NoSQL이란 무엇입니까?

다중 모델 데이터베이스

다중 모델 데이터베이스는 하나의 데이터베이스 인스턴스 내에서 여러 NoSQL 데이터 모델을 지원하여 개발자가 애플리케이션 요구 사항에 따라 선택할 수 있게 합니다 이러한 데이터베이스는 하나의 데이터베이스 인스턴스 내에서 여러 데이터 모델을 처리할 수 있는 통합 데이터베이스 엔진을 가지고 있습니다. 예로는 CosmosDB와 ArangoDB가 있습니다.

NoSQL 데이터베이스 유형의 간단한 비교

각 NoSQL 데이터베이스는 서로 다른 기능을 제공합니다. 예를 들어 그래프 데이터베이스는 엔티티 간의 복잡한 관계와 패턴을 분석하는 데 더 적합할 수 있으며, 문서 데이터베이스는 유사한 유형의 방대한 데이터를 문서로 저장하고 검색하는 더 유연하고 자연스러운 방법을 제공합니다. 데이터베이스 선택은 개발하려는 사용 사례에 따라 달라집니다.

자세히 알아보려면 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스 이해하기를 참조하세요.

NoSQL 데이터베이스의 간략한 역사

NoSQL 데이터베이스는 2000년대 후반에 저장 비용이 급격히 감소하면서 등장했습니다. 데이터 중복을 피하기 위해 복잡하고 관리하기 어려운 데이터 모델을 만들어야 했던 시절은 이제 지났습니다. NoSQL 데이터베이스는 개발자의 생산성을 최적화했습니다.

2000년대 초, Google이 발표한 와이드 컬럼 데이터베이스인 BigTable에 관한 논문은 분산 저장 시스템의 광범위한 가능성을 탐구했습니다. 2009년에는 MongoDB와 CouchDB라는 두 주요 문서 지향 데이터베이스가 등장하면서 NoSQL 데이터베이스가 각광을 받게 되었습니다.

2010년대에 들어서면서 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 등장했고 데이터 중심으로 변화하는 기업들 사이에서 NoSQL의 수용이 널리 확산되었습니다.

뿐만 아니라 Agile 선언문이 인기를 얻으면서 소프트웨어 개발자들은 소프트웨어 개발 방식을 재고하기 시작했습니다. 개발자들은 변화하는 요구 사항에 신속하게 적응하고 빠르게 반복하며, 소프트웨어 스택 전체, 심지어 데이터베이스까지 변경해야 했습니다. NoSQL 데이터베이스는 개발자들에게 이러한 유연성을 제공했습니다.

클라우드 컴퓨팅 역시 인기가 높아졌고, 개발자들은 퍼블릭 클라우드를 사용해 애플리케이션과 데이터를 호스팅하기 시작했습니다. 개발자들은 애플리케이션의 복원력을 높이기 위해 데이터를 여러 서버와 지역에 분산시키고 수직 확장 대신 수평 확장을 통해 데이터를 지능적으로 배치할 수 있기를 원했습니다. MongoDB Atlas와 같은 일부 NoSQL 데이터베이스는 이러한 기능을 제공합니다.

디지털화가 기하급수적으로 증가함에 따라 이제 기업은 가능한 한 많은 비구조화 데이터를 수집하게 되었습니다. 이러한 빅 데이터로부터 실행 가능한 실시간 인사이트를 분석하고 도출하기 위해 기업에는 단순한 저장을 넘어서는 최신 솔루션이 필요합니다. 기업은 데이터를 쉽게 확장, 변환 및 시각화할 수 있는 플랫폼이 필요하며 대시보드, 보고서, 차트를 생성하고 AI 및 비즈니스 인텔리전스 도구로 작업해 비즈니스 생산성을 가속화해야 합니다. MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 유연하고 분산된 특성 덕분에 이러한 작업에서 특히 뛰어납니다.

NoSQL 데이터베이스의 특징

NoSQL 데이터베이스는 유연하고 확장 가능한 분산형 데이터베이스입니다. 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스에는 각각 고유한 특징이 있습니다.

