1. SQL?

  1. [설명]
    1. RDBMS에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색 할 수 있습니다
    2. 테이블에 레코드로 저장되는데, 각 테이블마다 명확하게 정의된 구조로 되어있습니다
    3. 필드의 이름과 데이터 유형으로 정의 됩니다
  2. [특징]
    1. 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장됩니다
    2. 데이터는 관계를 통해 여러 테이블에 분산됩니다
    3. 스키마를 수정하지 않는 이상은 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것을 관계형 데이터 베이스라고 합니다
    4. 스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없습니다
  3. [장점]
    1. 하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없다는 것 입니다
    2. 데이터의 중복을 피하기 위해 ‘관계’를 이용하기도 합니다
    3. 명확하게 정의된 스키마와 데이터 무결성을 보장합니다
  4. [단점]
    1. 덜 유연하며, 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 합니다(나중에 수정하기 힘들기 때문입니다)
    2. 관계를 맺고 있어서 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어 질 수 있습니다
    3. 대체로 수직적 확장만 가능합니다
  5. [SQL 사용이 좋을 때]
    1. 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 되는 애플리케이션일 경우 입니다
    2. 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우 입니다

2. NoSQL?

  1. [설명]
    1. 관계형의 반대의 DB라고 생각하시면 됩니다
    2. 스키마도 없고, 관계도 없습니다
    3. 레코드를 문서(documents)라고 불립니다
    4. 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능합니다
  2. [특징]
    1. 문서는 Json과 비슷한 형태로 가지고 있습니다
    2. 관계형 DB처럼 여러 테이블에 나눠 담지 않고, 관련 데이터를 동일한 ‘컬렉션’에 넣습니다
    3. 여러 테이블에 조인할 필요없이 이미 필요한 모든 것을 갖춘 문서를 작성한다고 생각하시면 됩니다
  3. [장점]
    1. 스키마가 없어서 유연하며, 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가가 가능합니다
    2. 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장되며, 데이터 읽어오는 속도가 빠릅니다
    3. 수직 및 수평 확장이 가능해 애플리케이션이 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청처리가 가능합니다
  4. [단점]
    1. 유연선으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 도 있습니다
    2. 데이터 중복을 계속 업데이트 해줘야 합니다
    3. 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 합니다(SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한 번만 수행이 가능합니다)
  5. [NoSQL사용이 좋을 때]
    1. 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장 될 수 있을 경우입니다
    2. 읽기를 자주하지만, 데이터 변경은 자주 일어나지 않을 경우입니다
    3. 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우입니다(막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우를 말합니다)

3. 확장개념[SQL, NoSQL]?

  1. [설명]
    1. Scaling 개념을 지닙니다
    2. 서버의 확장성은 ‘수직적’확장과 ‘수평적’ 확장으로 나뉩니다
      1. 수직적
        • 단순히 데이터베이스 서버의 성능을 향상시키는 것을 말합니다(CPU 업그레이드)
      2. 수평적
        • 더 많은 서버가 추가되고 데이터 베이스가 전체적으로 분산됨을 의미합니다(하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동합니다)
    3. 수직적 확장은 SQL 데이터베이스에서 데이터 저장방식을 추구합니다
    4. 수평적 확장은 NoSQL 데이터베이스에서 데이터 저장방식을 추구합니다