NoSQL 데이터베이스와 SQL 데이터베이스 중에서 선택하는 방법은 무엇입니까?

SQL과 NoSQL의 논쟁은 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스의 비교에 지나지 않습니다. 차이점은 구축 방법, 저장하는 정보의 종류, 정보를 저장하는 방법에 있습니다. 관계형 데이터베이스는 구조화되어 있는 반면, 비관계형 데이터베이스는 문서 지향적이고 분산되어 있습니다. 40년 넘게 SQL(Structured Query Language) 데이터베이스는 지배적인 데이터 저장 메커니즘이었습니다.

PostgreSQL, MySQL, SQLite와 같은 웹 애플리케이션과 오픈 소스 기술이 점점 대중화되면서 1990년대 후반에 사용량이 급격히 증가했습니다. NoSQL 데이터베이스는 1960년대부터 존재해 왔지만 최근에는 MongoDB, CouchDB, Redis, Apache Cassandra와 같은 인기 있는 옵션과 함께 인기를 얻고 있습니다. 결국 SQL과 NoSQL은 모두 동일한 작업을 수행합니다. 즉, 데이터를 저장하지만 방식이 다릅니다. NoSQL이 점점 대중화되고 있지만, 이는 SQL을 대체하는 기술이 아니라 대안이다. 일부 프로젝트는 SQL 데이터베이스 사용에 더 적합한 반면 다른 프로젝트는 NoSQL에 맞춰져 있습니다. 일부 프로젝트에서는 두 가지를 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다.

1.SQL

SQL(Structured Query Language)은 전화번호부처럼 데이터를 저장하는 보다 구조화되고 엄격한 방법입니다. 관계형 데이터베이스가 효율적이려면 데이터를 매우 체계적인 방식으로 저장해야 합니다. SQL 데이터베이스는 LAMP 및 Ruby 기반 스택을 포함한 많은 이전 소프트웨어 스택과 기본적으로 작동하기 때문에 여전히 인기가 있습니다. 이러한 데이터베이스는 널리 지원되며 잘 이해되어 있으므로 문제가 발생할 경우 큰 이점이 될 수 있습니다.

데이터베이스 기술에 있어서 모든 경우에 적용할 수 있는 일률적인 솔루션은 없습니다. 이것이 바로 대부분의 기업이 다양한 작업을 위해 비관계형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스를 모두 사용하는 이유입니다. 그러나 대부분의 경우 NoSQL 데이터베이스는 속도와 확장성으로 인해 점점 인기를 얻고 있지만 고도로 구조화된 SQL 데이터베이스가 선호됩니다.

이점:

ACID(원자성, 일관성, 격리 및 내구성) 준수는 트랜잭션이 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 표시하여 변칙을 줄이고 데이터베이스의 무결성을 보호합니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 ACID 규정 준수를 희생하면서 빠른 처리 및 유연성이라는 이점을 제공합니다.

귀하의 데이터는 변경되지 않고 구조화되어 있습니다. 회사가 대규모 성장을 경험하지 않고(더 많은 서버가 필요함) 일관된 데이터만 처리하는 경우 높은 트래픽과 다양한 데이터 유형을 지원하도록 설계된 시스템을 사용할 이유가 없을 것입니다.

이러한 도구는 조기 출시로 인해 데이터베이스 관리를 위한 더 나은 지원, 제품군 및 추가 기능이 함께 제공됩니다.

단점:

SQL의 주요 문제점은 데이터베이스가 커짐에 따라 확장된다는 것입니다. 확장성은 일반적으로 프로덕션 환경에서 테스트되지만 NoSQL 데이터베이스만큼 좋지 않은 경우가 많습니다. 샤딩에도 상당한 문제가 있습니다.

2.NoSQL

회사에서 대량의 비정형 데이터를 처리하고 데이터 요구 사항이 처음부터 명확하지 않은 경우 잘 정의된 스키마를 사용하여 관계형 데이터베이스를 개발하는 것이 불가능할 수 있습니다. 비관계형 데이터베이스를 사용하면 기존 데이터베이스보다 훨씬 더 큰 유연성을 얻을 수 있습니다. 비관계형 데이터베이스를 다양한 유형의 관련 정보를 구성하는 폴더로 생각하십시오.

