NoSQL 데이터베이스란 무엇인가요?

"SQL뿐만 아니라" 또는 "비SQL"이라고도 하는 NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 볼 수 있는 기존 구조 외부에서 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있는 데이터베이스 설계 접근 방식입니다.

NoSQL은 여전히 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 내에서 찾은 데이터를 저장할 수 있지만 RDBMS와 다르게 저장할 뿐입니다. 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스를 사용할지 여부는 주로 상황에 따라 결정되며 사용 사례에 따라 다릅니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 일반적인 표 형식 구조 대신 JSON 문서와 같은 하나의 데이터 구조 안에 데이터를 저장합니다. 이 비관계형 데이터베이스 설계에는 스키마가 필요하지 않기 때문에 일반적으로 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트를 관리할 수 있는 빠른 확장성을 제공합니다.

NoSQL은 또한 분산 데이터베이스 유형이기도 합니다. 즉, 정보가 원격 또는 로컬일 수 있는 다양한 서버에 복사되어 저장된다는 의미입니다. 이를 통해 데이터의 가용성과 신뢰성을 보장합니다. 데이터 중 일부가 오프라인 상태가 되어도 데이터베이스의 나머지 부분은 계속 실행될 수 있습니다.

오늘날 기업은 거의 모든 산업에서 최신 웹 애플리케이션을 실행할 수 있도록 빠르게 확장할 수 있는 기능을 통해 대용량 데이터를 고속으로 관리해야 합니다. NoSQL 데이터베이스는 클라우드, 빅 데이터, 모바일 및 웹 애플리케이션 내에서 성장하는 이 시대에 속도와 확장성을 제공하므로 성능과 사용 편의성 측면에서 인기 있는 선택입니다.

NoSQL과 SQL

구조화된 쿼리 언어(SQL)는 일반적으로 NoSQL과 관련하여 참조됩니다. NoSQL과 SQL의 차이점을 더 잘 이해하려면 데이터베이스에서 특정 정보를 검색하는 데 사용되는 프로그래밍 언어인 SQL의 역사를 이해하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

관계형 데이터베이스 이전에 기업들은 데이터 테이블에 대해 트리와 같은 구조의 계층적 데이터베이스 시스템을 사용했습니다. 이러한 초기 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 통해 사용자는 대량의 데이터를 구성할 수 있었습니다. 그러나 이들은 복잡하고 특정 애플리케이션에서만 사용할 수 있는 경우가 많았고 데이터 내에서 발견할 수 있는 방법이 제한적이었습니다. 이러한 제한으로 인해 결국 데이터를 테이블로 정렬하는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이 개발되었습니다. SQL은 관계형 데이터와 상호 작용하는 인터페이스를 제공하여 분석가가 공통 필드를 병합하여 테이블을 연결할 수 있도록 했습니다.

시간이 흐르면서 전자 상거래 애플리케이션과 같은 새로운 기술에서는 대규모 데이터 세트를 더 빠르면서 더욱 다르게 사용해야 한다는 요구가 점점 더 중요해졌습니다. 프로그래머에게는 SQL 데이터베이스보다 더 유연한 것이 필요했습니다 (예: 관계형 데이터베이스). NoSQL이 그 대안이 되었습니다.

NoSQL은 SQL에 대한 대안을 제공했지만 이러한 발전이 SQL 데이터베이스를 대체하지는 않았습니다. 예를 들어, 회사에서 소매 주문을 관리한다고 가정해 보겠습니다. 관계형 모델에서 개별 테이블은 고객 데이터, 주문 데이터 및 제품 데이터를 별도로 관리하며 고객 ID 또는 주문 ID와 같은 고유한 공통 키를 통해 함께 조인됩니다. 이는 데이터를 빠르게 저장하고 검색하는 데 유용하지만 상당한 메모리가 필요합니다. 메모리를 더 추가하려는 경우, SQL 데이터베이스는 수직적이 아닌 수평적으로만 확장할 수 있으므로 메모리를 더 추가할 수 있는 기능은 현재 가지고 있는 하드웨어로 제한됩니다. 그 결과 수직적 확장은 궁극적으로 회사의 데이터 저장 및 검색을 제한합니다.

이에 비해 NoSQL 데이터베이스는 비관계형이므로 테이블을 연결할 필요가 없습니다. 기본 제공 샤딩 및 고가용성 기능은 수평적 확장을 용이하게 합니다. 단일 데이터베이스 서버가 모든 데이터를 저장하거나 모든 쿼리를 처리하기에 충분하지 않은 경우 워크로드를 두 개 이상의 서버로 분할하여 기업이 데이터를 수평으로 확장할 수 있습니다.

각 유형의 데이터베이스에는 고유한 장점이 있지만 기업은 일반적으로 단일 애플리케이션에서 NoSQL과 관계형 데이터베이스를 모두 활용합니다. 오늘날의 클라우드 제공업체는 SQL 또는 NoSQL 데이터베이스를 지원할 수 있습니다. 어떤 데이터베이스를 선택하느냐는  목표에 따라 다릅니다.

