[DB] NoSQL

NoSQL은 초고용량 데이터 처리 등 성능에 특화된 목적을 위해, 비관계형 데이터 저장소에, 비구조적인 데이터를 저장하기 위한 분산 저장 시스템이다.

NoSQL

NoSQL이 무엇의 약자인지는 사람에 따라 No SQL, Not Only SQL, Non-Relational Operational Database SQL로 엇갈리는 의견들이 있지만, 현재 Not Only SQL로 풀어 설명하는 것이 다수를 차지하고 있다.

이 말의 의미를 풀어보면, 단순히 기존 관계형 DBMS가 갖고 있는 특성뿐만 아니라, 다른 특성들을 부가적으로 지원한다는 것을 의미한다.

사용해야 하는 이유

NoSQL 데이터베이스는 탁월한 사용자 경험을 제공하기 위하여 유연성과 확장성을 비롯해 고성능의 매우 기능적인 데이터베이스를 필요로 하는 모바일, 웹이나 게이밍과 같은 다양한 현대적인 애플리케이션에 적합합니다.

• 유연성: NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 유연한 스키마를 제공하여 보다 빠르고 반복적인 개발을 가능하게 해줍니다. 이같은 유연한 데이터 모델은 NoSQL 데이터베이스를 반정형 및 비정형 데이터에 이상적으로 만들어 줍니다.
• 확장성: NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 고가의 강력한 서버를 추가하는 대신 분산형 하드웨어 클러스터를 이용해 확장하도록 설계되었습니다. 일부 클라우드 제공자들은 완전관리형 서비스로서 이런 운영 작업을 보이지 않게 처리합니다.
• 고성능: NoSQL 데이터베이스는 특정 데이터 모델 및 액세스 패턴에 대해 최적화되어 관계형 데이터베이스를 통해 유사한 기능을 충족하려 할 때보다 뛰어난 성능을 얻게 해줍니다.
• 고기능성: NoSQL 데이터베이스는 각 데이터 모델에 맞춰 특별히 구축된 뛰어난 기능의 API와 데이터 유형을 제공합니다.

 

RDBMS vs NoSQL

	관계형 데이터베이스	NoSQL 데이터베이스
최적의 워크로드	관계형 데이터베이스는 일관성이 뛰어난 온라인 트랜잭션 프로세싱(OLTP) 애플리케이션을 위해 설계되어 온라인 분석 프로세싱(OLAP)에 적합합니다.	NoSQL 데이터베이스는 낮은 지연 시간의 애플리케이션을 포함한 수많은 데이터 액세스 패턴에 맞도록 설계되었습니다. NoSQL 검색 데이터베이스는 반정형 데이터에서 분석을 위해 설계되었습니다
데이터 모델	관계형 모델은 데이터를 행과 열로 구성된 테이블로 정규화합니다. 스키마는 테이블, 행, 열, 인덱스, 테이블 간 관계, 기타 데이터베이스 요소를 정확하게 규정합니다. 데이터베이스는 테이블 사이의 관계에서 참조 무결성을 실현합니다.	NoSQL 데이터베이스는 키-값, 문서, 그래프, 인메모리, 검색 등 성능과 규모 확장에 최적화된 다양한 데이터 모델을 제공합니다.  (DynamoDB, MongoDB, Neptune, Redis, Elasticsearch)
ACID 속성	관계형 데이터베이스는 원자가, 일관성, 격리성 및 지속성(ACID, atomicity, consistency, isolation, and durability)의 속성을 제공합니다: 원자가는 완벽하게 실행하거나 혹은 전혀 실행하지 않는 트랜잭션을 필요로 합니다. 일관성은 트랜잭션이 커밋되면 데이터가 데이터베이스 스키마를 준수하도록 요구합니다. 격리성은 동시에 일어나는 트랜잭션들이 각기 별도로 실행되어야 함을 의미합니다. 내구성은 예기치 못한 시스템 장애 또는 정전 시 마지막으로 알려진 상태로 복구하는 기능을 필요로 합니다.	NoSQL 데이터베이스는 흔히 수평으로 확장할 수 있는 보다 유연한 데이터 모델을 위해 관계형 데이터베이스의 일부 ACID 속성을 완화함으로써 조정합니다. 이로써 NoSQL 데이터베이스는 단일 인스턴스의 한계를 넘어 수평으로 확장해야 하는 사용 사례에서 높은 처리량, 낮은 지연 시간을 위한 탁월한 선택이 됩니다.
성능	성능은 일반적으로 디스크 하위 시스템에 따라 다릅니다. 최고 성능을 달성하기 위해서는 쿼리, 인덱스 및 테이블 구조를 자주 최적화해야 합니다.	성능은 일반적으로 기본 하드웨어 클러스터 크기, 네트워크 지연 시간 및 호출 애플리케이션의 기능입니다.
확장	관계형 데이터베이스는 일반적으로 하드웨어의 계산 성능을 높이거나 읽기 전용 워크로드의 복제물을 추가함으로써 확장됩니다.	NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 거의 무제한적인 범위에서 일관된 성능을 제공하는 처리량 제고를 위해 분산형 아키텍처를 사용해 액세스 패턴이 확장 가능하기 때문에 분할성이 있습니다.
API	데이터를 저장 및 검색하기 위한 요청은 SQL(구조화 질의 언어)을 준수하는 쿼리를 사용하여 전달됩니다. 쿼리는 관계형 데이터베이스에 의해 구문 분석되고 실행됩니다.	객체 기반 API를 통해 앱 개발자가 데이터 구조를 쉽게 저장 및 검색할 수 있습니다. 파티션 키를 사용하면 앱에서 키-값 페어, 열 세트 또는 일련의 앱 객체 및 속성을 포함하는 반정형 문서를 검색할 수 있습니다.

