1113 ~ 1109

1107 - NoSQL

NoSQL이란?

• NoSQL은 관계형 데이터베이스의 전통적인 구조 밖에서 데이터 저장 및 쿼리를 가능하게 하는 데이터베이스 설계 접근법
• not only SQL / non-SQL
• 비관계형 데이터베이스
• 분산 데이터베이스의 한 유형
• 확장성이나 성능 등의 특성을 갖는 수많은 비관계형, 분산 데이터 베이스
• 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 중 무엇을 사용할지에 대한 결정은 크게 컨텍스트의 영향을 받으며, 적용사례에 따라 달라진다.
• 용어가 처음으로 등장한 것은 1998년 카를로 스트로찌(Carlo Strozzi)라는 엔지니어가 공개한 표준 SQL 인터페이스를 채용하지 않은 자신의 경량 Open Source 관계형 데이터베이스를 NoSQL이라고 명명한데서 유래
• 이후 2009년에는 요한 오스칼손(Johan Oskarsson)이라는 엔지니어가 Open Source기반의 분산 데이터베이스 관련 행사를 준비하면서 NoSQL이라는 용어를 사용

NoSQL 특징

• 관계형 모델을 사용하지 않으며 테이블간의 조인 기능 없음
• 직접 프로그래밍을 하는 등의 비SQL 인터페이스를 통한 데이터 액세스
• 대부분 여러 대의 데이터베이스 서버를 묶어서(클러스터링) 하나의 데이터베이스를 구성
• 관계형 데이터베이스에서는 지원하는 Data처리 완결성(Transaction ACID 지원) 미보장
• 데이터의 스키마와 속성들을 다양하게 수용 및 동적 정의 (Schema-less)
• 데이터베이스의 중단 없는 서비스와 자동 복구 기능지원
• 다수가 Open Source로 제공
• 확장성, 가용성, 높은 성능

=> NoSQL은 초고용량 데이터 처리 등 성능에 특화된 목적을 위해, 비관계형 데이터 저장소에, 비구조적인 데이터를 저장하기 위한 분산 저장 시스템

유형

• Key-Value(키-값) DB
  • redis
  • riak
• Document(도큐먼트) DB : JSON, XML과 같은 Collection 데이터 모델 구조를 채택
  • mongoDB
  • CouchDB
• Wide-Columnar Store(와이드-컬럼) DB : Column Family 데이터 모델을 사용
  • HBASE
  • Cassandra
• Graph(그래프) DB : Nodes, Relationship, Key-Value 데이터 모델을 채용
  • neo4j
  • OrientDB

속성/특성

NoSQL

가용성과 데이터 처리 성능 향상에 초점

• BASE
  • Basically Available(가용성)
  • Soft State(소프트 상태)
    • 각각의 데이터가 도달한 시점에 데이터가 갱신됨
  • Eventually Consistent(결과적 일관성)
    • 복제가 동시에 실행될 수 없으나, 최종적으로는 모든 서버에 데이터가 복제됨

RDBMS

데이터 일관성에 초점

• ACID
  • Atomicity(원자성)
    • 트랜잭션은 최소의 업무단위로 한 트랜잭션은 모두 처리되거나 또는 미처리 되어야 함
  • Consistency(일관성)
    • 트랜잭션 성공 시 DB는 일관된 상태를 유지해야 함
  • Isolation(격리성)
    • 실행 중인 트랜잭션의 중간에 다른 트랜잭션이 접근할 수 없음
  • Durability(영속성)
    • 트랜잭션 성공 시 그 결과는 장애 발생 여부와 관계없이 DB에 저장되어야 함

1116 - OLTP/OLAP

• DB 선택/설계시의 관점

OLTP(On-Line Transaction Processing)

정의

• '운영'계 데이터 및 데이터를 처리하는 방법을 의미
• 복수의 사용자 PC에서 발생되는 트랜잭션(Transaction)을 DB 서버가 처리, 그 결과를 요청한 사용자에게 결과값을 되돌려주는 과정
• 1개의 트랜잭션에서 발생되는 INSERT, UPDATE, DELETE를 무결성 보장하여 처리, 결과를 SELECT하는 과정

특징

• 과거에는 주로 RDBMS 기반의 시스템을 근간으로 했으나 NoSQL도 운영계 데이터의 성격을 띤다면 OLTP로 분류 가능
• 현재 데이터가 처리가 얼마나 정확하고 무결한지가 중요
• 실질적인 데이터의 저장, 삭제, 수정 등의 작업을 의미
• 비교적 작은 규모의 트랜잭션들로 구성
• CRUD와 관련된 쿼리들이 주를 이룸
• 전통적인 DBMS들이 주로 사용됨
• 데이터 간의 구조를 잘 정리하려고 노력

OLAP(On-Line Analytical Processing)

정의

• '분석'계 데이터 및 데이터를 처리하는 방법을 의미
• 데이터 웨어하우스 (DW), DB에 저장되어 있는 데이터를 분석, 사용자에게 유의미한 정보를 제공해주는 처리 방법
• 기존에 저장되어 있는 데이터를 사용자의 요구와 목적에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 개념

특징

• 분석을 통해 BI(Business Intelligence)와 연계하여 특정 지표 추출, 리포트 생산, 의사 결정에 도움
• 이미 저장된 데이터를 바탕으로 어떤 정보를 제공하는지가 중요
• 데이터가 무결, 정확하다는 전재 하에 정보를 어떤 식으로 표현하고 제공하는지를 의미
• 대용량 데이터를 취급
• 통계/집계 등의 복잡한 쿼리들이 주를 이룸
• DW (Data Warehouse)를 구축
• 데이터가 어느 정도 중복이 되더라도 별 상관이 없으며 많은 데이터 수집이 필요

상호 보완적 관계

• OLTP와 OLAP를 두고 봤을 때 가장 선행되어야 할 부분은 OLTP (데이터 처리 과정 및 데이터 자체의 무결성 중요)
• OLTP가 원천 데이터의 제공처이며 ETL 작업을 통해 OLAP에 데이터를 제공