대체로 NoSQL 데이터베이스는 다음과 같은 특징을 가집니다.

• 분산 컴퓨팅
• 확대성
• 유연한 스키마와 풍부한 쿼리 언어
• 개발자 사용 편의성
• 파티션 허용
• 고가용성

BASE 준수

NoSQL 데이터베이스는 BASE 준수를 따릅니다. 즉, basic availability(기본 가용성), soft state(소프트 상태), eventual consistency(최종 일관성)를 의미합니다. 기본 가용성은 시스템이 부분적인 장애(예: 노드 손실)를 허용할 수 있는 능력을 말합니다. 소프트 상태는 시스템이 시간이 지나면 자동으로 일관성을 이루기 전에 일시적인 불일치를 허용하는 것을 의미합니다. BASE 규정 준수는 고가용성, 더 빠른 데이터 처리, 확장성 및 유연성을 보장합니다. 하지만 MongoDB는 다중 문서 ACID 준수를 제공하도록 구성할 수도 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 장점에 대해 자세히 알아보세요.

관계형 데이터베이스 vs NoSQL 데이터베이스 예시

사용자와 취미에 대한 정보를 저장하는 예시를 살펴보겠습니다. 사용자의 이름, 성, 휴대폰 번호, 도시 및 취미를 저장해야 합니다.

보통 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서는 사용자를 위한 테이블과 취미를 위한 테이블이라는 두 개의 테이블을 만들 수 있습니다.

사용자 및 취미에 대한 정보를 모두 검색하려면 사용자 테이블과 취미 테이블의 정보를 함께 조인해야 합니다.

NoSQL 데이터베이스용으로 설계하는 데이터 모델은 선택한 NoSQL 데이터베이스 유형에 따라 달라집니다. 사용자와 취미에 대한 동일한 정보를 MongoDB와 같은 문서 데이터베이스에 저장하는 방법을 고려해 보겠습니다.

사용자와 사용자의 취미에 대한 모든 정보를 검색하기 위해 데이터베이스에서 하나의 문서를 검색할 수 있습니다. 조인이 필요하지 않으므로 쿼리 속도가 빨라집니다.

이 데이터 모델링 예시에 대한 더 자세한 버전을 보려면 SQL에서 MongoDB로 용어 및 개념 매핑을 참조하세요.

RDBMS와 NoSQL 데이터베이스의 차이점

관계형 데이터베이스 관리 시스템과 비관계형 데이터베이스 사이에는 다양한 차이점이 있습니다. 주요 차이점 중 하나는 데이터베이스에서 데이터를 모델링하는 방법입니다. 각 기능의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

데이터 모델링

NoSQL: 사용된 NoSQL 데이터베이스의 유형에 따라 데이터 모델이 달라집니다. 예를 들어 키-값, 문서, 그래프, 와이드 컬럼 등이 있으며 이는 반구조화 및 비구조화 데이터에 적합합니다.

RDBMS: RDBMS는 표 형식의 데이터 구조를 사용하며, 데이터는 행과 열의 집합으로 표현됩니다. 이는 구조화된 데이터에 적합합니다.

스키마

NoSQL: 각 문서/행-열/키-값 쌍이 다양한 유형의 데이터를 포함할 수 있는 유연한 스키마를 제공합니다. 이러한 유연성 덕분에 필요 시 스키마 변경이 용이합니다.

RDBMS: 모든 행이 동일한 사전 정의된 열 유형을 포함해야 하는 고정 스키마입니다. 데이터가 저장된 후에는 스키마 변경이 어렵습니다.

쿼리 언어

NoSQL: 사용된 NoSQL 데이터베이스의 유형에 따라 다릅니다. 예를 들어 MongoDB는 MQL을 사용하고 Neo4J는 Cypher를 사용합니다.

RDBMS: 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용합니다.

확장성

NoSQL: NoSQL은 수직 및 수평 확장을 위해 설계되었습니다.

RDBMS: RDBMS는 수직 확장을 위해 설계되었습니다. 그러나 수평 확장의 경우 제한된 기능만 확장할 수 있습니다.

데이터 관계

NoSQL: 관계는 중첩, 명시적 또는 암묵적일 수 있습니다.

