NoSQL

관계형 데이터베이스는 ACID 트랜잭션, 강력한 데이터 무결성, 표준화된 SQL 질의 언어를 바탕으로 수십 년간 데이터 관리의 표준으로 자리 잡았다. 그러나 2000년대 중후반에 접어들며 웹 2.0, 소셜 미디어, 모바일 컴퓨팅의 급격한 성장은 데이터의 양(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety) 측면에서 전례 없는 변화를 가져왔다. 이러한 빅데이터 환경에서 전통적인 관계형 데이터베이스는 구조적, 운영적 한계에 직면하게 되었다.

가장 큰 한계는 수직적 확장(Scale-up)에 의존하는 아키텍처였다. 관계형 데이터베이스는 성능을 높이기 위해 단일 서버의 CPU, 메모리, 디스크 성능을 업그레이드하는 방식을 주로 사용한다. 그러나 이 방식은 하드웨어 비용이 기하급수적으로 증가할 뿐만 아니라, 단일 서버의 물리적 성능에 근본적인 한계가 있다. 반면, NoSQL 데이터베이스는 값싼 상용 서버 여러 대를 클러스터로 묶어 처리 능력을 확장하는 수평적 확장(Scale-out) 을 지향한다.

두 번째 한계는 엄격하고 고정된 스키마 때문이다. 데이터 구조를 미리 정의하고, 이를 변경하려면 복잡한 마이그레이션 작업이 필요하다. 이는 사용자 생성 콘텐츠, 로그 데이터, 반정형 데이터처럼 빠르게 변화하는 데이터 모델을 처리하는 데 매우 비효율적이다. 새로운 필드를 추가하려면 테이블 구조를 변경하고, 관련 응용 프로그램까지 수정해야 하는 경우가 많다.

세 번째로, 고가용성과 분산 처리에 대한 지원이 상대적으로 약하다는 점이다. 관계형 데이터베이스의 강력한 일관성 모델은 데이터를 여러 지점에 분산시켜 복제하고 동기화하는 것을 복잡하게 만든다. 지리적으로 분산된 서비스나 장애 조치가 빈번하게 요구되는 대규모 시스템에서는 이러한 특성이 병목 현상이 될 수 있다.

이러한 한계점들은 특히 구글, 아마존, 페이스북과 같은 인터넷 기업들이 직면한 초대규모 데이터 처리 문제에서 두드러졌다. 이들은 관계형 데이터베이스의 패러다임을 벗어나 새로운 접근법이 필요함을 절감했고, 이는 다양한 NoSQL 데이터베이스의 탄생과 발전으로 이어지는 직접적인 동기가 되었다.

빅데이터의 등장은 데이터 처리 패러다임에 근본적인 변화를 요구했다. 기존 관계형 데이터베이스는 구조화된 데이터를 정교하게 처리하는 데 최적화되어 있었으나, 소셜 미디어, IoT 센서, 모바일 기기 등에서 생성되는 방대한 양의 반구조화 또는 비구조화 데이터를 실시간으로 수집, 저장, 분석하는 데는 한계를 보였다. 이러한 데이터는 규모(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)이라는 3V 특성을 가지며, 이를 처리하기 위해서는 단일 서버의 성능을 증대시키는 수직적 확장보다는 여러 대의 상용 서버를 클러스터로 묶어 처리 능력을 늘리는 수평적 확장이 필수적이었다.

분산 처리 환경에서 관계형 데이터베이스는 ACID 트랜잭션과 조인 연산을 보장하기 위해 복잡한 락 메커니즘과 강한 일관성을 유지해야 했다. 이는 여러 노드에 데이터를 분산시킬수록 시스템 전체의 성능과 가용성이 급격히 떨어지는 결과를 초래했다. 반면, NoSQL 데이터베이스는 CAP 정리에 기반하여 가용성과 분할 내성을 우선시하고, 데이터의 최종적 일관성을 보장하는 BASE 모델을 채택했다. 이를 통해 수천 대의 서버로 구성된 클러스터에서도 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 기반을 마련했다.

