• 관계형 데이터베이스
  • 데이터가 하나 이상의 테이블에 저장되어 서로 다른 데이터 구조가 어떻게 관련되어 있는지 파악하기 쉽도록 사전에 정의한 데이터의 모음이다. 즉, 두 개 이상의 테이블이 하나의 데이터를 통해 관계를 맺으며 연관된 데이터를 쉽게 파악할 수 있도록 설계한 데이터베이스이다. 데이터간의 관계를 통해 정규화를 실행할 수 있어 데이터의 정합성과 무결성을 보장할 수 있다.
  • 장점
    • 스키마를 통한 데이터 무결성 관리가 쉽다.
    • 조인을 이용하여 한번의 쿼리로 원하는 결과를 얻을 수 있다.
    • 데이터간 관계(외래키)를 통해 중복된 데이터없이 관리가 가능하다.
  • 단점
    • 데이터베이스의 물리적 확장 시 더 큰 용량, 성능 등의 수직적 확장이 필요하다. 이는, 많은 비용을 발생시킨다.
    • 비관계형 데이터베이스에 비해 속도가 상대적으로 느리다.
    • 여러 관계에 걸친 데이터를 쿼리시 복잡하고 중첩된 트랜잭션이 요구된다.
• 비관계형 데이터베이스(NoSQL)
  • 데이터 끼리의 관계가 정의되지 않은 데이터의 모음이며 다양한 유형의 모델이 존재한다. 관계형 데이터 베이스와 달리 데이터의 정규화가 이루어지지 않아 중복된 데이터가 존재할 수 있다. 이는 데이터 수정이 일어날 경우 많은 보다 많은 리소스가 소모된다.
  • 장점
    • 관계형 데이터베이스에 비해 속도가 상대적으로 빠르다.
    • 데이터베이스 물리적 확장 시 수평적 확장이 가능하여 상대적으로 적은 비용으로 확장이 가능하다.
  • 단점
    • 중복된 데이터가 존재할 수 있다.
    • 데이터 수정이 잦을 경우 데이터 무결성 유지 및 보장이 힘들다.
• 차이점 비교

	관계형 데이터베이스	비관계형 데이터베이스(NoSQL)
성능	최고의 성능을 실현하기 위해서는 쿼리와 데이터 구조, 인덱스를 최적화하는 과정이 필요함.	구조적인 성능보다는 네트워크 지연속도, 디스크 IO속도와 같이 하드웨어적인 성능에 영향을 받음.
확장성	수직적인 확장	수평적인 확장
트랜잭션	데이터 간의 관계를 통한 복합적이고 중첩된 트랜잭션 및 조인 쿼리	간단한 쿼리 및 트랜잭션
목적	중앙집중식 단일 어플리케이션 구축
잦은 데이터 변경	마이크로서비스 아키텍트 어플리케이션 구축
읽기가 많고 변경이 적은 데이터

• WHEN - 관계형 데이터베이스
  • 고도록 구조화된 데이터를 가지고 있으며 높은 수준의 정규화, 무결성 및 보안을 필요로 하는 서비스
  • 데이터 간의 관계가 명확하고 복잡한 쿼리와 조인이 필요한 트랜잭션 중심의 어플리케이션
• WHEN - 비관계형 데이터베이스
  • 성장 가능성이 높아 잦은 확장이 필요한 서비스
  • 다양한 형태의 데이터 저장이 필요한 서비스