NoSQL 데이터베이스 모델 선택 : 비즈니스에 따른 최적의 선택

이번 글은 “올바른 NoSQL 데이터베이스를 선택하는 5가지 질문과 주요 솔루션“이라는 기사를 읽고 공부한 내용을 정리한 포스트 입니다.

NoSQL 이란

NoSQL은 “Not Only SQL”의 약어로, 관계형 데이터베이스가 아닌 다양한 형태의 데이터를 처리하는 데이터베이스 시스템을 지칭합니다.

주로 대용량 및 분산 데이터 처리에 특화된 특징을 가지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스 종류

우선은 크게 4가지로 나눌 수 있습니다. Document, key-value, graph, column-family

하지만 뒤에 각 DB의 특성을 보면 확인해보면 알겠지만 다양한 모델을 지원하기 때문에 딱 4가지 내에서 분류되는 것이 아니라는 것을 알 수 있습니다.

documnet 이면서 key-value 모델도 지원하는 것과 같은 멀티 모델 DB가 많다는 것을 뒤에서 확인 할 수 있습니다.

Document

데이터베이스	특징
MongoDB	BSON 형식의 도큐먼트 저장, 동적 스키마, 복잡한 데이터 모델 표현 가능
CouchDB	JSON 기반 도큐먼트 저장, 자바스크립트로 쿼리 가능, 동기화를 통한 데이터 복제 지원

Key-Value

데이터베이스	특징
Redis	메모리 기반, 높은 성능의 키-값 저장소, 캐싱 및 세션 관리에 적합
Amazon DynamoDB	서버리스, 높은 확장성, 키-값 저장, AWS 환경에서 사용 가능

Column-Family

데이터베이스	특징
Cassandra	분산된 데이터 저장, 고성능, 높은 확장성, 칼럼 저장소 데이터 모델 활용
HBase	대규모 데이터셋 처리, 분산 저장 시스템, 칼럼 저장소 데이터 모델 지원

Graph

데이터베이스	특징
Neo4j	노드와 엣지를 활용한 그래프 데이터베이스, 복잡한 관계 분석에 용이
ArangoDB	다중 모델 지원, 그래프, 키-값, 문서 저장소 통합 제공

NoSQL 시장의 성장

앨리드 마켓 리서치(Allied Market Research)의 최근 보고서에 따르면, NoSQL 데이터베이스에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다.

2022년 전 세계 NoSQL 시장은 73억 달러의 매출을 기록했으며, 연평균 28%의 성장률로 2032년에는 863억 달러의 매출을 기록할 것으로 예상됩니다.

기업들은 대량의 비정형 데이터를 효과적으로 다루기 위해 NoSQL 솔루션을 도입하고 있으며, 이는 주로 대규모 웹 어플리케이션, 사물인터넷(IoT), 클라우드 기술의 확산과 관련이 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 필요성

NoSQL을 선택하기 전에 기업의 요구사항을 신중하게 고려하는 것이 중요합니다.

IDC의 리서치 담당 부사장 칼 올로프슨에 따르면, 백오피스 트랜잭션 처리, 인터랙티브 애플리케이션 데이터 관리, 스트리밍 데이터 캡처 등이 NoSQL을 선택해야 하는 좋은 이유라고 합니다.

그러나 NoSQL을 선택할 때는 장단점을 고려해야 합니다.

NoSQL의 핵심 강점은 탈중앙화, 확장성, 내결함성입니다. 다중 저장소 지속성을 활용하여 각 사용례에 맞는 데이터 기술을 선택할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 확장성과 내결함성을 갖춘 설계이며, 가벼우면서도 RDBMS보다 오버헤드가 적다는 장점을 갖고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스 모델 선택

key-value 데이터베이스와 Graph 데이터베이스는 어디에 사용할 지 명확하게 정리가 되었으나 Document 데이터베이스나 Column-Family 데이터베이스는 어느 경우에 무엇을 사용해야 하는지, 글로 정리를 하여도 명확해지지 않는 것 같습니다.