결국, 빅데이터와 분산 처리의 필요성은 단순히 데이터를 많이 저장하는 것을 넘어, 변화하는 데이터 형태를 빠르게 수용하고, 예측 불가능한 부하에도 탄력적으로 대응하며, 지리적으로 분산된 시스템에서도 안정적인 서비스를 제공할 수 있는 새로운 데이터 관리 체계를 요구했다. NoSQL은 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해 등장한 핵심 기술 중 하나이다.

관계형 데이터베이스는 데이터를 저장하기 전에 테이블의 구조, 즉 스키마를 엄격하게 정의해야 한다. 이는 각 컬럼의 이름, 데이터 타입, 제약 조건 등을 미리 결정하는 것을 의미한다. 반면, NoSQL 데이터베이스의 핵심 특징 중 하나는 스키마리스 또는 스키마 유연성이다. 이는 데이터 구조를 사전에 고정하지 않고, 애플리케이션의 요구에 따라 동적으로 변경할 수 있게 한다.

스키마리스 방식에서는 각 레코드가 독립적인 구조를 가질 수 있다. 예를 들어, 사용자 정보를 저장하는 문서에서 한 문서는 '이름', '나이' 필드만 가질 수 있지만, 다른 문서는 '이름', '주소', '관심사' 필드를 추가로 포함할 수 있다. 이는 JSON이나 XML과 같은 반구조화된 데이터 형식을 자연스럽게 저장하고 처리하는 데 매우 적합하다. 개발 초기 단계나 요구사항이 빈번히 변경되는 애자일 환경에서 데이터 모델을 빠르게 반복하고 수정할 수 있는 유연성을 제공한다.

그러나 스키마리스가 완전한 무정부 상태를 의미하는 것은 아니다. 대부분의 NoSQL 시스템은 애플리케이션 레벨에서 데이터의 유효성을 검사하거나, 데이터 타입을 암시적으로 관리한다. 또한, 데이터 모델의 일관성을 유지하는 책임이 데이터베이스 시스템에서 애플리케이션 개발자에게 부분적으로 이전된다. 따라서 구조에 대한 통제와 유연성 사이에서 적절한 균형을 찾는 것이 중요하다.

수평적 확장성은 NoSQL 데이터베이스의 핵심 특징 중 하나이다. 이는 시스템의 처리 능력이나 저장 용량을 늘리기 위해 단일 서버의 성능을 향상시키는 수직적 확장성과 대비되는 개념이다. 수평적 확장성은 값비싼 고성능 서버를 추가하는 대신, 비교적 저렴한 범용 서버를 네트워크로 연결하여 여러 대의 서버에 데이터와 작업 부하를 분산시키는 방식이다.

이 방식은 빅데이터와 분산 컴퓨팅 환경에 매우 적합하다. 데이터 양이나 사용자 요청이 급증할 때, 새로운 서버 노드를 클러스터에 쉽게 추가함으로써 시스템의 전체 처리량과 저장 용량을 선형적으로 증가시킬 수 있다. 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 샤딩이나 파티셔닝 같은 기술을 통해 데이터를 여러 서버에 자동으로 분할하고 관리하는 기능을 내장하고 있다.

전통적인 관계형 데이터베이스는 강력한 ACID 트랜잭션과 조인 연산을 지원하기 위해 데이터의 무결성과 일관성을 유지하는 데 중점을 두었다. 이로 인해 여러 서버에 데이터를 분산시키는 데 구조적 한계가 있었다. 반면, NoSQL 데이터베이스는 이러한 제약을 완화하고, 데이터 모델을 단순화함으로써 수평적 확장을 훨씬 쉽고 효율적으로 구현할 수 있게 되었다. 이는 클라우드 컴퓨팅 인프라에서 탄력적으로 리소스를 조정해야 하는 현대 애플리케이션에 필수적인 특성이 되었다.

결합성은 모든 노드가 동일한 시점에 동일한 데이터를 보여주는 것을 보장하는 데이터베이스의 속성이다. NoSQL 데이터베이스는 고가용성과 분산 처리 성능을 달성하기 위해 전통적인 ACID 트랜잭션이 제공하는 강력한 일관성 모델을 완화하는 경우가 많다. 이는 CAP 정리에 기반한 설계 선택의 결과이다.

