우선: RDBMS나 NewSQL이 적합합니다.
• 가용성 우선: NoSQL 데이터베이스가 유리합니다.

 

6 비용과 관리

• 오픈 소스 vs 상용 솔루션: 비용과 기술 지원을 고려하여 선택합니다.
• 관리의 용이성: 클라우드 기반 데이터베이스 서비스는 관리의 부담을 줄여줍니다.

 

 

 

데이터베이스는 백엔드 개발자의 핵심 역량 중 하나로, 애플리케이션의 성능과 확장성에 직접적인 영향을 미칩니다. 관계형 데이터베이스(RDBMS), 비관계형 데이터베이스(NoSQL), 그리고 NewSQL은 각각의 장단점과 사용 사례가 있으며, 애플리케이션의 요구사항에 따라 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.

 

 

참고 자료

https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/

MongoDB 문서

 

https://www.postgresql.org/docs/

PostgreSQL: Documentation

 

https://www.cockroachlabs.com/docs/stable/

CockroachDB Docs

 

https://docs.sqlalchemy.org/en/20/

SQLAlchemy Documentation — SQLAlchemy 2.0 Documentation

 

https://www.geeksforgeeks.org/types-of-databases/

Types of Databases - GeeksforGeeks

 

https://www.dremio.com/wiki/newsql/

NewSQL

 

https://www.scylladb.com/learn/nosql/nosql-database-comparison/

NoSQL Database Comparison