DBMS는 RDB와 NoSQL만 있나요?

관계형 데이터베이스(RDB)는 오랜 시간 동안 데이터 관리의 중심으로 자리 잡았으나, 대규모 비정형 데이터 처리의 필요성이 커지면서 RDB의 한계가 나타났습니다. 이와 함께 NoSQL 데이터베이스가 등장하여 비정형 데이터 처리에 적합한 유연성과 확장성을 제공합니다.

이번 글에서는 NoSQL의 다양한 DBMS를 탐구하고, 스타트업 A의 성장에 따라 어떻게 적절한 DBMS를 선택해야 하는지를 살펴보겠습니다.

성장하는 스타트업 A와 5가지 DBMS

스타트업 A는 소셜 네트워크 애플리케이션을 개발 중이며, 데이터 양과 복잡도가 증가함에 따라 다양한 DBMS의 특징을 살펴볼 필요가 있습니다.

초기 개발 단계: 키-값 DB(Key-Value DB)

초기 제품은 간단한 구조로, 키-값 DB를 선택하여 빠른 데이터 접근성과 성능을 확보합니다. Redis를 사용하여 사용자 세션 데이터를 관리하였습니다.

유연한 성장: 도큐먼트 DB(Document DB)

제품이 성장하면서 MongoDB와 같은 도큐먼트 DB로 전환하여 복잡한 사용자 프로필과 메타데이터를 효율적으로 관리합니다.

데이터가 복잡해질 때: 그래프 DB(Graph DB)

사용자 증가에 따라 친구 관계 관리가 필요해 Neo4j와 같은 그래프 DB를 도입하여 복잡한 관계를 효율적으로 탐색하고 분석합니다.

대규모 분산 처리: 분산 DB(Distributed DB)

글로벌 진출을 위해 Spanner와 같은 분산 DB를 도입하여 가용성과 응답 속도를 최적화합니다.

시계열 데이터 분석: 메트릭 DB(Metric DB)

사용자 활동 데이터를 실시간으로 분석하기 위해 InfluxDB와 같은 메트릭 DB를 활용하여 성능을 최적화하고 신속하게 문제에 대응합니다.

DBMS를 선택할 때는 무엇을 생각해야 할까?

DBMS는 애플리케이션 성능에 큰 영향을 미치므로 신중하게 선택해야 합니다. 다음은 DBMS 선택 시 고려해야 할 6가지 요소입니다.

1. 데이터의 구조: 정형 vs. 비정형

데이터의 구조에 따라 RDB와 NoSQL의 선택이 달라집니다.

2. 확장성: 수직 vs. 수평

RDB는 수직 확장이 좋고, NoSQL은 수평 확장을 지원합니다.

3. 성능 요구 사항: 읽기 vs. 쓰기

DBMS의 읽기와 쓰기 성능은 다르므로 요구 사항에 맞춰 선택해야 합니다.

4. 일관성 및 가용성: CAP 이론

일관성과 가용성 중 두 가지를 선택해야 합니다.

5. 트랜잭션 관리: ACID vs. BASE

트랜잭션 처리 방식에 따라 RDB와 NoSQL의 적합성 차이가 있습니다.

6. 개발 및 운영 복잡성

각 DBMS가 요구하는 관리와 유지의 복잡성을 고려해야 합니다.

여러 DBMS를 한 번에 사용해도 괜찮을까?

다양한 요구 사항을 충족하기 위해 여러 DBMS를 조합하여 사용하는 것도 가능합니다.

DBMS를 함께 사용할 때 우려

운영 및 유지 보수의 복잡성, 데이터 일관성 문제, 통합의 어려움 등이 존재합니다.

그럼에도 DBMS의 조합이 유리할 때

서로 다른 데이터 유형 처리, 성능 요구 사항, 글로벌 확장성 문제를 해결할 때 여러 DBMS의 조합이 유리할 수 있습니다.

마치며

DBMS는 RDB와 NoSQL 외에도 다양한 유형이 존재하며, 각각의 특성과 장점을 이해하여 적합한 시스템을 선택하는 것이 중요합니다.