MySQL 대 MongoDB: SQL과 MongoDB의 차이점

오늘날 우리는 매일 정확히 25000000000000000000바이트 이상의 데이터 전례 없는 볼륨을 생성합니다! 하루가 지날수록 이 숫자는 점점 늘어날 것입니다. 그러나 우리가 생산하는 데이터는 일반적으로 원시적이고 구조화되지 않습니다. 이는 일관성과 의미가 결여된 조직화되지 않고 무작위적인 사실의 모음입니다. 따라서 데이터를 정리, 구성, 처리, 분석 및 맥락화하여 의미 있는 정보로 변환하는 것이 필수적입니다. 이것은 데이터베이스와 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 이 그림을 입력하는 곳입니다.

현재 보유하고 있는 다양한 데이터베이스의 기반 역할을 하는 데이터베이스에는 주로 두 가지 유형이 있습니다. SQL과 NoSQL입니다. 둘 다 반대 바이너리입니다. 주로 SQL은 관계형 데이터베이스의 기초 역할을 했습니다. 오랜 시간 동안 SQL이 데이터베이스 도메인을 지배했지만 수년에 걸쳐 데이터가 꾸준히 증가하여 기하급수적으로 확장할 수 있는 DBMS가 필요했습니다. 이러한 필요성으로 인해 NoSQL 데이터베이스가 탄생했습니다.

90년대 중반 인터넷 붐 이후 관계형 데이터베이스는 전 세계 사용자에 의한 다양한 데이터 유형의 급격한 유입 및 생성을 처리할 수 없었습니다. 따라서 NoSQL(비관계형 데이터베이스)은 SQL의 조직화된 저장소를 유연하게 대체하기 위해 개발되었습니다.

오늘의 포스트는 SQL과 MongoDB의 차이점에 특히 초점을 두고 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 살펴보는 것에 관한 것입니다.

SQL 대 NoSQL: 자세한 논의

SQL(Structured Query Language) 은 1970년대에 관계형 데이터베이스에 액세스하고 조작하기 위해 개발되었습니다. SQL 명령은 데이터 업데이트 또는 데이터베이스에 저장된 데이터 검색과 같은 데이터베이스에서 호스트 기능을 수행하는 데 사용됩니다. SQL 데이터베이스 생성의 주요 초점은 데이터 중복을 방지하여 스토리지 비용을 줄이는 것이었습니다. 일반적으로 SQL 데이터베이스에는 집합 및 복잡한 테이블 형식 스키마가 있습니다. 수직적 확장(더 큰 서버로 데이터 마이그레이션)이 필요하며 이는 상당히 비쌉니다.

Oracle, MySQL, PostgreSQL 및 Microsoft SQL Server는 가장 널리 사용되는 SQL 데이터베이스입니다.

읽기: SQL 대 MySQL: SQL과 MySQL의 차이점

SQL의 장점

• 효율적인 데이터 검색 – SQL을 사용하면 대용량 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다. 또한 실시간으로 데이터베이스 요구 사항을 충족하기 위해 삽입, 삭제, 선택 등과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
• 쉬운 학습 곡선 – SQL을 사용하기 위해 전문 코더가 될 필요는 없습니다. SQL 작업을 위해 긴 코드 줄을 작성할 필요가 없습니다. "Select", "Insert", "Update", "Delete", "Create" 및 "Drop"과 같은 표준 SQL 명령을 사용하여 데이터베이스에서 특정 작업을 수행할 수 있습니다.
• 표준화된 언어 – ANSI(American National Standards Institute) 는 SQL을 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 의 표준 언어로 선언했습니다. 수년에 걸친 광범위한 문서 및 업그레이드 덕분에 SQL은 모든 사용자에게 일관된 경험을 제공합니다.
• 플랫폼 호환 – SQL은 Windows, Linux, macOS 및 Unix 시스템을 포함한 모든 주요 운영 플랫폼과 호환됩니다. SQL을 사용하여 모든 OS와 완전히 독립적인 PC, 랩톱 및 서버용 코드를 작성할 수 있습니다. 또한 SQL 명령을 다른 응용 프로그램과 통합할 수도 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 2000년대 초반에 주류를 이루었습니다. 유연성, 확장성 및 고속 쿼리를 위해 설계되었습니다. NoSQL의 고유한 측면은 애자일 및 DevOps 모범 사례를 기반으로 하는 빈번한 애플리케이션 업데이트를 허용한다는 것입니다. SQL 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 상용 서버에서 수평으로 확장할 수 있으므로 시간과 비용 효율성이 모두 높아집니다.

