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[Reminder] 데이터베이스 MySQL만 쓸거야?

철테코 2023. 2. 28. 11:50

안녕하세요. SSAFYcial 박철순입니다.

이번에는 싸피인들의 데이터베이스에 대한 견해를 넓히고자, 프로젝트 진행 시 시도해볼만한 데이터베이스를 소개하려고 합니다.

지금까지 프로젝트를 하거나 실습을 할 때 MySQL을 대부분 사용했습니다.

하지만 현재 그 외에도 Oracle, Redis, Elasticsearch, Amazon DynamoDB 등 수많은 데이터베이스 시스템이 있습니다.
저는 그 중에 사용량이 급격히 증가하고 있는 PostgreSQL과 MongoDB를 소개하겠습니다.

PostgreSQL과 MongoDB

출처: https://db-engines.com/en/ranking

DB 트렌드 랭킹을 보면
PostgreSQL과 MongoDB 의 사용량이 급격히 늘어난 것을 볼 수 있습니다.

PostgreSQL이란

오픈소스 객체-관계형 데이터베이스 시스템(ORDBMS)으로, 엔터프라이즈급 DBMS의 기능, 차세대 DBMS 기능을 제공합니다.
20여년의 오랜 역사를 가지고 있으며, 전 세계 오픈소스 개발자들과 관련 회사들이 개발에 참여하고 있습니다.
(* 객체 관계형 DB란? 복잡한 객체가 중심 역할을 합니다.)

MySQL과 PostgreSQL의 비교

우리가 흔히 사용하는 MySQL과 PostgreSQL을 비교한 표입니다.

항목 PostgreSQL13 MySQL 8
최대 DB 크기(Database Size) 무제한 무제한
최대 테이블 크기(Table Size / 8KB 기준) 32TB 32TB
최대 레코드 크기(Row Size) 16TB 512GB
최대 컬럼크기(Field Size) 1GB 4GB
테이블 당 최대 레크드 개수(Rows per Table) 무제한 무제한
테이블당 최대 컬럼 개수(Column per Table) 1,600 1,017
테이블당 최대 인덱스 개수(Indexes per Table) 무제한 64

PostgreSQL 장점

  1. 비용 절감
    무료이고, 오픈 소스 소프트웨어로 라이선스에 대한 비용 문제가 없다.
    (BSD 라이선스(Berkeley Software Distribution 라이선스), 소프트웨어의 무료 사용, 수정 및 배포를 허용하는 오픈 소스 라이센스 입니다.)
  2. 대량 데이터 처리
    오래된 오픈소스의 안정성으로 가볍지만 대용량 처리에도 큰 문제가 없습니다.
    Table Partitioning, Parallel query & multiple processes 등의 기능 지원
  3. 다중 버전 동시성 제어 제공(MVCC)
    (* Multi-Version Concurrency Control - 동시성을 제어, 다수의 사용자 사이에서 동시에 작용하는 다중 트랜잭션의 상호간섭 작용에서 Database를 보호하는 것을 의미합니다.)
  4. 지속적인 업데이트
    많은 사용자가 있고, 점점 많아지고 있습니다.
  5. 독창적인 자료형과 문법
    표준 SQL만으로 사용할 수 있지만, PostgreSQL만의 자료형과 문법을 활용하면 더욱 효과적으로 DB를 활용할 수 있습니다.
    ARRAY, JSON, RANGE 등의 자료형과, ILIKE 기능 등의 문법이 개발자들에게 큰 편의성과 효율성을 제공해줍니다.

PostgreSQL 단점

  1. Update 쿼리에 약하다.
    UPDATE가 불안정한 문제를 가지고 있습니다. UPDATE를 반복적으로 수행하는 응용프로그램에 많은 제약을 가져옵니다.
  2. 메모리 성능이 떨어진다.
    새로운 클라이언트 연결에 대해 PostgreSQL는 새로운 프로운 프로세스 형식을 일으키고, 각각의 새로운 프로세스에 메모리가 할당되므로 많은 연결이 있는 상황에서 메모리가 빠르게 증가합니다.
  3. 독창적인 자료형과 문법(장점이자 단점)
    이러한 문법을 사용한 경우, 다른 데이터베이스 시스템으로 마이그레이션하기 쉽지 않습니다.

저는 이러한 PostgreSQL이 MySQL과 Oracle을 충분히 대체할 수 있는 관계형 데이터베이스라고 생각합니다.

MongoDB란

오픈소스 기반 비관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 테이블 및 행 대신 유연한 문서를 활용해 다양한 데이터 형식을 처리하고 저장합니다. NoSQL 솔루션인 MongoDB는 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 필요로 하지 않으므로, 사용자가 다변량 데이터 유형을 쉽게 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 이는 데이터베이스 관리를 간소화하며, 뛰어난 확장성을 가진 크로스 플랫폼 애플리케이션 및 서비스 환경을 구축합니다.

 

NoSQL이란

비관계형 데이터베이스로, 흔히 아는 Database와 다른 쿼리, 구조를 가집니다.

not only SQL 데이터베이스를 뜻하며, SQL만을 사용하지 않는 데이터베이스로, 관계형 데이터 베이스도 저장할 수 있습니다. 높은 확장성과 가용성이 주요 장점인 NoSQL 데이터베이스는 실시간 웹 애플리케이션 및 빅 데이터에 널리 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 2000년대 말에 스토리지 비용이 크게 하락하면서 등장했습니다. 