대신 NoSQL 시스템은 최종 일관성이나 낙관적 복제와 같은 약한 일관성 모델을 채택한다. 최종 일관성 모델에서는 데이터 업데이트가 모든 복제본에 즉시 전파되지 않을 수 있지만, 새로운 업데이트가 없는 상태에서 충분한 시간이 지나면 모든 노드가 결국 동일한 데이터를 보여주게 된다. 이 접근 방식은 네트워크 지연이나 노드 장애 시에도 시스템이 계속 응답할 수 있도록 하여 가용성을 높인다.

일관성 수준은 종종 응용 프로그램의 요구 사항에 따라 조정 가능하다. 예를 들어, 사용자의 장바구니 정보는 강한 일관성이 필요할 수 있지만, 웹사이트의 조회수나 '좋아요' 수치는 최종 일관성으로도 충분할 수 있다. 많은 NoSQL 데이터베이스는 개발자가 읽기 및 쓰기 작업에 대해 원하는 일관성 수준을 지정할 수 있는 유연성을 제공한다.

이러한 결합성 완화는 데이터 무결성을 희생시키는 대신 시스템의 확장성과 성능을 극대화하는 핵심적인 트레이드오프이다.

키-값 저장소는 가장 단순한 형태의 NoSQL 데이터베이스 모델이다. 데이터를 고유 키와 그에 대응하는 값의 쌍으로 저장한다. 키는 값에 접근하기 위한 식별자 역할을 하며, 값은 문자열, 숫자, 객체, 이미지 등 어떤 형태의 데이터도 될 수 있다.

이 모델의 핵심 연산은 일반적으로 GET(키로 값 조회), PUT(키-값 쌍 저장/갱신), DELETE(키-값 쌍 삭제)로 구성된다. 복잡한 쿼리나 조인 연산을 지원하지 않으며, 오직 키를 통해서만 데이터에 접근할 수 있다. 이 단순성 덕분에 매우 빠른 읽기와 쓰기 성능을 제공하며, 특히 캐싱이나 세션 저장, 사용자 프로필 관리와 같은 단순한 데이터 접근 패턴에 적합하다.

대표적인 키-값 저장소로는 Redis, Amazon DynamoDB, Riak 등이 있다. Redis는 데이터를 메모리에 저장하여 극도의 성능을 제공하며, 다양한 데이터 구조를 값으로 지원하는 특징이 있다. 반면, Amazon DynamoDB는 완전 관리형 서비스로 제공되며 높은 가용성과 확장성을 보장한다.

문서 저장소는 NoSQL 데이터베이스의 주요 유형 중 하나로, 데이터를 JSON, BSON, XML과 같은 반구조화된 문서 형태로 저장한다. 각 문서는 하나의 독립된 단위이며, 일반적으로 키와 그에 해당하는 문서 값의 쌍으로 구성된다. 문서 내부에는 필드와 값의 계층적 구조가 존재하여 복잡한 데이터를 자연스럽게 표현할 수 있다.

이 유형의 가장 큰 특징은 스키마리스 구조이다. 관계형 데이터베이스처럼 고정된 테이블 스키마를 요구하지 않으며, 동일한 컬렉션 내에서도 각 문서의 구조가 다를 수 있다. 이는 애플리케이션 요구사항이 빠르게 변하거나 데이터 형태가 다양할 때 큰 유연성을 제공한다. 또한 문서 전체를 하나의 단위로 로드하거나 저장할 수 있어 객체지향 프로그래밍과의 호환성이 뛰어나다.

주요 기능으로는 문서 내 중첩된 구조 지원과 풍부한 쿼리 언어를 들 수 있다. 많은 문서 저장소는 문서의 특정 필드를 인덱싱하고, 조건에 따라 검색하며, 필드 값을 기반으로 집계 연산을 수행하는 기능을 제공한다. 이를 통해 관계형 데이터베이스의 일부 조인 기능을 대체하거나, 애플리케이션 로직을 단순화하는 효과가 있다.

대표적인 문서 저장소로는 MongoDB와 Couchbase가 있다. 이들은 웹 애플리케이션, 실시간 분석, 모바일 백엔드 서비스 등에서 널리 사용되며, 특히 빠른 프로토타이핑과 반복적 개발이 필요한 현대적 애플리케이션 개발에 적합하다.

