[ 데이터 베이스 ] RDBMS와 NOSQL의 특징에 대해서 설명해 보세요.

RDB의 경우, 정해진 스키마를 갖고 있습니다.
데이터는 관계를 통해서 여러개의 테이블에 분산됩니다.
테이블간의 관계에서 foreigen key를 사용해서 join이 가능하다는 점이 특징입니다.
NOSQL의 경우에는 다양한 프로그램들이 있어서 각기 특징이 다릅니다.
보편적인 특징으로는, RDB와 반대로 Schema가 존재하지 않고, 테이블 간의 관계를 정의하지 않으며,
분산 저장을 통한 Scale-out에 유리한 구조를 가지고 있습니다.

RDB는 데이터 구조가 명확하고 변경 될 여지가 없고,
데이터 무결성에 대한 보장이 필요한 시스템에서 사용하는 것이 좋습니다.
또한, 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 Update가 일어나는 경우에 적합합니다.
NOSQL은 데이터 구조를 잘 알 수 없고,
데이터의 구조의 변경이 일어날 수 있는 경우에 사용하는 것이 좋습니다.
또한 데이터의 양이 많지만 Update가 많이 이루어지지 않는 시스템에 사용하는 것이 좋습니다.

 

 

 

### 유영종님 ###

스케일 업(Scale-up)은 쉽게 말하면 기존의 서버를 보다 높은 사양으로 업그레이드하는 것을 말한다. 하드웨어적인 예를 들면, 성능이나 용량 증강을 목적으로 하나의 서버에 디스크를 추가하거나 CPU나 메모리를 업그레이드시키는 것을 말한다.
이처럼 하나의 서버의 능력을 증강하기 때문에 수직 스케일링(vertical scaling)이라고도 한다.

 

스케일 아웃(Scale-out)은 장비를 추가해서 확장하는 방식을 말한다.
기존 서버만으로 용량이나 성능의 한계에 도달했을 때, 비슷한 사양의 서버를 추가로 연결해 처리할 수 있는 데이터 용량이 증가할 뿐만 아니라 기존 서버의 부하를 분담해 성능 향상의 효과를 기대할 수 있다.
서버를 추가로 확장하기 때문에 수평 스케일링(horizontal scaling)이라고도 불린다.

 

 

### 안동하님 ###

RDBMS는 관계형 데이터 베이스로 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하고 구조화된 테이블을 사용합니다. 반면, NOSQL은 데이터와 트래픽의 증가로 성능을 향상시키기 위해 일관성보다 가용성과 부분적으로 데이터를 저장하는 것을 우선시합니다. 

 

 

### 기승현님 ####

https://codinghistoryfor.tistory.com/63

 

 

 

### 유영종님 #####

RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)를 사용할 때 반드시 스케일아웃이 불가능한 것은 아니지만 NoSQL 데이터베이스에 비해 더 까다롭고 비용이 많이 들 수 있습니다.

RDBMS는 구조화된 데이터를 관계형 형식으로 저장하고 관리하도록 설계되었으며, 미리 정의된 스키마를 가진 테이블을 사용하고 제약 및 트랜잭션을 통해 데이터 무결성을 적용합니다. RDBMS는 트랜잭션 워크로드를 처리하는 데 매우 효과적이지만, 엄격한 스키마 구조와 강력한 일관성 요구사항으로 인해 수평적(스케일아웃) 확장이 더 어려울 수 있습니다.

RDBMS를 수평으로 확장할 때 데이터베이스를 더 작은 샤드로 분할해야 하며, 이 샤드는 클러스터의 여러 노드에 분산될 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터가 고르게 분산되도록 세심한 계획과 조정이 필요하며, 여러 샤드에서 쿼리를 효율적으로 실행할 수 있도록 해야 합니다. 또한 데이터 무결성을 보장하기 위해 트랜잭션을 조정하고 동기화해야 하므로 여러 노드에서 강력한 일관성을 유지하는 것은 어려울 수 있습니다.

반면 NoSQL 데이터베이스는 샤딩, 복제 및 궁극적인 일관성과 같은 기술을 사용하여 데이터를 여러 노드에 분산하고 대량의 데이터와 트래픽을 처리함으로써 보다 유연하고 확장 가능하도록 설계되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 키 값 또는 문서 기반과 같은 더 단순한 데이터 모델을 사용하는데, 이는 클러스터 전체에 분할 및 배포하기가 더 쉬울 수 있다.

요약하자면, RDBMS를 확장하는 것이 불가능한 것은 아니지만, 엄격한 스키마 구조와 강력한 일관성 요구사항으로 인해 NoSQL 데이터베이스에 비해 더 어렵고 비용이 많이 들 수 있다. NoSQL 데이터베이스는 대규모로 빠르게 변화하는 데이터를 처리하는 데 더 적합한 반면, RDBMS는 강력한 일관성과 데이터 무결성이 필요한 트랜잭션 워크로드를 처리하는 데 더 적합합니다.

 

#### 김창우님 #####

https://kcw0331.github.io/tag/cs-4