초이의 끄적끄적

Q. SQL과 NoSQL의 차이점은 무엇인가요?

 -> SQL은 테이블 구조를 갖고, 스키마를 준수하며, 수직적 확장만 가능하지만, NoSQL은 Document구조로서 테이블을 유연하게 변경할 수 있으며, 수직적, 수평적 확장이 모두 가능합니다. 대표적인 SQL은 MySQL이 존재하고 NoSQL은 MongoDB가 존재합니다.

 -> 꼬리 질문

• SQL과 NoSQ의 장점은 무엇인가요?
• SQL과 NoSQL의 단점은 무엇인가요?
• SQL과 NoSQL 중에 어떤 것이 더 좋나요?
• 수직적, 수평적 확장이 무엇인가요?

더 자세히 알아보자.

SQL ( 관계형 데이터베이스 )

• SQL(Structured Query Language : 구조화된 쿼리 언어)
• 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 검색할 수 있습니다.
• 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블에 저장됩니다.
• 데이터는 관계를 통해서 여러 테이블에 분산됩니다.
• 수직적 확장만 지원

NoSQL ( 비관계형 데이터베이스 )

• 스키마도 없고, 관계도 없습니다.
• 레코드를 문서(documnets)라고 부르고 JSON 데이터와 비슷한 형태를 가지고 있습니다.
• 수직적, 수평적 확장 가능

+ NoSQL에는 조인이라는 개념이 존재하지 않는다. 그러면 조인하고 싶을 때 NoSQL은 어떻게 할까?

-> 컬렉션을 통해 데이터를 복제하여 각 컬렉션 일부분에 속하는 데이터를 산출하도록 합니다. 하지만 이러면 데이터가 중복되어 서로 영향을 줄 위험이 있습니다. 따라서 조인을 잘 사용하지 않고 자주 변경되지 않는 데이터일 때 NoSQL을 사용하면 효율적입니다.

수직적(Vertical) vs 수평적(Horizontal) 확장(Scaling) -> 데이터베이스의 서버의 확장성

• 수직적(Vertical) 확장 : 데이터베이스 서버의 성능 향상 ex) CPU 업그레이드
• 수평적(Horizontal) 확장 : 더 많은 서버가 추가되고 데이터베이스가 전체적으로 분산됨 (하나의 데이터베이스에서 작동하지만 여러 호스트에서 작동)

Q. SQL과 NoSQL의 장점

• SQL 장점
  • 명확하게 정의된 스키마, 데이터 무결성 보장
  • 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장
• NoSQL 장점
  • 스키마가 없기 때문에 유연함. 언제든지 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가 가능
  • 데이터는 애플리케이션이 필요로 하는 형식으로 저장됨. 데이터를 읽어오는 속도가 빨라짐
  • 수직 및 수평 확장이 가능하므로 애플리케이션에서 발생시키는 모든 읽기/쓰기 요청을 처리 가능

Q. SQL과 NoSQL의 단점

• SQL 단점
  • 상대적으로 덜 유연함. 데이터 스키마를 사전에 계획하고 알려야 함. (수정이 번거롭거나 불가능할 수 있음)
  • 관계를 맺고 있기 때문에, JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있음
  • 수평적 확장이 어렵고, 대체로 수직적 확장만 가능함
• NoSQL 단점
  • 유연성 때문에 데이터 구조 결정을 하지 못하고 미루게 될 수 있음
  • 데이터 중복은 여러 컬렉션과 문서가 여러 개의 레코드가 변경된 경우 업데이트해야 함.
  • 데이터가 여러 컬렉션에 중복되어 있기 때문에, 수정 시 모든 컬렉션에서 수행해야 함 (SQL은 중복된 데이터가 없기 때문에 한 번만 수행하면 됨.)

Q. SQL과 NoSQL 중에 어떤것이 더 좋나요?

-> 어떤 데이터를 다루는지에 따라 선택해야 합니다.

