NoSQL vs RDB: 데이터베이스 선택, 무엇이 다르고 언제 선택해야 할까요?

안녕하세요! 오늘은 웹 개발에서 뗄 수 없는 관계, 데이터베이스에 대한 이야기를 해볼까 합니다. 특히 최근 몇 년간 뜨겁게 떠오르고 있는 NoSQL과 전통의 강자 RDB (Relational Database), 이 두 데이터베이스 사이에서 어떤 것을 선택해야 할지 고민해 본 적, 다들 있으시죠? 이번 포스팅에서는 NoSQL과 RDB의 차이점을 명확하게 짚어보고, 각각의 특징과 장단점을 비교 분석하여 여러분의 데이터베이스 선택 고민을 조금이나마 덜어드리고자 합니다. 자, 그럼 함께 NoSQL과 RDB의 세계로 떠나볼까요? 1. RDB (Relational Database) - 전통적인 데이터 관리의 한계? RDB는 수십 년간 데이터 관리의 표준으로 자리매김해 왔습니다. 하지만 급변하는 웹 서비스 환경은 RDB에게 새로운 도전을 요구하기 시작했죠. RDB가 가진 구조적인 한계는 무엇일까요? 1.1. 확장성의 부족: 유연하지 못한 데이터 모델 변경 RDB의 가장 큰 약점 중 하나는 확장성입니다. RDB는 엄격하게 정의된 스키마를 기반으로 데이터를 관리합니다. 이는 데이터의 무결성을 높이는 데 효과적이지만, 반대로 데이터 모델을 변경하는 것을 매우 어렵게 만듭니다. 수백만 건, 수천만 건의 데이터가 쌓인 테이블에 새로운 컬럼을 추가해야 하는 상황을 상상해 보세요. 스키마 변경 작업은 상당한 시간과 자원을 소모하며, 심지어 서비스 중단으로 이어질 수도 있습니다. 빠르게 변화하는 비즈니스 요구사항에 유연하게 대처하기 어려운 구조인 것이죠. 1.2. JOIN 지옥: 성능 저하의 주범 RDB의 또 다른 특징은 정규화입니다. 정규화는 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 확보하는 데 효과적인 방법입니다. 하지만 과도한 정규화는 필연적으로 JOIN 연산의 증가를 불러옵니다. 복잡한 JOIN 쿼리는 데이터량이 많아질수록 READ 성능 저하의 주범이 됩니다. 특히 여러 테이블을 조인하는 쿼리는 데이터베이스에 상당한 부담을 주고, 사용자 응답 시간을 지연시키는 원인이 되죠. 개발자들이 흔히 겪는 "JOIN 지옥"은 RDB의 구조적인 한계를 잘 보여주는 사례입니다. 1.3. Scale-Up의 한계: 고부하 트래픽 감당의 어려움 RDB는 전통적으로 Scale-Up 방식, 즉 서버 자체의 성능을 향상시켜 부하를 감당하는 방식을 택해왔습니다. 초기에는 Scale-Up이 효과적일 수 있지만, 하드웨어 성능 향상에는 분명한 한계가 존재하며, 비용 역시 기하급수적으로 증가합니다. 물론 Replication (복제) 과 같은 기술을 통해 READ 트래픽을 분산시킬 수 있습니다. 하지만 WRITE 트래픽이 많은 환경에서는 복제본 역시 부하를 감당하기 어렵습니다. RDB에도 Multi-master, Sharding 과 같은 Scale-Out 기술이 있지만, NoSQL에 비하면 복잡하고 유연성이 떨어지는 것이 사실입니다. RDB는 태생적으로 Scale-Out에 최적화된 데이터베이스는 아닌 것이죠. 1.4. ACID 속성: 성능과의 Trade-off RDB는 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 엄격하게 보장하려고 노력합니다. 