오늘날 데이터는 기업과 개인의 의사결정에 있어 가장 중요한 자원 중 하나로 자리 잡았습니다. 우리가 사용하는 모든 애플리케이션과 서비스는 데이터베이스(DB, Database)를 기반으로 동작한다고 해도 과언이 아닙니다. 온라인 쇼핑몰의 상품 정보, 소셜 미디어의 게시물과 댓글, 금융 서비스의 거래 내역 등은 모두 데이터베이스에 저장되고 관리됩니다. 그렇다면 데이터베이스는 구체적으로 어떤 종류가 있고, 그 내부 구조는 어떻게 되어 있을까요? 이번 글에서는 데이터베이스의 종류와 구조를 이해하기 쉽게 정리해보겠습니다. 같이 한 번 알아봐보시죠!
관계형 데이터베이스(Relational Database, RDBMS)
관계형 데이터베이스는 가장 전통적이면서도 널리 사용되는 데이터베이스 유형입니다. 우리가 흔히 SQL(Structured Query Language) 로 데이터를 다룬다고 하면 대부분 관계형 데이터베이스를 의미합니다.
* 특징
- 데이터를 행(Row)과 열(Column) 로 이루어진 테이블(Table) 형식으로 저장합니다.
- 각 테이블은 고유한 키(Key) 를 가지고 있으며, 키를 통해 테이블 간의 관계를 정의합니다.
- 데이터의 중복을 최소화하기 위해 정규화(Normalization) 과정을 거칩니다.
- 데이터의 무결성과 일관성을 보장하며, ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 트랜잭션을 지원합니다.
* 장점
- 구조화된 데이터에 최적화되어 있으며, 명확한 스키마(데이터 구조 정의)를 기반으로 안정적인 데이터 관리가 가능합니다.
- SQL이라는 표준 언어를 사용하기 때문에 다양한 데이터베이스 제품 간 학습 곡선이 낮습니다.
- 데이터 무결성과 신뢰성이 중요한 금융, 정부, ERP 시스템에서 필수적으로 활용됩니다.
* 단점
- 수평 확장(Scale-out)이 어렵고, 대규모 트래픽을 처리하기 위해서는 고성능 서버가 필요합니다.
- 비정형 데이터(예: 이미지, 동영상, 로그 데이터) 처리에는 적합하지 않습니다.
* 대표적인 RDBMS 제품
- Oracle Database: 안정성과 성능이 뛰어나 대기업과 금융권에서 널리 사용됩니다.
- MySQL: 오픈 소스로 제공되어 스타트업과 웹 서비스에서 인기 있습니다.
- PostgreSQL: ACID 준수와 다양한 확장 기능으로 주목받고 있습니다.
- Microsoft SQL Server: 마이크로소프트 생태계에 최적화되어 기업 환경에서 많이 쓰입니다.
비관계형 데이터베이스(Non-Relational Database, NoSQL)
빅데이터와 클라우드 환경의 발전으로 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 NoSQL 데이터베이스입니다. "Not only SQL"이라는 의미로, 단순히 관계형 데이터베이스를 대체하는 것이 아니라 다양한 데이터 유형을 저장하고 관리하기 위해 만들어졌습니다.
* 특징
스키마가 고정되어 있지 않다는 점이 큰 장점입니다. 데이터 구조가 유연하여 빠르게 변하는 애플리케이션 환경에 적합합니다.
수평 확장(Scale-out) 이 용이하여 대규모 데이터를 분산 처리할 수 있습니다.
관계형 DB처럼 테이블에 의존하지 않고, 목적에 따라 다양한 저장 방식이 존재합니다.
* 주요 유형
1. 문서(Document)형 데이터베이스
JSON, BSON 같은 형식으로 데이터를 문서 단위로 저장합니다.
예: MongoDB, CouchDB
2. 키-값(Key-Value) 저장소
단순한 키와 값의 쌍으로 데이터를 저장합니다. 캐시나 세션 저장소로 많이 사용됩니다.
