Computer-Science

NoSQL

Not only SQL

• 데이터베이스의 일관성보다는 가용성과 확장성에 중점을 두고 있음.
• 비정형 데이터를 저장하기 위해 유연한 데이터 모델을 지원하고, 관계 데이터베이스와 동일한 데이터 처리가 가능하면서도 더저렴한 비용으로 분산 처리와 병렬 처리를 할 수 있음

NoSQL의 장/단점

• 장점
  • 유연한 스키마
  • 쉽고 빠른 설치/관리
  • Massive Scalability
  • 완화된 일관성 (eventual consistency) → High Performance & Availability
    • VS. strong consistency
• 단점
  • SQL과 같은 표준 질의 언어 부족 → 프로그래밍 모델 도입
  • 완화된 일관성 → ACID가 보장 안됨

The CAP Theorem

또는 브루어의 정리 (Brewer Theorem)

‘분산 컴퓨터 시스템은 다음과 같은 세 가지 조건을 모두 만족할 수 없음‘을 증명한 정리

(참고 : 이 중 2가지만 만족할 수 있다.)

• 일관성 (Consistency)
  • 모든 노드는 같은 시간에 모든 고객에게 같은 데이터를 보여줘야 한다.
  • (같은 시간에 조회하는 데이터는 항상 동일한 데이터이어야 한다.)
• 가용성 (Availability)
  • 모든 노드는 항상 읽거나 쓸 수 있어야 한다.
    • 특정 노드에 장애가 발생하여도 서비스는 가능해야 한다는 의미이다.
• 분할 내성 (Partition tolerance)
  • 메시지 전달이 실패하거나, 시스템의 일부가 망가져도 시스템이 계속 동작해야 한다.
  • 네트워크 노드로 분산되어 있어도 시스템을 동작할 수 있어야 한다.
    • 노드 간 통신에 문제가 발생하여도 정상적으로 동작해야 한다.

RDBMS와의 차이

• RDBMS는 일반적으로 CA를 만족한다.
  • C : 트랜잭션을 통한 ACID, 외래키
  • A : Replication - DB 서버가 장애가 발생하더라도 다른 서버에 있는 데이터를 가져와 계속 서비스 할 수 있다.
• RDBMS는 분할 내성 (Partition tolerance)을 용인하지 않기 때문에 일관성과 가용성에 포커스를 두고 지킬 수 있다.

Eventual Consistency

당장은 맞지 않지만, (실시간 동기화는 불가능하지만) 결국 언젠가는 eventually 데이터가 동기화되어 일관성이 맞춰지는것을 말한다.

Sharding in MongoDB

샤딩이란 하나의 거대한 데이터베이스나 네트워크 시스템을 여러 개의 작은 조각으로 나누어 분산 저장하여 관리하는 것을 말한다. (수평적 확장)

---

References

1. Fundamentals of Database Systems 7th Edition by Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe.

This site is open source. Improve this page.