이는 데이터의 무결성을 최우선으로 생각하는 RDB의 핵심 가치입니다. 하지만 ACID 속성을 보장하기 위한 트랜잭션 관리 과정은 데이터베이스 서버의 성능에 영향을 미치기도 합니다. 특히 동시성이 높은 환경에서는 ACID 속성을 유지하기 위한 복잡한 과정으로 인해 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 2. NoSQL의 등장 배경: RDB의 한계를 넘어서 2000년대 초, 중반을 지나면서 인터넷은 폭발적으로 성장했고, 웹 서비스 환경은 급격하게 변화했습니다. 소셜 미디어, 전자상거래, 대규모 온라인 게임 등 기존 RDBMS로는 감당하기 힘든 새로운 유형의 서비스들이 등장하기 시작했죠. 이러한 서비스들은 다음과 같은 새로운 요구사항을 제시했습니다. 높은 처리량 (High-Throughput): 수많은 사용자의 동시 접속과 대량의 데이터 처리 요구 낮은 응답 시간 (Low-Latency): 사용자 경험 향상을 위한 빠른 응답 속도 비정형 데이터 처리: 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 비정형 데이터 증가 기존 RDB는 이러한 새로운 요구사항들을 만족시키기에는 역부족이었습니다. 바로 이러한 배경 속에서 NoSQL (Not only SQL) 이라는 새로운 데이터베이스 패러다임이 등장하게 된 것입니다. NoSQL은 "SQL을 대체한다"는 의미가 아니라, "SQL 뿐만 아니라 다양한 데이터 관리 방식이 필요하다" 는 의미를 담고 있습니다. 3. NoSQL의 주요 특징: RDB와 무엇이 다를까? NoSQL은 RDB의 한계를 극복하고 현대적인 웹 서비스 환경에 최적화된 다양한 특징들을 가지고 있습니다. 주요 특징들을 하나씩 살펴볼까요? 3.1. Flexible Schema (유연한 스키마): 자유로운 데이터 모델링 NoSQL의 가장 큰 특징은 유연한 스키마입니다. RDB와 달리 NoSQL 데이터베이스는 스키마를 미리 정의할 필요가 없습니다. 데이터를 Document 형태로 저장하며, 각 Document는 서로 다른 필드를 가질 수 있습니다. MongoDB를 예로 들어볼까요? MongoDB는 Collection (RDB의 테이블과 유사) 생성 시 스키마를 정의하지 않습니다. 아래와 같이 insertOne() 명령어를 통해 자유롭게 Document를 삽입할 수 있습니다. db.createCollection("student") db.student.insertOne({ name: "john" }) db.student.insertOne({ name: "jay", address: { country: "Korea", state: "Seoul" }, certificate: ["AWS solution architect"] }) [Image of MongoDB flexible schema example] 보시는 것처럼, 각 Document는 name 필드만 가질 수도 있고, address, certificate 와 같은 다양한 필드를 포함할 수도 있습니다. 이렇게 유연한 스키마는 개발 초기 단계나 데이터 구조가 자주 변경되는 환경에서 매우 유용합니다. 애플리케이션 요구사항 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 높은 유연성을 제공하죠. 하지만 유연한 스키마는 스키마 관리 책임을 데이터베이스 레벨에서 애플리케이션 레벨로 이동시킨다는 점을 기억해야 합니다. 