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SQL vs NoSQL 데이터베이스 비교 가이드: 올바른 선택을 위한 완벽 정리

RDBMS와 NoSQL의 차이, PostgreSQL과 MongoDB 비교, 프로젝트 특성에 따른 데이터베이스 선택 기준을 실전 관점에서 상세히 정리합니다.

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SQL vs NoSQL 데이터베이스 비교 가이드: 올바른 선택을 위한 완벽 정리

데이터베이스는 모든 애플리케이션의 근간입니다. 사용자 정보, 상품 데이터, 주문 기록, 로그 등 거의 모든 데이터는 데이터베이스에 저장되고 조회됩니다. 프로젝트를 시작할 때 가장 중요한 결정 중 하나가 바로 "어떤 데이터베이스를 사용할 것인가"입니다. SQL과 NoSQL은 근본적으로 다른 철학을 가진 데이터베이스 패러다임이며, 각각의 장단점이 뚜렷합니다. 이 글에서는 두 패러다임을 깊이 비교하고, 실전 프로젝트에서의 선택 기준을 정리하겠습니다.

SQL 데이터베이스 (관계형 데이터베이스)

SQL(Structured Query Language) 데이터베이스, 즉 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 1970년대 Edgar F. Codd의 관계 모델에 기반하여 탄생했습니다. 데이터를 행(row)과 열(column)로 구성된 테이블에 저장하며, 테이블 간의 관계(relationship)를 통해 데이터를 연결합니다.

SQL 데이터베이스의 핵심 특징

스키마 기반 구조: 데이터를 저장하기 전에 테이블의 구조(스키마)를 먼저 정의해야 합니다. 각 열의 데이터 타입, 제약 조건, 관계 등을 명확히 설정합니다.

-- 사용자 테이블 생성
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 게시글 테이블 생성 (외래 키로 사용자와 연결)
CREATE TABLE posts (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(200) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    author_id INTEGER REFERENCES users(id),
    published_at TIMESTAMP,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 태그 테이블 (다대다 관계)
CREATE TABLE tags (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL
);

CREATE TABLE post_tags (
    post_id INTEGER REFERENCES posts(id),
    tag_id INTEGER REFERENCES tags(id),
    PRIMARY KEY (post_id, tag_id)
);

ACID 트랜잭션: SQL 데이터베이스는 ACID 속성을 보장하여 데이터의 일관성과 무결성을 유지합니다.

  • Atomicity (원자성): 트랜잭션의 모든 연산이 성공하거나, 하나라도 실패하면 모두 롤백됩니다.
  • Consistency (일관성): 트랜잭션 전후로 데이터베이스가 일관된 상태를 유지합니다.
  • Isolation (격리성): 동시에 실행되는 트랜잭션이 서로 영향을 주지 않습니다.
  • Durability (영속성): 커밋된 트랜잭션은 시스템 장애가 발생해도 유지됩니다.
-- 계좌 이체 트랜잭션 예제
BEGIN TRANSACTION;

UPDATE accounts SET balance = balance - 50000 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 50000 WHERE id = 2;

-- 두 업데이트가 모두 성공해야 커밋
COMMIT;
-- 하나라도 실패하면 ROLLBACK;

정규화: 데이터 중복을 최소화하기 위해 정규화 과정을 거칩니다. 하나의 사실은 하나의 장소에만 저장하여 데이터의 무결성을 유지합니다.

대표적인 SQL 데이터베이스

  • PostgreSQL: 가장 강력한 오픈소스 RDBMS. JSONB, 전문 검색, 지리 데이터 등 고급 기능 지원.
  • MySQL: 가장 널리 사용되는 오픈소스 RDBMS. 높은 성능과 안정성.
  • SQLite: 서버 없이 파일 기반으로 동작. 모바일 앱, 임베디드 시스템에 적합.
  • Microsoft SQL Server: 엔터프라이즈 환경에서 많이 사용. .NET 생태계와 통합.
  • Oracle: 대규모 엔터프라이즈 시스템의 표준.

