내 잡다한 노트

NoSQL과 SQL 기반 DB 비교 본문

DB

NoSQL과 SQL 기반 DB 비교

peanutwalnut 2025. 2. 4. 16:17

NoSQL과 SQL 기반 데이터베이스는 각각의 설계 철학과 용도가 다르기 때문에 “성능”을 단순 비교하기는 어렵습니다. 대신, 주요 워크로드와 사용 시나리오별로 어떤 특성이 성능에 영향을 미치는지 살펴보면 다음과 같습니다.

1. 데이터 모델 및 쿼리 복잡성

  • SQL (관계형 데이터베이스)
    • 강점:
      • 정교한 조인 및 복잡한 쿼리: 복잡한 관계와 조인을 효과적으로 처리하며, 인덱싱, 캐싱, 실행 계획 최적화를 통해 정교한 쿼리를 빠르게 수행할 수 있습니다.
      • ACID 트랜잭션: 데이터 일관성과 무결성을 보장하는 데 최적화되어 있습니다.
    • 단점:
      • 고정 스키마: 스키마 변경이 어렵고, 대규모 데이터 및 높은 트래픽 상황에서는 수직 확장이 주로 요구되어 비용과 한계가 발생할 수 있습니다.
      • 확장성 한계: 복잡한 조인과 트랜잭션 관리로 인해 분산 환경에서 수평 확장이 제한적일 수 있습니다.
  • NoSQL (비관계형 데이터베이스)
    • 강점:
      • 유연한 데이터 모델: 스키마가 자유롭거나 느슨하게 정의되어 있어, 다양한 형태의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다.
      • 수평 확장: 분산 환경에서 데이터를 여러 노드에 자동으로 분산시켜 저장하므로, 높은 트래픽이나 대규모 데이터 처리에 유리합니다.
      • 단순한 쿼리 및 빠른 쓰기: 단순한 조회나 대량의 쓰기 작업에 최적화되어 있으며, 특히 캐싱이나 키-값 조회, 도큐먼트 저장 등에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
    • 단점:
      • 복잡한 조인 및 트랜잭션: 기본적으로 조인 연산이나 복잡한 트랜잭션을 지원하지 않는 경우가 많아, 애플리케이션 레벨에서 별도로 처리해야 하는 경우가 있습니다.
      • 일관성 모델: 일부 NoSQL 시스템은 일관성보다 가용성과 파티션 내성을 우선시(예: eventual consistency)하므로, 엄격한 트랜잭션 일관성이 필요한 경우 성능이나 설계 측면에서 추가 고민이 필요합니다.

2. 확장성 및 처리량

  • SQL 데이터베이스:
    • 수직 확장: 일반적으로 단일 서버의 성능 향상(메모리, CPU, 스토리지 증설)을 통해 성능을 개선합니다.
    • 분산 SQL: 최근에는 분산 SQL 데이터베이스(예: Google Spanner, CockroachDB 등)가 등장하여 수평 확장을 시도하지만, 기존 전통적 RDBMS보다 구현 복잡성이 높습니다.
    • 대량 처리: 복잡한 조인, 트랜잭션 관리 등으로 인해 대규모 데이터 분산 처리에서는 NoSQL보다 확장이 제한적일 수 있습니다.
  • NoSQL 데이터베이스:
    • 수평 확장: 클러스터에 노드를 추가함으로써 성능과 저장 용량을 선형적으로 확장할 수 있습니다.
    • 높은 처리량: 많은 NoSQL 시스템은 높은 쓰기 및 읽기 처리량을 제공하도록 설계되어, 분산 환경에서 매우 빠른 성능을 발휘합니다.
    • 경량 프로토콜: 복잡한 쿼리 연산보다는 단순 조회나 저장에 최적화되어 있으므로, 특정 단순 작업에 대해 매우 낮은 지연과 높은 처리량을 보입니다.

3. 트랜잭션 처리 및 일관성

  • SQL 데이터베이스:
    • ACID 보장: 트랜잭션의 원자성, 일관성, 격리성, 내구성을 보장하여, 금융 등 엄격한 일관성이 요구되는 분야에 적합합니다.
    • 성능 트레이드오프: 복잡한 트랜잭션을 관리하기 위한 오버헤드가 발생할 수 있어, 초당 수백만 건 이상의 단순 작업보다는 복잡한 트랜잭션이 필요한 상황에 최적화되어 있습니다.
  • NoSQL 데이터베이스:
    • 경량 트랜잭션: 단일 키 기반의 작업이나 제한된 범위의 트랜잭션을 지원하는 경우가 많아, 대량의 데이터 쓰기 작업에 대해 낮은 지연을 제공합니다.
    • 일관성 옵션: 일부 시스템은 강력한 일관성 대신 eventual consistency를 제공함으로써 높은 처리량과 낮은 지연을 달성할 수 있습니다.
    • 유연한 설정: 일부 NoSQL 시스템(예: MongoDB, Cassandra)은 설정에 따라 트랜잭션 수준이나 일관성을 조정할 수 있어, 특정 워크로드에 맞춘 최적화가 가능합니다.

4. 실제 사례 및 참고 자료

  • SQL 사례:
    • PostgreSQL, MySQL, Oracle 등은 금융, ERP, 전자상거래 등 복잡한 트랜잭션과 조인이 필요한 시스템에서 오랜 기간 사용되어 왔습니다.
    • PostgreSQL 공식 문서 및 MySQL Performance Blog 등에서 성능 관련 다양한 벤치마크와 최적화 사례를 확인할 수 있습니다.
  • NoSQL 사례:

'DB' 카테고리의 다른 글

DB에서 Join의 필요성  (0) 2025.02.06
DB와 관련된 기본 용어  (0) 2025.01.27
JDBC와 ODBC  (0) 2025.01.23
DB에서 Lock 이란?  (0) 2025.01.21
트랜잭션 (Transaction)  (0) 2025.01.21
'DB' Related Articles more