SQL vs NoSQL

SQL(관계형 데이터베이스)

SQL은 ‘구조화 된 쿼리 언어 (Structured Query Language)’의 약자입니다. 그러므로 데이터베이스 자체를 나타내는 것이 아니라, 특정 유형의 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용 하는 쿼리 언어입니다. (그러나 이 글에서는 SQL을 ‘관계형 데이터베이스’ 라는 의미로도 사용합니다.)

SQL을 사용하면 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있습니다.

이러한 관계형 데이터베이스에는 두 가지 주요 특징이 있습니다.

• 데이터는 정해진(엄격한) 데이터 스키마 (= structure)를 따라 데이터베이스 테이블에 저장됩니다.
• 데이터는 관계를 통해서 연결된 여러개의 테이블에 분산됩니다.
• 스키마를 준수하지 않는 레코드는 추가할 수 없습니다.

장점

• 명확하게 정의 된 스키마, 데이터 무결성 보장
• 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장됩니다.

단점

• 상대적으로 덜 유연합니다. 데이터 스키마는 사전에 계획되고 알려져야 합니다. (나중에 수정하기가 번거롭거나 불가능 할 수 도 있습니다.)
• 관계를 맺고 있기 때문에, JOIN문이 많은 매우 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있습니다.

SQL은 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경(수정)되는 애플리케이션인 경우와 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우에 사용합니다.

NoSQL(비관계형 데이터베이스)

NoSQL은 기본적으로 SQL(관계형 데이터베이스)와 반대되는 접근방식을 따르기 때문에 지어진 이름입니다.

NoSQL세상에서는 레코드를 문서(documents)라고 부릅니다. 이것은 단순히 이름만 다른 것이 아니라, 핵심적인 차이점 이있습니다. SQL 세상에서는 정해진 스키마를 따르지 않는다면 데이터를 추가 할 수 없지만, NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션(= SQL에서의 테이블)에 추가할 수 있습니다.

이러한 비관계형 데이터베이스에는 두 가지 주요 특징이 있습니다.

• 스키마가 존재하지 않는다.
• 테이블간의 관계가 없다.

장점

• 스키마가 없기때문에, 훨씬 더 유연합니다. 즉, 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 “필드”를 추가 할 수 있습니다.
• 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됩니다. 이렇게 하면 데이터를 읽어오는 속도가 빨라집니다.

단점

• 데이터 중복은 여러 컬렉션과 문서가 (SQL 세계에서 처럼 하나의 테이블에 하나의 레코드가 아니라) 여러 개의 레코드가 변경된 경우 업데이트를 해야 합니다.
• 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정(update)를 해야 하는 경우 모든 컬렉션에서 수행해야 함을 의미합니다. (SQL 세계에서는 중복된 데이터가 없기 때문에 한번만 수행하면 됩니다.)

정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경 / 확장 될 수 있는 경우 읽기(read)처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경(update)하지 않는 경우 (즉, 한번의 변경으로 수십 개의 문서를 업데이트 할 필요가 없는 경우)에 사용합니다.

MongoDB vs ElasticSearch

MongoDB

데이터 저장, 자체 프로토콜, JSON

검색을했을때 해당하는 데이터가 없으면 NULL값을 반환한다.

ElasticSearch

검색엔진 어플리케이션, RESTFUL/HTTP API, JSON

검색을했을때 해당하는 데이터가 없으면 가장 유사한 값을 반환한다.