🤔 SQL vs NoSQL?

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🤔 SQL?

SQL은 Structured Query Language의 약자며 구조화된 쿼리 언어이다. SQL은 데이터베이스 언어의 기준으로 주로 관계형 데이터베이스에서 사용된다. 대표적인 관계형 데이터베이스로는 MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL, MariaDB 등이 있다. 여기서 쿼리란 저장되어 있는 정보를 필터하기 위한 질문으로 원하는 데이터만을 가져오게 도와준다. SQL은 구조화된 테이블을 사용하는 DB(데이터베이스)에서 사용가능하다. 관계형 DB에서는 테이블을 사전에 정의한 뒤에 그에 알맞는 데이터만 넣을 수 있다. 그렇기에 처음 스키마 설계시 필요할 것으로 예상 되었던 데이터보다 더 많은 데이터를 다루게 되었다고 쉽게 스키마를 변경할 수 없다. 이를 보완하기 위해선 ORM을 사용할 수 있다. (Sequelize, TypeORM, 등)
관계형 DB는 스키마 설계시 one-to-one, one-to-many, many-to-many를 명확이 규정을하고 스키마를 짜야한다. 이렇게 함으로 중복되거나 잘못 입력된 데이터가 쉽게 DB에 삽일될 수 없다는 장점을 가지고 있다.

🧐 Where to use SQL?

초기 스키마 구성을 통해서 대부분의 데이터를 처리할 수 있을 때
스키마 구조는 비교적 간단하지만 Update가 많을 때
Scale up을 해야하는 경우가 적을 때 (서버의 성능이 향상되어야 됨)

🤔 NoSQL?

SQL이 구조화 쿼리 언어라면, NoSQL은 비구조화 쿼리 언어이다. SQL이 관계형 데이터베이스로 테이블로 구조화되어 연결되어 있다면, NoSQL은 비관계형 데이터베이스로 데이터가 고정되어 있지 않다. JOIN(no Relations)의 개념이 사라지고, JOIN이 없기 때문에 조회가 SQL보다 비교적 빠르다. NoSQL 기반의 비관계형 DB는 다양한 타입으로 구성될 수 있다.

Key-Value 타입: 여기서 key는 속성 이름을 뜻하고, value는 속성에 연결된 데이터 값을 뜻한다.
문서형(Document) 타입: 데이터를 문서처럼 저장한다. 보통 JSON 유사 형식으로 데이터를 문서화한다. 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라 하는 그룹으로 묶어서 관리한다. 대표적인 문서형 DB로는 MongoDB가 있다.
Wide-Column 타입: DB의 열에 대한 데이터 관리를 중점으로 삼고, 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 페밀리라 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리한다. 대표적인 Wide-Column DB로 Cassandra, HBase가 있다.
그래프 타입: 자료구조 그래프와 비슷한 형식이다. 대표적인 해당 DB로 InfiniteGraph, Neo4J가 있다.