NoSQL 데이터베이스

NoSQL(Not Only SQL)은 관계형 모델의 제약을 벗어나 유연한 데이터 모델을 제공하는 데이터베이스의 총칭입니다. 2000년대 후반 웹 규모의 데이터 처리 요구가 증가하면서 급성장했습니다.

NoSQL의 유형

NoSQL은 데이터 모델에 따라 크게 네 가지로 분류됩니다.

1. 문서 데이터베이스 (Document DB)

JSON과 유사한 문서(document) 형태로 데이터를 저장합니다. 각 문서는 자체적으로 완전한 데이터 단위이며, 스키마가 유연합니다.

// MongoDB 문서 예제
{
  "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
  "email": "user@example.com",
  "name": "홍길동",
  "profile": {
    "bio": "풀스택 개발자",
    "avatar": "https://example.com/avatar.jpg",
    "social": {
      "github": "honggildong",
      "twitter": "@honggildong"
    }
  },
  "posts": [
    {
      "title": "첫 번째 글",
      "content": "안녕하세요...",
      "tags": ["JavaScript", "React"],
      "published_at": ISODate("2025-01-15T09:00:00Z")
    }
  ],
  "created_at": ISODate("2025-01-01T00:00:00Z")
}

대표: MongoDB, CouchDB, Amazon DocumentDB

2. 키-값 데이터베이스 (Key-Value Store)

가장 단순한 형태로, 키와 값의 쌍으로 데이터를 저장합니다. 캐싱, 세션 관리에 주로 사용됩니다.

SET user:1001:session "eyJhbGciOiJIUzI1NiIs..."
GET user:1001:session

SET page:home:views 15234
INCR page:home:views

대표: Redis, Amazon DynamoDB, Memcached

3. 열 지향 데이터베이스 (Column-Family Store)

행이 아닌 열(column) 단위로 데이터를 저장합니다. 대규모 분석 쿼리에 최적화되어 있습니다.

대표: Apache Cassandra, HBase, Google Bigtable

4. 그래프 데이터베이스 (Graph DB)

노드(node)와 관계(edge)로 데이터를 표현합니다. 소셜 네트워크, 추천 시스템 등 관계 중심 데이터에 적합합니다.

대표: Neo4j, Amazon Neptune, ArangoDB

NoSQL의 핵심 특징

스키마 유연성: 사전에 스키마를 정의하지 않아도 되며, 같은 컬렉션 내의 문서가 서로 다른 구조를 가질 수 있습니다. 이는 빠른 개발과 변경이 잦은 프로젝트에 큰 장점입니다.

수평 확장(Scale-out): 데이터를 여러 서버에 분산(sharding)하여 저장합니다. 트래픽이 증가하면 서버를 추가하는 방식으로 확장합니다.

BASE 모델: ACID 대신 BASE(Basically Available, Soft State, Eventually Consistent) 모델을 따르는 경우가 많습니다. 즉각적인 일관성 대신 최종 일관성(eventual consistency)을 선택하여 가용성과 성능을 높입니다.

PostgreSQL vs MongoDB: 심층 비교

가장 대표적인 SQL과 NoSQL 데이터베이스인 PostgreSQL과 MongoDB를 직접 비교해 보겠습니다.

데이터 모델링 비교

블로그 시스템을 설계한다고 가정합니다.

PostgreSQL (관계형 접근):

-- 정규화된 테이블 설계
CREATE TABLE authors (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    bio TEXT
);

CREATE TABLE categories (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
    slug VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL
);

CREATE TABLE posts (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(200) NOT NULL,
    slug VARCHAR(200) UNIQUE NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    excerpt VARCHAR(300),
    author_id INTEGER REFERENCES authors(id),
    category_id INTEGER REFERENCES categories(id),
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'draft',
    view_count INTEGER DEFAULT 0,
    published_at TIMESTAMP,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 게시글과 저자, 카테고리를 함께 조회
SELECT p.title, p.content, a.name AS author, c.name AS category
FROM posts p
JOIN authors a ON p.author_id = a.id
JOIN categories c ON p.category_id = c.id
WHERE p.status = 'published'
ORDER BY p.published_at DESC
LIMIT 10;

MongoDB (문서형 접근):

