SQL과 NoSQL 데이터베이스의 차이점: 백엔드 개발자의 선택 기준

백엔드 개발자 입장에서 서비스의 아키텍처를 설계할 때, 가장 중요한 결정 중 하나는 데이터베이스 선택입니다. 데이터베이스는 서비스의 성능, 확장성, 유지보수성을 크게 좌우하는 핵심 요소입니다. 특히 최근 다양한 데이터 저장 및 처리 요구가 증가하면서 SQL과 NoSQL 데이터베이스의 선택은 매우 중요한 문제가 되었습니다. 이 글에서는 SQL과 NoSQL의 차이점과, 서비스의 특징에 따라 각각의 데이터베이스를 선택하는 이유를 설명하겠습니다. 또한 이를 통해 백엔드 개발자가 어떤 상황에서 어떤 데이터베이스를 사용하는 것이 적합한지, 그리고 비즈니스 예시와 코드 샘플을 통해 좀 더 구체적으로 이해할 수 있도록 도와드리겠습니다.

SQL과 NoSQL의 기본적인 차이점

1. 데이터 모델

• SQL (관계형 데이터베이스): SQL은 구조적 쿼리 언어로, 테이블 간의 관계를 이용해 데이터를 저장합니다. 데이터는 엄격한 스키마에 맞추어 저장되며, 테이블, 행, 열의 형태로 정규화됩니다. 모든 데이터는 사전 정의된 스키마에 맞추어야 하기 때문에 데이터의 무결성을 보장하지만, 스키마의 유연성은 떨어질 수 있습니다.
• NoSQL (비관계형 데이터베이스): NoSQL은 스키마가 없거나 매우 유연한 스키마를 허용하며, 다양한 데이터 구조(문서, 그래프, 키-값, 컬럼 패밀리 등)를 지원합니다. 이를 통해 데이터를 덜 구조화된 형태로 저장할 수 있습니다. 일반적으로 스키마가 없거나 동적이기 때문에 비정형 데이터 처리에 유리합니다.

2. 확장성

• SQL: 수직 확장이 일반적입니다. 즉, 성능을 높이기 위해 더 좋은 하드웨어를 추가하거나 클러스터링 기술을 사용하여 확장할 수 있지만, 수평 확장(샤딩)은 어렵고 복잡할 수 있습니다.
• NoSQL: 수평 확장이 더 용이합니다. 데이터를 여러 노드에 분산 저장하여 더 많은 트래픽을 처리할 수 있으며, 노드를 추가하는 것만으로 쉽게 확장할 수 있습니다. 따라서 대규모 데이터와 사용자 트래픽을 처리하는 데 적합합니다.

3. 트랜잭션과 일관성

• SQL: ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)를 엄격하게 준수합니다. 이를 통해 데이터 일관성과 무결성을 보장합니다. 은행 시스템이나 전자상거래 플랫폼처럼 데이터의 정확성과 신뢰성이 중요한 경우 적합합니다.
• NoSQL: 대부분의 NoSQL은 BASE(Basically Available, Soft state, Eventually consistent) 속성을 따릅니다. 즉, 즉각적인 일관성보다는 높은 가용성과 확장성을 중시하며, 최종적으로 일관성을 보장합니다. 이는 데이터 일관성이 일시적으로 손상될 수 있는 경우에도 성능과 가용성을 최우선시하는 시스템에서 유리합니다.

4. 데이터 구조 및 쿼리 언어

• SQL: 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 데이터 질의를 수행하며, 복잡한 JOIN, GROUP BY 등을 통해 다중 테이블 간의 관계를 분석할 수 있습니다. 테이블 간의 명확한 관계가 있는 데이터에서 강력한 성능을 발휘합니다.
• NoSQL: NoSQL은 특정 쿼리 언어에 얽매이지 않고, 데이터베이스 종류에 따라 MongoDB의 경우 BSON을 이용하거나, 키-값 저장소에서는 단순한 키를 통해 데이터를 접근합니다. 즉, 복잡한 관계보다는 빠른 읽기 및 쓰기가 필요한 경우 더 적합합니다.

각각의 데이터베이스가 적합한 경우

SQL을 사용하는 경우

1. 정형화된 데이터: 데이터가 잘 구조화되어 있고, 스키마가 자주 변경되지 않으며, 테이블 간의 관계가 중요한 경우. 예를 들어 은행의 거래 기록이나 인사 관리 시스템과 같이 데이터의 정합성과 관계형 구조가 중요한 경우에 적합합니다.
   • 예시: 전자상거래 시스템의 주문 관리

CREATE TABLE orders (  
    order_id INT PRIMARY KEY,  
    user_id INT,  
    product_id INT,  
    quantity INT,  
    order_date TIMESTAMP  
);  
CREATE TABLE users (  
    user_id INT PRIMARY KEY,  
    name VARCHAR(100),  
    email VARCHAR(100)  
);  
SELECT o.order_id, u.name, u.email  
FROM orders o  
JOIN users u ON o.user_id = u.user_id  
WHERE o.order_date > '2023-08-01';