가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스는 MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Cassandra, HBase 및 Amazon Neptune입니다.

NoSQL의 장점

• 빠른 쿼리 처리 – 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 빠른 쿼리 처리를 허용합니다. NoSQL 데이터베이스에서는 쿼리 실행에 최적화된 방식으로 데이터가 저장되기 때문입니다. 이에 반해 SQL 데이터베이스에서는 데이터가 정규화됩니다. 데이터에 액세스하려면 여러 테이블의 데이터를 병합해야 합니다. 이 프로세스를 "가입"이라고 합니다. 따라서 단일 개체에 대한 모든 쿼리는 다양한 테이블의 데이터를 결합해야 합니다. 테이블의 크기가 커지면 데이터를 조인하는 데 비용이 매우 많이 듭니다. NoSQL 데이터베이스에서 함께 접근하는 데이터는 항상 함께 저장되므로 조인이 필요하지 않습니다.
• 쉬운 매핑 – 일반적으로 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 데이터 구조를 Python, Java, R 등과 같은 인기 있는 프로그래밍 언어의 데이터 구조에 매핑합니다. 따라서 프로그래머는 애플리케이션 코드에서 데이터를 사용하는 방식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 매핑은 개발 시간을 줄이고 버그를 제거합니다.
• 유연한 스키마 – NoSQL 데이터베이스는 개발자가 필요할 때 데이터베이스를 변경할 수 있는 유연한 스키마를 자랑합니다. 이러한 스키마를 사용하면 애플리케이션에 새로운 기능을 빠르게 반복하고 지속적으로 통합할 수 있습니다.
• 수평적 확장 – NoSQL 데이터베이스를 사용하면 수평적으로 확장할 수 있습니다. 즉, 현재 서버의 용량 요구 사항이 초과되면 필요에 따라 더 저렴한 상용 서버를 추가할 수 있습니다.

읽기: SQL 인터뷰 질문

MongoDB 대 MySQL

MongoDB와 MySQL은 데이터베이스 도메인의 양 극단에 있습니다. MongoDB는 주로 원시 및 비정형 데이터 처리와 관련된 NoSQL 데이터베이스인 반면, MySQL은 조직화되고 구조화된 데이터를 처리하도록 설계된 SQL 데이터베이스입니다.

MySQL과 MongoDB의 주요 차이점은 무엇입니까?

MySQL은 Oracle Corporation에서 호스팅, 관리 및 제공하는 RDBMS입니다. 데이터베이스와 통신하고 저장된 데이터에 액세스하기 위해 SQL을 사용합니다. 모든 관계형 데이터베이스와 마찬가지로 MySQL은 열과 행 내의 테이블에 데이터를 저장합니다. MySQL에서는 데이터베이스 스키마를 미리 정의해야 합니다. 또한 데이터베이스 내의 테이블에 있는 필드 간의 관계를 결정하는 규칙을 설정해야 합니다.

MongoDB는 데이터가 JSON 문서 형태로 저장되는 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB 쿼리 언어(MQL) 를 사용하여 데이터에 액세스합니다. 관련 정보를 담고 있는 모든 문서는 MongoDB에 함께 쌓여 있습니다. 문서는 자체 설명적이므로 데이터베이스 시스템에 문서 구조를 선언할 필요가 없습니다. 필드는 일반적으로 문서마다 다릅니다.

이제 MongoDB와 MySQL의 차이점에 대한 다른 측면에 집중해 보겠습니다.

데이터 저장고

MySQL은 데이터를 테이블 형식으로 저장합니다. 테이블은 속성을 나타내는 열을 포함하고 행은 특정 레코드를 나타냅니다. 반면 MongoDB는 테이블과 유사한 컬렉션 에 데이터를 저장합니다. 그러나 이러한 컬렉션은 키-값이 있는 JSON 형식의 여러 문서로 구성됩니다.

