개발자가 반드시 알아야하는 데이터베이스 - NOSQL vs RDBMS 간단 정리 feat Redis

개요

사내에서 분산환경에서 데이터 저장소 선택과 활용이라는 강의를 들었는데, 굉장히 유용한 강의였고, 블로그거리가 많아서 좋았다 ㅋㅋ

해당 강의에 대한 요약을 앞으로 2편정도 더 올릴 생각이다.

오늘은 강의 초반내용인 RDBMS와 NOSQL의 특징 및 차이에 대해서 아주 간단하게 다뤄본다.

RDBMS

장점

• Relation 기반 
• 높은 신뢰성 
• 비교적 높은 성능 
• 비교적 다양한 기능 
• 관리편의성

단점

• 비용이 높음
• Schema 변경 어려움
• 커질수록 느려진다
• 확장성 부족 (처음 시작은 단일 장비 기준으로 만들어짐)

NOSQL

장점

• 관계없는 데이터 처리에 최적화
• 높은 확장성을 가지는 경우 많음
• Schemaless

단점

• 제한적인 일관성
• Join, Transaction 미지원
• 관리비용이 큰 경우 있음

NOSQL에 대해 자세히

1. 확장성/가용성
   모든 데이터의 신뢰성이 RDBMS 수준(ACID)으로 필요하지 않다.
   신뢰성을 다소 희생해서라도 확장성/가용성 증대
2. 다양한 데이터 형태
   관계가 필요 없는 데이터도 많다
   데이터 특성에 따라 편리하게 쓸 수 있도록 분화

• Key value
• Document
• Column store

NOSQL의 일반적인 특징

Eventual Consistency
No Transaction support
Schemaless
No Join support
Simple Action
Limited Index

Mongo DB

주요 특징

Document store
Auto Sharding, Auto failover
Index
개발편리성 (Json 형식 저장 가능, 최신버전으로 갈수록 트랜잭션 기능 강화)
범용성

사용하면 좋은 경우

Schemaless 데이터
Json 같은 형식 데이터
DB 수준의 트랜잭션 처리가 필요하지 않을 때

단점

비용이 많이 든다. (성능 좋은 장비가 최소 3대부터 시작)

Redis

주요특징

Key Value stroe
빠르다
읽기 확장(복제) 가능
클러스터링 구성 가능

사용하면 좋은 경우

Cache
Redis cluster

Hadoop, Hbase

Hadoop 주요특징

분산파일시스템( 주로 HDFS) + 분산처리 (MapReduce)
가용성, 확장성이 매우 뛰어남

Hbase 주요특징

Column-family(Wide-Column) store
Hadoop 위에서 동작, 연동됨
단일 row에 대한 일관성

사용하면 좋은 경우

대량 데이터 입력, 분산처리가 필요한 경우 - 주로 로그

Cassandra

주요특징

Column-family (Wide-Column) KV store
Auto sharding
확장성/가용성이 높다

사용하면 좋은 경우

대량 쓰기
Schemaless 데이터
조회조건이 간단하고 고정적
일관성이 꼭 필요 없을 때

Kafka

개요

실시간으로 기록 스트림을 게시, 구독, 저장 및 처리할 수 있는 분산형 데이터 스트리밍 플랫폼

특징

분산 시스템으로 온라인 상태에서 간단하게 브로커 추가 가능
병렬로 처리하기 위해 파티션으로 나눠서 처리
파티션을 복제 - 다른 서버/노드가 장애 발생 서버의 역할을 대신
고속성을 유지하면서 데이터의 송신 보장이 가능