위 예시는 사용자가 주문한 제품을 관리하는 전형적인 관계형 데이터베이스의 구조입니다. SQL 쿼리를 통해 관계를 명확하게 표현할 수 있습니다.
2. 데이터 무결성과 트랜잭션이 중요한 시스템: 데이터의 정확성 및 일관성이 매우 중요한 시스템에서 SQL 데이터베이스는 필수적입니다. 은행, 회계, 전자상거래의 결제 시스템은 작은 오류도 큰 손실로 이어질 수 있기 때문에 트랜잭션이 중요합니다.

NoSQL을 사용하는 경우

1. 비정형 데이터 처리: JSON, XML과 같은 비정형 데이터를 처리하거나, 데이터를 자주 변경해야 하거나, 동적으로 스키마가 변화하는 경우 NoSQL이 적합합니다. 예를 들어, SNS나 채팅 시스템과 같이 데이터 구조가 고정되지 않고 사용자의 행동에 따라 유동적으로 변화하는 경우입니다.
   • 예시: MongoDB를 사용한 소셜 미디어 피드 저장

{  
    "post_id": "abcd1234",  
    "user_id": "user5678",  
    "content": "Just went to the beach!",  
    "likes": 120,  
    "comments": [  
        {  
            "user_id": "user9876",  
            "comment": "Looks great!"  
        },  
        {  
            "user_id": "user5432",  
            "comment": "I want to go too!"  
        }  
    ],  
    "created_at": "2023-08-01T12:34:56Z"  
}  

위 구조는 전형적인 문서 기반 NoSQL 데이터베이스(MongoDB)의 사용 예입니다. 각 포스트는 독립적으로 저장되며, 다른 포스트와의 관계를 굳이 정의하지 않아도 됩니다.
2. 고가용성과 확장성이 중요한 서비스: 대규모 트래픽을 처리해야 하고 빠른 읽기/쓰기가 중요한 서비스에서는 NoSQL이 더 적합할 수 있습니다. 특히 글로벌 서비스나 IoT 서비스처럼 수평 확장이 필요한 경우 NoSQL이 선호됩니다.
3. 실시간 데이터 처리: 사용자 생성 콘텐츠가 급증하는 실시간 처리 시스템이나 로그 데이터 저장 시스템에서는 빠른 쓰기 성능이 중요하기 때문에 NoSQL 데이터베이스가 유리합니다.

비즈니스 예시

1. 온라인 상거래 서비스 (SQL)

전자상거래 사이트의 주문 관리 시스템은 주문 정보, 사용자 정보, 결제 정보 등 다양한 데이터 간의 복잡한 관계를 다룹니다. 이러한 시스템에서는 데이터의 무결성, 트랜잭션 처리, 관계형 데이터 관리가 매우 중요하기 때문에 SQL 데이터베이스가 적합합니다.

2. 소셜 미디어 플랫폼 (NoSQL)

반면, 소셜 미디어 플랫폼에서는 사용자 게시물, 댓글, 좋아요 등이 지속적으로 추가되며 비정형 데이터의 양이 급증합니다. 데이터의 관계보다는 빠른 저장 및 조회가 중요하고, 서비스의 확장성이 요구되기 때문에 NoSQL 데이터베이스(MongoDB 등)를 사용하는 것이 더 적합합니다.

SQL과 NoSQL 선택 시 고려할 주요 요소

1. 데이터 구조: 데이터가 정형화되어 있고, 테이블 간의 관계가 중요한 경우 SQL을 선택하고, 비정형 데이터나 스키마가 자주 변경될 가능성이 있으면 NoSQL을 선택합니다.
2. 확장성: 서비스가 성장하고 대규모 데이터를 처리할 가능성이 있는 경우 NoSQL이 적합합니다. 반면, 트랜잭션 처리 및 데이터의 무결성이 더 중요하다면 SQL이 적합합니다.
3. 쿼리 성능 및 복잡도: 복잡한 관계형 데이터 분석과 조인이 필요하다면 SQL이 더 유리하고, 단순한 읽기 및 쓰기 작업이 주를 이루는 경우 NoSQL이 성능 면에서 더 효율적입니다.

결론

백엔드 개발자 입장에서 SQL과 NoSQL의 선택은 서비스의 특성과 요구 사항에 따라 달라집니다. 데이터의 구조화, 확장성, 트랜잭션 처리의 중요성 등을 고려하여 각각의 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다. 또한, 비즈니스의 성장과 변화에 따라 데이터베이스의 확장 가능성을 미리 염두에 두는 것도 중요한 요소입니다.