RDBMS: 관계는 외래 키를 통해 정의되고 조인을 사용하여 액세스됩니다.

트랜잭션 유형

NoSQL: 트랜잭션은 ACID 또는 BASE 준수를 따릅니다.

RDBMS: 트랜잭션은 ACID 준수를 따릅니다.

성능

NoSQL: NoSQL은 실시간 처리, 빅데이터 분석 및 분산 환경에 적합합니다.

RDBMS: RDBMS는 읽기 작업과 트랜잭션 워크로드에 적합합니다.

데이터 일관성

NoSQL: 높은 데이터 일관성을 제공합니다.

RDBMS: 대부분의 경우 최종 일관성을 제공합니다.

분산 컴퓨팅

NoSQL: NoSQL을 도입한 주된 이유 중 하나는 분산 컴퓨팅을 위한 것이었으며 NoSQL 데이터베이스는 샤딩, 복제 및 클러스터링을 통해 분산 데이터 저장과 수직 및 수평 확장을 지원합니다.

RDBMS: RDBMS는 클러스터링과 복제를 통해 분산 컴퓨팅을 지원합니다. 그러나 전통적으로 분산 아키텍처를 지원하도록 설계되지 않았기 때문에 확장성과 유연성이 떨어집니다.

장애 허용

NoSQL: NoSQL은 데이터 복제를 통해 내장된 장애 허용성과 높은 가용성을 제공합니다.

RDBMS: RDBMS는 복제, 백업 및 복구 메커니즘을 사용합니다. 그러나 이러한 메커니즘은 장애 허용성과 데이터 가용성을 위해 설계되었기 때문에 애플리케이션 개발 시 재해 복구 메커니즘과 같은 추가적인 조치를 구현해야 할 수도 있습니다.

데이터 파티셔닝

NoSQL: 샤딩과 복제를 통해 데이터 파티셔닝이 수행됩니다.

RDBMS: 테이블 기반 파티셔닝과 파티션 프루닝을 지원합니다.

여기에서 데이터 파티셔닝에 대해 더 알아보세요.

데이터와 객체 매핑

NoSQL: NoSQL은 데이터를 JSON 문서, 와이드 컬럼 저장소, 키-값 쌍 등 다양한 방식으로 저장합니다. NoSQL 데이터를 객체 지향 방식으로 다룰 수 있도록 ODM(객체-데이터 매핑) 프레임워크를 통해 추상화를 제공합니다.

RDBMS: RDBMS는 데이터베이스 열과 객체 지향 애플리케이션 코드 간에 원활한 통합이 가능하도록 데이터와 객체 매핑에 더 많이 의존합니다.

관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점에 대해 자세히 알아보려면 NoSQL vs SQL 데이터베이스를 읽어보세요.

NoSQL 사용 사례

NoSQL 데이터베이스 시스템은 거의 모든 산업에서 실시간 분석, 콘텐츠 관리, IoT 애플리케이션, 추천 시스템, 사기 탐지, 제품 카탈로그 관리 등 다양한 용도로 사용됩니다. 사용 사례는 금융 데이터 및 의료 기록) 저장과 같은 아주 중요한 사례부터 스마트 고양이 화장실에서 IoT 판독값 저장과 같은 재미있고 가벼운 사례까지 다양합니다.

NoSQL, 언제 사용할 것인가?

어떤 데이터베이스를 사용할지 결정할 때 의사결정자들은 일반적으로 다음 요인 중 하나 이상을 고려하여 NoSQL 데이터베이스를 선택하게 됩니다.

• 빠른 속도의 Agile 개발
• 구조적 및 반구조적 데이터 저장
• 방대한 양의 데이터
• 수평 확장 아키텍처에 대한 요구 사항

• 마이크로서비스 및 실시간 스트리밍과 같은 최신 애플리케이션 패러다임

  위에 나열된 요인에 대한 더 자세한 내용은 NoSQL 데이터베이스를 사용해야 하는 경우 및 NoSQL 데이터베이스 사례 살펴보기를 참조하세요.

