(3주차) [멋쟁이사자처럼 백엔드 부트캠프 플러스 4기] 데이터베이스 RDB의 특징, 한계와 NoSQL의 등장

안녕하세요. 이번 시간에는 Relational DataBase의 특징과 한계, NoSQL을 다뤄보도록 하겠습니다. <오늘 공부후기>

 

서영학 강사님이 4.8(화)에 강의해주신 내용을 바탕으로 작성되었습니다.

 

읽기보다 쓰기가 더 많아진 상황

 

데이터를 빠르게 받아들이고 실시간으로 분석하여 곧바로 비즈니스에 반영해야 할 필요성이 대두되고,

사용자의 클릭 로그, 구매 이력 등과 같이 기록되는 데이터가 많아지고 있습니다.

 

스마트폰 이후로 데이터량이 큰 폭으로 증가되었고, 사람들의 행동이나 소비습관, SNS 활동, IoT 센서를 통해서 많은 양의 데이터들이 수집되고 있습니다.

 

관계형 데이터베이스 / RDB의 Relation 구조

 

관계형 데이터베이스의 릴레이션

 

 

 

데이터를 정형화된 구조로 저장하는 RDB의 한계가 생기고, 상황에 맞는 다양한 DB들이 필요되는 상황입니다.

 

적극적으로 실시간 수집하고, 즉각 분석 가능한 상태로 유지하는 것이 중요되는 상황입니다.

 

기존의 방식 ETL(추출-변환-적재) 에서 우선 데이터를 먼저 저장하고, 필요한 순간에 가공하는 방식으로, 바로 ELT(추출-적재-변환)라는 새로운 방식이 필요하게 되었습니다.

그래서 NoSQL이 필요하게 되었습니다.

 

* 데이터 수집 방식

1. 직접 수집 (API, 센서, 입력 등)

2. 회사와 계약 (데이터를 가진 회사와 계약, 사용할 수 있는 API 키, 전용 회선 사용)

3. Open API 등 무료 데이터

4. 자체 웹 크롤러

 

* 기존 DataBase 시스템의 한계 / RDBMS의 한계

 

- 읽기보다 쓰기가 더 많아진 상황

RDBMS는 데이터를 엄격한 구조로 관리

 

RDB에서 Like, 조인, Group By 와 같은 부하가 큰 기능을 쓰면 시스템 폭발

데이터의 형태가 자주 바뀌거나 실시간으로 빠르게 분석해야 하는 환경에서는 효율이 떨어짐

 

RDB와 NoSQL의 비교

 

RDB는 유연성이나 확장성 측면에서 한계가 있음

더욱 유연하고, 빠르게 데이터를 처리할 수 있는 시스템에 대한 필요성 증가..!!

 

* 목적, 유형에 따른 DataBase 예시

목적, 유형별 DataBase

 

 

Elasticsearch의 등장! :

 

* RDBMS vs Elasticsearch 

 

RDBMS (관계형 DB):

도서관 책장을 미리 명확한 기준으로 정리해놓고, 책 추가, 변경, 삭제가 비교적 자유로운 구조임

 

Elasticsearch (NoSQL):

도서관 책장을 처음에 유연하게 만들어 놓고, 자유롭게 책을 추가할 수 있음

책을 추가할 때마다 새로운 색인 라벨(Index Label)을 붙이는 형태로 저장되기 때문에

책장 자체 구조를 바꾸려면 모든 책에서 라벨을 다시 붙이는 작업(재색인 작업)이 필수적임

 

* 사용하는 용어의 차이

RDBMS와 Elasticsearch의 사용하는 용어 비교

 

 

기존에 쓰던 RDBMS만으로는 새로운 형태의 데이터에 대한 수용이 어렵다는 점과 이에 대한 해결방안으로 NoSQL이 등장하게 되었다는 것을 알게되는 좋은 경험이었습니다. Elasticsearch에 대한 궁금증이 많아지는 하루였습니다.

 

Elasticsearch에 대한 좀 더 자세한 내용을 다음에 다루도록 하겠습니다!

 

다음 시간에 봐요! 안녕~~!!!

 

 

참고(Reference)

 

 

1. 

https://ppiyo5.tistory.com/11

관계형 데이터베이스의 구조

 

2.

https://dev-records.tistory.com/entry/Database-RDB%EC%99%80-NoSQL-%EB%B9%84%EA%B5%90%ED%8A%B9%EC%A7%95-%EC%9E%A5%EB%8B%A8%EC%A0%90-%EB%93%B1

[Database] RDB와 NoSQL 비교(특징, 장단점 등)

 

3. 서영학 강사님 강의자료

 

4.

https://ks1171-park.tistory.com/169

[ Database ] Elasticsearch vs RDBMS