컬럼 패밀리 저장소는 NoSQL 데이터베이스의 주요 유형 중 하나로, 데이터를 행과 컬럼으로 구성하지만, 전통적인 관계형 데이터베이스의 테이블 구조와는 근본적으로 다른 방식을 사용한다. 이 모델은 구글의 빅테이블 논문에서 그 개념이 제시되었으며, 높은 쓰기 처리량과 대규모 데이터의 수평적 확장에 특화되어 있다.

데이터는 행 키(Row Key)에 의해 식별되며, 각 행은 여러 개의 컬럼 패밀리(Column Family)를 포함할 수 있다. 하나의 컬럼 패밀리 내에는 동적으로 많은 수의 컬럼(Column)이 존재할 수 있으며, 각 행이 동일한 컬럼 집합을 가질 필요는 없다. 데이터는 보통 디스크에 컬럼 단위로 저장되어 특정 컬럼 조회 시 효율적이다. 이 구조는 희소 데이터를 효율적으로 처리하는 데 적합하다.

주요 적용 분야는 쓰기 부하가 매우 높은 서비스, 예를 들어 IoT 센서 데이터, 실시간 분석, 로그 집계, 소셜 미디어 타임라인 등이다. 대표적인 컬럼 패밀리 저장소 제품으로는 아파치 카산드라와 아파치 HBase가 있다.

그래프 데이터베이스는 노드(Node)와 관계(Relationship)라는 두 가지 기본 요소를 사용하여 데이터를 표현하는 NoSQL 데이터베이스 유형이다. 각 노드는 엔티티(예: 사람, 장소, 물건)를 나타내고, 관계는 이러한 엔티티들 간의 연결을 정의한다. 이 모델은 데이터 간의 복잡한 상호 연결과 다중 관계를 직관적으로 모델링하는 데 특화되어 있다.

주요 구성 요소는 다음과 같다.

이 구조는 특히 관계의 깊이와 패턴을 탐색하는 질의에 효율적이다. 예를 들어, 소셜 네트워크에서 "친구의 친구"를 찾거나, 추천 시스템에서 "함께 구매한 상품" 경로를 분석하는 작업은 그래프 데이터베이스에서 몇 단계의 관계만 탐색하면 되지만, 전통적인 관계형 데이터베이스에서는 여러 번의 조인(Join) 연산이 필요하여 성능이 저하될 수 있다.

따라서 그래프 데이터베이스는 관계와 연결성이 데이터의 핵심 가치인 영역에 주로 적용된다. 대표적인 사용처로는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서의 관계 분석, 사기 탐지(Fraud Detection) 시스템에서의 불법 네트워크 식별, 추천 엔진(Recommendation Engine), 복잡한 지식 그래프(Knowledge Graph) 구축, 그리고 네트워크 및 IT 인프라 관리 등이 있다.

MongoDB는 C++로 작성된 오픈 소스 문서 저장소 유형의 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템이다. 데이터를 JSON과 유사한 BSON 형식의 문서로 저장하며, 동적 스키마를 제공하여 유연한 데이터 모델링이 가능하다.

주요 특징으로는 강력한 쿼리 언어와 인덱싱 지원, 수평적 확장성을 위한 샤딩 기능, 고가용성을 위한 레플리카 세트 아키텍처를 꼽을 수 있다. 또한 집계 파이프라인을 통한 복잡한 데이터 처리와 지리 공간 쿼리 같은 특수한 기능도 제공한다.

초기에는 웹 애플리케이션의 백엔드 저장소로 널리 채택되었으며, 현재는 실시간 분석, 콘텐츠 관리, 모바일 애플리케이션, IoT 데이터 처리 등 다양한 분야에서 사용된다. 전통적인 관계형 데이터베이스에 비해 개발 생산성과 대용량 데이터 처리에 강점을 보인다.

아파치 카산드라는 페이스북에서 개발을 시작하여 현재는 아파치 소프트웨어 재단의 최상위 프로젝트로 관리되는 오픈소스 분산 데이터베이스이다. 컬럼 패밀리 또는 와이드 컬럼 저장소 유형에 속하며, 높은 가용성과 확장성을 핵심 목표로 설계되었다. 아마존 다이나모DB와 구글 빅테이블의 설계 사상에 큰 영향을 받았으며, 분산 시스템에서 발생할 수 있는 단일 장애점을 제거하는 데 중점을 두었다.