데이터 무결성 및 일관성 유지를 위해서는 애플리케이션 단에서 데이터 검증 및 관리가 더욱 중요해집니다. 3.2. Denormalization (반정규화): JOIN 연산 없는 빠른 조회 NoSQL의 두 번째 특징은 중복 허용 (Denormalization) 입니다. NoSQL 데이터베이스는 JOIN 연산을 최소화하기 위해 데이터 중복을 허용하는 반정규화 기법을 적극적으로 활용합니다. RDB에서도 성능 향상을 위해 반정규화를 사용하기도 하지만, NoSQL에서는 더욱 일반적인 방식입니다. 주문 정보를 예시로 들어보겠습니다. RDB라면 orders, products, users 테이블로 분리했을 정보를 NoSQL에서는 하나의 Document 안에 모두 포함시키는 것입니다. db.getCollection("order").find({}) /** { "_id": ObjectId("..."), // 프로덕트 정보도 저장 (RDB였다면 테이블 분리) "product_name": "아이폰 16e", "price_per_product": 2000000, "count": 5.0, "total_price": 1000000, // 주문한 사용자 정보도 저장 (RDB였다면 테이블 분리) "user_name": "john", "phone_number": "010-1234-1234" } */ [Image of NoSQL denormalization example] 주문 Document 안에 제품 정보, 사용자 정보 등을 중복해서 저장하는 것이죠. 이렇게 중복을 허용하면 얻는 가장 큰 장점은 바로 JOIN 연산의 필요성이 사라진다는 것입니다. JOIN 연산 자체가 없어지니 데이터 조회 성능이 획기적으로 향상됩니다. 특히 복잡한 JOIN 연산으로 인한 성능 병목 현상을 효과적으로 해결할 수 있습니다. 하지만 중복된 데이터의 일관성 유지는 애플리케이션의 책임으로 남게 됩니다. 데이터 업데이트 시 모든 중복된 데이터를 최신 상태로 유지하는 로직을 개발해야 합니다. 데이터 무결성 관리의 책임이 개발자에게 있다는 점을 명심해야 합니다. 3.3. Scale-Out 용이성: 수평 확장을 위한 최적화 NoSQL의 세 번째 특징은 Scale-Out (수평 확장) 의 용이성입니다. NoSQL 데이터베이스는 Scale-Out에 특화된 구조를 가지고 있습니다. JOIN 연산이 필요 없다는 점은 데이터베이스를 여러 서버에 분산하기 매우 용이하게 만들어줍니다. 데이터를 여러 서버에 Sharding (샤딩) 하여 저장하고, 각 샤드에서 독립적으로 데이터를 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 여러 대의 서버를 묶어 하나의 클러스터로 구성하여 대용량 데이터를 처리하고, 높은 가용성을 확보하는 데 효과적입니다. JOIN 연산 감소와 샤딩 용이성 덕분에 RDBMS에 비해 Scale-Out이 훨씬 수월합니다. [Image of NoSQL sharding example] 3.4. 성능 우선: ACID 속성 완화 NoSQL은 RDB와 달리 ACID 속성 중 일부를 완화하고 성능을 우선시하는 경향이 있습니다. 특히 Consistency (일관성) 속성을 완화하고 High-Throughput (높은 처리량) 과 Low-Latency (낮은 응답 시간) 성능을 극대화하

