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노에스큐엘
노에스큐엘(NoSQL)은 전통적인 관계형 데이터베이스 보다 덜 제한적인 일관성 모델을 이용하는 데이터의 저장 및 검색을 위한 매커니즘을 제공한다. 이러한 접근에 대한 동기에는 디자인의 단순화, 수평적 확장성, 세세한 통제를 포함한다. NoSQL 데이터베이스는 단순 검색 및 추가 작업을 위한 매우 최적화된 키 값 저장 공간으로, 레이턴시와 스루풋과 관련하여 상당한 성능 이익을 내는 것이 목적이다. NoSQL 데이터베이스는 빅데이터와 실시간 웹 애플리케이션의 상업적 이용에 널리 쓰인다. 또, NoSQL 시스템은 SQL 계열 쿼리 언어를 사용할 수 있다는 사실을 강조한다는 면에서 "Not only SQL"로 불리기도 한다. 이러한 접근의 동기는 다음을 포함한다. 설계의 단순성, 머신들의 클러스터에 대한 더 단순한 수평 확장(관계형 데이터베이스의 문제), 이용성에 대한 더 세밀한 통제. NoSQL 데이터베이스에 의해 사용되는 자료 구조(예: 키-값, 와이드 컬럼, 그래프, 도큐먼트)들은 관계형 데이터베이스에서 기본적으로 사용되는 것들과는 다르며 일부 작업들은 NoSQL에서 속도가 더 빠른 편이다. 주어진 NoSQL 데이터베이스의 특정한 적합 여부는 해결해야 하는 문제에 따라 다르다. NoSQL 데이터베이스에 쓰이는 자료 구조들은 관계형 데이터베이스 테이블보다 "더 유연한" 것으로 간주되기도 한다. 수많은 NoSQL 스토어들은 이용성, 파티션 내구성, 속도의 선호로 (CAP 정리 측면에서) 일관성을 타협한다. NoSQL 스토어를 채용하는 데 생기는 장벽에는 저급의 쿼리 언어의 사용(SQL 사용 대신. 예: 테이블을 경유하여 애드혹 조인-join을 수행하는 기능이 부족), 표준화된 인터페이스의 부족, 기존 관계형 데이터베이스의 상당한 개선이 포함된다. 대부분의 NoSQL 스토어는 진정한 ACID 트랜잭션이 결여되어 있으나 마크로직, 에어로스파이크, 페어컴(FairCom) c-treeACE, 구글 스패너(기술적으로 NewSQL 데이터베이스이긴 하지만), Symas LMDB, OrientDB 등의 일부 데이터베이스들은 이를 염두에 두고 설계하였다. 그 대신, 대부분의 NoSQL 데이터베이스들은 "궁극적인 일관성" 개념을 제공함으로써 데이터베이스의 변경사항이 모든 노드에 "궁극적으로"(일반적으로 밀리초 내) 전파되므로 데이터에 대한 모든 쿼리들이 즉각 업데이트된 데이터를 반환하지 않을 수 있고 정확하지 않은 데이터를 읽는 결과가 발생할 수 있는데 이 문제를 스테일 리드(stale read)라고 부른다. 게다가 일부 NoSQL 시스템들은 손실된 쓰기(write)와 기타 형태의 데이터 손실을 보이는 경우도 있다. 일부 NoSQL 시스템들은 로그 선행 기입과 같은 개념들을 제공하여 데이터 손실을 막는다. 여러 데이터베이스를 거치는 분산 트랜잭션 처리의 경우 데이터 일관성은 NoSQL과 관계형 데이터베이스에게 훨씬 더 큰 도전이 된다. 현행의 관계형 데이터베이스들 조차도 데이터베이스 스팬을 위한 참조 무결성 제약(referential integrity constraint)을 허용하지 않는다. 분산 트랜잭션 처리를 위해 ACID 트랜잭션과 X/Open XA 표준을 모두 준수하는 시스템들도 일부 있다.[1]
개요