카산드라의 핵심 아키텍처는 모든 노드가 동등한 역할을 하는 피어 투 피어 구조를 기반으로 한다. 데이터는 파티션 키를 기준으로 클러스터의 여러 노드에 자동으로 분산 저장되며, 복제 인자를 설정하여 데이터의 안정성을 보장한다. 이 구조는 특정 노드에 장애가 발생하더라도 시스템 전체의 가용성에 영향을 미치지 않도록 한다. 쓰기와 읽기 성능 모두를 극대화하기 위해 로그 구조화 병합 트리 스토리지 엔진을 사용하며, 쓰기 작업이 매우 빠른 것이 특징이다.

주요 기능과 특징은 다음과 같다.

카산드라는 쓰기 처리량이 매우 높고 지리적으로 분산된 데이터 센터 간 복제를 공식적으로 지원하는 점에서 두각을 나타낸다. 이로 인해 로그 데이터, IoT 센서 데이터, 메시징 시스템, 소셜 미디어 피드 분석 등 대규모의 시간 순차적 데이터를 처리하는 데 널리 사용된다. 그러나 복잡한 조인 연산이나 강력한 ACID 트랜잭션을 필요로 하는 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있다.

Redis는 오픈 소스 인메모리 키-값 저장소이다. 데이터를 디스크가 아닌 주 메모리(RAM)에 저장하여 매우 빠른 읽기와 쓰기 성능을 제공하는 것이 가장 큰 특징이다. 주로 캐싱, 세션 저장, 실시간 순위표, 메시지 브로커 등 빠른 데이터 접근이 요구되는 다양한 용도로 사용된다.

Redis는 단순한 키-값 쌍 외에도 여러 가지 고급 데이터 구조를 지원한다. 문자열(String), 리스트(List), 집합(Set), 정렬된 집합(Sorted Set), 해시(Hash) 등의 자료형을 제공하여 애플리케이션 로직을 더 효율적으로 구현할 수 있게 한다. 예를 들어, 정렬된 집합은 자동으로 점수에 따라 데이터를 정렬하여 실시간 랭킹 시스템을 구축하는 데 적합하다.

데이터의 지속성을 위해 주기적으로 메모리의 스냅샷을 디스크에 저장하는 RDB 방식과 모든 쓰기 명령을 로그 파일에 기록하는 AOF(Append Only File) 방식을 제공한다. 또한 마스터-슬레이브 복제를 통한 고가용성과 샤딩을 통한 수평적 확장도 가능하다. 단, 모든 데이터가 메모리에 상주하기 때문에 물리적 메모리 크기가 데이터 저장량의 주요 제약 조건이 된다.

Redis는 단일 스레드 아키텍처를 사용하여 명령을 처리하지만, 매우 빠른 속도로 동작한다. 네트워크를 통한 병렬 접속은 가능하며, 클러스터 모드를 구성하여 여러 Redis 인스턴스에 데이터를 분산시킬 수 있다. 이러한 특징들 덕분에 Redis는 현대 웹 애플리케이션 아키텍처에서 사실상의 표준 인메모리 데이터 저장소로 자리 잡았다.

Neo4j는 가장 대표적인 그래프 데이터베이스이다. 자바로 작성된 오픈 소스 데이터베이스로, 노드(Node), 관계(Relationship), 속성(Property)이라는 기본 요소를 사용하여 데이터를 저장하고 처리한다. Neo4j는 네이티브 그래프 처리 엔진을 채택하여, 데이터 간의 복잡한 연결 관계를 효율적으로 탐색하고 분석하는 데 특화되어 있다.

이 데이터베이스는 사이퍼(Cypher)라는 고유한 선언형 쿼리 언어를 사용한다. 사이퍼(Cypher)는 그래프 패턴 매칭을 직관적으로 표현하도록 설계되어, 복잡한 다중 조인(Join) 연산을 간결한 문법으로 수행할 수 있게 한다. 예를 들어, 소셜 네트워크에서 "A의 친구의 친구"를 찾는 쿼리는 관계형 데이터베이스에 비해 훨씬 단순하게 작성된다.