Mar 11, 2025 - 08:57

NoSQL vs RDB: 데이터베이스 선택, 무엇이 다르고 언제 선택해야 할까요?

안녕하세요! 오늘은 웹 개발에서 뗄 수 없는 관계, 데이터베이스에 대한 이야기를 해볼까 합니다. 특히 최근 몇 년간 뜨겁게 떠오르고 있는 NoSQL과 전통의 강자 RDB (Relational Database), 이 두 데이터베이스 사이에서 어떤 것을 선택해야 할지 고민해 본 적, 다들 있으시죠?

이번 포스팅에서는 NoSQL과 RDB의 차이점을 명확하게 짚어보고, 각각의 특징과 장단점을 비교 분석하여 여러분의 데이터베이스 선택 고민을 조금이나마 덜어드리고자 합니다. 자, 그럼 함께 NoSQL과 RDB의 세계로 떠나볼까요?

1. RDB (Relational Database) - 전통적인 데이터 관리의 한계?

RDB는 수십 년간 데이터 관리의 표준으로 자리매김해 왔습니다. 하지만 급변하는 웹 서비스 환경은 RDB에게 새로운 도전을 요구하기 시작했죠. RDB가 가진 구조적인 한계는 무엇일까요?

1.1. 확장성의 부족: 유연하지 못한 데이터 모델 변경

RDB의 가장 큰 약점 중 하나는 확장성입니다. RDB는 엄격하게 정의된 스키마를 기반으로 데이터를 관리합니다. 이는 데이터의 무결성을 높이는 데 효과적이지만, 반대로 데이터 모델을 변경하는 것을 매우 어렵게 만듭니다.

수백만 건, 수천만 건의 데이터가 쌓인 테이블에 새로운 컬럼을 추가해야 하는 상황을 상상해 보세요. 스키마 변경 작업은 상당한 시간과 자원을 소모하며, 심지어 서비스 중단으로 이어질 수도 있습니다. 빠르게 변화하는 비즈니스 요구사항에 유연하게 대처하기 어려운 구조인 것이죠.

1.2. JOIN 지옥: 성능 저하의 주범

RDB의 또 다른 특징은 정규화입니다. 정규화는 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 확보하는 데 효과적인 방법입니다. 하지만 과도한 정규화는 필연적으로 JOIN 연산의 증가를 불러옵니다.

복잡한 JOIN 쿼리는 데이터량이 많아질수록 READ 성능 저하의 주범이 됩니다. 특히 여러 테이블을 조인하는 쿼리는 데이터베이스에 상당한 부담을 주고, 사용자 응답 시간을 지연시키는 원인이 되죠. 개발자들이 흔히 겪는 "JOIN 지옥"은 RDB의 구조적인 한계를 잘 보여주는 사례입니다.

1.3. Scale-Up의 한계: 고부하 트래픽 감당의 어려움

RDB는 전통적으로 Scale-Up 방식, 즉 서버 자체의 성능을 향상시켜 부하를 감당하는 방식을 택해왔습니다. 초기에는 Scale-Up이 효과적일 수 있지만, 하드웨어 성능 향상에는 분명한 한계가 존재하며, 비용 역시 기하급수적으로 증가합니다.

물론 Replication (복제) 과 같은 기술을 통해 READ 트래픽을 분산시킬 수 있습니다. 하지만 WRITE 트래픽이 많은 환경에서는 복제본 역시 부하를 감당하기 어렵습니다. RDB에도 Multi-master, Sharding 과 같은 Scale-Out 기술이 있지만, NoSQL에 비하면 복잡하고 유연성이 떨어지는 것이 사실입니다. RDB는 태생적으로 Scale-Out에 최적화된 데이터베이스는 아닌 것이죠.

1.4. ACID 속성: 성능과의 Trade-off

RDB는 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 엄격하게 보장하려고 노력합니다. 이는 데이터의 무결성을 최우선으로 생각하는 RDB의 핵심 가치입니다. 하지만 ACID 속성을 보장하기 위한 트랜잭션 관리 과정은 데이터베이스 서버의 성능에 영향을 미치기도 합니다. 특히 동시성이 높은 환경에서는 ACID 속성을 유지하기 위한 복잡한 과정으로 인해 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

2. NoSQL의 등장 배경: RDB의 한계를 넘어서

2000년대 초, 중반을 지나면서 인터넷은 폭발적으로 성장했고, 웹 서비스 환경은 급격하게 변화했습니다. 소셜 미디어, 전자상거래, 대규모 온라인 게임 등 기존 RDBMS로는 감당하기 힘든 새로운 유형의 서비스들이 등장하기 시작했죠. 이러한 서비스들은 다음과 같은 새로운 요구사항을 제시했습니다.

높은 처리량 (High-Throughput): 수많은 사용자의 동시 접속과 대량의 데이터 처리 요구
낮은 응답 시간 (Low-Latency): 사용자 경험 향상을 위한 빠른 응답 속도
비정형 데이터 처리: 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 비정형 데이터 증가

기존 RDB는 이러한 새로운 요구사항들을 만족시키기에는 역부족이었습니다. 바로 이러한 배경 속에서 NoSQL (Not only SQL) 이라는 새로운 데이터베이스 패러다임이 등장하게 된 것입니다. NoSQL은 "SQL을 대체한다"는 의미가 아니라, "SQL 뿐만 아니라 다양한 데이터 관리 방식이 필요하다" 는 의미를 담고 있습니다.

