사용 사례에 적합한 데이터베이스는 무엇일까요?

데이터베이스를 사용하면 여러 사용자가 저장된 정보를 빠르고 안전하면서도 효율적으로 유지, 업데이트, 수정할 수 있습니다. 따라서 기업 회계 기록을 꾸준히 확인하거나, IoT 장치 네트워크의 방대한 양의 데이터를 저장하거나, 회사의 인벤토리 시스템을 추적하거나, 웹 응용 프로그램을 구축하는 등 수많은 실제 사례에 데이터베이스를 이용할 수 있습니다.

올바른 데이터베이스를 선택하는 데 있어 가장 중요한 사항은 다음과 같습니다.

데이터베이스는 비즈니스 정보를 저장, 유지, 업데이트, 편집 및 액세스하는 데 필수적입니다.
데이터베이스의 두 가지 주요 범주는 SQL 기반과 NoSQL 기반입니다.
Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MongoDB는 모두 널리 사용되는 비즈니스 데이터베이스 솔루션입니다.
데이터를 저장하고 편집하는 비즈니스 사용 사례를 충분히 이해하면 올바른 데이터베이스 옵션을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
최신 데이터베이스에는 다양한 유형이 있으며, 각 유형마다 장단점이 있습니다. 이 글에서는 가장 많이 사용되는 최신 데이터베이스 유형을 한눈에 살펴볼 수 있도록 설명합니다.

SQL 기반과 NoSQL 기반 비교

가장 인기 있는 최신 데이터베이스 옵션을 자세히 살펴보기 전에, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS, 즉 SQL)과 비관계형 데이터베이스 관리 시스템(NoSQL 데이터베이스)의 차이를 이해해야 합니다.

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지난 40년 동안 비즈니스에서는 프로그래밍 언어 SQL을 사용하는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 활용했으며, SQL 기반 모델이 계속해서 우위를 차지하고 있습니다. 2019년 기준으로, 데이터베이스의 60.5%가 SQL 기반 관계형 데이터베이스 관리 시스템이었습니다.

* 이미지 출처: scalegrid.io.

그런데 매년 NoSQL 기반 비관계형 데이터베이스 관리 시스템의 인기가 높아지고 있습니다. 특히 데이터 과학자들이 기계 학습 비즈니스 분석 툴로 구조화되지 않은 데이터를 처리하려고 하기 때문입니다. 이러한 데이터베이스 스타일이 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.

관계형 데이터베이스 관리 시스템(SQL 기반)

관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 매우 체계적이면서 구조적인 정보 관리 접근방식을 제공하는 데이터베이스 관리 언어인 SQL을 사용합니다. 전화번호부가 각 데이터에 서로 다른 범주의 정보(이름, 번호, 주소 등)를 가지는 방식과 마찬가지로, 관계형 데이터베이스는 데이터베이스 사용자들이 매개 변수 내에서 정보를 쉽게 구성, 액세스, 유지할 수 있도록 엄격한 범주형 매개 변수를 적용합니다.

SQL 기반 RDBMS가 계속 우위를 차지하는 주된 이유는 다음과 같습니다.

안정성과 신뢰성이 매우 높습니다.
LAMP와 같은 인기 있는 소프트웨어 스택과 원활하게 통합되는 표준을 준수합니다.
40년 넘게 사용되고 있습니다.

RDBMS 장점:

ACID 준수: 데이터베이스 시스템이 "ACID를 준수"하면 데이터베이스 시스템의 원자성, 일관성, 격리, 영속성을 측정하는 우선순위를 충족합니다. 데이터베이스가 ACID를 더 많이 준수할수록 데이터베이스 트랜잭션 유효성을 보장하고, 이상 발생을 줄이고, 데이터 무결성을 보호하고, 안정적인 데이터베이스 시스템을 생성하는 데 더 많은 기여를 합니다. 일반적으로 SQL 기반 RDBMS는 ACID 준수 수준이 높지만, NoSQL 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 처리할 때 속도와 유연성을 얻기 위해 이 특징적인 장점을 포기합니다.
일관된 데이터 시스템에 적합: SQL 기반 RDBMS를 사용하면 원래 생성하는 구조로 정보가 유지됩니다. 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 동적 정보 시스템이 필요하지 않고 수많은 데이터 유형을 처리하지 않는다면, RDBMS는 뛰어난 속도와 안정성을 제공합니다.
우수한 지원 옵션: RDBMS 데이터베이스는 40년 이상 사용되어 오고 있기 때문에 지원을 받고, 추가 제품을 구하고, 다른 시스템의 데이터를 통합하기가 더 쉽습니다.

