관계형 데이터베이스 소개
관계형 데이터베이스는 테이블 간의 데이터 유형, 관계, 제약 조건을 정의하는 스키마를 사용하여 구조화된 데이터를 저장하고 관리하도록 설계된 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 관계형 데이터베이스는 IBM의 컴퓨터 과학자인 Edgar F. Codd가 1970년에 도입한 개념인 관계형 모델을 기반으로 합니다. 이 모델에서 데이터는 열과 행이 있는 테이블로 구성됩니다. 여기서 각 행은 데이터 레코드를 나타내고 각 열은 데이터 속성에 해당합니다.
관계형 데이터베이스는 데이터 일관성, 무결성을 유지하고 서로 다른 테이블 간의 관계 및 제약 조건을 적용하도록 설계되었습니다. 이들은 데이터 쿼리, 조작 및 구성을 위해 SQL(구조적 쿼리 언어)을 사용합니다. SQL은 강력하고 널리 채택되는 쿼리 언어로, 사용자가 데이터에 대해 복잡한 작업을 쉽게 실행할 수 있도록 해줍니다.
널리 사용되는 관계형 데이터베이스로는 MySQL, PostgreSQL , Oracle 및 Microsoft SQL Server가 있습니다. 이는 많은 애플리케이션, 특히 일관되고 정확한 데이터 저장이 필요한 잘 정의된 데이터 구조 및 관계가 있는 애플리케이션에서 선택되었습니다.
관계형 데이터베이스의 장점
관계형 데이터베이스는 여러 가지 장점을 제공하므로 다양한 애플리케이션에 널리 사용됩니다. 가장 중요한 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
- 데이터 일관성 및 무결성: 관계형 데이터베이스는 테이블 간의 관계 및 제약 조건을 적용하여 데이터의 일관성과 신뢰성을 보장합니다. ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 속성을 지원하여 시스템 오류나 예상치 못한 오류가 발생하는 경우에도 데이터베이스 트랜잭션이 안정적으로 처리되도록 보장합니다.
- 복잡한 쿼리의 유연성: SQL은 관계형 데이터베이스의 데이터를 쿼리하는 다양한 방법을 제공합니다. 필터링, 정렬, 집계, 조인 등 다양한 작업을 통해 데이터를 분석하고 조작할 수 있습니다. 이를 통해 여러 테이블에서 정보를 검색하고 복잡한 기준을 기반으로 새 데이터를 더 쉽게 파생할 수 있습니다.
- 스키마 적용: 관계형 데이터베이스에서 스키마는 테이블의 구조, 관계 및 제약 조건을 정의합니다. 이를 통해 데이터가 잘 구성되고 예측 가능한 방식으로 저장됩니다. 또한 데이터 무결성을 강화하고 잘못된 데이터 유형이나 누락된 값으로 인한 불일치를 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 광범위한 채택 및 지원: 관계형 데이터베이스는 수십 년 동안 많은 애플리케이션의 중추 역할을 하며 개발자, 관리자 및 전문가로 구성된 대규모의 활동적인 커뮤니티를 육성해 왔습니다. 관계형 데이터베이스를 사용하여 애플리케이션을 관리, 최적화 및 개발하는 데 도움이 되는 많은 리소스, 도구 및 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
- 업계 표준과의 호환성: SQL은 업계 표준 쿼리 언어로, 개발자가 다양한 플랫폼과 시스템에서 관계형 데이터베이스 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 해줍니다. 이는 또한 관계형 데이터베이스에 의존하는 애플리케이션의 상호 운용성과 이식성을 향상시킵니다.
관계형 데이터베이스의 한계
수많은 장점에도 불구하고 관계형 데이터베이스에는 애플리케이션에 선택하기 전에 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이러한 제한 사항 중 일부는 다음과 같습니다.
- 확장성: 관계형 데이터베이스는 특히 매우 큰 데이터 세트의 경우 확장에 어려움을 겪을 수 있습니다. 수직적으로 확장할 수 있지만(CPU, RAM 또는 스토리지와 같은 더 많은 리소스를 추가하여) 수평 확장(여러 시스템에 로드를 분산)은 더 복잡할 수 있습니다. 이는 빅 데이터 또는 트래픽이 많은 애플리케이션의 성능과 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 구조화되지 않은 데이터 처리: 관계형 데이터베이스는 잘 정의된 관계가 있는 구조화된 데이터용으로 설계되었습니다. 그러나 텍스트, 이미지, 비디오 또는 센서 데이터와 같은 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하는 데는 효율적이지 않을 수 있습니다. 이로 인해 스토리지 비용이 증가하고 데이터 관리가 복잡해지며 쿼리 기능이 제한될 수 있습니다.