3. NoSQL의 주요 특징: RDB와 무엇이 다를까?

NoSQL은 RDB의 한계를 극복하고 현대적인 웹 서비스 환경에 최적화된 다양한 특징들을 가지고 있습니다. 주요 특징들을 하나씩 살펴볼까요?

3.1. Flexible Schema (유연한 스키마): 자유로운 데이터 모델링

NoSQL의 가장 큰 특징은 유연한 스키마입니다. RDB와 달리 NoSQL 데이터베이스는 스키마를 미리 정의할 필요가 없습니다. 데이터를 Document 형태로 저장하며, 각 Document는 서로 다른 필드를 가질 수 있습니다.

MongoDB를 예로 들어볼까요? MongoDB는 Collection (RDB의 테이블과 유사) 생성 시 스키마를 정의하지 않습니다. 아래와 같이 insertOne() 명령어를 통해 자유롭게 Document를 삽입할 수 있습니다.

db.createCollection("student")

db.student.insertOne({
  name: "john"
})

db.student.insertOne({
  name: "jay",
  address: {
    country: "Korea",
    state: "Seoul"
  },
  certificate: ["AWS solution architect"]
})

[Image of MongoDB flexible schema example]

보시는 것처럼, 각 Document는 name 필드만 가질 수도 있고, address, certificate 와 같은 다양한 필드를 포함할 수도 있습니다. 이렇게 유연한 스키마는 개발 초기 단계나 데이터 구조가 자주 변경되는 환경에서 매우 유용합니다. 애플리케이션 요구사항 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 높은 유연성을 제공하죠.

하지만 유연한 스키마는 스키마 관리 책임을 데이터베이스 레벨에서 애플리케이션 레벨로 이동시킨다는 점을 기억해야 합니다. 데이터 무결성 및 일관성 유지를 위해서는 애플리케이션 단에서 데이터 검증 및 관리가 더욱 중요해집니다.

3.2. Denormalization (반정규화): JOIN 연산 없는 빠른 조회

NoSQL의 두 번째 특징은 중복 허용 (Denormalization) 입니다. NoSQL 데이터베이스는 JOIN 연산을 최소화하기 위해 데이터 중복을 허용하는 반정규화 기법을 적극적으로 활용합니다.

RDB에서도 성능 향상을 위해 반정규화를 사용하기도 하지만, NoSQL에서는 더욱 일반적인 방식입니다. 주문 정보를 예시로 들어보겠습니다. RDB라면 orders, products, users 테이블로 분리했을 정보를 NoSQL에서는 하나의 Document 안에 모두 포함시키는 것입니다.

db.getCollection("order").find({})

/**
{
    "_id": ObjectId("..."),
    // 프로덕트 정보도 저장 (RDB였다면 테이블 분리)
    "product_name": "아이폰 16e",
    "price_per_product": 2000000,
    "count": 5.0,
    "total_price": 1000000,
    // 주문한 사용자 정보도 저장 (RDB였다면 테이블 분리)
    "user_name": "john",
    "phone_number": "010-1234-1234"
}
*/

[Image of NoSQL denormalization example]

주문 Document 안에 제품 정보, 사용자 정보 등을 중복해서 저장하는 것이죠. 이렇게 중복을 허용하면 얻는 가장 큰 장점은 바로 JOIN 연산의 필요성이 사라진다는 것입니다. JOIN 연산 자체가 없어지니 데이터 조회 성능이 획기적으로 향상됩니다. 특히 복잡한 JOIN 연산으로 인한 성능 병목 현상을 효과적으로 해결할 수 있습니다.