RDBMS 단점:

확장성 문제와 샤딩의 어려움: RDBMS는 NoSQL 데이터베이스에 비해 대규모 성장에 대응해 확장하는 것이 어렵습니다. 이러한 데이터베이스는 샤딩 측면에서도 문제가 있습니다. 샤딩은 관리가 쉽도록 큰 데이터베이스를 작은 부분으로 나누는 프로세스입니다. 앞으로 몇 년 동안 큰 변화가 없을 것으로 예상되는 보수적인 데이터베이스를 처리하고 있다면 RDBMS 솔루션과 관련된 샤딩 및 확장 문제와는 관련이 없을 수 있습니다. 반면, 앞으로 몇 년 동안 확장하고 성장할 계획이라면 비관계형 데이터베이스 시스템(NoSQL 기반)이 요구에 더 적합할 수 있습니다.
NoSQL 형식으로 효율성이 떨어짐: 현재 대부분의 RDBMS는 NoSQL 데이터 형식과 호환되지만, 비관계형 데이터베이스만큼 효율적으로 작동하지는 않습니다.

가장 인기 있는 RDBMS/SQL 데이터베이스 엔진 3개(아래에서 자세히 설명)는 다음과 같습니다.

비관계형 데이터베이스 시스템(NoSQL 기반)

비관계형 데이터베이스를 사용하면 서로 다른 파일 폴더에 정보를 넣는 것처럼 느슨한 방식으로 정보를 정리할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 두 가지 이유로 중요합니다.

구조화되지 않은 정보를 저장할 뿐더러 AI 알고리즘으로 분석하는 강력한 비즈니스 인텔리전스 시스템에 노출시킬 수 있습니다.
향후에 구조화할 예정인 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있습니다.

비관계형 데이터베이스는 JSON과 같은 NoSQL 형식과도 잘 작동하며, 페이지를 새로고침하지 않아도 웹사이트를 "실시간"으로 업데이트할 수 있도록 하는 웹 기반 응용 프로그램에 필수입니다.

비관계형 DBMS 장점:

"빅데이터" 분석을 처리하는 데 탁월: NoSQL 데이터베이스가 점점 인기를 얻는 주된 이유는 대량의 정보를 분류하고 엄격한 구조를 적용해야 하는 병목 현상을 없애기 때문입니다. HBase, Cassandra, CouchDB 등의 NoSQL 데이터베이스는 서버 운영의 속도와 효율성을 지원하는 동시에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력을 제공합니다.
저장 가능한 데이터 유형에 제한이 없음: NoSQL 데이터베이스는 같은 장소에 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있는 무한한 자유성을 제공합니다. 또한 언제든지 데이터베이스에 새롭고 다양한 유형의 데이터를 추가할 수 있는 유연성을 제공합니다.
확장 용의성: NoSQL 데이터베이스는 더 쉽게 확장할 수 있으며, 큰 어려움 없이 여러 데이터 센터에서 조각화되도록 설계되었습니다.

비관계형 DBMS 단점:

지원을 받기 어려움: NoSQL 커뮤니티는 SQL에 비해 그 역사와 발전 기간이 짧기 때문에 문제를 해결해야 할 때 경험이 많은 사용자를 찾기가 어려울 수 있습니다.
툴 부족: 시스템은 SQL 기반 RDBMS 솔루션에 비해 상대적으로 새로운 기술이므로, 성능 테스트 및 분석을 지원하는 툴이 그렇게 많지 않습니다.
호환성 및 표준화 문제: 최신 NoSQL 데이터베이스 시스템의 경우에도 SQL 기반 대안 시스템에서 제공하는 높은 수준의 호환성과 표준화가 부족합니다. 비관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터가 다른 제품 및 서비스와 쉽게 통합되지 않는 것을 확인할 수 있습니다.