NoSQL이 무엇의 약자인지는 사람에 따라 NoSQL, Not Only SQL, Non-Relational Operational Database SQL로 엇갈리는 의견들이 있지만, 현재 Not Only SQL로 풀어 설명하는 것이 다수를 차지하고 있다고 한다. 이 말의 의미를 풀어보면, 기존의 관계형 DBMS가 갖고있는 특성 뿐만 아니라 다른 특성들을 부가적으로 지원한다는 것을 의미한다. 이 용어가 처음으로 등장한 것은 1998년 카를로 스트로찌(Carlo Strozzi)라는 엔지니어가 공개한 표준 SQL인터페이스를 채용하지 않은 자신의 경량 Open Source 관계형 데이터베이스를 NoSQL이라고 명명한 데서 유래했다고 한다. 이후 2009년에는 요한 오스칼손(Johan Oskarsson)이라는 엔지니어가 Open Source기반의 분산데이터베이스 관련 행사를 준비하며 NoSQL이라는 용어를 사용했다. 이때부터 기존의 관계형 데이터베이스 시스템의 주요 특성을 보장하는 ACID(Atomic, Consistency, Integrity, Duarabity)특성을 제공하지 않는, 그렇지만 뛰어난 확장성이나 성능 등의 특성을 갖는 수많은 비관계형, 분산 데이터 베이스들이 등장했고, 이때부터 NoSQL이라는 용어가 보편적으로 사용되었다.[2]
역사
- 1998년 표준 SQL 인터페이스를 채용하지 않은 자신의 경량 오픈 소스 관계형 데이터베이스를 NoSQL이라고 명명했다.스트로찌는 현재의 NoSQL 운동이 “전반적인 관계형 모델에서 점차 멀어지고 있으므로” NoREL로 부르는 것이 더 적절하다고 언급했다.
- 2009년 초에 라스트 FM의 요한 오스칼손(Johan Oskarsson)이 오픈 소스 분산 데이터베이스를 논하기 위한 미트업 행사를 조직하면서, 이와 같은 데이터베이스를 NoSQL이라고 불렀다. 고전적인 관계형 데이터베이스 시스템의 주요 특성을 보장하는 ACID 제공을 주로 시도하지 않은 수많은 비관계형, 분산 데이터 자료 공간의 등장에 따라 이 이름이 사용되었다.
특징
NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스보다 더 융통성있는 데이터 모델을 사용하고 데이터의 저장 및 검색을 위한 특화된 메커니즘을 제공한다. 이를 통해 NoSQL 데이터베이스는 단순 검색 및 추가작업에 있어서 매우 최적화된 키 값 저장 기법을 사용하여 응답속도나 처리효율 등에 있어서 매우 뛰어난 성능을 나타낸다.
1) 관계형 모델을 사용하지 않으며 테이블 간 연결해서 조회할 수 있는 조인 기능이 없음
2) 데이터 조회를 위해 직접 프로그래밍하는 등의 비 SQL 인터페이스를 통한 데이터 접근
3) 대부분 여러 데이터베이스 서버를 묶어서(클러스터링) 하나의 데이터베이스를 구성
4) 관계형 데이터베이스에서는 지원하는 데이터 처리 완결성(Transaction, ACID 지원)이 보장되지 않음
5) 데이터의 스키마와 속성들을 다양하게 수용하고 동적으로 정의(Schemaless)
6) 데이터베이스의 중단없는 서비스와 자동 복구 기능 지원
7) 대다수의 제품이 Open Source로 제공
8) 대다수의 제품이 고 확장성, 고 가용성, 고 성능 특징을 가짐
정리하면, NoSQL은 초고용량 데이터 처리 등 성능에 특화된 목적을 위해 비 관계형 데이터 저장소에 비 구조적인 데이터를 저장하기 위한 분산저장 시스템이라고 볼 수 있다. 최근 각광받는 빅데이터에 대한 처리에 특화되었다고 보면 될 듯 하다.[2]
활용
데이터베이스의 예
NoSQL 데이터베이스를 분류하는 접근 방식은 분류와 하위 분류와 함께 다양하다. 다양한 접근 방식으로 인해 비관계형 데이터베이스를 포괄적으로 파악하는 데에는 어려움이 있다. 그럼에도 동의할만한 수준의 기본적인 분류는 데이터 모델에 기반을 둔다. 이 가운데 몇 가지와 이들이 가진 프로토타입은 다음과 같다.
