관계형 데이터베이스(RDBMS)와 NoSQL(Not Only SQL) / 레디스 Redis

출처 : 면접을 위한 CS 전공지식 노트 

 

관계형 데이터베이스(RDBMS)

행과 열을 가지는 표 형식 데이터를 저장하는 형태의 데이터베이스를 가리키며 SQL이라는 언어를 써서 조작한다. 

MySQL. PostgreSQL, 오라클, SQL Server, MSSQL 등이 있다. 참고로, 관계형 데이터베이스의 경우 표준 SQL은 지키기는 하지만, 각각의 제품에 특화시킨 SQL을 사용한다. 예를 들어 오라클의 경우 PL/SQL이라고 하며 SQL Server는 T-SQL, MySQL은 SQL을 쓴다.

 

MySQL 

대부분의 운영체제와 호환되며 현재 가장 많이 사용되는 데이터베이스

 

PostgreSQL

MySQL 다음으로 개발자들이 선호하는 데이터베이스 기술로 널리 인정 받고 있다. 

디스크 조각이 차지하는 영역을 회수할 수 있는 장치인 VACUUM이 특징이다. 최대 테이블의 크기는 32TB이며 SQL뿐만 아니라 JSON을 이용하여 데이터에 접근할 수 있다.

 

NoSQL(Not Only SQL)

SQL을 사용하지 않는 데이터베이스를 말하며, 대표적으로 MongoDB와 Redis 등이 있다. 

 

MongoDB

JSON을 통해 데이터에 접근할 수 있고, Binary JSON 형태 (BSON)로 데이터가 저장되며 .. 

 

Redis 

인메모리 데이터베이스 이자 키-값 데이터 모델 기반의 데이터베이스

기본적으로 데이터 타입은 문자열(string)이며, 최대 512MB까지 저장할 수 있다. 이 외에도 셋(set), 해시(hash) 등일 지원한다. pub/sub 기능을 통해 채팅 시스템, 다른 데이터베이스 앞다나에 두어 사용하는 캐싱 계층, 단순한 키-값이 필요한 세션 정보 관리, 정렬된 셋(sorted set) 자료 구조를 이용한 실시간 순위표 서비스에 사용한다. 

 

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RDB(SQL) 와 NoSQL의 차이

SQL(관계형 DB)

- 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장된다. 

- 관계를 통해 여러 테이블에 분산된다. 

스키마를 준수하지 않은 레코드는 테이블에 추가할 수 없다. 즉, 스키마를 수정하지 않는 이상 정해진 구조에 맞는 레코드만 추가가 가능한 것이 RDB의 특징 중 하나이다. 

또한, 데이터 중복을 피하기 위해 '관계'를 이용한다. 

하나의 테이블에서 중복 없이 하나의 데이터만을 관리하기 때문에 다른 테이블에서 부정확한 데이터를 다룰 위험이 없어지는 장점이 있다. 

 

NoSQL(비관계형 DB)

- 스키마도 없고 관계도 없다 ! 

SQL은 정해진 스키마를 따르지 않으면 데이터 추가가 불가능 했지만, NoSQL에서는 다른 구조의 데이터를 같은 컬렉션에 추가가 가능하다. 

 

SQL 장점

- 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장

- 관계는 각 데이터를 중복없이 한번만 저장

 

SQL 단점

- 덜 유연함, 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야함. (나중에 수정하기 힘듦)

- 관계를 맺고 있어 조인문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음

- 대체로 수직적 확장만 가능함

 

NoSQL 장점

- 스키마가 없어서 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드 추가 가능

- 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터 읽어오는 속도 빨라짐

- 수직 및 수평 확장이 ㅓ가능해서 애플리케이션이 발생시키는 모든 릭기/쓰기 요청 처리 가능

 

NoSQL 단점

- 유연성으로 인해 데이터 구조 결정을 미루게 될 수 있음

- 데이터 중복을 계속 업데이트 해야 함

- 데이터가 여러 컬렉션에 주복되어 있기 때문에 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함 (SQL에서는 중복 데이터가 없으므로 한버너만 수행이 가능) 

 

SQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

- 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우 (NoSQL에서는 여러 컬렉션을 모두 수정해야 하기 때문에 비효율적) 

- 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에세 중요한 경우

 

NoSQL 데이터베이스 사용이 더 좋을 때

 

- 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장이 될 수도 있는 경우

- 읽기를 자주 하지만, 데이터 변경은 자주 없는 경우 

- 데이터베이스를 수평으로 확장해야 하는 경우 (막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)

 

SQL을 선택해서 복잡한 JOIN문을 만들지 않도록 설계하여 단점을 없앨 수도 있고 

NoSQL을 선택해서 중복 데이터를 줄이는 ㅓ방법으로 설계해서 단점을 없앨 수도 있다. 

 

참고  https://gyoogle.dev/blog/computer-science/data-base/SQL%20&%20NOSQL.html  

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Redis ; Remote Dictionary Server

오픈 소스 기반의 인 메모리(In-memory) 데이터 저장소 이다. 데이터베이스, 캐시, 메시지 브로커 등 다양한 용도로 사용되며, 키-값(Key-Value) 구조를 기반으로 데이터를 처리한다. 일반적으로 관계형 데이터베이스와는 달리, 디스크가 아닌 메모리에서 데이터를 처리하기 때문에 매우 빠른 데이터 액세스 속도를 제공한다. 

 

Redis의 인메모리 처리 방식

데이터를 디스크가 아닌 메모리에 저장하고 처리하여 뛰어난 속도를 자랑한다. 메모리에서 데이터를 직접 읽고 쓰기 때문에 디스크 기반 데이터베이스와 비교해 지연 시간이 현저히 짧아, 실시간 처리가 중요한 시스템에서 Redis는 최적의 솔루션으로 자리 잡고 있다. 

또한, Redis는 메모리에서 처리된 데이터를 주기적으로 디스크에 동기화해 데이터 유실을 방지한다. 이를 통해 메모리 기반 처리의 고속성을 유지하면서도 데이터의 안정성을 확보할 수 있다. 

이러한 인 메모리 처리 방식은 실시간 응답성과 높은 처리량이 요구되는 애플리케이션에서 탁월한 성능을 발휘한다. 

 

Redis의 Pub/Sub 시스템

publish/suvscribe(Pub/Sub) 기능을 통해 메시지 브로커 역할을 수행하며, 실시간 소통을 지원한다. 이 시스템은 특정 채널에 메시지를 발생하면 이를 구독한 모든 클라이언트가 해당 메시지를 실시간으로 수신하는 구조로 작동한다. 

이 기능은 라이브 스트리밍 플랫폼과 같은 실시간 상호작용이 필요한 환경에서 특히 유용하다. 예를 들어 방송 시작 알림이나 실시간 채팅 메시지를 빠르게 전달하고, 대용량 시청자가 동시에 참여하는 상황에서도 효율적이고 안정적으로 작동한다. 메시지 발생과 수진이 비동기적으로 이루어지기 때문에 대용량 트래픽 상황에서도 높은 성능을 유지할 수 있다. 

이러한 구조 덕분에 실시간 알림 시스템, 채팅 애플리케이션, 스트리밍 서비스 등에서 빠르고 신뢰성 있는 소통을 가능하게 하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 

 

캐싱 시스템

자주 조회되는 데이터를 메모리에 캐싱하여 데이터베이스의 뷰하를 줄이고 빠른 응답 속도를 제공한다. 

- 읽기 부하 분산 : 제품 정보, 페이지 콘텐츠 같은 고빈도 읽기 요청을 Redis에 캐싱 해 데이터베이스의 읽기 부하를 감소 시킨다. 

- 복잡한 연산 속도 향상 : 상품 추천이나 검색 결과처럼 계산이 많은 데이터를 Redis에 저장해 클라이언트 요청 시 빠르게 반환할 수 있다.

- 만료 정책 지원: 캐싱 데이터에 TTL을 설정해 오래도니 데이터를 자동으로 제거, 최신 상태를 유지할 수 있다. 

 

메시지 큐

Pub/Sub 기능은 실시간 메시지 전송과 수신을 간단하고 효율적으로 처리한다. 

 

참고 https://www.elancer.co.kr/blog/detail/768