MySQL에서 서로 다른 테이블은 기본 키 또는 외래 키를 통해 서로 관련됩니다. 예를 들어 직원 레코드가 포함된 데이터베이스에서 EmployeeID 열은 " 직원" 테이블의 기본 키입니다. 그러나 " 결제" 테이블 에서 외래 키로 작동합니다. 이 정의된 관계형 규칙은 Employee 테이블에 지불과 관련된 항목이 포함되지 않도록 합니다. 따라서 이름 관계형 데이터베이스.

MongoDB에서는 컬렉션에 포함된 비정형 데이터 간에 이러한 관계를 구축할 필요가 없습니다. 이것이 비관계형 데이터베이스를 만드는 이유입니다.

건축물

다른 SQL 데이터베이스와 마찬가지로 MySQL은 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) 정리를 따릅니다. 네 가지 속성은 모두 데이터베이스에서 트랜잭션이 일관되고 안정적으로 발생하도록 합니다.

반대로 MongoDB는 CAP(Consistency, Availability, and Partition) 정리의 원칙을 따릅니다. CAP 접근 방식은 데이터베이스의 데이터 가용성에 더 중점을 둡니다.

따라서 MySQL은 안전하고 안정적인 트랜잭션을 보장하는 반면 MongoDB는 데이터의 고가용성을 보장합니다.

확인: SQL 프로젝트 아이디어

확장성

앞서 언급했듯이 SQL 데이터베이스는 수직으로만 확장할 수 있습니다. 즉, MySQL을 확장하려면 서버의 메모리 크기, 디스크 공간 및 컴퓨팅 성능을 늘려야 합니다. 데이터베이스의 크기가 증가함에 따라 높은 쿼리 볼륨 및 수직 확장으로 인해 비용이 증가할 수 있습니다.

MySQL과 달리 MongoDB는 수평 확장을 지원하므로 서버의 메모리 크기나 연산 능력을 늘리는 대신 확장성을 위해 새 서버를 추가할 수 있습니다. 저비용 상용 하드웨어 클러스터를 통합하는 것이 높은 쿼리 볼륨을 지원하는 비용 효율적인 옵션이기 때문에 이는 비용이 덜 듭니다.

개요

MySQL에는 데이터 규정 준수를 지시하는 사전 정의된 스키마가 있습니다. 테이블을 생성하는 동안 테이블의 열 수와 데이터 유형을 정의해야 합니다. 테이블에 저장하려는 모든 데이터는 정의된 구조와 일치해야 하며, 실패하면 오류가 표시됩니다.

MongoDB는 스키마를 미리 정의할 필요가 없습니다. 번거로움 없이 다양한 데이터 유형을 컬렉션에 저장할 수 있습니다. 이 기능은 오늘날 생성되는 대부분의 데이터가 구조화되지 않고 SQL 데이터베이스에 저장할 수 없기 때문에 현재 시나리오에서 매우 유용합니다.

질문

MySQL에서는 SQL을 사용하여 쿼리를 작성할 수 있습니다. SQL 쿼리의 가장 큰 장점은 사용자 친화적이라는 것입니다. 대부분의 다른 관계형 데이터베이스와 마찬가지로 MySQL도 ANSI SQL 표준을 따릅니다. SQL 쿼리를 사용하여 조인, 병합 및 데이터 집계를 포함한 고급 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 SQL은 훌륭한 분석 도구입니다.

MongoDB는 기존의 SQL과 같은 쿼리에 대한 지원이 부족하지만 문서 쿼리는 지원합니다. 그러나 이는 개발 중인 기능이므로 많은 제한 사항이 있습니다. 예를 들어, MySQL과 달리 MongoDB는 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하는 데 중요한 조인을 지원하지 않습니다.

확인: DBMS 대 RDBMS: DBMS와 RDBMS의 차이점

마무리

MongoDB 대 MySQL 논쟁에서 확실한 승자는 없습니다. 각 데이터베이스는 고유한 기능과 장점을 자랑하지만 특정 제한 사항도 있습니다. MongoDB와 MySQL 중 선택은 기본적으로 데이터 스토리지 요구 사항과 확장성 요구 사항에 따라 다릅니다.

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