현업에서 일하다 보면 명확하게 정리되는 순간이 오겠죠?

다음은 기사를 참고하여 정리한 내용입니다.

데이터베이스 모델	적합한 비즈니스/애플리케이션	특징
키-값 데이터베이스	소매업 및 모바일 애플리케이션, 고가용성 및 짧은 지연시간 요구 사항이 있는 경우	단순한 키-값 쌍 검색에 적합 짧은 지연시간
문서 데이터베이스	이벤트 로깅, 온라인 쇼핑, 콘텐츠 관리, 심층 분석 처리 등 다양한 분야에서 활용 가능	JSON 문서를 최적으로 저장하며 유연성이 높음
칼럼 저장소 데이터베이스	이벤트 로깅, 콘텐츠 관리, 분석을 위한 카운팅 및 분류. 자동 데이터 만료 설정 가능	칼럼 단위로 데이터 저장, 높은 읽기/쓰기 성능
그래프 데이터베이스	소셜 미디어 네트워크, 추천 엔진, 물류 및 라우팅, 위치 인식 시스템, 대중교통 링크, 네트워크 토폴로지 등 연결 관계 중요한 애플리케이션에 적합	데이터 요소가 서로 연결되어 있고 연결 관계의 수를 알 수 없는 경우 적합

포레스터 리서치의 노엘 유한나는 올바른 모델을 선택하는 것이 중요하다고 강조합니다.

문서 모델은 JSON 문서를 최적으로 저장하며 가장 많이 사용되는 모델 중 하나입니다.

그래프 모델은 상호 연결된 데이터에 중점을 두고 있으며,

키-값 모델은 단순한 키-값 쌍 검색에 중점을 두기 때문에 특정 케이스에 사용됩니다.

이처럼 NoSQL 데이터베이스 모델을 선택할 때는 비즈니스의 요구사항과 특성을 고려하여 올바른 모델을 선택하는 것이 핵심입니다.

어떤 모델이든지 비즈니스 목표에 부합하고 효율적으로 활용될 수 있도록 신중한 검토가 필요합니다.

시장에서 강세를 보이는 NoSQL

저도 기사를 따라 시장에서 강세를 보이는 NoSQL들을 정리해보았습니다.

여러 DB가 있지만 대부분 다양한 모델을 지원하고 확장성, 내결함성 가지는 특징이 있었습니다.

사용자마다 느끼는 DB들의 특징과 장점이 다를텐데 저도 MongoDB만 간단하게 테스트로 사용해봐서 정리를 해도 아직 각 DB만의 특징이 확 와닿지는 않았습니다.

후에 작성한 내용을 보면서 다시 한 번 글을 정리하면 좋을 것 같습니다.

MongoDB

현재 NoSQL 데이터베이스 중에서 가장 강세를 보이는 것은 MongoDB입니다.

MongoDB는 Document Store 형태의 NoSQL 데이터베이스로서, 유연한 스키마와 쉬운 확장성으로 많은 기업에서 채택하고 있습니다.

유연한 Schema-less 구조

MongoDB는 Schema-less(스키마 없음) 구조를 가지고 있어 데이터 모델을 자유롭게 변경할 수 있습니다.

즉, 필드를 동적으로 추가하거나 삭제할 수 있어 개발자들이 빠르게 프로토타입을 개발하고 변경사항을 쉽게 수용할 수 있습니다.

JSON 형태의 문서 저장

데이터를 BSON(Binary JSON) 형태의 문서로 저장하며, 이는 JSON과 유사한 형식을 가지고 있습니다.

이러한 형태는 개발자들이 자연스럽게 데이터를 다룰 수 있게 해주며, 웹 개발 등에서 특히 유용하게 사용됩니다.