 

MongoDB 특징

  1. Document-Oriented Storage
    모든 데이터가 JSON 형태로 저장되며, 스키마가 없습니다.
    스키마가 없으므로, 각 필드는 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있고, DB에 저장된 Documents도 각 다른 다양한 필드를 가질 수 있습니다.
    복잡한 구조도 쉽게 저장할 수 있습니다.
  2. Full Index Support
    다양한 인덱싱을 제공하고, 인덱싱 기능 덕분에 거의 모든 쿼리를 빠르게 처리할 수 있습니다.
  3. 데이터 복제를 통한 가용성 향상
  4. Auto-Sharing
    Primary key를 기반으로 여러 서버에 데이터를 나누는 Scale-Out이 가능합니다.

MongoDB 구조

몽고 DB의 구조는 다음과 같이 데이터베이스 > Collection > Document의 구조로 되어있습니다.
Collection은 RDB의 테이블과 비슷한 역할을 합니다.
Document는 RDB의 레코드와 비슷한 역할을 합니다.

Document?

Document 예시

{
    "_id": ObjectId("5099803df3f4948bd2f98391"),
    "username": "ljh",
    "name": { first: "J.H.", last: "Lee" }
}

MongoDB의 중요한 특징입니다. JSON 형식으로 Key:Value의 형태로 저장이 됩니다.
ID는 12바이트의 각 Document의 유일함을 제공합니다.
이러한 Field와 Value가 모여 Document 구조를 이루게 됩니다.
Document는 동적 스키마를 가지고 있기 때문에, 같은 Collection 안의 Document 끼리 다른 스키마를 갖고 있을 수 있습니다.
서로 다른 데이터들을 가지고 있습니다.

Collection?

컬렉션은 MongoDB Document의 그룹입니다. 컬렉션들은 각각 여러개의 Document를 포함합니다.
RDB의 테이블과 비슷한 개념이지만 스키마를 따로 가지지 않습니다.

 

MongoDB와 기존 RBDMS와의 차이점

저장 구조

MongoDB RDBMS(관계형데이터베이스)
데이터베이스(Database) 데이터베이스(Database)
컬렉션(Collection) 테이블(Table)
도큐먼트(Document) 레코드(Record)
필드(Field) 컬럼(Column)
인덱스(Index) 인덱스(Index)
쿼리의 결과로 "커서(Cursor)" 반환 쿼리의 결과로 "레코드(Record)" 반환

데이터를 저장하는 관점에서는 많은 공통점이 있습니다. Collection이나 Document 와 같이 이름이 다를 뿐 비슷한 역할을 합니다.
MongoDB에서 쿼리의 결과로 커서를 반환하는 이유는 쿼리의 결과를 클라이언트 서버의 메모리에 모두 담아두지 않아도 처리할 수 있게 하기 위해서 입니다.
커서를 읽을 때마다 서버에서 도큐먼트를 가져오는 것은 아니고 필요할 때마다 지정된 페이지 사이즈 단위로 서버로부터 전송받아 MongoDB 클라이언트 서버에 캐싱한 후에 유저에게 서비스합니다.

쿼리 비교

   
MongoDB RBDMS
INSERT
db.users.insert({ name: "lee", city: "seoul" }) insert into users ("name", "city") values("lee", "seoul")
SELECT
db.users.find({ name: "lee" }) select * from users where name="lee"
UPDATE
db.users.update({ name: "lee" }, { $set: { city: "busan" }}) update users set city="busan" where name="lee"
DELETE
db.users.remove({ name: "lee" }) delete from users where name="lee"

CRUD의 쿼리는 다음과 같은 차이가 있습니다.

 

MongoDB의 장점

  1. Flexibility
    Schema less이기 때문에 어떤 형태의 데이터라도 쉽게 저장이 가능합니다.
  2. Perfomance
    Read & Write 성능이 뛰어납니다.
  3. Scalability
    스케일 아웃 구조, Auto sharding을 지원합니다.
    (* sharding - 샤딩은 각 DB 서버에서 데이터를 분할하여 저장하는 방식입니다.)
  4. Deep Query Ability
    문서 지향적 쿼리를 사용하여 SQL만큼 강력한 Query성능을 제공합니다.
  5. Conversion / Mapping
    JSON 형태로 저장이 가능하여, 직관적이고 개발이 편리합니다.

MongoDB의 단점

  1. JOIN이 없습니다.
    join이 필요 없도록 데이터 구조화가 필요합니다.
  2. Memory Mapped File
    파일 엔진 DB입니다. 메모리 관리를 OS에게 위임하며, 메모리에 의존적이고, 메모리 크기가 성능을 좌우합니다.
  3. SQL을 완전히 이전할 수 없습니다.
  4. B트리 인덱스 사용
    B트리는 크기가 커질수록 새로운 데이터를 입력하거나 삭제할 때 성능이 저하됩니다.
    이런 B트리 특성 때문에 데이터를 넣어두면 변하지 않고, 정보를 조회하는데 적합합니다.

NoSQL을 통해 데이터를 쉽게 저장, 관리할 수 있는 MongoDB는 빠른 개발, 확장성을 위한 프로젝트에 적용할 수 있을거라 생각합니다!!

여러 데이터 베이스 시스템을 사용, 경험 하면서 그 선택지를 넓히는 것도 경쟁력있는 개발자로 성장하는데 큰 도움이 될 것 같습니다. 끝까지 글을 읽어주셔서 감사합니다.

 

 

 

[참고]

https://www.postgresql.org
https://db-engines.com/en/ranking

https://www.mongodb.com/ko-kr

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