// 비정규화된 문서 설계
db.posts.insertOne({
  title: "MongoDB 시작하기",
  slug: "mongodb-getting-started",
  content: "MongoDB는...",
  excerpt: "MongoDB의 기본 개념을 알아봅니다.",
  author: {
    name: "홍길동",
    bio: "백엔드 개발자"
  },
  category: {
    name: "데이터베이스",
    slug: "database"
  },
  tags: ["MongoDB", "NoSQL", "데이터베이스"],
  status: "published",
  viewCount: 0,
  publishedAt: new Date("2025-01-15"),
  createdAt: new Date()
});

// 게시글 조회 (JOIN 불필요)
db.posts.find(
  { status: "published" },
  { title: 1, content: 1, "author.name": 1, "category.name": 1 }
).sort({ publishedAt: -1 }).limit(10);

쿼리 기능 비교

집계(Aggregation):

-- PostgreSQL: 카테고리별 게시글 수와 평균 조회수
SELECT c.name, COUNT(*) as post_count, AVG(p.view_count) as avg_views
FROM posts p
JOIN categories c ON p.category_id = c.id
WHERE p.status = 'published'
GROUP BY c.name
ORDER BY post_count DESC;
// MongoDB: 동일한 집계
db.posts.aggregate([
  { $match: { status: "published" } },
  { $group: {
    _id: "$category.name",
    postCount: { $sum: 1 },
    avgViews: { $avg: "$viewCount" }
  }},
  { $sort: { postCount: -1 } }
]);

전문 검색(Full-Text Search):

-- PostgreSQL: 내장 전문 검색
ALTER TABLE posts ADD COLUMN search_vector tsvector;

UPDATE posts SET search_vector =
  to_tsvector('korean', title || ' ' || content);

CREATE INDEX idx_search ON posts USING gin(search_vector);

SELECT title, ts_rank(search_vector, query) AS rank
FROM posts, to_tsquery('korean', 'Docker & 컨테이너') query
WHERE search_vector @@ query
ORDER BY rank DESC;
// MongoDB: Atlas Search 또는 텍스트 인덱스
db.posts.createIndex({ title: "text", content: "text" });

db.posts.find(
  { $text: { $search: "Docker 컨테이너" } },
  { score: { $meta: "textScore" } }
).sort({ score: { $meta: "textScore" } });

성능 특성 비교

특성PostgreSQLMongoDB
읽기 (단순 조회)빠름매우 빠름 (문서 단위)
읽기 (복잡한 JOIN)강력함JOIN 제한적 ($lookup)
쓰기안정적매우 빠름
트랜잭션완벽한 ACID4.0부터 다중 문서 트랜잭션 지원
수평 확장Citus 등 확장 필요네이티브 샤딩 지원
인덱스B-tree, Hash, GIN, GiST 등B-tree, 복합, 텍스트, 지리공간
JSON 지원JSONB (인덱싱 가능)네이티브

PostgreSQL의 강점

PostgreSQL은 단순한 SQL 데이터베이스를 넘어 매우 다재다능한 데이터베이스입니다.

-- JSONB로 NoSQL처럼 사용하기
CREATE TABLE events (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    event_type VARCHAR(50),
    data JSONB NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- JSONB 데이터 삽입
INSERT INTO events (event_type, data) VALUES
('page_view', '{"url": "/blog", "user_agent": "Chrome", "duration": 45}'),
('purchase', '{"product_id": 123, "amount": 29900, "currency": "KRW"}');

-- JSONB 쿼리
SELECT data->>'url' AS url, (data->>'duration')::int AS duration
FROM events
WHERE event_type = 'page_view'
AND (data->>'duration')::int > 30;

-- JSONB 인덱스 생성
CREATE INDEX idx_events_data ON events USING gin(data);

이렇게 PostgreSQL의 JSONB를 활용하면 관계형 모델의 장점을 유지하면서도 문서형 데이터를 유연하게 다룰 수 있습니다.

실전 선택 기준

데이터베이스를 선택할 때 고려해야 할 핵심 기준들을 정리합니다.