- 복잡성 및 견고성: 관계형 데이터베이스의 스키마 적용은 데이터 무결성과 일관성을 유지하는 데 도움이 되지만, 데이터 구조의 변경에 대한 유연성이나 적응력이 떨어질 수도 있습니다. 이를 위해서는 시간이 많이 걸리는 스키마 업데이트가 필요할 수 있으며 요구 사항이 발전할 때 애플리케이션의 응답성과 가독성에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있습니다.
- 리소스 관리: 관계형 데이터베이스에는 복잡한 관계 및 쿼리를 관리하기 위해 메모리 및 처리 능력과 같은 더 많은 리소스가 필요한 경우가 많습니다. 이는 데이터 세트가 크거나 트랜잭션 볼륨이 높은 애플리케이션의 효율성과 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
다음 섹션에서는 비관계형 데이터베이스, 장점, 제한 사항, 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 간의 비교에 대해 논의하여 애플리케이션에 대한 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.
비관계형 데이터베이스 소개
NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스라고도 하는 비관계형 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스의 대안입니다. 이러한 데이터베이스는 테이블 이외의 형식으로 데이터를 저장하고 비정형 또는 반정형 데이터를 저장하고 관리하기 위한 더 간단하고 유연하며 확장 가능한 솔루션을 제공하도록 설계되었습니다. 비관계형 데이터베이스는 키-값, 컬럼 패밀리, 문서, 그래프 등 다양한 형식의 데이터를 처리할 수 있습니다.
널리 사용되는 비관계형 데이터베이스로는 MongoDB (문서 기반), Cassandra(열 계열), Redis(키-값) 및 Neo4j (그래프)가 있습니다. 이러한 데이터베이스는 서로 다른 기능, 아키텍처 및 기능을 갖추고 있지만 모두 관계형 데이터베이스와 구별되는 몇 가지 공통된 특성을 공유합니다. 그들은 대게:
- 사전 정의된 관계 및 스키마가 있는 구조화된 테이블에 의존하지 마십시오.
- 여러 노드 또는 클러스터에 걸쳐 더 나은 수평 확장성을 제공합니다.
- 광범위한 데이터 유형 및 구조를 처리하는 유연성 제공
- 비SQL 쿼리 언어 사용
- 일관성, 가용성 및 파티션 허용 범위에 대해 서로 다른 균형을 유지합니다(CAP 정리).
이미지 출처: redis.com
비관계형 데이터베이스의 장점
비관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 비해 몇 가지 장점을 제공하므로 비정형 또는 반정형 데이터, 높은 트래픽 볼륨 및 빠른 읽기/쓰기 작업을 처리하는 최신 애플리케이션에 매력적인 옵션이 됩니다. 이러한 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
- 유연성: 비관계형 데이터베이스는 다양한 데이터 유형과 구조를 처리하는 데 더 많은 유연성을 제공합니다. 사전 정의된 스키마가 필요하지 않으므로 변화하는 데이터 요구 사항을 처리할 때 보다 민첩한 접근 방식이 가능합니다. 이러한 유연성은 JSON 문서, 멀티미디어 파일, 로그 데이터와 같은 비정형 또는 반정형 데이터를 처리해야 하는 애플리케이션에 특히 유용합니다.
- 확장성: 비관계형 데이터베이스의 주요 강점 중 하나는 수평으로 확장하여 여러 노드나 클러스터에 데이터를 분산시키는 기능입니다. 이 아키텍처를 사용하면 증가하는 데이터 볼륨과 사용자 트래픽을 원활하게 처리할 수 있습니다. 비관계형 데이터베이스는 소셜 미디어 플랫폼, 빅데이터 분석, 실시간 처리 시스템 등 높은 확장성이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
- 성능: 비관계형 데이터베이스는 일반적으로 특히 대용량 데이터를 처리할 때 간단하고 빠른 읽기/쓰기 작업에 더 나은 성능을 제공합니다. 높은 수준의 동시성과 최적화된 쿼리를 처리할 수 있으므로 실시간 데이터를 제공하거나 높은 처리량 작업을 처리하는 애플리케이션에 이상적인 선택입니다.
