RDB와 NoSQL은 데이터 저장 및 관리 방식에서 매우 다르다. 각각의 장단점을 비교해 본다.

📊 RDB (Relational Database)

✅ RDB 장점

• 정형화된 데이터 처리에 최적화되어 있음
• 데이터의 무결성 유지 및 일관성 보장 용이
• JOIN을 사용하여 여러 테이블에서 데이터 쉽게 가져올 수 있음
• 안정적이며 대규모 시스템에서도 확장 가능
• ACID 트랜잭션 지원으로 신뢰성 높음
• SQL이라는 표준화된 언어 사용
• 성숙한 기술로 다양한 도구와 전문가 풀 존재

❌ RDB 단점

• 대용량 데이터 처리에 한계
• 스키마 변경이 어렵고 확장성이 낮음
• 분산 처리 어려워 대규모 클러스터에서 취약
• 복잡한 쿼리 작성 필요
• 수직적 확장(Scale-up)에 의존
• 비정형 데이터 처리 어려움

🔥 NoSQL (Not Only SQL)

✅ NoSQL 장점

• 대용량 비정형화된 데이터 처리에 최적화
• 분산 데이터 처리 가능하여 대규모 시스템에서 용이
• 데이터 구조 유연성이 높아 스키마 변경 쉬움
• 병렬 처리로 빠른 데이터 처리 가능
• 수평적 확장(Scale-out) 용이
• 클라우드 환경에 적합
• 개발 속도 향상

❌ NoSQL 단점

• JOIN 작업 어려워 여러 테이블 데이터 제약
• 일관성 유지 및 데이터 무결성 보장 어려울 수 있음
• 데이터 저장 공간 비효율성 높을 수 있음
• RDB에 비해 데이터베이스 확장성 낮을 수 있음
• 표준화된 쿼리 언어 부재
• 상대적으로 미성숙한 기술

🔍 비교표

특성	RDB	NoSQL
데이터 구조	정형화된 스키마	유연한 스키마
확장성	수직적 확장 (Scale-up)	수평적 확장 (Scale-out)
일관성	강한 일관성 (ACID)	최종 일관성 (BASE)
쿼리	SQL	다양한 쿼리 언어
조인	복잡한 JOIN 지원	JOIN 제한적
성능	복잡한 쿼리 최적화	단순 쿼리 고성능
사용 사례	금융, ERP, CRM	빅데이터, 실시간 웹, IoT

📝 NoSQL 종류

1. Document Store

• MongoDB, CouchDB, RavenDB
• JSON 형태의 문서로 데이터 저장
• 유연한 스키마, 중첩된 데이터 구조 지원

2. Key-Value Store

• Redis, Memcached, DynamoDB
• 단순한 키-값 쌍으로 데이터 저장
• 매우 빠른 읽기/쓰기 성능

3. Column Family Store

• Cassandra, HBase
• 컬럼 패밀리 단위로 데이터 저장
• 대용량 데이터 처리에 적합

4. Graph Database

• Neo4j, ArangoDB
• 노드와 엣지로 데이터 관계 표현
• 복잡한 관계 분석에 최적화

🎯 선택 기준

RDB를 선택해야 할 때

• ✅ 데이터 일관성과 무결성이 중요한 경우
• ✅ 복잡한 관계와 JOIN이 필요한 경우
• ✅ ACID 트랜잭션이 필수인 경우
• ✅ 정형화된 데이터를 다루는 경우
• ✅ 금융, 회계 시스템

NoSQL을 선택해야 할 때

• ✅ 대용량 데이터를 처리해야 하는 경우
• ✅ 스키마가 자주 변경되는 경우
• ✅ 수평적 확장이 필요한 경우
• ✅ 비정형 데이터를 다루는 경우
• ✅ 실시간 빅데이터 분석

💡 하이브리드 접근법

최근에는 Polyglot Persistence 패턴을 통해 RDB와 NoSQL을 함께 사용하는 추세:

• 트랜잭션 데이터: RDB (MySQL, PostgreSQL)
• 세션 데이터: Key-Value Store (Redis)
• 로그 데이터: Document Store (MongoDB)
• 소셜 네트워크: Graph Database (Neo4j)

🏁 결론

데이터베이스 선택은 상황에 따라 다를 수 있다.

• RDB는 안정적이며 일관성 유지에 용이하지만 대용량 데이터 처리에 한계가 있다
• NoSQL은 대용량 데이터 처리와 유연성 면에서 우수하지만 일관성 유지와 데이터 무결성 보장에 한계가 있을 수 있다

핵심은 데이터의 특성과 용도에 맞는 데이터베이스를 선택하는 것이다.

많은 현대적인 애플리케이션들은 각 데이터베이스의 장점을 활용하기 위해 여러 종류의 데이터베이스를 함께 사용하는 추세다.