두 옵션의 차이점에 대한 자세한 내용은 "SQL과 NoSQL 데이터베이스: 차이점"을 참조하세요."

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키-값 저장소

이는 일반적으로 NoSQL 데이터베이스의 가장 간단한 형태로 간주됩니다. 키-값 저장소: 이 스키마 없는 데이터 모델은 키-값 쌍의 사전으로 구성되며, 각 항목에는 키와 값이 있습니다. 키는 장바구니 ID와 같이 SQL 데이터베이스에서 찾을 수 있는 것과 유사할 수 있지만 값은 해당 사용자의 장바구니에 있는 각 개별 항목과 같은 데이터 배열입니다. 일반적으로 장바구니와 같은 사용자 세션 정보를 캐싱하고 저장하는 데 사용됩니다. 그러나 한 번에 여러 레코드를 가져와야 하는 경우에는 적합하지 않습니다. 오픈 소스 키-값 데이터베이스의 예로는 Redis와 Memcached가 있습니다.

문서 저장소

이름에서 알 수 있듯이 문서 데이터베이스는 데이터를 문서로 저장합니다. 반정형 데이터를 관리하는 데 도움이 될 수 있으며 데이터는 일반적으로 JSON, XML 또는 BSON 형식으로 저장됩니다. 이렇게 하면 응용 프로그램에서 데이터를 사용할 때 데이터를 함께 유지하여 데이터를 사용하는 데 필요한 번역의 양을 줄일 수 있습니다. 또한 개발자는 데이터 스키마가 문서 간에 일치할 필요가 없기 때문에 더 많은 유연성을 얻을 수 있습니다(예: name vs. first_name). 그러나 이는 복잡한 트랜잭션의 경우 문제가 될 수 있으며 데이터 손상으로 이어질 수 있습니다. 문서 데이터베이스의 인기 있는 사용 사례에는 콘텐츠 관리 시스템 및 사용자 프로필이 포함됩니다. 문서 지향 데이터베이스의 예로는 MEAN 스택의 데이터베이스 구성 요소인 MongoDB가 있습니다.

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와이드 컬럼 스토어

이러한 데이터베이스는 정보를 열에 저장하므로 사용자는 관련 없는 데이터에 추가 메모리를 할당하지 않고도 필요한 특정 열에만 액세스할 수 있습니다. 이 데이터베이스는 키-값 및 문서 저장소의 단점을 해결하려고 하지만 관리하기가 더 복잡한 시스템이 될 수 있으므로 신생 팀이나 프로젝트에는 사용하지 않는 것이 좋습니다. 오픈 소스, 와이드 컬럼 데이터베이스의 예로는 Apache HBase와 Apache Cassandra가 있습니다. Apache HBase는 많은 빅 데이터 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 희소 데이터 세트를 저장하는 방법을 제공하는 Hadoop 분산 파일 시스템 위에 구축되었습니다. 반면 Apache Cassandra는 여러 서버에 걸친 대용량 데이터와 여러 데이터 센터에 걸친 클러스터링을 관리하도록 설계되었습니다. 소셜 네트워킹 웹사이트, 실시간 데이터 분석 등 다양한 사용 사례에 사용되고 있습니다.

그래프 저장소

이러한 유형의 데이터베이스는 일반적으로 지식 그래프의 데이터를 보관합니다. 데이터 요소는 노드, 에지 및 속성으로 저장됩니다. 모든 개체, 장소 또는 사람이 노드가 될 수 있습니다. 에지는 노드 간의 관계를 정의합니다. 예를 들어, 노드는 IBM과 같은 클라이언트일 수도 있고 Ogilvy와 같은 에이전시일 수도 있습니다. 이 관계를 IBM과 Ogilvy 간의 고객 관계로 분류할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스는 그래프 내의 요소 간 연결 네트워크를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. Neo4j(IBM 외부 링크)는 오픈 소스 커뮤니티 에디션이 포함된 Java 기반 그래프 기반 데이터베이스 서비스입니다. 사용자가 온라인 백업 및 고가용성 확장에 대한 라이센스 또는 백업 및 확장이 포함된 사전 패키지 라이센스 버전을 구매할 수 있습니다.

인메모리 저장소

IBM solidDB와 같은 유형의 데이터베이스를 사용하면, 데이터가 디스크가 아닌 주 메모리에 상주하므로 기존의 디스크 기반 데이터베이스보다 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 예

많은 기업이 NoSQL 환경에 진입했습니다. 위에서 언급한 것 외에도 몇 가지 인기 있는 NoSQL 데이터베이스는 다음과 같습니다.

Apache CouchDB는 JavaScript를 쿼리 언어로 사용하는 오픈 소스 JSON 문서 기반 데이터베이스입니다.
Elasticsearch, 전체 텍스트 검색 엔진을 포함하는 문서 기반 데이터베이스입니다.
Couchbase는 개발자가 클라우드, 모바일 및 엣지 컴퓨팅을 위한 응답성이 뛰어나고 유연한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 키-값 및 문서 데이터베이스입니다.