• SQL의 경우 관계를 맺고 데이터가 자주 변경되는 애플리케이션의 경우, 변경될 여지가 없고, 명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요한 경우에 사용하는 것이 좋습니다.
• NoSQL의 경우 정확한 데이터 구조를 알 수 없거나 변경/확장될 수 있는 경우, 읽기(read) 처리를 자주 하지만, 데이터를 자주 변경(update) 하지 않는 경우, 데이터를 수평적으로 확장해야 하는 경우(즉, 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우)에 사용하는 것이 좋습니다.

조인이란

• 두 개 이상의 테이블이나 데이터베이스를 연결하여 데이터를 검색하는 방법

JOIN 종류

• 내부 조인( INNER JOIN ) : 교집합
• 교차 조인 ( CROSS JOIN - CARTESIN PRODUCT, 카디션 곱 ) : 곱집합, 두 개 이상의 테이블에 대해 연결 가능한 행을 모두 결합
• 외부 조인 ( OUTER JOIN ) : 두 개 이상의 테이블 조인 시 한쪽 테이블의 행에 대해 다른쪽 테이블에 일치하는 행이 없더라도 다른쪽 테이블의 행을 NULL로 하여 행을 Return 하는 것
  • 완전 외부 조인 ( FULL OUTER JOIN ) : 합집합
  • 왼쪽 ( LEFT OUTER JOIN )
  • 오른쪽 ( RIGHT OUTER JOIN )
• 셀프 조인 ( SELF JOIN ) : 자기자신과 자기자신을 조인하는 것

 + 등가 조인( EQUI JOIN ) , 비등가 조인 ( NON-EQUI JOIN )

Q. JOIN에 대하여 설명해 보세요

-> JOIN은 두 개 이상의 테이블이나 데이터베이스를 연결하여 데이터를 검색하는 방법으로 크게 INNER JOIN, CROSS JOIN, OUTER JOIN, SELF JOIN 이 있습니다.

+ SQL JOIN 문제 

2021.03.11 - [알고리즘/SQL] - 프로그래머스 SQL 고득점 Kit 풀이 - JOIN

키(Key)란 

• 데이터베이스에서 검색, 정렬 시 다른 튜플들과 구별할 수 있는 기준이 되는 Attribute(속성)입니다.

+ 튜플(Tuple) : 릴레이션을 구성하는 각각의 행, 속성의 모임으로 구성된다.

1. 후보키 (Candidate Key)
   • Tuple을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합 (기본키로 사용할 수 있는 속성들)
   • 모든 릴레이션은 반드시 하나 이상의 후보키를 가져야 한다.
   • 유일성과 최소성 만족
     • 유일성 : Key로 하나의 Tuple을 유일하게 식별할 수 있음
     • 최소성 : 꼭 필요한 속성으로만 구성
   • ex) 학번이나 주민번호
2. 기본키 (Primary Key) = 주 키, 프라이머리 키, PK
   • 후보키 중 선택한 주키(Main Key)
   • Null 값을 가질 수 없음 (개체 무결성의 첫 번째 조건)
   • 동일한 값이 중복될 수 없음 (개체 무결성의 두 번째 조건)
   • ex) 학번이나 주민번호
3. 대체키 (Alternate Key) = 보조키
   • 후보키 중 기본키를 제외한 나머지 키
   • ex) 학번을 기본키로 정의하면 주민번호는 대체키가 된다
4. 슈퍼키 (Super Key)
   • 유일성은 만족하지만, 최소성은 만족하지 못하는 키 -> 뭉쳤을 경우 유일성이 생기고, 흩어지지만 몇몇 속성들은 독단적으로 유일성 있는 키로 사용할 수 없음
   • ex) 학번 + 주민번호 + 성명으로 슈퍼키 구성 -> 성명은 단독적으로 사용 못함
5. 외래키 (Foreign Key)
   • 참조되는 릴레이션의 기본키와 대응되어 릴레이션 간에 참조 관계를 표현하는 중요한 도구이다
   • 외래키로 지정 시 참조 테이블의 기본키에 없는 값은 입력할 수 없다 (참조 무결성 조건)