하지만 중복된 데이터의 일관성 유지는 애플리케이션의 책임으로 남게 됩니다. 데이터 업데이트 시 모든 중복된 데이터를 최신 상태로 유지하는 로직을 개발해야 합니다. 데이터 무결성 관리의 책임이 개발자에게 있다는 점을 명심해야 합니다.

3.3. Scale-Out 용이성: 수평 확장을 위한 최적화

NoSQL의 세 번째 특징은 Scale-Out (수평 확장) 의 용이성입니다. NoSQL 데이터베이스는 Scale-Out에 특화된 구조를 가지고 있습니다. JOIN 연산이 필요 없다는 점은 데이터베이스를 여러 서버에 분산하기 매우 용이하게 만들어줍니다.

데이터를 여러 서버에 Sharding (샤딩) 하여 저장하고, 각 샤드에서 독립적으로 데이터를 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 여러 대의 서버를 묶어 하나의 클러스터로 구성하여 대용량 데이터를 처리하고, 높은 가용성을 확보하는 데 효과적입니다. JOIN 연산 감소와 샤딩 용이성 덕분에 RDBMS에 비해 Scale-Out이 훨씬 수월합니다.

[Image of NoSQL sharding example]

3.4. 성능 우선: ACID 속성 완화

NoSQL은 RDB와 달리 ACID 속성 중 일부를 완화하고 성능을 우선시하는 경향이 있습니다. 특히 Consistency (일관성) 속성을 완화하고 High-Throughput (높은 처리량) 과 Low-Latency (낮은 응답 시간) 성능을 극대화하는 데 초점을 맞춥니다.

CAP 이론 (Consistency, Availability, Partition Tolerance) 관점에서 NoSQL은 일반적으로 Eventual Consistency (최종적 일관성) 모델을 채택합니다. 이는 "데이터가 언젠가는 일관성을 갖게 된다"는 의미로, 높은 가용성과 성능을 확보하는 대신, 데이터 일관성에 대한 엄격한 보장을 포기하는 것입니다.

[Image of CAP Theorem]

물론 금융 시스템이나 거래 시스템처럼 데이터의 엄격한 일관성이 중요한 시스템에서는 NoSQL 적용에 신중해야 합니다. 이러한 시스템에서는 여전히 RDBMS가 더 적합한 선택일 수 있습니다.

4. NoSQL 대표 주자 - Redis 살펴보기

NoSQL 데이터베이스는 정말 다양하지만, 여기서는 대표적인 NoSQL 데이터베이스 중 하나인 Redis를 간단하게 살펴보겠습니다.

Redis는 In-Memory 데이터베이스, Key-Value 데이터베이스, 캐시 시스템 등 정말 다양한 용도로 활용되는 NoSQL 데이터베이스입니다. 단순 캐시를 넘어 세션 관리, 실시간 분석, 리더보드, 메시지 큐 등 폭넓은 분야에서 사용되고 있습니다.

Redis의 핵심은 Key-Value 구조입니다. 모든 데이터는 Key와 Value 쌍으로 저장되며, 각 Key에 String, List, Set, Hash, Sorted Set 등 다양한 Value 형태를 저장할 수 있습니다.

redis> SET name ppap
"OK"

redis> GET name
"ppap"

[Image of Redis Key-Value example]

Redis는 Hash 기반 샤딩 클러스터를 통해 Scale-Out을 지원하며, Replication, Automatic Failover 기능을 통해 고가용성을 확보합니다.

[Image of Redis cluster architecture]

Redis의 가장 대표적인 사용 사례는 캐시 레이어입니다. 데이터베이스 앞단에 Redis를 배치하여 자주 조회되는 데이터를 메모리에 캐싱함으로써 데이터베이스 응답 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. In-Memory 기반이기 때문에 디스크 기반 데이터베이스보다 훨씬 빠른 성능을 제공하는 것이죠.

[Image of Redis cache layer example]

이 외에도 Redis는 세션 관리, 실시간 순위 집계, 메시지 큐, Pub/Sub 시스템 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다.