SQL vs NoSQL, 우리 서비스엔 뭐가 정답일까?

데이터는 현재 '디지털의 금'으로 여겨지며, 이를 어떻게 저장하고 활용하느냐가 중요합니다. 데이터베이스는 SQL과 NoSQL로 나뉘며, SQL은 정해진 규칙으로 질서를 유지하고, NoSQL은 더 자유로운 접근을 지향합니다.

SQL은 데이터 관리에 있어 질서와 신뢰성을 중시하고, NoSQL은 확장성과 유연성을 강조합니다. 본 글에서는 두 데이터베이스 기술의 출발점, 사용 사례, 강점과 단점 등을 나누어 보겠습니다.

SQL은 1970년대 IBM의 관계형 모델에서 시작되어, 데이터를 테이블 형태로 저장합니다. 대표적인 SQL DB는 오라클, 마이SQL, 포스트그레SQL이며, ACID 원칙을 중시합니다.

※실전 비유: 종합병원의 전자 차트
의료 데이터의 정확성이 중요한 환경에서 SQL의 정합성이 큰 역할을 합니다.

NoSQL은 1990년대 후반 웹과 모바일의 성장에 따라 등장했습니다. 정형화되지 않은 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 비관계형 DB를 사용합니다. 대표적인 NoSQL DB로는 몽고DB, 파이어스토어, 카산드라 등이 있습니다.

※실전 비유: 푸드트럭
푸드트럭처럼 원하는 만큼 서버를 추가함으로써 유연하게 대응할 수 있습니다.

SQL은 ACID 원칙을 따르며, 정확성과 일관성을 보장합니다. 반면 NoSQL은 BASE 원칙을 통해 느슨한 일관성을 제공합니다. 따라서 SQL은 금융 및 공공기관에서, NoSQL은 사용자 수가 많은 서비스에서 적합합니다.

SQL은 정확성과 무결성이 최우선인 금융서비스 및 ERP 시스템에서 강력하고, NoSQL은 속도와 유연성이 요구되는 대규모 플랫폼에서 진가를 발휘합니다.

저는 관계형 DB와 NoSQL의 실제 사용 경험이 있으며, 각각의 특성과 태도가 다름을 느꼈습니다. 초반에는 RDB를 다루고, 나중에 Firestore와 같은 NoSQL을 사용했습니다.

오라클과 MySQL 경험 후, 각 DBMS의 기본 철학을 익히게 되었습니다. SQL의 기본 문법은 비슷하여 다른 DB로의 전환이 수월합니다.

Firestore는 MVP 구현에 적합하지만, 성장 이후의 전략을 고려해야 합니다. 큰 트래픽을 요구할 때 비용이 급증할 수 있습니다.

초반 사용이 어려울 수 있지만, 안정성과 관리 측면에서 유리해 결국 RDB를 다시 찾게 됩니다.

SQL과 NoSQL은 각각의 장단점이 있으며, 개발자들은 다양한 설계 패턴으로 이를 극복합니다.

SQLD와 OCP 자격증은 관계형 DB 분야에서의 기본이 되며, AWS 데이터베이스 자격증은 클라우드 기반 환경에서 유용합니다.

현재 데이터베이스는 DBaaS로 발전하여, 인프라 고민을 줄이고 배포 속도를 높이고 있습니다. 멀티모델 DB 및 AI 옵티마이저 또한 주목받고 있습니다.

각 서비스에 맞는 DB를 선택하는 것은 중요한 결정입니다. SQL과 NoSQL 모두 상황에 따라 조합해 사용하는 것이 최선의 선택입니다.

<참고>

해당 기사는 GPT를 이용하여 요약한 내용입니다.