수평 확장성 (Horizontal Scalability)

MongoDB는 분산 데이터베이스로, 여러 서버에 데이터를 분산 저장하고 병렬로 처리함으로써 수평 확장성을 제공합니다.

이는 데이터 양이 늘어나더라도 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있는 장점을 부여합니다.

강력한 쿼리 언어와 인덱싱

MongoDB는 강력한 쿼리 언어를 제공하며, 인덱싱 기능을 통해 데이터 검색 속도를 향상시킵니다.

특히, 범위 쿼리와 정규표현식을 활용한 다양한 검색이 가능합니다.

에어로스파이크 (Aerospike)

NoSQL 데이터베이스 중에서 특히 에어로스파이크는 뛰어난 성능과 확장성으로 많은 기업과 애플리케이션에서 인기를 얻고 있습니다

초고속 데이터 처리와 낮은 지연 시간

에어로스파이크는 메모리 기반의 저장소와 플래시 디스크를 효과적으로 결합하여 매우 높은 처리 속도와 낮은 응답 지연 시간을 제공합니다.

이는 실시간 애플리케이션에서 중요한 요소로 작용하며, 특히 모바일 애플리케이션과 인터넷 응용 프로그램에 적합합니다.

높은 확장성

에어로스파이크는 분산 데이터베이스로서, 쉽게 수평 확장이 가능합니다.

클러스터를 확장하면서도 일관된 성능을 유지할 수 있어, 대규모 및 동적인 데이터 요구에 적합합니다.

쉬운 통합과 운영

에어로스파이크는 다양한 언어와 플랫폼에서 쉽게 통합될 수 있습니다.

또한, 관리 및 운영 측면에서도 직관적이며 사용자 친화적인 툴을 제공하여 유지보수를 용이하게 합니다.

데이터 일관성과 내결함성

에어로스파이크는 ACID 특성을 제공하여 데이터 일관성을 보장합니다.

동시에 데이터베이스 자체가 내결함성을 가지고 있어, 하나의 노드가 다운되더라도 시스템 전체가 안정적으로 운영됩니다.

AWS 다이나모DB (DynamoDB)

뛰어난 응답 시간과 확장성

AWS 다이나모DB는 서버리스와 NoSQL의 이점을 결합하여 규모에 관계 없이 뛰어난 ms 응답 시간을 제공합니다.

또한, 데이터 양에 따라 쉽게 조절 가능한 확장성을 제공하여 어떤 규모의 애플리케이션도 효율적으로 다룰 수 있습니다.

유연한 비용 모델

다이나모DB는 사용한 만큼만 비용을 부담하므로 효율적인 비용 관리가 가능합니다.

필요에 따라 테이블 처리 용량을 조절하고, AWS 관리 콘솔을 통해 리소스 사용률과 성능 메트릭을 모니터링할 수 있어 개발자와 관리자에게 큰 편의를 제공합니다.

보안 및 규정 준수

민감한 데이터를 보호하기 위한 미사용 데이터 암호화 기능과 온디맨드 백업 기능을 통해 장기 보존과 규정 준수를 충족시킵니다.

카우치베이스 (Couchbase)

다중 모델 지원

카우치베이스는 JSON 문서를 기반으로 한 NoSQL 키-값 및 문서 데이터베이스로, 다양한 모델을 지원합니다.

애플리케이션 다양성

주로 소셜 미디어, 모바일 애플리케이션, 전자상거래 트랜잭션 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한, 캐시가 내장되어 있어 성능이 향상되며, 실시간 분석을 위한 맵리듀스 기능을 제공하여 실용적인 다양성을 실현합니다.

견고한 지원 기능

문서, 유연한 데이터 모델, 강력한 인덱싱, 전문 검색 기능을 완벽하게 지원하여 복잡한 데이터 요구사항에 대응합니다.

