⚡ 데이터베이스 - RDB와 NoSQL의 차이점

🔹 RDB와 NoSQL의 차이점

▫️ 개념 비교

구분	RDB(Relational DB)	NoSQL(Not Only SQL)
데이터 구조	테이블(행과 열)	키-값, 문서, 컬럼, 그래프
스키마	고정 스키마	유연한 스키마 또는 없음
쿼리 언어	SQL	전용 API 또는 명령어
확장성	수직 확장 (Scale-up)	수평 확장 (Scale-out)
정합성	강한 정합성 (ACID)	약한 정합성 (Eventually Consistent)
사용 사례	전통적 시스템 (ERP, 금융 등)	빅데이터, 캐시, 비정형 데이터 등

🔹 RDB의 장단점

▫️ 장점

• 데이터 정합성 보장 (ACID)
• 복잡한 쿼리, 조인, 트랜잭션 지원
• 스키마 기반으로 명확한 구조 설계 가능
• 오랜 역사와 방대한 생태계 (도구, 문서, 인력)

▫️ 단점

• 스키마 변경이 복잡하고 유연성 부족
• 대용량 데이터 처리에 한계
• 수평 확장이 어려움
• 비정형 데이터 처리 부적합

🔹 NoSQL의 장단점

▫️ 장점

• 유연한 스키마 구조, 다양한 데이터 포맷 저장 가능
• 수평 확장이 용이하여 빅데이터에 적합
• 읽기/쓰기 성능이 뛰어난 경우가 많음 (Redis 등)
• JSON 등 비정형 데이터에 강함

▫️ 단점

• 트랜잭션, 정합성 보장이 약함
• 복잡한 조인이나 연관 관계 표현이 어려움
• 표준 쿼리 언어 부재, 제품 간 호환성 낮음
• 구조적 설계나 데이터 정제에 주의 필요

🔹 NoSQL의 분류

유형	설명	대표 기술
키-값 저장소	Key-Value 쌍으로 저장	Redis, DynamoDB
문서 지향형	JSON, BSON 문서 형태로 저장	MongoDB, CouchDB
컬럼 기반	열 단위로 저장, 대규모 분석에 적합	Cassandra, HBase
그래프형	노드와 엣지를 저장, 관계 탐색 최적화	Neo4j, ArangoDB

🔹 어떤 상황에 어떤 DB를 선택할까?

▫️ RDB가 적합한 경우

• 데이터 간 관계가 명확하고 정합성이 중요한 경우
• 복잡한 쿼리나 트랜잭션이 필요한 경우
• 스키마가 안정적이고 변경이 적은 시스템

▫️ NoSQL이 적합한 경우

• 대규모의 비정형 또는 반정형 데이터를 다루는 경우
• 빠른 응답 시간이나 고성능이 요구되는 경우
• 빈번한 스키마 변경 또는 다양한 데이터 구조가 필요한 경우
• 수평 확장을 고려한 시스템 설계가 필요한 경우

🔹 마무리

• RDB는 명확한 구조와 강한 정합성이 필요한 전통적인 시스템에 적합하다.
• NoSQL은 확장성과 유연성이 요구되는 최신 분산 환경에서 강점을 가진다.
• 시스템의 목적과 특성에 따라 RDB와 NoSQL을 적절히 선택하거나, 둘을 병행 사용하는 하이브리드 전략도 고려할 수 있다.