NoSQL 데이터베이스에 대한 오해

수년간 개발자 커뮤니티에서 NoSQL 데이터베이스에 대한 여러 가지 오해가 퍼져왔습니다. 이 섹션에서는 가장 흔한 두 가지 오해에 대해 논의해보겠습니다.

오해: 관계 데이터는 관계형 데이터베이스에 가장 적합하다.

NoSQL 데이터베이스 또는 비관계형 데이터베이스는 관계 데이터를 잘 저장하지 못한다는 오해가 많습니다. NoSQL 데이터베이스도 관계형 데이터를 저장할 수 있으며, 단지 관계형 데이터베이스와는 다른 방식으로 저장할 뿐입니다.

실제로 관계형 데이터베이스와 비교했을 때 많은 사람들이 NoSQL 데이터베이스에서 관계형 데이터를 모델링하는 것이 관계형 데이터베이스보다 더 쉽다고 느낍니다. 이는 관련 데이터를 테이블 간에 나눌 필요가 없기 때문입니다. NoSQL 데이터 모델을 사용하면 관련 데이터를 단일 데이터 구조 내에 중첩할 수 있습니다.

오해: NoSQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 지원하지 않는다.

또 다른 흔한 오해는 NoSQL 데이터베이스가 ACID 트랜잭션을 지원하지 않는다는 것입니다. MongoDB와 같은 일부 NoSQL 데이터베이스는 실제로 ACID 트랜잭션을 지원합니다.

NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 모델링하는 방식은 많은 사용 사례에서 다중 레코드 트랜잭션의 필요성을 제거할 수 있다는 점에 유의하세요. 사용자와 사용자의 취미에 대한 정보를 관계형 모델과 문서 저장소에 모두 저장했던 이전 예를 생각해 보겠습니다. 사용자와 취미에 대한 정보가 관계형 데이터베이스에서 함께 업데이트되도록 하려면 트랜잭션을 사용하여 두 테이블의 레코드를 업데이트해야 합니다. 동일한 작업을 문서 저장소에서 수행하려면 단일 문서만 업데이트할 수 있어 다중 레코드 트랜잭션이 필요하지 않습니다.

일반적인 오해에 대해 자세히 알아보려면 MongoDB에 대한 오해와 진실(Everything You Know About MongoDB is Wrong)를 참조하세요.

NoSQL 쿼리 튜토리얼

DB-Engines에 따르면 MongoDB는 가장 많이 쓰이는 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB로 시작해 보세요. MongoDB를 가장 쉽게 시작하는 방법은 MongoDB Atlas를 이용하는 것입니다. Atlas는 MongoDB의 완전 관리형 서비스형 데이터베이스입니다. Atlas는 언제든지 이용할 수 있는 프리 티어를 제공하므로 마음껏 사용해 볼 수 있습니다. 시작하려면 MongoDB Atlas 튜토리얼을 확인해 보세요.

Atlas Data Explorer를 사용하면 새 문서를 삽입하고 기존 문서를 편집하며 문서를 삭제하는 등의 작업을 통해 데이터를 계속 관리할 수 있습니다.

데이터를 집계하는 더욱 고급 쿼리를 시도하려면 집계 파이프라인을 생성해 보세요. 집계 프레임워크는 데이터를 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 자세히 알아보려면 무료 MongoDB University 과정인 M121 MongoDB 집계 프레임워크를 수강해 보세요.

데이터를 시각화하고 싶다면 MongoDB Atlas Charts를 활용해 보세요. Charts를 사용하면 데이터를 시각적으로 표현한 대시보드를 만들 수 있습니다.

요약

NoSQL 데이터베이스는 유연한 데이터 모델, 수평적 확장, 초고속 쿼리, 개발자의 사용 편의성 등 다양한 이점을 제공합니다. NoSQL 데이터베이스의 종류는 문서 저장, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소, 그래프 데이터베이스, 다중 모델 데이터베이스 등 다양합니다.

MongoDB는 이 분야에서 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB Atlas에 대해 자세히 알아보고 프리 티어를 사용해 보세요.

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이 글은 MongoDB 개발자 대변인인 Lauren Schaefer가 작성했습니다.

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