Post

DBMS/ SQL(RDB)/ NoSQL

Posted
By So Hee Park 8 min read

✅ DBMS

data base management sysmtem

  • 다수가 동시에 DB에 접근가능하기 위해
  • 에러 발생 시, DB복구 기능
  • 빠른 DB검색 가능

✔️ DDL

data definition language
what purpose the database has
how it will be used

  • CREATE
  • ALTER
  • DROP
  • RENAME

✔️ DML

data manipulation language
add, update, delete, search a database

  • SELECT
  • INSERT
  • UPDATE
  • DELETE

✔️ DCL

data control language

  • GRANT
  • REVOKE

✅ SQL

Structured Query Language 
RDB

✅ RDB 관계형 데이터베이스

자료가 행과 열로 테이블로 저장
이러한 테이블 간 관계를 가질 수 있어
테이블 끼리 연결과 참조가 가능하다

☑️ 장점:

1.구조화된 데이터:

  • 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장
  • 데이터는 관계를 통해 테이블에 분산 (중복을 피하기 위해)
  • RDB는 테이블 구조를 가지고 있어 데이터를 구조화하고 정규화할 수 있습니다.
  • 이로 인해 데이터의 일관성과 무결성이 유지됩니다.

2. 표준화된 질의 언어(SQL):

  • SQL을 통해 데이터를 쉽게 조회, 추가, 수정, 삭제할 수 있습니다.
  • 또한 다양한 DBMS에서도 호환성이 좋습니다.

3. 트랜잭션 지원:

  • RDB는 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 원칙을 지원하여 안정적인 트랜잭션 처리가 가능합니다.

☑️ 단점:

1. 확장성:

  • 수직 확장(Scale-up)을 주로 지원
  • 수평 확장(Scale-out)에 대한 지원이 제한적
  • 이로 인해 대용량 데이터 처리나 분산 환경에서의 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

2. 유연성 부족:

  • 고정된 스키마로 인해 데이터 구조의 변경이 어렵습니다.
  • 새로운 데이터 타입이나 구조 변경이 필요할 경우, 추가 작업이 필요합니다.

✅ NoSQL 비관계형 데이터베이스

레코드: 문서 document 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가 가능하다.

☑️ 장점:

1. 확장성:

  • NoSQL은 수평 확장(Scale-out)을 지원
    • 수직적 확장: 데이터베이스 서버의 성능 향상(CPU 업글레이드)
    • 수평적 확장: 더 많은 서버 추가, 데이터베이스 분산(하나의 데이터베이스 , 여러 호스트)
    • 수평적 확장은 NoSQL만 가능(SQL도 수직적 확장은 지원)

2. 유연성:

  • 고정된 스키마가 없어 데이터 구조의 변경이 용이합니다.
  • 다양한 데이터 타입과 구조를 저장할 수 있어 개발 시간을 단축할 수 있습니다.

3. 다양한 데이터 모델:

  • Key-Value, Document, Column-Family, Graph 등 다양한 데이터 모델을 지원
  • 여러 상황에 적합한 솔루션을 선택할 수 있습니다.

☑️ 단점:

1. 일관성:

  • 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 확장성을 위해 일관성을 희생하는 경향이 있습니다.
  • CAP 이론에 따라 일부 데이터베이스는 데이터의 일관성을 보장하지 않을 수 있습니다.

2. 표준화된 질의 언어 부재:

  • NoSQL에는 표준화된 질의 언어가 없어

  • 각 데이터베이스마다 사용하는 질의 언어가 다릅니다.

  • 이로 인해 새로운 데이터베이스를 사용할 때마다 새로운 질의 언어를 학습해야 할 수 있습니다.

3. 트랜잭션 지원 부족:

  • NoSQL 데이터베이스 중 일부는 트랜잭션 처리를 지원하지 않거나 제한적으로 지원합니다.
  • 따라서 복잡한 트랜잭션 처리가 필요한 경우 RDB보다 불리할 수 있습니다.

🆚 RDB VS NoSQL

RDB는 표 형태, id를 찾거나 삭제 등 가장 많이 쓰이는 데이터베이스
Oracle, SQLite, Derby 등

NoSQL은 관계형 데이터베이스와 달리 안에도 종류 다양
NoSQL이란 표준화된 구조적 질의 언어가 없는 데이터베이스 또는 관계를 갖지 않는 데이터베이스
(Nonrelational Operational Database SQL)

When to use RDB?

when connected data is frequently altered in NoSQL, has to change several collections with connected data

When to use NoSQL?

when developer does not know exact data architecture read frequently from database, but not frequent alternation of database need to scale-out database

🆚 SQLite VS MongoDB

SQLite

장점
사용하는 메모리 공간이 적다.

이식성이 뛰어나 전송이 쉽다.
임베디드 어플리케이션에 적합합니다. 이식성 ⬆️ 이후 확장할 필요 없음
애플리케이션이 파일을 디스크에 직접 읽고 쓰는 경우
테스트환경

단점 동시성 제한(하나의 프로세스만이 데이터베이스 변경 가능)
따라서 높은 볼륨 쓰기가 요구되는 경우 부적합합니다.
사용자 관리가 없어 특별한 액세스 권한 줄 수 없음
따라서 보안에 취액
많은 데이터가 요구되는 경우 부적합
네트워크 액세스가 요구되는 경우 부적합

MongoDB(NoSQL)

장점
NoSQL의 장점 Schema-less 그대로(유연성, 확장성, 고성능, 가용성)
비 트랜잭션(commit, rollback없고 모두 autocommit)
데이터 입출력시 JSON(JavaScript Object Notation)형태, 데이터 저장시 BSON(JSON데이터를 이진 형식으로 인코딩한 포멧)형식

단점
데이터 업데이트 중 장애가 발생하면!!! 데이터 손실 가능
많은 메모리 데이터 필요
트랜잭션이 필요한 애플리케이션의 경우 부적합

Database, DB
sql rdb
This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.