다양한 유형의 비관계형 데이터베이스

대체로 비관계형 데이터베이스는 다음과 같이 네 가지 유형으로 구분할 수 있습니다.

1. 그래프 저장형

이 유형의 데이터베이스를 사용하면 데이터 시각화가 쉬워집니다. 노드의 도움을 받아 다양한 데이터 포인트 간의 관계를 저장하는 데 탁월합니다. 그래프 데이터베이스의 일반적인 예로는 Neo4j와 JanusGraph가 있습니다.

2. 열 저장형

비순차적 데이터의 쿼리를 실시간으로 처리할 수 있는 스키마에 독립적인 데이터베이스가 있습니다. 이러한 유형의 데이터베이스에 대한 일반적인 사용 사례에는 웹 분석과 센서 데이터 분석이 있습니다. Apache Cassandra와 HBase는 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 열 저장형입니다.

3. 키-값 저장형

이러한 유형의 데이터베이스는 속도가 가장 중요한 분야에 사용됩니다. 이들은 키-값 쌍을 저장하는 매우 간단한 데이터베이스 관리 시스템으로, 최종 목표는 기본 데이터를 신속하게 가져오는 것입니다. 이러한 유형의 데이터베이스에 대한 일반적인 사용 사례에는 리더 보드와 장바구니 데이터가 있습니다. 가장 잘 알려진 두 개의 키 값 모델은 Redis와 Couchbase Server입니다.

4. 문서 저장형

문서 저장형은 유연한 스키마를 가진 데이터베이스입니다. 이러한 유형의 데이터베이스는 반구조화된 데이터를 저장하는 데 가장 적합하며, 동적 쿼리를 처리할 수 있습니다. 문서 저장형에 대한 일반적인 사용 사례에는 고객 데이터, 사용자 생성 콘텐츠, 주문 데이터가 있습니다. 문서 저장형의 예로 MongoDB와 PostgreSQL을 들 수 있습니다.

흥미롭게도, Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server와 같은 대부분의 RDBMS는 현재 NoSQL 기능을 제공합니다. 그럼에도 PostgreSQL과 같은 비관계형 DBMS는 일반적으로 이러한 NoSQL 형식에서 더 잘 작동합니다.

적합한 데이터베이스 유형을 선택하는 방법

다양한 유형의 데이터베이스가 있다는 점을 고려할 때 하나를 선택하기란 혼란스러울 수 있습니다. 데이터베이스 관리 시스템을 선택할 때 염두에 두어야 하는 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

1. 원자성

원자성이 최우선 순위인 경우 관계형 데이터베이스를 고수하세요. 데이터베이스 관리의 원자성은 데이터베이스의 일관성을 향상시키고, 원자성 트랜잭션의 원칙에 의존합니다. 이들은 복합 작업으로 간주되는 일련의 작업입니다. 다시 말해서, 원자성 트랜잭션의 모든 작업이 일어나거나 전혀 일어나지 않습니다.

원자성 트랜잭션의 가장 간단한 예로는 계좌 A에서 계좌 B로 돈을 이체하는 작업을 들 수 있습니다. 계좌 A의 잔액을 차감하고 해당 금액이 계좌 B에 추가되어야 하기 때문에 두 작업이 모두 성공해야 트랜잭션이 성공합니다.

2. 수직 또는 수평 확장

데이터 전략이 수직 확장을 기초로 하는 경우 관계형 데이터베이스가 바람직합니다. 수직 확장은 시스템에 더 많은 서버를 추가하는 대신 서버에 더 많은 컴퓨팅 능력을 추가합니다. 사용자 수가 제한적이고 관련된 쿼리가 많지 않은 경우 선호됩니다. 이러한 점에서 수직 확장은 비즈니스를 상대하는 스타트업에 적합할 수 있습니다. 수직 확장의 기본적인 장점은 속도와 단순성입니다.

반면 사용자나 쿼리 측면에서 더 큰 부하가 예상되는 경우 수평 확장이 훨씬 저렴한 솔루션입니다. NoSQL 데이터베이스는 수평 확장을 사용합니다. 서버에 더 많은 컴퓨팅 능력을 추가하는 대신 서버 전체에서 부하를 분산하기 때문에 이와 같은 이름이 붙게 되었습니다. 수평 확장과 NoSQL 데이터베이스는 비즈니스에 더 많은 탄력성을 제공합니다. 그러나 이 시스템에서는 결합 작업을 실행하는 것이 어렵습니다.