주요 적용 분야는 다음과 같다.

Neo4j는 ACID 트랜잭션을 완전히 지원하여 데이터 무결성을 보장하며, 단일 인스턴스부터 대규모 클러스터 구성까지 확장이 가능하다. 이러한 특징으로 인해 관계가 데이터의 핵심인 복잡한 도메인을 처리하는 데 강점을 보인다.

NoSQL 데이터베이스는 대규모 사용자 행동 데이터를 빠르게 수집하고 처리하여 실시간으로 분석 결과를 도출하는 데 적합한 구조를 가진다. 키-값 저장소나 문서 저장소는 낮은 지연 시간으로 데이터를 읽고 쓰는 데 최적화되어 있어, 웹사이트나 애플리케이션에서 발생하는 클릭스트림, 검색어, 구매 기록 등을 실시간으로 처리하는 데 널리 사용된다. 이러한 실시간 분석은 사용자 행동을 즉시 파악하고 비즈니스 의사결정에 반영하는 데 필수적이다.

추천 시스템은 NoSQL의 대표적인 적용 분야 중 하나이다. 사용자의 과거 행동, 선호도, 유사한 사용자 그룹의 데이터를 기반으로 상품, 콘텐츠, 친구 연결을 실시간으로 제안해야 한다. 그래프 데이터베이스는 사용자, 아이템, 태그 간의 복잡한 관계를 효율적으로 모델링하고 탐색하는 데 탁월하여, "함께 구매한 상품"이나 "회원님을 위한 추천"과 같은 기능의 핵심 엔진으로 활용된다. 문서 저장소인 MongoDB는 사용자 프로필과 행동 데이터를 유연한 문서 형태로 저장하여 빠르게 조회하고 패턴을 분석하는 데 사용된다.

이러한 시스템은 기존 관계형 데이터베이스로 처리하기 어려운 매우 빠른 쓰기 처리량과 수평 확장성을 요구한다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 분산 저장하고 병렬 처리함으로써, 수천만 명의 사용자에게 동시에 개인화된 실시간 추천을 제공하는 것을 가능하게 한다.

소셜 네트워크 서비스는 대규모의 비정형 데이터를 빠르게 생성하고, 사용자 간의 복잡한 관계를 형성한다. 이러한 환경에서 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 처리하기 어려운 확장성과 유연성을 제공한다. 예를 들어, 사용자 프로필, 게시물, 댓글, 좋아요, 팔로우 관계 등 다양한 형태의 데이터를 효율적으로 저장하고 조회할 수 있다.

특히 문서 저장소 유형의 MongoDB는 사용자 생성 콘텐츠를 저장하는 데 널리 사용된다. 각 사용자의 프로필 정보, 친구 목록, 타임라인의 게시물들을 하나의 JSON 또는 BSON 문서 형태로 저장할 수 있어, 복잡한 조인(데이터베이스) 연산 없이도 빠르게 데이터를 가져올 수 있다. 또한, 스키마 변경에 유연하게 대응할 수 있어 서비스 기능이 빠르게 진화하는 환경에 적합하다.

콘텐츠 관리 시스템 또한 NoSQL의 이점을 활용한다. 블로그 플랫폼이나 미디어 아카이브는 텍스트, 이미지, 메타데이터, 태그, 카테고리 등 구조가 자주 변할 수 있는 콘텐츠를 관리해야 한다. 스키마리스 특성으로 인해 새로운 필드를 추가하거나 콘텐츠 형식을 변경하는 것이 비교적 쉽다. 또한, 수평적 확장성을 통해 트래픽이 급증하는 인기 콘텐츠 페이지의 로드에도 효과적으로 대응할 수 있다.

IoT 기기에서 생성되는 데이터는 일반적으로 시간 순서대로 기록되는 시계열 데이터의 형태를 띤다. 센서 판독값, 장치 상태 로그, 위치 정보 등이 이에 해당하며, 이러한 데이터는 매우 빠른 속도로 대량 생성되고 실시간 처리 요구사항이 높은 경우가 많다. NoSQL 데이터베이스는 이러한 특성에 잘 맞는 수평적 확장성과 높은 쓰기 처리량을 제공한다.

