NoSQL

3. 아키텍처

현대적인 관계형 데이터베이스는 소규모의 고빈도 트랜잭션이나 거대하지만 쓰기가 거의 없는 트랜잭션에 최적화되어 설계되었기 때문에, 최근 필요성이 높아지고 있는 대규모 데이터를 기반으로 한 data-intensive|데이터 인텐시브^영어 응용 사례에서는 성능이 저하되는 경우가 있다.^[44] 그러한 응용의 예로, 검색을 위한 문서의 인덱싱, 트래픽이 높은 웹사이트의 서버, 스트리밍 데이터의 배포 등이 있으며, Digg의 green badge^[45], 페이스북의 받은 편지함 검색, eBay의 시스템 전체 등이 그 실례이다.

NoSQL의 아키텍처에서는, 결과적 일관성만을 보장하는 등 일관성 보장을 약하게 설계하거나, 트랜잭션을 하나의 데이터 항목으로 제한하는 경우가 많다. 보조적인 미들웨어 계층을 부가함으로써 완전한 ACID 보장을 제공하는 경우도 있다.^[46]

일부 NoSQL 시스템은 분산 아키텍처를 채용하고 있다. 이러한 시스템에서는, 많은 경우 분산 해시 테이블을 사용하여 데이터를 여러 서버에 중복되게 배치한다. 이를 통해, 서버를 추가하는 것만으로 시스템을 쉽게 스케일 업 시킬 수 있으며, 장애에 대한 내성도 강해진다.^[47]

4. 분류

NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델에 따라 다양하게 분류할 수 있다.

스티븐 옌은 블로그 글에서 NoSQL 데이터베이스를 다음과 같이 분류했다.^[69]

다음은 데이터 모델에 따른 NoSQL 데이터베이스의 분류이다.^[23]

NoSQL은 다음과 같이 주요 분류로 나눌 수 있다.^[48]

• 정렬된 컬럼 지향: 행 키에 대해 컬럼(이름과 값의 조합) 집합을 가지며, 행마다 원하는 수만큼 컬럼을 저장할 수 있다. 컬럼은 컬럼명에 따라 정렬되므로, 컬럼명에 시각을 사용하여 시계열 데이터를 저장할 수 있다. (예: Apache Cassandra, Apache HBase)
• 도큐먼트 지향 (Document-oriented, Document store): XML, JSON 등 스키마가 없어 유연한 데이터 구조를 가진다. (예: MongoDB, Apache CouchDB, Amazon DocumentDB) XML 데이터베이스 등에서는 XQuery를 이용할 수 있다.
• 그래프 지향: 노드(정점), 에지(변), 프로퍼티(속성)로 구성되며, 노드 간 관계 관리에 특화된 데이터베이스이다. (예: Neo4j, Amazon Neptune)

4. 1. 키-값 저장소 (Key-Value Store)

4. 2. 문서 저장소 (Document Store)

• 컬렉션
• 태그
• 보이지 않는 메타데이터
• 디렉터리 계층

4. 3. 와이드 컬럼 저장소 (Wide Column Store)

4. 4. 그래프 데이터베이스 (Graph Database)

5. 성능

벤 스코필드는 여러 유형의 NoSQL 데이터베이스의 등급을 다음과 같이 평가했다:^[70]

성능과 확장성 비교는 종종 YCSB 벤치마크를 통해 이루어진다. NoSQL 데이터베이스의 성능은 일반적으로 초당 연산 횟수로 측정되는 처리량 지표를 사용하여 평가된다. 성능 평가는 프로덕션 구성, 데이터베이스 매개변수, 예상 데이터 볼륨 및 동시 사용자 작업 부하와 같은 적절한 벤치마크에 주의를 기울여야 한다.

벤 스코필드는 다양한 범주의 NoSQL 데이터베이스를 다음과 같이 평가했다:^[30]

성능 및 확장성 비교는 YCSB 벤치마크를 사용하여 가장 일반적으로 수행된다. 현대적인 관계형 데이터베이스는 소규모의 고빈도 트랜잭션이나 거대하지만 쓰기가 거의 없는 트랜잭션에 최적화되어 설계되었기 때문에, 최근 필요성이 높아지고 있는 대규모 데이터를 기반으로 한 응용 사례에서는 성능이 저하되는 경우가 있다.^[44] 그러한 응용의 예로, 검색을 위한 문서의 인덱싱, 트래픽이 높은 웹사이트의 서버, 스트리밍 데이터의 배포 등이 있으며, Digg의 green badge^[45], 페이스북의 받은 편지함 검색, eBay의 시스템 전체 등이 그 실례이다.

