SQL과 NoSQL의 차이 및 실제 활용 사례

 

1. 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스의 개념 및 차이

 

관계형 데이터베이스 (RDBMS)

• 구조: 데이터를 테이블(행과 열)로 구성하며, 각 테이블은 관계를 통해 연결됩니다.
• 언어: SQL(Structured Query Language)을 사용해 데이터를 관리합니다.
• 특징:
  • 정형화된 스키마(사전 정의된 데이터 구조)
  • 데이터 무결성과 일관성을 유지 (ACID 특성 지원)
• 사용 사례:
  • 금융 시스템, ERP, CRM, 트랜잭션이 중요한 시스템

비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

• 구조: 테이블 대신 다양한 데이터 모델(키-값, 문서, 열, 그래프 등)을 사용합니다.
• 언어: SQL이 아닌 다양한 쿼리 언어 및 API를 사용합니다.
• 특징:
  • 스키마가 없거나 유연한 구조
  • 대규모 데이터 처리와 빠른 읽기/쓰기 작업에 최적화
  • CAP 이론에서 Consistency보다 Availability에 중점을 두는 경우가 많음
• 사용 사례:
  • 실시간 분석, 소셜 미디어, IoT, 캐싱 시스템

항목	SQL	NoSQL
스키마	고정된 스키마	유연한 스키마
확장성	수직적 확장	수평적 확장
트랜잭션	ACID 지원	BASE
성능	트랜잭션에 강점	대규모 데이터 처리에 강점

 

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2. 데이터 정규화와 반정규화의 실전 사례

데이터 정규화

• 데이터 중복을 제거하고, 데이터 무결성을 유지하는 과정.
• 목표:
  • 데이터 저장 효율성 증대
  • 중복 최소화 및 업데이트 이상(Anomalies) 방지
• 단계:
  • 1NF: 각 컬럼이 원자값을 가져야 함.
  • 2NF: 기본 키에 완전 함수 종속성을 만족해야 함.
  • 3NF: 비-기본 속성이 기본 키에만 종속해야 함.
• 실제 예:
  • 고객 정보 테이블에서 이름, 주소, 주문 내역을 별도 테이블로 분리.

데이터 반정규화

• 성능 향상을 위해 중복과 일부 무결성을 허용하는 과정.
• 사용 시점:
  • 복잡한 조인으로 성능 저하가 발생할 때
  • 읽기 작업이 쓰기 작업보다 훨씬 빈번할 때
• 실제 예:
  • 고객 정보와 주문 내역을 하나의 테이블에 병합

 

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3. 트랜잭션과 ACID 특성, CAP 이론

트랜잭션

• 데이터베이스에서 하나의 논리적 작업 단위.
• ACID 특성:
  • Atomicity(원자성): 트랜잭션이 완전히 수행되거나 전혀 수행되지 않아야 함.
  • Consistency(일관성): 트랜잭션 후에도 데이터베이스 상태가 일관성을 유지해야 함.
  • Isolation(독립성): 여러 트랜잭션이 동시에 실행되더라도 서로 간섭하지 않음.
  • Durability(지속성): 트랜잭션 완료 후 결과는 영구적으로 저장됨.

CAP 이론

• 분산 시스템에서 세 가지 특성을 동시에 만족시킬 수 없음:
  • Consistency(일관성): 모든 노드가 동일한 데이터를 가지는 것.
  • Availability(가용성): 모든 요청이 실패하지 않고 응답하는 것.
  • Partition Tolerance(파티션 허용성): 네트워크 분할 시에도 시스템이 작동 가능.

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4. 데이터베이스 설계 시 흔히 저지르는 실수와 해결책

실수:

1. 과도한 정규화로 인해 성능 저하.
   • 해결책: 필요한 경우 반정규화를 적용.
2. 스키마 설계 시 미래의 확장성 미고려.
   • 해결책: 스키마를 유연하게 설계하고 NoSQL 사용 검토.
3. 대규모 조인 사용으로 인한 성능 저하.
   • 해결책: 적절한 인덱스 설정과 테이블 분리.
4. ACID 준수 실패로 데이터 무결성 문제 발생.
   • 해결책: 트랜잭션과 롤백을 적절히 설정.

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1. SQL 데이터베이스 실습 (PstgreSQL)

 

-- 테이블 생성
CREATE TABLE Customers (
    CustomerID SERIAL PRIMARY KEY,
    Name VARCHAR(100),
    Email VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE Orders (
    OrderID SERIAL PRIMARY KEY,
    CustomerID INT REFERENCES Customers(CustomerID),
    OrderDate DATE,
    Amount DECIMAL
);

-- 데이터 삽입
INSERT INTO Customers (Name, Email) VALUES ('Alice', 'alice@example.com');
INSERT INTO Orders (CustomerID, OrderDate, Amount) VALUES (1, '2025-01-01', 100.50);

-- 데이터 조회
SELECT Customers.Name, Orders.OrderDate, Orders.Amount
FROM Customers
JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

 

2. NoSQL 데이터베이스 실습 (MongoDB)

 

// 데이터 삽입
db.posts.insertOne({
    title: "SQL과 NoSQL의 차이",
    author: "Admin",
    tags: ["SQL", "NoSQL", "Database"],
    publishedDate: new Date(),
    content: "SQL과 NoSQL의 차이에 대해 알아봅니다."
});

// 데이터 조회
db.posts.find({ tags: "SQL" });

 

 

SQL과 NoSQL은 각기 다른 특성과 강점을 가진 데이터베이스 유형으로, 상황과 요구사항에 따라 적절하게 선택하는 것이 중요합니다 ! 정규화와 반정규화를 이해하고, 활용하면 효율적인 데이터 설계가 가능해집니다.

데이터가 중심이 되는 시대에 살고 있는 지금, 올바른 데이터베이스 이해와 선택은 성공적인 서비스 개발의 핵심입니다.

읽어주셔서 감사합니다~! 😊❤️