특히 컬럼 패밀리 저장소 유형의 Cassandra나 문서 저장소 유형의 MongoDB는 시계열 데이터 저장에 적합한 구조를 가진다. 이들은 시간을 기준으로 한 효율적인 데이터 파티셔닝과 샤딩을 지원하며, 특정 시간 범위의 데이터를 빠르게 조회할 수 있는 기능을 제공한다. 예를 들어, 특정 센서의 지난 24시간 동안의 평균 온도를 계산하는 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있다.

IoT 시나리오에서의 일반적인 적용 패턴은 다음과 같다.

이러한 처리에는 결합성 완화 모델도 유리하게 작용한다. 모든 노드에 데이터가 즉시 동기화될 필요 없이, 최종적 일관성을 보장하면서도 높은 가용성과 쓰기 성능을 유지할 수 있기 때문이다. 결과적으로 NoSQL은 IoT 생태계에서 데이터 수집, 장기 저장, 실시간 분석 파이프라인의 핵심 저장소 역할을 수행한다.

NoSQL 데이터베이스의 주요 장점은 관계형 데이터베이스의 전통적인 제약을 피하면서 대규모, 분산된 데이터 처리를 효율적으로 지원하는 데 있다.

첫 번째 장점은 탁월한 확장성이다. 관계형 데이터베이스가 주로 단일 서버의 성능을 높이는 수직적 확장에 의존하는 반면, NoSQL은 일반적으로 수평적 확장을 기본 설계 철학으로 삼는다. 이는 값싼 상용 서버를 여러 대 추가하여 클러스터를 구성함으로써 처리 용량과 성능을 선형적으로 증가시킬 수 있음을 의미한다. 이 방식은 빅데이터와 웹 스케일 애플리케이션에서 요구되는 대용량 트래픽과 데이터 볼륨을 처리하는 데 매우 효과적이다.

두 번째 장점은 데이터 모델의 유연성이다. 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 스키마리스 또는 스키마 온 더 플라이 방식을 채택한다. 이는 고정된 테이블 구조를 미리 정의할 필요 없이, 애플리케이션의 요구사항이 변함에 따라 데이터 구조를 동적으로 변경할 수 있게 해준다. 예를 들어, 문서 저장소에서는 각 문서가 서로 다른 필드를 가질 수 있으며, 새로운 필드를 추가하는 데 ALTER TABLE 같은 복잡한 명령이 필요하지 않다. 이는 빠르게 진화하는 애플리케이션 개발에 큰 장점이 된다.

세 번째 장점은 특정 작업에 대한 높은 성능이다. NoSQL은 데이터 모델을 단순화하고 결합성 모델을 완화함으로써 읽기 및 쓰기 처리량을 극대화한다. 키-값 저장소는 단순 조회에서 매우 빠른 속도를 보이며, 컬럼 패밀리 저장소는 대규모 집계 쿼리에 효율적이다. 또한 그래프 데이터베이스는 연결 관계 탐색에 관계형 데이터베이스보다 수천 배 빠른 성능을 보일 수 있다[4]. 이는 각 유형이 특정 사용 사례에 최적화되어 있기 때문이다.

초기 NoSQL 데이터베이스는 대규모 확장성과 성능에 주안점을 두었기 때문에, 전통적인 관계형 데이터베이스가 제공하던 강력한 ACID 트랜잭션 지원을 포기하거나 제한적으로 제공하는 경우가 많았다. 특히 분산 환경에서 데이터의 일관성을 완전히 보장하는 것은 성능에 큰 부담을 주었기 때문이다. 이로 인해 데이터 무결성이 매우 중요한 금융 거래나 재고 관리와 같은 시스템에서는 NoSQL의 적용에 제약이 따르곤 했다. 다만 최근에는 MongoDB의 다중 문서 트랜잭션이나 Cassandra의 경량 트랜잭션(LWT)과 같이 트랜잭션 지원을 점차 강화하는 추세이다.

NoSQL 생태계는 표준화가 미비한 것이 또 다른 주요 단점이다. SQL이라는 통일된 질의 언어를 가진 관계형 데이터베이스와 달리, NoSQL은 각 유형과 제품마다 고유한 데이터 모델, 저장 방식, 질의 언어(또는 API)를 사용한다. 예를 들어, 키-값 저장소는 간단한 GET/PUT 연산을, 그래프 데이터베이스는 순회 기반의 쿼리를 사용한다. 이로 인해 개발자들은 특정 제품에 종속될 위험이 있으며, 시스템을 변경하거나 이전하는 데 더 많은 비용과 노력이 든다.