• 관계형 모델을 사용하지 않으며 테이블간의 조인 기능 없음
• 직접 프로그래밍을 하는 등의 비SQL 인터페이스를 통한 데이터 액세스
• 대부분 여러 대의 데이터베이스 서버를 묶어서(클러스터링) 하나의 데이터베이스를 구성
• 관계형 데이터베이스에서는 지원하는 Data처리 완결성(Transaction ACID 지원) 미보장
• 데이터의 스키마와 속성들을 다양하게 수용 및 동적 정의 (Schema-less)
• 데이터베이스의 중단 없는 서비스와 자동 복구 기능지원
• 다수가 Open Source로 제공
• 확장성(수직적/수평적), 가용성, 높은 성능

 

용어비교

SQL	MongoDB	DynamoDB	Cassandra	Couchbase
테이블	컬렉션	테이블	테이블	데이터 버킷
행	문서	항목	열	문서
컬럼	필드	속성	컬럼	필드
기본 키	ObjectId	기본 키	기본 키	문서 ID
인덱스	인덱스	보조 인덱스	인덱스	인덱스
보기	보기	글로벌 보조 인덱스	구체화된 보기	보기
중첩된 테이블 또는 객체	포함 문서	맵	맵	맵
배열	배열	목록	목록	목록

 

CAP 이론

분산 시스템에서는 3개 속성을 모두 가지는 것이 불가능하다는 것이다. 각 속성은 아래와 같이 3가지이다.

Consistency (일관성)

• CAP이론에서 말하는 Consistency는 ACID의 ‘C’가 아니다! ACID의 ‘C’는 '데이터는 항상 일관성 있는 상태를 유지해야 하고 데이터의 조작 후에도 무결성을 해치지 말아야 한다'는 속성이다.
• CAP의 ‘C’는 'Single request/response operation sequence'의 속성을 나타낸다. 쓰기 동작이 완료된 후 발생하는 읽기 동작은 마지막으로 쓰여진 데이터를 리턴해야 한다는 것을 의미한다.
• 모든 노드가 같은 시간에 같은 데이터를 보여줘야 한다. (저장된 데이터까지 모두 같을 필요는 없음)

Availability (가용성)

• '특정 노드가 장애가 나도 서비스가 가능해야 한다'라는 의미를 가진다.
• 데이터 저장소에 대한 모든 동작(read, write 등)은 항상 성공적으로 리턴되어야 한다.
• 명확해 보이는 단어이기는 하지만 분산 시스템에서의 특징을 말하는 것이기 때문에 '서비스가 가능하다'와 '성공적으로 리턴'이라는 표현이 애매하다. 얼마동안 기다리는 것 까지를 성공적이라고 할 수 있느냐에 대한 문제가 남아있다. '20시간정도 기다렸더니 리턴이 왔어! Availability가 있는 시스템이야!'라고 할 수 없기 때문이다.
• 다시한번 '성공적으로 리턴'에 대해서 보면 모든 동작에 대해서 시스템이 'Fail!!'이라는 리턴을 성공적으로 보내준다면 그것을 Availability가 있다고 해야 하느냐에 대해서도 애매하다. CAP를 설명하는 문서들 중 'Fail!!'이라고 리턴을 하는 경우도 '성공적인 리턴'이라고 설명하는 것을 보았다.

Partitions Tolerance (분리 내구성)

• 원래는 Tolerance to network Partitions인데 보통은 Partition-tolerance라고도 한다.
• 노드간에 통신 문제가 생겨서 메시지를 주고받지 못하는 상황이라도 동작해야 한다.
• Availablity와의 차이점은 Availability는 특정 노드가 장애가 발생한 상황에 대한 것이고 Tolerance to network Partitions는 노드의 상태는 정상이지만 네트워크 등의 문제로 서로간의 연결이 끊어진 상황에 대한 것이다

 

참고

• https://www.samsungsds.com/kr/insights/1232564_4627.html
• https://aws.amazon.com/ko/nosql/
• https://velog.io/@rlcjf0014/Database-SQL-vs-NoSQL
• https://hamait.tistory.com/197