SQL(관계형)을 선택해야 할 때

  1. 데이터 간 관계가 복잡한 경우: 주문-상품-고객-배송 등 여러 엔티티가 긴밀하게 연결된 경우
  2. 트랜잭션 무결성이 중요한 경우: 금융, 결제, 재고 관리 등 데이터 정합성이 생명인 시스템
  3. 데이터 구조가 안정적인 경우: 스키마가 자주 변경되지 않는 성숙한 도메인
  4. 복잡한 쿼리가 필요한 경우: 다중 JOIN, 서브쿼리, 윈도우 함수 등 분석 쿼리가 많은 경우
  5. 규제 준수가 필요한 경우: 금융, 의료 등 데이터 일관성 감사가 필요한 산업

NoSQL을 선택해야 할 때

  1. 스키마가 자주 변경되는 경우: 초기 스타트업, 프로토타이핑, 애자일 개발 환경
  2. 대규모 데이터 처리가 필요한 경우: 로그, IoT 센서 데이터, 소셜 미디어 피드 등
  3. 수평 확장이 필수인 경우: 글로벌 서비스로 지역별 분산이 필요한 경우
  4. 읽기/쓰기 속도가 최우선인 경우: 실시간 처리, 캐싱, 세션 관리
  5. 비정형 데이터가 많은 경우: 사용자마다 다른 속성, 다양한 형태의 콘텐츠

혼합 사용 (Polyglot Persistence)

현실의 대규모 서비스에서는 하나의 데이터베이스만 사용하는 경우가 드뭅니다. 각 도메인에 맞는 데이터베이스를 선택하는 다중 저장소(Polyglot Persistence) 전략이 일반적입니다.

  • 사용자/주문 데이터: PostgreSQL (트랜잭션 무결성)
  • 상품 카탈로그: MongoDB (유연한 속성)
  • 세션/캐시: Redis (빠른 읽기/쓰기)
  • 검색: Elasticsearch (전문 검색)
  • 분석 로그: Apache Cassandra (대량 쓰기)
  • 소셜 그래프: Neo4j (관계 탐색)

마이그레이션 고려사항

데이터베이스를 전환해야 하는 상황이 올 수 있습니다. 이때 고려해야 할 사항들입니다.

  1. 데이터 모델 재설계: SQL에서 NoSQL로, 또는 그 반대로 전환할 때 데이터 모델을 재설계해야 합니다. 단순한 스키마 변환이 아닌 근본적인 모델링 변경이 필요합니다.
  1. 점진적 마이그레이션: 빅뱅 방식 대신 점진적으로 전환하는 것이 안전합니다. 읽기를 먼저 새 데이터베이스로 옮기고, 이후 쓰기를 전환하는 방식을 추천합니다.
  1. 데이터 정합성 검증: 마이그레이션 후 데이터가 정확히 전환되었는지 검증하는 과정이 필수입니다.

마무리

SQL과 NoSQL은 "어느 것이 더 좋은가"의 문제가 아니라 "어느 상황에 더 적합한가"의 문제입니다. 핵심을 요약하면 다음과 같습니다.

  1. 데이터 관계가 복잡하고 무결성이 중요하면 SQL을 선택하세요. PostgreSQL은 JSONB 지원으로 유연성까지 갖추고 있습니다.
  2. 유연한 스키마와 수평 확장이 필요하면 NoSQL을 선택하세요. MongoDB는 다중 문서 트랜잭션도 지원합니다.
  3. 대규모 서비스는 Polyglot Persistence 전략으로 각 도메인에 최적의 데이터베이스를 사용하세요.
  4. 잘 모르겠다면 PostgreSQL부터 시작하세요. 관계형 모델의 안정성과 JSONB의 유연성을 함께 제공하므로, 대부분의 프로젝트에서 좋은 출발점이 됩니다.

데이터베이스 선택은 프로젝트 초기에 하는 중요한 결정이지만, 절대적인 정답은 없습니다. 프로젝트의 요구사항, 팀의 역량, 확장 계획을 종합적으로 고려하여 최선의 선택을 하시기 바랍니다.

#데이터베이스#SQL#NoSQL#MongoDB#PostgreSQL

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