이러한 단점들은 NoSQL을 선택할 때 데이터의 일관성 요구사항과 장기적인 유지보수 전략을 신중히 고려해야 하는 이유가 된다.

NewSQL은 RDBMS의 강력한 ACID 트랜잭션 보장과 SQL 지원이라는 장점을 유지하면서, NoSQL 시스템의 높은 확장성과 성능을 동시에 제공하려는 차세대 데이터베이스 시스템을 지칭하는 용어이다. 이는 기존 관계형 데이터베이스가 대규모 분산 환경에서 가지는 확장성의 한계와, NoSQL이 트랜잭션 일관성을 위해 희생한 부분을 모두 해결하려는 시도에서 등장하였다.

NewSQL 시스템은 주로 인메모리 처리, 락 관리 최적화, 데이터 샤딩을 위한 효율적인 분산 아키텍처 등 혁신적인 기술을 도입하여 성능을 극대화한다. 대표적인 접근 방식은 다음과 같다.

NewSQL의 등장은 데이터베이스 시장에 중요한 변화를 가져왔다. 기업들은 더 이상 강한 일관성과 확장성 사이에서 단순한 선택을 강요받지 않게 되었다. 특히 금융, 전자상거래, 실시간 분석과 같이 대량의 트랜잭션 처리와 데이터 일관성이 모두 중요한 분야에서 NewSQL의 채용이 늘어나고 있다. 이는 빅데이터와 실시간 처리 요구사항이 복잡해지면서, 단일 기술로 모든 문제를 해결하기 어려워진 현실을 반영하며, 데이터베이스 기술이 사용 사례에 따라 더욱 세분화되고 특화되는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다.

멀티모델 데이터베이스는 단일 데이터베이스 엔진 내에서 키-값 저장소, 문서 저장소, 그래프 데이터베이스 등 두 가지 이상의 NoSQL 데이터 모델을 지원하는 시스템이다. 이는 특정 데이터 모델에 최적화된 여러 개의 단일 모델 데이터베이스를 운영하는 복잡성을 줄이고, 다양한 유형의 데이터와 쿼리를 하나의 통합된 플랫폼에서 처리할 수 있게 한다. 사용자는 애플리케이션 요구사항에 따라 가장 적합한 데이터 모델을 선택하여 사용할 수 있으며, 경우에 따라 여러 모델을 조합하여 사용하는 것도 가능하다.

주요 멀티모델 데이터베이스 제품들은 다음과 같은 접근 방식을 취한다. 일부는 코어 스토리지 엔진 위에 다양한 데이터 모델용 API를 계층화하는 방식을 사용하고, 다른 일부는 여러 모델을 네이티브하게 지원하는 통합 아키텍처를 채택한다. 예를 들어, ArangoDB는 문서, 그래프, 키-값 모델을 통합하여 제공하며, 하나의 쿼리 언어로 서로 다른 모델의 데이터를 조인할 수 있다. Microsoft Azure Cosmos DB는 여러 데이터 모델에 대한 API(예: SQL, MongoDB, Cassandra, Gremlin API)를 제공하는 서비스형 데이터베이스(DBaaS)이다.

이러한 데이터베이스의 등장 배경에는 현대 애플리케이션이 점점 더 복잡하고 이질적인 데이터(정형, 반정형, 비정형)를 처리해야 하며, 데이터 간의 관계를 그래프로 분석하거나 문서 형태로 유연하게 저장하는 등 다양한 요구사항이 동시에 존재하기 때문이다. 멀티모델 접근법은 개발자에게 더 큰 유연성을 제공하고, 시스템 아키텍처를 단순화하며, 데이터 중복과 여러 시스템 간의 동기화 문제를 완화하는 장점을 가진다. 그러나 모든 모델에서 최고의 성능을 발휘하는 단일 모델 전용 데이터베이스에 비해 특정 작업에서의 성능이나 기능 깊이가 다소 떨어질 수 있다는 점은 고려해야 한다.