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목차
하둡(Hadoop)에서 사용하는 두 종류의 DB에 대한 간단 비교입니다. RDBMS NoSQL 장단점은 명확하니 적재적소에 사용하세요.
1. RDBMS 데이터 베이스 장단점
RDBMS 장점
- DB 수준에서의 ACID 트랜잭션을 사용한 쉬운 개발 방식 사용
- 뷰를 사용한 컬럼과 로우에 대한 세밀한 보안 설정은 인가받지 않은 사용자들로부터의 조회나 변경을 막음
- 대부분의 SQL 코드는 오픈 소스를 포함한 다른 SQL 데이터베이스로 포팅이 가능
- 타입형 컬럼이나 제약들을 사용해서 데이터베이스에 정보를 추가하기 전에 유효성 검사를 하여 데이터 품질을 향상함
- 기존 개발자들은 이미 ER 설계와 SQL에 친숙한 상태임
RDBMS 단점
- 객체-관계형 매핑 레이어가 복잡해질 수 있음
- ER 모델링이 테스팅(개발) 전에 완료되어 있어야 하며, 이는 개발을 느리게 만듬
- RDBMS 시스템은 조인이 필요한 경우 확장성(scale-out)을 제약함
- 여러 서버를 사용한 샤딩(sharding) 기술이 가능하지만, 별도의 애플리케이션 코드를 필요로 하며 운영하는데 비효율적일 수 있음
- 전체 문서에 대한 검색(fulltext search)은 별도의 도구가 필요함
- 테이블에 다양한 가변성이 있는 데이터를 저장하기 어려움
2. NoSQL 데이터베이스 장단점
NoSQL 장점
- 테스트 데이터 조회가 ER 모델링이 완료되기 이전에 드롭 앤 드랍 도구를 사용해서 가능함
- 컴포넌트 형태로 서로 교환될 수 있는 모듈화된 아키텍처 제공
- 클러스터에 추가된 새로운 프로세서 노드 형태로 수평 확장(linear scaliing)이 가능
- 자동 샤딩 기술에 대해 적은 운영 비용 발생
- 통합된 검색 기능은 고품질의 랭킹 검색 결과를 제공
- 객체-관계형 매핑 레이어가 필요하지 않음
- 다양한 가변성이 있는 데이터 저장이 쉬움
NoSQL 단점
- ACID 트랜잭션은 데이터베이스 수준의 문서 내에서만 작동함. 다른 트랜잭션은 애플리케이션 수준에서만 작동해야 함
- 문서 저장이 단위 요소 수준에서 세밀한 보안을 제공하지 않음
- NoSQL 시스템은 많은 개발팀에게 새로우며 추가적 조치로 교육을 해야 함
- 문서 저장은 NoSQL 마다 자체의 표준화되지 않은 쿼리 언어를 사용하며 이는 이식성을 방해함
- 문서 저장은 현재의 리포팅이나 OLAP 도구와 작동하지 않음
RDBMS NoSQL 두 데이터베이스 비교는 여기까지입니다. 더 많은 DB 정보는 아래 글 참고하세요.