NoSQL의 아키텍처에서는 결과적 일관성만을 보장하는 등 일관성 보장을 약하게 설계하거나, 트랜잭션을 하나의 데이터 항목으로 제한하는 경우가 많다. 보조적인 미들웨어 계층을 부가함으로써 완전한 ACID 보장을 제공하는 경우도 있다.^[46]

일부 NoSQL 시스템은 분산 아키텍처를 채용하고 있다. 이러한 시스템에서는 많은 경우 분산 해시 테이블을 사용하여 데이터를 여러 서버에 중복되게 배치한다. 이를 통해 서버를 추가하는 것만으로 시스템을 쉽게 스케일 업 시킬 수 있으며, 장애에 대한 내성도 강해진다.^[47]

6. 관계형 데이터 처리

대부분의 NoSQL 데이터베이스는 쿼리에서 조인 기능을 제공하지 않으므로, 일반적으로 데이터베이스 스키마를 다르게 설계해야 한다. NoSQL 데이터베이스에서 관계형 데이터를 처리하는 세 가지 주요 기술은 다음과 같다. (조인을 지원하는 NoSQL 데이터베이스는 조인 및 ACID 지원 표 참고)^[31]

• 다중 쿼리: 하나의 쿼리로 모든 데이터를 검색하는 대신, 원하는 데이터를 얻기 위해 여러 쿼리를 수행한다. NoSQL 쿼리는 전통적인 SQL 쿼리보다 속도가 빠른 경우가 많으므로 추가 쿼리의 비용이 허용될 수 있다. 과도한 수의 쿼리가 필요하다면, 다른 두 가지 접근 방식 중 하나가 더 적절하다.
• 데이터 중복 저장 (비정규화): 외래 키만 저장하는 대신, 모델의 데이터와 함께 실제 외래 값을 저장한다. 예를 들어, 각 블로그 댓글에는 사용자 ID 외에도 사용자 이름을 포함하여 추가 조회를 거치지 않고도 사용자 이름에 쉽게 액세스할 수 있도록 한다. 그러나 사용자 이름이 변경되면 데이터베이스의 여러 위치에서 이를 변경해야 한다. 따라서 이러한 접근 방식은 쓰기보다 읽기가 훨씬 더 일반적인 경우에 더 잘 작동한다.^[31]
• 데이터 내장 (임베딩): MongoDB와 같은 문서 데이터베이스에서는 더 적은 수의 컬렉션에 더 많은 데이터를 넣는 것이 일반적이다. 예를 들어, 블로그 애플리케이션에서 블로그 게시물 문서 내에 댓글을 저장하여 한 번의 검색으로 모든 댓글을 가져오도록 선택할 수 있다. 따라서 이 접근 방식에서 단일 문서는 특정 작업에 필요한 모든 데이터를 포함한다.

7. ACID 및 조인 지원

ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 또는 JOIN 동작을 지원하는 것으로 문서에 표현되어 있는 경우 지원으로 표기한다. 그러나 이 기준에는 대부분의 SQL 데이터베이스와 비슷한 방식으로 완전히 지원할 필요는 없다.

8. 쿼리 최적화 및 인덱싱

다이나모DB, MongoDB, 카산드라, Couchbase, HBase, Redis와 같은 다양한 NoSQL 데이터베이스는 인덱싱되지 않은 필드를 쿼리할 때 다양한 동작을 보인다. 많은 경우 이러한 쿼리에 대해 전체 테이블 또는 컬렉션 스캔을 수행하며, 데이터를 검색한 후 필터링 작업을 적용한다. 그러나 최신 NoSQL 데이터베이스는 쿼리 성능을 최적화하기 위해 고급 기능을 통합하는 경우가 많다.^[35] 예를 들어 MongoDB는 복합 인덱스 및 쿼리 최적화 전략을 지원하고, 카산드라는 보조 인덱스 및 구체화된 뷰를 제공하며, Redis는 특정 사용 사례에 맞게 맞춤형 인덱싱 메커니즘을 사용한다. Elasticsearch와 같은 시스템은 효율적인 텍스트 기반 검색을 위해 역 인덱스를 사용하지만, 인덱싱되지 않은 필드에 대해서는 여전히 전체 스캔이 필요할 수 있다. 이러한 동작은 확장성 및 효율적인 키 기반 작업에 중점을 둔 많은 NoSQL 시스템의 설계 방식을 반영하며, 임의의 필드에 대한 최적화된 쿼리보다는 CRUD(생성, 읽기, 업데이트 및 삭제) 작업과 키 기반 조회가 뛰어나다. 그러나 조인 또는 인덱싱되지 않은 필터링을 포함하는 복잡한 쿼리에 대한 적합성은 데이터베이스 유형(문서, 키-값, 광범위 열 또는 그래프) 및 특정 구현에 따라 달라진다.^[35]

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