언제, 어떤 DB를 써야 할까? 데이터베이스 개념 정리

데이터베이스는 정보를 저장하는 창고이며, 빠르고 정확한 정보 검색과 대용량 처리 능력이 필요합니다. 오늘은 여러 종류 데이터베이스의 특징과 업무에서의 선택 기준을 다루겠습니다.

RDB(관계형 데이터베이스): 빠른 Update

RDB는 데이터를 테이블 형태로 저장합니다. 고객과 주문 테이블을 생성하고, 고객 ID로 연결할 수 있습니다. RDB는 ACID Transactions를 지원하여 데이터의 안전성을 보장합니다. 그러나 대규모 데이터에선 속도가 떨어질 수 있습니다.

RDB의 예시로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle Database 등이 있으며, 클라우드 서비스로도 제공됩니다.

Columnar Database: 빅데이터 분석

Columnar Database는 열 단위로 데이터를 저장하여 대규모 데이터 분석에 유리합니다. 예를 들어, 성적 데이터를 과목별로 저장하여 특정 과목의 평균 점수 계산을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

우버는 Apache HBase를 활용하고, 넷플릭스는 Amazon Redshift를 사용하여 데이터를 효율적으로 분석합니다.

Document Database: 유연한 데이터 구조의 강자

Document Database는 JSON 형태의 문서를 저장합니다. 각 상품 정보에 따라 필요한 정보만 저장할 수 있어 유연성을 제공합니다.

이베이와 시스코는 이 방식을 사용하여 다양한 형태의 데이터를 통합 관리하고 있습니다.

Graph Database: 복잡한 관계를 쉽게 풀다

Graph Database는 노드와 엣지로 데이터를 표현하여 관계를 효율적으로 저장합니다. 페이스북과 링크드인은 이 구조를 활용하여 친구 추천 시스템을 구현하였습니다.

Vector Database: AI 시대의 새로운 주역

Vector Database는 다양한 형태의 데이터를 숫자 벡터로 변환하여 저장합니다. 넷플릭스와 핀터레스트는 이 기술을 이용하여 개인화된 추천 기능을 제공합니다.

Key-Value Database: 단순함이 주는 강력함

Key-Value Database는 Key와 Value 쌍으로 데이터를 저장합니다. Redis와 DynamoDB 등이 있으며, 실시간 서비스에 많이 활용됩니다.

Time-Series Database: 시간의 흐름을 담다

Time-Series Database는 시계열 데이터를 처리하기 최적화되어 있습니다. 사운드클라우드를 비롯해 여러 기업이 이 기술을 활용하고 있습니다.

결론

데이터베이스 선택 시 기존 환경 튜닝을 고려하고, 데이터 유형과 요구 기능을 분석해야 합니다. 각 DB의 강점을 활용하여 비즈니스에 최적화된 선택이 필요합니다.