데이터스택스 (DataStax)

완전 관리형 클라우드 네이티브 데이터베이스

데이터스택스의 아스트라 DB는 완전 관리형 클라우드 네이티브 데이터베이스로, 사용자는 데이터 관리에 집중하며 인프라스트럭처에 대한 걱정을 최소화할 수 있습니다.

이는 실시간 애플리케이션을 더 신속하게 구축하고 실행할 수 있도록 도와줍니다.

다양한 확장성 및 보안 기능

데이터스택스는 다양한 확장성 및 보안 기능을 내장하고 있습니다. 프라이빗 링크, IP 액세스 제어, 싱글 사인온, 애플리케이션 토큰, 데이터 암호화 등을 통해 사용자의 데이터를 철저히 보호하고 관리합니다.

서버리스 아키텍처

서버리스 아키텍처를 기반으로 한 데이터스택스는 수요에 따라 자동으로 확장됩니다.

이는 민첩한 환경에서 신속한 대응과 최적의 리소스 활용을 가능케 하며, 사용자는 이러한 자동화된 기능을 통해 관리 부담을 최소화할 수 있습니다.

구글 빅테이블 (Google BigTable)

짧은 지연시간과 무한 확장성

구글 빅테이블은 1ms 수준의 짧은 지연시간을 제공하며, 무한한 확장성을 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있는 엔터프라이즈급 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다.

다양한 워크로드 지원

빅테이블은 멀티테넌트, 혼합 운영, 실시간 분석 워크로드를 지원하여 다양한 비즈니스 요구에 대응할 수 있습니다.

키-값 및 칼럼 저장소로의 최적화

구글은 빅테이블이 키-값 및 칼럼 저장소로 최적화되어 있어 정형, 반정형, 비정형 데이터에 대한 빠른 액세스를 지원한다고 강조합니다.

자동 확장 및 리소스 관리

빅테이블은 서버 트래픽에 따라 리소스를 자동으로 확장하며, 필요에 따라 관련 샤딩, 복제, 쿼리를 처리합니다.

마크로직 (MarkLogic)

마크로직은 문서, 시맨틱 그래프, 지리공간, 관계형 모델을 하나로 결합한 혁신적인 다중 모델 데이터베이스입니다. JSON, XML, 텍스트, RDF 트리플, 지리공간, 바이너리 등 다양한 형태의 데이터를 확장 가능한 단일 운영 데이터베이스에서 효율적으로 관리합니다.

다양한 데이터 형태와 통합 검색

마크로직은 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 다루며, 통합 검색 및 쿼리 인터페이스를 제공합니다.

JSON, XML, 텍스트, RDF 트리플, 지리공간, 바이너리 등의 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

내장 검색 엔진으로 실시간 검색

데이터베이스의 핵심 요소로 내장된 검색 엔진은 데이터를 로드하고 실시간으로 모든 데이터를 검색할 수 있는 단일 플랫폼을 제공합니다.

레디스 (Redis)

레디스는 오픈 소스 키-값 기반 NoSQL 인메모리 데이터베이스로, 레디스 랩스의 후원으로 높은 인기를 얻고 있습니다.

강력한 일관성, 스키마리스 모델의 유연성, 고가용성, 배포 용이성을 제공하여 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.

다양한 데이터 모델 지원

레디스는 목록, 집합, 비트맵, 해시 등 다양한 키-값 데이터 모델을 지원하며, 플러그인 모듈을 통해 데이터 구조, 검색, 그래프, JSON, XML 등의 다양한 모델을 효과적으로 다룰 수 있습니다.

다양한 배포 환경 지원

레디스는 온프레미스와 클라우드에서 매니지드 서비스로도 제공되어, 다양한 배포 환경을 지원합니다.

실시간 기능 강화

레디스는 실시간 인덱싱, 쿼리, 전문 검색 엔진 등 다양한 실시간 기능을 내장하고 있어, 실시간 데이터 처리와 분석이 요구되는 환경에서 효과적으로 활용됩니다.