데이터베이스 상태에 대한 자세한 내용은 "데이터베이스 환경에 대한 간략한 개요"를 참조하십시오.

NoSQL의 장점

각 유형의 NoSQL 데이터베이스에는 특정 사용 사례에 더 적합한 강점이 있습니다. 그러나 모두 개발자를 위한 다음과 같은 이점을 공유하고 다음을 포함하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위한 프레임워크를 만듭니다.

비용 효율성: 고급 상용 RDBMS를 유지하는 데는 비용이 많이 듭니다. 이를 위해서는 라이선스, 숙련된 데이터베이스 관리자, 수직으로 확장할 수 있는 강력한 하드웨어를 구매해야 합니다.  NoSQL 데이터베이스를 사용하면 수평으로 빠르게 확장하고 리소스를 더 잘 할당하여 비용을 최소화할 수 있습니다.

유연성: 수평적 확장과 유연한 데이터 모델 덕분에 NoSQL 데이터베이스는 빠르게 변화하는 대량의 데이터를 처리할 수 있어 민첩한 개발, 빠른 반복, 빈번한 코드 푸시에 적합합니다.

복제: NoSQL 복제 기능은 여러 서버에 데이터를 복사하고 저장합니다. 이 복제는 데이터 안정성을 제공하여 가동 중지 시간 동안 액세스를 보장하고 서버가 오프라인 상태가 될 경우 데이터 손실을 방지합니다.

속도: NoSQL은 개발자부터 영업 팀, 고객에 이르기까지 모든 사용자에게 더 빠르고 민첩한 스토리지 및 처리를 지원합니다. 또한 속도 덕분에 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 현대적이고 복잡한 웹 애플리케이션, 전자 상거래 사이트 또는 모바일 애플리케이션에 더 적합합니다.

간단히 말해서 NoSQL 데이터베이스는 고성능, 가용성 및 확장성을 제공합니다.

NoSQL 사용 사례

선택하는 NoSQL 데이터베이스의 구조와 유형은 조직의 사용 계획에 따라 달라집니다. 다음은 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스에 대한 몇 가지 구체적인 용도입니다.

데이터 관계 관리: 복잡한 데이터 집계와 이러한 지점 간의 관계 관리는 일반적으로 그래프 기반 NoSQL 데이터베이스로 처리됩니다. 여기에는 추천 엔진, 지식 그래프, 사기 탐지 애플리케이션 및 소셜 네트워크가 포함되며, 다양한 데이터 유형을 사용하는 사람들 간에 연결이 이루어집니다.

지연 시간이 짧은 성능: 게임, 홈 피트니스 애플리케이션, 광고 기술 모두 실시간 데이터 관리를 위해 높은 처리량을 필요로 합니다. 이 인프라는 시장 입찰가 업데이트나 가장 관련성 높은 광고 노출 등 소비자에게 최고의 가치를 제공합니다. 웹 애플리케이션은 디스크 스토리지에서 발생할 수 있는 지연 없이 빠른 응답 시간을 제공하고 사용량 급증을 관리하기 위해 인메모리 NoSQL 데이터베이스가 필요합니다.

확장 및 대용량 데이터: 이커머스에서는 일일 세일이나 연말 쇼핑 시즌 등 사용량이 급증할 때 이를 관리할 수 있는 기능이 필요합니다. 키-값 데이터베이스는 단순한 구조로 트래픽이 많을 때 쉽게 확장할 수 있어 이커머스 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 이러한 민첩성은 게임, 애드테크, 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션에 유용합니다.

마이크로서비스 및 NoSQL 데이터베이스

대기업이 지연 시간 없이 서비스를 제공하고 더 빠르게 확장해야 하는 필요성으로 인해 마이크로서비스의 성장이 가속화되었습니다. 이에 따라 기업들은 다양한 애플리케이션에 사용할 데이터베이스 유형을 검토하게 되었습니다.

기업은 애플리케이션의 모든 구성 요소에 대해 단일 관계형 데이터베이스를 사용하는 데 한계가 있으며, 특히 특정 구성 요소에 대해 더 나은 대안이 있는 경우 더욱 그렇습니다. 마이크로서비스 는 부분적으로는 전체 애플리케이션에 대한 단일 공유 데이터 저장소의 필요성을 없애기 때문에 매력적인 옵션입니다. 대신 애플리케이션에는 느슨하게 결합되고 독립적으로 배포 가능한 서비스가 많이 있습니다. 각 서비스에는 자체 데이터 모델 및 데이터베이스가 있고 API Gateway 또는 iPaaS를 통해 통합됩니다.

단일 애플리케이션 내에서 여러 데이터베이스를 사용하는 패턴(다중 언어 지속성이라고도 함)은 NoSQL 데이터베이스가 번창할 수 있는 공간을 시장에 만드는 데 도움이 되었습니다. 오늘날 개발자는 단일 관계형 데이터베이스의 컨텍스트에서 모든 것을 작동시키려고 할 필요 없이 올바른 마이크로서비스에 적합한 데이터베이스를 활용할 수 있습니다.