- 다양한 데이터베이스 유형: 비관계형 데이터베이스는 다양한 유형으로 제공되며 각 유형은 특정 사용 사례 및 애플리케이션 요구 사항에 적합합니다. 키-값 및 열 패밀리 저장소에서 문서 및 그래프 데이터베이스에 이르기까지 개발자는 데이터 구조, 워크로드 및 성능 요구 사항에 따라 적절한 데이터베이스 모델을 선택할 수 있습니다.
비관계형 데이터베이스의 한계
비관계형 데이터베이스는 장점에도 불구하고 관계형 데이터베이스에 비해 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이러한 단점 중 일부는 다음과 같습니다.
- 제한된 쿼리 기능: 비관계형 데이터베이스는 복잡한 쿼리 기능을 다양하게 지원할 수 있는 비SQL 쿼리 언어를 사용합니다. 일부 NoSQL 데이터베이스는 여러 컬렉션을 쿼리하거나 고급 분석 또는 보고를 수행하기 위한 강력한 솔루션을 제공하지 못할 수 있습니다. 이 제한은 단순한 쿼리 패턴을 사용하는 애플리케이션에는 영향을 미치지 않을 수 있지만 정교한 쿼리 및 보고 기능이 필요한 애플리케이션에는 장애물이 될 수 있습니다.
- 일관성 및 데이터 무결성: 비관계형 데이터베이스의 단점 중 하나는 일관성 및 데이터 무결성에 대한 다양한 지원입니다. ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 속성을 적용하는 관계형 데이터베이스와 달리 비관계형 데이터베이스는 분산 시스템에서 일관성보다 가용성이나 파티션 허용치를 우선시하는 경우가 많습니다. 일부 NoSQL 데이터베이스는 최종 일관성을 지원하는 반면 다른 데이터베이스는 조정 가능한 일관성 수준을 제공하여 애플리케이션 요구 사항에 따라 일관성 보장에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 표준화 부족: SQL은 널리 채택되고 표준화되어 있지만 비관계형 데이터베이스는 공통 표준이 없는 다양한 쿼리 언어를 사용합니다. 이러한 단편화는 개발자가 다양한 데이터베이스 시스템에 대해 다양한 언어를 배워야 할 수 있음을 의미하며, 이는 복잡성을 증가시키고 시스템의 상호 운용성을 방해할 수 있습니다.
- 성숙도 및 생태계: 관계형 데이터베이스는 수십 년 동안 존재해 왔으며 광범위한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 지원을 통해 소프트웨어 개발 생태계에 뿌리내렸습니다. 비관계형 데이터베이스는 빠르게 성장하고 있지만 특히 틈새 시장이나 덜 인기 있는 NoSQL 데이터베이스의 경우 동일한 수준의 성숙도나 포괄적인 도구 및 리소스 세트를 제공하지 못할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 비교
애플리케이션에 대해 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스를 결정할 때 두 모델 간의 주요 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 그 특성을 간략하게 비교한 것입니다.
데이터 구조
관계형 데이터베이스는 미리 정의된 관계가 있는 테이블에 구조화된 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 여기에는 데이터 유형, 테이블 구조 및 테이블 간의 관계를 결정하는 고정된 스키마가 필요합니다. 반면 비관계형 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터를 키-값, 문서, 열 패밀리, 그래프 등 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. 고정된 스키마 없이 데이터를 처리하는 데 더 유연합니다.
쿼리 언어
관계형 데이터베이스는 데이터 조작 및 검색을 위해 SQL(구조적 쿼리 언어)을 사용합니다. SQL은 복잡한 쿼리 기능을 가능하게 하는 강력하고 널리 사용되는 언어입니다. 비관계형 데이터베이스는 데이터 구조에 따라 다양한 쿼리 언어를 사용합니다. 예를 들어 MongoDB는 BSON(Binary JSON) 쿼리를 사용하는 반면 Cassandra는 CQL(Cassandra Query Language)을 사용합니다.
데이터 일관성 및 무결성
관계형 데이터베이스는 ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 속성을 사용하여 일관성과 무결성을 강화하여 트랜잭션이 안정적으로 처리되고 데이터가 일관성을 유지하도록 보장합니다. 비관계형 데이터베이스는 일반적으로 엄격한 일관성과 무결성보다 성능과 확장성을 우선시합니다. NoSQL 데이터베이스 유형에 따라 최종 일관성 모델 또는 조정 가능한 일관성 수준을 통해 다양한 수준의 일관성을 제공할 수 있습니다.