- 컬럼: H베이스, 아큐물로
- 도큐먼트: 몽고DB, 카우치베이스
- 키 값: 다이나모, 리악, 레디스, 캐시, 프로젝트 볼드모트
- 그래프: Neo4J, AgensGraph, 알레그로그래프, 버투오소
스티븐 옌은 자신의 블로그의 글 "NoSQL is a Horseless Carriage"에서 NoSQL 데이터베이스들을 다음과 같이 분류했다.[1]
용어 연관 데이터베이스 KV Store Keyspace, Flare, SchemaFree, RAMCloud, Oracle NoSQL Database (OnDB) KV Store - Eventually consistent Dynamo, Voldmort, Dynomite, SubRecord, Mo8onDb, DovetailDB KV Store - Hierarchical GT.m, Csche KV Store - Ordered TokyoTyrant, Lightcloud, NMDB, Luxio, MemcacheDB, Actord KV Cache Memcached, Repcached, Coherence, Hazelcast, Infinispan, EXtremeScale, JBossCache, Velocity, Terracotta Tuple Store Gigaspaces, Coord, Apache River Object Database ZopeDB, DB40, Shoal Document store CouchDB, Cloudant, Couchbase, MongoDB, Jackrabbit, XML-Databass, ThruDB, Cloukit, Prsevere, Riak-Basho,Scalaris Wide Columnar Store BigTable, HBase, Apache Cassandra, Hypertable, KAI, OpenNeptune, Qbase, KDI
성능
벤 스코필드는 여러 유형의 NoSQL 데이터베이스의 등급을 다음과 같이 평가했다.
데이터 모델 성능 확장성 유연성 복잡성 기능 키-값 스토어 높음 높음 높음 없음 가변적 (없음) 컬럼 지향 스토어 높음 높음 준수 낮음 최소 도큐먼트 지향 스토어 높음 가변적 (높음) 높음 낮음 가변적 (낮음) 그래프 데이터베이스 가변적 가변적 높음 높음 그래프 이론 관계형 데이터베이스 가변적 가변적 낮음 준수 관계대스
성능과 확장성 비교는 종종 YCSB 벤치마크를 통해 이루어진다.[1]
종류
1) Key-Value DB(널리 쓰임)
- Key와 Value의 쌍으로 데이터가 저장되는 유형으로써 Amazon의 Dynamo Paper에서 유래되었다. Riak, Vodemort, Tokyo등의 제품이 알려져 있다.
2) Wide Columnar DB
- Big Table DB라고도 하며, Google의 BigTable Paper에서 유래되었다. Column Family 데이터 모델을 사용하고 있고, HBase, Cassandra, Hypertable이 이에 해당된다.
3) Document DB
- Lotus Notes에서 유래되었으며, JSON, XML과 같은 Collection 데이터 모델 구조를 채택하고 있다. Mongo DB, Cough DB가 이 종류에 해당된다.
4) Graph DB
- Euler & Graph Theory에서 유래한 DB 이다. Nodes, Relationship, Key-Value 데이터 모델을 채용하고 있다. Neo4J 등의 제품이 있다.
일반적으로 웹과 관련하여 JSON, XML 데이터를 많이 접하게 되고, 또한 자료가 많이 나와있는 Mongo DB로 시작하는 분들이 많은 것 같아서 NoSQL을 처음 다루시는 분이라면 Mongo DB로 차근차근 시작해보는 것이 나을 것 같다.[2]
각주
참고자료
- [개발자를 꿈꾸는 프로그래머] ,〈개발자를 꿈꾸는 프로그래머〉,《티스토리 블로그》, 2016-04-24
- 위키백과 - https://ko.wikipedia.org/wiki/NoSQL
같이 보기
- 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)
- 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)
- 몽고디비
