[DB] 관계형(RDB) vs 비관계형(NoSQL) 데이터베이스 비교

안녕하세요. 새내기 개발자입니다. 공부하면서 정리하는 글로 틀린 부분은 언제나 댓글로 환영입니다!

 

데이터베이스는 시스템의 핵심 요소로, 데이터의 저장 및 관리를 담당합니다. 데이터베이스는 크게 관계형 데이터베이스(Relational Database, RDB) 와 비관계형 데이터베이스(Non-Relational Database, NoSQL) 로 나뉩니다. 이 글에서는 두 개념의 차이점과 각각의 장단점을 비교해 보겠습니다.

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1. 관계형 데이터베이스 (RDB)

관계형 데이터베이스(Relational Database, RDB) 는 데이터를 테이블(table) 기반의 정형화된 구조 로 저장하는 방식입니다. 데이터는 행(row)과 열(column)으로 구성된 테이블 에 저장되며, SQL(Structured Query Language) 을 사용하여 데이터를 조회하고 조작합니다.

🔹 관계형 데이터베이스의 특징

• 정형화된 스키마(Schema) 필요: 데이터를 저장하기 전에 테이블 구조(스키마)를 정의해야 합니다.
• ACID 트랜잭션 지원: 데이터의 일관성과 무결성을 보장하기 위해 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립성(Isolation), 지속성(Durability) 을 준수합니다.
• 관계(Relationship) 기반: 테이블 간의 관계를 외래키(Foreign Key) 등을 통해 유지하며, 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화할 수 있습니다.

🔹 관계형 데이터베이스의 장점

✅ 데이터 무결성 보장: ACID 트랜잭션을 지원하여 데이터의 정확성을 유지할 수 있습니다.
✅ 복잡한 쿼리 처리 가능: SQL을 통해 JOIN, GROUP BY, ORDER BY 등의 복잡한 연산을 수행할 수 있습니다.
✅ 보안 및 접근 제어 우수: 사용자 권한을 세밀하게 설정할 수 있어 보안성이 높습니다.
✅ 검증된 기술: 오랜 기간 사용된 기술로 성숙한 도구와 커뮤니티가 존재합니다.

🔹 관계형 데이터베이스의 단점

❌ 수직 확장(Scale-Up) 제한: 보통 단일 서버에서 성능을 확장해야 하므로 하드웨어 비용이 증가할 수 있습니다.
❌ 유연성 부족: 테이블 스키마가 정해지면 쉽게 변경하기 어렵습니다.
❌ 대량의 비정형 데이터 처리 어려움: JSON, 이미지, 동영상 등 구조화되지 않은 데이터를 효율적으로 저장하기 어려울 수 있습니다.

🔹 대표적인 관계형 데이터베이스

• MySQL
• PostgreSQL
• MariaDB
• Oracle Database
• Microsoft SQL Server

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2. 비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

비관계형 데이터베이스(Non-Relational Database, NoSQL) 는 테이블 대신 다양한 데이터 모델 을 사용하는 방식입니다. 문서(Document), 키-값(Key-Value), 컬럼(Column), 그래프(Graph) 기반 데이터 저장 구조를 사용할 수 있습니다.

🔹 비관계형 데이터베이스의 특징

• 스키마 없음(Schema-less): 정해진 테이블 구조 없이 유연하게 데이터를 저장할 수 있습니다.
• 수평 확장(Scale-Out) 용이: 여러 대의 서버를 추가하여 성능을 확장할 수 있습니다.
• 비정형 데이터 처리 가능: JSON, BSON, XML 등 다양한 데이터 형식을 지원합니다.
• 다양한 데이터 모델 지원: 데이터 저장 방식에 따라 여러 유형으로 분류됩니다.

🔹 비관계형 데이터베이스의 장점

✅ 유연한 데이터 구조: 스키마 없이 데이터를 저장할 수 있어 변경이 용이합니다.
✅ 수평 확장(Scale-Out) 용이: 여러 대의 서버로 분산하여 성능을 확장할 수 있습니다.
✅ 비정형 데이터 처리 가능: JSON, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터를 저장하고 처리하는 데 적합합니다.
✅ 빠른 읽기/쓰기 성능: 인덱싱 및 분산 저장을 통해 높은 성능을 제공합니다.

🔹 비관계형 데이터베이스의 단점

❌ 데이터 무결성 보장 어려움: RDB처럼 강력한 ACID 트랜잭션을 제공하지 않는 경우가 많습니다.
❌ 복잡한 쿼리 수행 어려움: JOIN 연산이 없거나 제한적이며, SQL과 같은 표준 쿼리 언어가 없어 학습 비용이 발생할 수 있습니다.
❌ 일관성(Consistency) 문제 발생 가능: 분산 환경에서 동기화가 필요하여 eventual consistency(최종적 일관성) 모델을 따를 수 있습니다.

🔹 대표적인 비관계형 데이터베이스

• 문서형(Document-Based) DB: MongoDB, CouchDB
• 키-값(Key-Value) 저장소: Redis, DynamoDB
• 컬럼(Column-Family) 저장소: Apache Cassandra, HBase
• 그래프(Graph) DB: Neo4j

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3. 관계형 vs 비관계형 데이터베이스 비교

비교 항목	관계형 데이터베이스 (RDB)	비관계형 데이터베이스 (NoSQL)
데이터 모델	테이블 기반 구조	문서, 키-값, 컬럼, 그래프 등 다양한 구조
스키마	고정된 스키마 필요	스키마 유연
확장 방식	수직 확장 (Scale-Up)	수평 확장 (Scale-Out)
트랜잭션	ACID 트랜잭션 지원	보통 BASE(일관성이 약한) 모델 적용
쿼리 방식	SQL 사용	각 DB마다 다른 쿼리 방식 적용
JOIN 연산	가능	대부분 지원하지 않음
읽기/쓰기 속도	쓰기보다 읽기 성능이 뛰어남	읽기/쓰기 성능이 우수
사용 사례	금융, ERP, 전자상거래, 기업 시스템	빅데이터, IoT, 실시간 분석, 소셜 미디어

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4. 언제 관계형 vs 비관계형 DB를 선택해야 할까?

✅ 관계형 데이터베이스를 선택해야 하는 경우:

• 강력한 데이터 무결성과 일관성이 필요한 경우 (금융, 은행, ERP 시스템)
• 복잡한 관계형 데이터를 처리해야 하는 경우
• 표준화된 SQL 쿼리를 사용해야 하는 경우

✅ 비관계형 데이터베이스를 선택해야 하는 경우:

• 대량의 데이터를 빠르게 저장하고 조회해야 하는 경우 (빅데이터, IoT, 로그 수집)
• 유연한 데이터 모델이 필요한 경우 (소셜 미디어, 실시간 분석)
• 분산 시스템에서 수평 확장이 필요한 경우 (클라우드 기반 애플리케이션)

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5. 결론

관계형 데이터베이스(RDB)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)는 각각 장점과 단점이 존재하며, 프로젝트의 특성과 요구사항에 따라 적절한 선택이 필요합니다.

• 정형화된 데이터 와 트랜잭션이 중요한 경우 → RDB 선택
• 빠른 확장성과 비정형 데이터 처리 가 필요한 경우 → NoSQL 선택

최근에는 Hybrid 접근 방식도 많이 사용되며, 관계형 DB와 비관계형 DB를 함께 활용하는 사례도 많아지고 있습니다. 예를 들어, MySQL + Redis 를 함께 사용하여 데이터 저장과 캐싱을 분리하는 방식이 대표적인 예입니다.