SQL과 NoSQL의 차이점

데이터베이스를 선택할 때 가장 큰 결정은 관계형(SQL) 데이터 구조를 선택할지 비관계형(NoSQL) 데이터 구조를 선택할지 여부입니다. 두 데이터베이스 모두 실행 가능한 옵션이지만 사용자가 결정을 내릴 때 염두에 두어야 할 두 데이터베이스 사이에는 특정 주요 차이점이 있습니다.

주요 차이점:

1. 유형

SQL 데이터베이스는 주로 관계형 데이터베이스(RDBMS)라고 하며 NoSQL 데이터베이스는 주로 비관계형 데이터베이스 또는 분산 데이터베이스라고 합니다.

2. 언어

SQL 데이터베이스는 데이터 기반의 SQL(Structured Query Language)을 정의하고 운영합니다. 이 언어는 측면에서 볼 때 매우 강력합니다. SQL은 가장 다양하고 널리 사용되는 옵션 중 하나이므로 특히 복잡한 쿼리의 경우 안전한 선택이 됩니다. 그러나 반면에 제한적일 수도 있습니다. SQL에서는 사용하기 전에 미리 정의된 스키마를 사용하여 데이터 구조를 결정해야 합니다. 또한 모든 데이터는 동일한 구조를 따라야 합니다. 이를 위해서는 많은 사전 준비가 필요할 수 있습니다. 즉, 구조 변경이 어렵고 전체 시스템에 지장을 초래한다는 의미입니다.

NoSQL 데이터베이스에는 구조화되지 않은 데이터에 대한 동적 스키마가 있습니다. 데이터는 다양한 방식으로 저장됩니다. 즉, 문서 지향, 열 지향, 그래프 기반 또는 KeyValue 저장소로 구성될 수 있습니다. 이러한 유연성은 구조를 먼저 정의하지 않고도 문서를 작성할 수 있음을 의미합니다. 각 문서는 고유한 구조를 가질 수도 있습니다. 구문은 데이터베이스마다 다르며 언제든지 필드를 추가할 수 있습니다.

3. 확장성

거의 모든 경우에 SQL 데이터베이스는 수직적으로 확장 가능합니다. 이는 RAM, CPU 또는 SSD와 같은 기능을 추가하여 단일 서버의 로드를 늘릴 수 있음을 의미합니다. 그러나 반면에 NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 확장할 수 있습니다. 이는 샤딩을 통해 더 많은 트래픽을 처리하거나 NoSQL 데이터베이스에 더 많은 서버를 추가할 수 있음을 의미합니다. 근처에 건물을 더 추가하는 것이 아니라 같은 건물에 더 많은 층을 추가하는 것과 비슷합니다. 따라서 NoSQL은 결국 더 크고 더 강력해질 수 있으므로 이러한 데이터베이스는 대규모 또는 변화하는 데이터 세트에 대한 첫 번째 선택이 됩니다.

4. 구조

SQL 데이터베이스는 테이블 기반인 반면 NoSQL 데이터베이스는 키 값 쌍, 문서 기반, 그래프 데이터베이스 또는 넓은 열 저장소입니다. 따라서 관계형 SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션(회계 시스템 등)이 필요한 애플리케이션이나 관계형 구조용으로 구축된 레거시 시스템에 더 나은 선택이 됩니다.

5. 속성은

SQL 데이터베이스는 ACID 속성(원자성, 일관성, 격리 및 내구성)을 따르는 반면 NoSQL 데이터베이스는 Brewers CAP 정리(일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차)를 따릅니다.

6. 지원

공급업체의 모든 SQL 데이터베이스가 잘 지원됩니다. 또한 SQL 데이터베이스를 사용한 대규모 배포에 도움을 줄 수 있는 독립 컨설팅 기관이 많이 있지만 일부 NoSQL 데이터베이스의 경우 여전히 커뮤니티 지원에 의존해야 하며 대규모 NoSQL을 설정하고 배포하는 데 사용할 수 있는 외부 전문가가 제한되어 있습니다. 배포.

SQL 데이터베이스의 예로는 PostgreSQL, MySQL, Oracle 및 Microsoft SQL Server가 있습니다. NoSQL 데이터베이스 예로는 Redis, RavenDB Cassandra, MongoDB, BigTable, HBase, Neo4j 및 CouchDB가 있습니다.

SQL과 NoSQL의 주요 차이점:

SQL	NOSQL
관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)	비관계형 또는 분산 데이터베이스 시스템.
이러한 데이터베이스에는 고정 또는 정적 또는 사전 정의된 스키마가 있습니다.	동적 스키마가 있습니다.
이러한 데이터베이스는 계층적 데이터 저장에 적합하지 않습니다.	이러한 데이터베이스는 계층적 데이터 저장에 가장 적합합니다.
이 데이터베이스는 복잡한 쿼리에 가장 적합합니다.	이 데이터베이스는 복잡한 쿼리에 적합하지 않습니다.
수직 확장 가능	수평 확장 가능

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