예: Redis, DynamoDB
3. 열(Column) 지향 데이터베이스
데이터를 행(Row)이 아니라 열(Column) 단위로 저장하여 분석 쿼리에 최적화되어 있습니다.
예: Apache Cassandra, HBase
4. 그래프(Graph) 데이터베이스
노드(Node)와 엣지(Edge) 구조로 데이터를 저장해 관계 탐색에 강력합니다.
예: Neo4j, Amazon Neptune
* 장점
- 대규모 데이터 처리와 빠른 확장성에 유리합니다.
- 비정형 데이터(이미지, 로그, JSON 문서 등) 저장이 용이합니다.
- 분산 환경에 최적화되어 글로벌 서비스에서 많이 사용됩니다.
* 단점
RDBMS처럼 ACID 보장이 강력하지 않을 수 있습니다. 대신 CAP 이론에 따라 가용성과 성능을 우선시하는 경우가 많습니다.
데이터 무결성을 보장하기 위해 애플리케이션 로직이 복잡해질 수 있습니다.
데이터베이스 구조와 아키텍처
데이터베이스는 단순히 데이터를 모아둔 공간이 아니라, 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 접근하기 위한 체계적인 구조와 아키텍처를 가지고 있습니다.
1) 데이터베이스의 기본 구조
- 데이터 파일(Data File): 실제 데이터가 저장되는 물리적 파일입니다.
- 인덱스(Index): 검색 속도를 높이기 위해 생성되는 자료 구조입니다.
- 스키마(Schema): 데이터의 논리적 구조와 제약 조건을 정의합니다.
- 뷰(View): 하나 이상의 테이블에서 특정 데이터를 가공하여 보여주는 가상 테이블입니다.
2) 데이터베이스 아키텍처
데이터베이스 시스템은 크게 1계층, 2계층, 3계층 구조로 나눌 수 있습니다.
- 1계층 구조
클라이언트가 직접 데이터베이스에 접근하는 방식입니다. 단순하지만 보안과 성능 확장성이 떨어집니다. - 2계층 구조
클라이언트와 데이터베이스 사이에 애플리케이션 서버를 두는 방식입니다. 대부분의 전통적인 클라이언트-서버 시스템이 이에 해당합니다. - 3계층 구조
프리젠테이션(사용자 UI) → 애플리케이션 로직 → 데이터베이스 계층으로 나누는 방식입니다.
현대의 웹 서비스, 클라우드 애플리케이션 대부분이 3계층 구조를 따릅니다.
3) 데이터베이스 설계 원칙
- 정규화(Normalization): 중복 데이터를 최소화하여 저장 공간을 효율적으로 사용하고, 무결성을 유지합니다.
- 인덱싱(Indexing): 검색 성능을 향상시키지만, 지나치게 많이 사용하면 데이터 쓰기 성능이 떨어질 수 있습니다.
- 샤딩(Sharding)과 파티셔닝: 데이터를 분산하여 저장하고 성능과 확장성을 확보합니다
결론
데이터베이스는 크게 관계형(RDBMS) 과 비관계형(NoSQL) 으로 나눌 수 있으며, 각각의 장단점이 존재합니다. 관계형 DB는 안정성과 무결성 면에서 여전히 핵심 시스템에 활용되고 있으며, NoSQL DB는 확장성과 유연성 덕분에 빅데이터, 클라우드, 실시간 서비스에서 강력한 성능을 발휘합니다. 또한 데이터베이스의 구조와 아키텍처를 올바르게 이해해야 효율적이고 안정적인 시스템을 설계할 수 있습니다. 데이터가 곧 경쟁력인 시대, 데이터베이스의 종류와 구조를 이해하는 것은 개발자와 엔지니어뿐 아니라 기획자와 비즈니스 담당자에게도 꼭 필요한 지식입니다.