확장성 및 성능
관계형 데이터베이스는 단일 서버에 리소스(예: CPU, 메모리, 스토리지)를 추가해야 하는 수직적 확장에 중점을 둡니다. 이 접근 방식은 대량의 데이터와 높은 처리량의 애플리케이션을 처리할 때 제한될 수 있습니다. 비관계형 데이터베이스는 수평 확장을 위해 설계되어 여러 서버에 걸쳐 데이터와 로드를 분산할 수 있습니다. 이 접근 방식은 대규모 데이터 세트와 높은 읽기/쓰기 워크로드를 처리할 때 성능과 확장성을 향상시킵니다.
애플리케이션에 적합한 데이터베이스 선택
관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 중에서 선택하려면 애플리케이션 요구 사항에 따라 다음 기준을 고려하세요.
- 데이터 구조: 애플리케이션이 주로 구조화된 데이터와 잘 정의된 관계를 다루는 경우 관계형 데이터베이스가 적합합니다. 엄격한 스키마 요구 사항 없이 비정형 또는 반정형 데이터를 저장하고 관리해야 하는 경우 비관계형 데이터베이스가 더 적합합니다.
- 쿼리 복잡성: 쿼리 요구 사항과 분석 작업이 복잡한 애플리케이션의 경우 SQL 기능을 갖춘 관계형 데이터베이스가 더 적합할 수 있습니다. 애플리케이션에 주로 간단한 쿼리와 빠른 읽기/쓰기 작업이 필요한 경우 비관계형 데이터베이스가 더 적합할 수 있습니다.
- 확장성: 애플리케이션의 성장 전망과 잠재적인 데이터 양을 고려하세요. 높은 트래픽 수준이 예상되고 더 많은 서버를 추가하여 확장해야 하는 경우 비관계형 데이터베이스가 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다. 그러나 애플리케이션의 데이터 크기가 적당하고 서버 리소스를 업그레이드하여 증가를 관리할 수 있다면 관계형 데이터베이스로 충분할 수 있습니다.
- 데이터 일관성 및 무결성: 금융 시스템과 같이 애플리케이션이 높은 데이터 일관성 및 무결성 수준을 요구하는 경우 관계형 데이터베이스가 더 적합합니다. 애플리케이션이 최종 일관성이나 다양한 일관성 수준을 허용할 수 있는 경우 비관계형 데이터베이스가 올바른 선택일 수 있습니다.
- 성능: 애플리케이션의 성능 요구 사항을 분석하고 읽기 중심, 쓰기 중심 또는 균형 잡힌 워크로드를 고려합니다. 비관계형 데이터베이스는 일반적으로 고속 및 읽기/쓰기 작업 부하에 더 나은 성능을 발휘하는 반면, 관계형 데이터베이스는 중간 정도의 트래픽과 균형 잡힌 작업 부하가 있는 시나리오에서 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 중에서 선택하는 것은 애플리케이션의 특정 요구 사항과 고려 사항을 참조합니다. 일부 애플리케이션은 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스를 모두 사용하여 두 모델의 장점을 활용하는 하이브리드 접근 방식을 사용한다는 점도 주목할 가치가 있습니다.
데이터베이스 통합에서 AppMaster 의 역할
AppMaster 's 코드 없는 플랫폼을 사용하여 애플리케이션을 개발할 때 요구 사항에 따라 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 중에서 선택할 수 있습니다. AppMaster 원활한 데이터베이스 통합 기능을 제공하므로 모든 Postgresql 호환 데이터베이스를 기본 데이터베이스로 사용하는 웹, 모바일 및 백엔드 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있습니다.
선택한 데이터베이스 유형에 관계없이 AppMaster 스키마 디자인을 위한 시각적 데이터 모델 생성, 비즈니스 프로세스 디자인, REST API 지원 및 다양한 데이터베이스와의 내장 호환성을 포함하는 강력한 기능을 제공합니다. AppMaster 의 기능을 활용하면 기존 소프트웨어 개발 방법보다 최대 10배 더 빠르고 3배 더 비용 효율적으로 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
올바른 데이터베이스 모델을 선택하는 것은 애플리케이션 개발에 매우 중요합니다. 관계형 및 비관계형 데이터베이스의 장점과 제한 사항을 신중하게 평가하고, 애플리케이션의 요구 사항을 고려하고, 사용 사례에 가장 적합한 유형을 선택하세요. AppMaster 사용하면 비즈니스 요구 사항을 효과적으로 충족하는 강력하고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