3. 속도

ACID 준수보다 속도가 더 중요한 경우 문서 데이터베이스와 같은 비관계형 데이터베이스가 더 나은 적합합니다. 예를 들어 센서 데이터와 같은 실시간 데이터의 경우, 속도를 위해 데이터 무결성이 일부 손상되는 것이 용인될 수 있습니다. 비관계형 데이터베이스에서 각 레코드는 독립적인 엔터티입니다. 따라서 데이터베이스 크기에 관계없이 여러 쿼리를 동시에 실행할 수 있습니다.

Integrate.io: 고급 데이터 통합 솔루션

데이터베이스마다 제공하는 기능이 다릅니다. 어떤 데이터베이스를 선택할지는 데이터 프로젝트에 따라 달라집니다. 데이터 관리 요구 사항을 충족하기 위해 하나의 데이터베이스에 의존하는 대신, 여러 소스의 데이터를 통합하고 해당 데이터를 최종 대상으로 이동하여 분석에 사용할 수 있도록 준비하는 Integrate.io와 같은 ETL 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

Integrate.io의 작동 방식은 다음과 같습니다.

데이터베이스, SaaS 앱, 고객 관계 관리 시스템, 전사적 자원 관리 시스템 또는 사용자가 선택한 다른 플랫폼에서 데이터를 추출합니다.
데이터를 변환하여 분석에 사용할 수 있도록 합니다.
데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 최종 목적지로 데이터를 로드합니다.

이러한 데이터를 비즈니스 인텔리전스 툴에서 실행하여 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Integrate.io는 코드가 필요 없거나 코드가 적은 빅데이터 파이프라인을 통해 소스에서 최종 목적지로 데이터를 이동합니다. 즉, 코드나 프로그래밍 기술이 없어도 데이터베이스의 데이터를 분석할 수 있습니다.

Integrate.io의 다른 장점은 다음과 같습니다.

우수한 고객 서비스
데이터 용량이 아닌 사용한 커넥터에 대해 사용자에게 요금을 부과하는 간단한 요금제 모델
강력한 REST API
Salesforce에서 다른 곳으로 데이터를 이동한 다음 다시 이동하기 위한 Salesforce 간 커넥터

Integrate.io는 현재 G2.com에서 평균 사용자 평점 별 5개 만점에 4.3점을 받고 있습니다. 이 플랫폼에 대한 사용자들의 평가는 다음과 같습니다.

"Integrate.io는 매우 잘 만들어진 소프트웨어 툴로, 매우 직관적이고 사용자 친화적이어서 즐겨 사용합니다. 가장 인상적인 점은 고객 지원 담당자의 품질과 응답 속도입니다." (의료 분야 사용자)
"쉽고 직관적인 UI. 훌륭하고 최신의 문서. Integrate.io 지원팀도 매우 훌륭합니다!" (Bill H.)
"학습 곡선이 비교적 짧고 필요에 따라 워크로드를 확장할 수 있는 사용하기 쉬운 도구입니다. 다양한 커넥터를 통해 개발 속도를 높일 수 있었습니다." (제약업계 관리자)

데이터 전략의 다양한 목표를 달성하기 위해 하나 이상의 데이터베이스 유형을 사용할 수 있습니다. Integrate.io는 사용하기 쉬운 통합 플랫폼과 함께 모든 데이터 소스를 통합할 수 있도록 도와줍니다. Integrate.io의 자동화된 ETL 데이터 파이프라인과 로우 코드 통합 솔루션에 대해 자세히 알아보거나 14일 무료 체험판 및 데모를 예약하고 직접 플랫폼을 경험해 보세요.

Cloud Integration

사용 사례에 적합한 데이터베이스는 무엇일까요?

목차

SQL 기반과 NoSQL 기반 비교

관계형 데이터베이스 관리 시스템(SQL 기반)

비관계형 데이터베이스 시스템(NoSQL 기반)