장점:

NoSQL의 발전을 이끄는 주요 요인은 CouchDB, MongoDB, Cassandra 및 HBase와 같은 NoSQL 데이터베이스의 인기를 촉진한 빅 데이터입니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터가 병목 현상을 일으키지 않도록 하며 서버 측 애플리케이션의 다른 모든 구성 요소는 원활하고 빠르게 설계됩니다.

구조가 거의 없이 대용량 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 함께 저장할 수 있는 데이터 유형에 제한이 없으며 요구 사항이 변경됨에 따라 더 많은 새로운 유형을 추가할 수 있습니다. 문서 기반 데이터베이스를 사용하는 경우 데이터 유형을 미리 정의하지 않고도 데이터를 한 곳에 저장할 수도 있습니다.

클라우드 기반 스토리지는 뛰어난 비용 절감 솔루션이지만 확장하려면 데이터를 여러 서버에 분산시켜야 합니다. NoSQL 데이터베이스는 큰 어려움 없이 여러 데이터 센터에 걸쳐 확장되도록 설계되었습니다.

NoSQL 데이터를 미리 준비할 필요는 없습니다. NoSQL 데이터베이스의 비관계형 특성 덕분에 세부적인 데이터베이스 모델을 개발할 필요 없이 신속하게 데이터베이스를 생성할 수 있으므로 개발 시간이 많이 절약됩니다.

단점:

짧은 역사로 인해 NoSQL 커뮤니티는 MySQL 사용자 기반의 성숙도가 부족합니다. NoSQL 커뮤니티가 빠르게 성장하고 있지만, MySQL과 같은 SQL 데이터베이스 관리 시스템에 비해 숙련된 최종 사용자로 구성된 방대한 네트워크와 경쟁하기는 어렵습니다.

NoSQL 데이터베이스의 가장 큰 문제는 성능 테스트 및 분석을 위한 보고 도구가 부족하다는 것입니다. 반면에 SQL을 사용하면 애플리케이션의 효율성을 입증하는 데 도움이 되는 다양한 보고 도구를 찾을 수 있습니다.

SQL 명령과의 호환성 문제에 직면하게 됩니다. 쿼리 언어에서 새 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 사용되는 SQL과 아직 완전히 호환되지 않는 고유한 특성을 사용합니다.

표준화 부족. 현재 NoSQL 데이터베이스는 많지만 아직 표준이 없는 반면, 관계형 데이터베이스에는 표준이 있습니다. NoSQL의 표준화 부족은 마이그레이션 프로세스 중에 문제를 일으킬 수 있습니다.

결론

요즘 NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 시장에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 많은 장점을 통해 기업 환경에서 진정한 판도를 바꾸는 기술이 될 수 있습니다. 더 낮은 비용, 더 쉬운 확장성 및 오픈 소스 덕분에 NoSQL은 빅 데이터를 통합하려는 기업에게 매력적인 옵션이 되었습니다.

그럼에도 불구하고 NoSQL은 아직 비교적 초기 단계의 기술이며 MySQL과 같은 SQL 데이터베이스가 제공하는 표준이 없습니다. 어떤 사람들은 NoSQL이 미래의 방식이라고 믿고 있고, 다른 사람들은 NoSQL의 ACID 준수 및 표준화 부족을 걱정합니다. 궁극적으로 회사의 복잡한 비즈니스 요구 사항과 사용되는 데이터의 양과 다양성에 따라 SQL을 선택할지 NoSQL을 선택할지 결정됩니다.

좋든 나쁘든 대부분의 프로젝트에서는 비분산, 확장 가능한 관계형 데이터베이스를 시스템의 단일 진실점으로 사용할 수 있습니다. 이는 데이터 일관성을 유지하고 복잡한 쿼리를 지원하는 쉬운 방법입니다.

이 기사가 도움이 되었기를 바랍니다. 하지만 프로젝트마다 다르며 궁극적으로 귀하의 요구 사항에 가장 적합한 것이 무엇인지 이해하는 것은 귀하에게 달려 있다는 점을 기억하십시오. 어떤 선택을 하든 우리 개발자들은 기술 선택을 정당화하는 데 매우 능숙합니다. 하지만 새로운 기술을 시도하기 전에 위험과 장점을 충분히 고려하는 것이 좋습니다