2025년 12월 09일·8분
SQL vs NoSQL 데이터베이스: 주요 차이점과 사용 사례
데이터 모델, 확장성, 일관성 차이(ACID vs eventual consistency) 등을 기준으로 SQL과 NoSQL의 핵심 차이와 언제 각 유형을 선택해야 하는지 알아보세요.
데이터 모델, 확장성, 일관성 차이(ACID vs eventual consistency) 등을 기준으로 SQL과 NoSQL의 핵심 차이와 언제 각 유형을 선택해야 하는지 알아보세요.
SQL과 NoSQL 데이터베이스 중 무엇을 선택하느냐는 애플리케이션의 설계, 구축, 확장 방식에 큰 영향을 줍니다. 데이터 모델은 데이터 구조와 쿼리 패턴에서부터 성능, 신뢰성, 팀의 제품 진화 속도까지 모든 것을 좌우합니다.
높은 수준에서 보면, SQL 데이터베이스는 관계형 시스템입니다. 데이터는 고정된 스키마를 가진 테이블의 행과 열로 구성됩니다. 엔터티 간의 관계는 외래 키 등으로 명시되며, SQL이라는 강력한 선언형 언어로 데이터를 조회합니다. 이러한 시스템은 ACID 트랜잭션, 강한 일관성, 그리고 명확한 구조를 강조합니다.
NoSQL 데이터베이스는 비관계형 시스템입니다. 하나의 엄격한 테이블 모델 대신, 다음과 같은 다양한 데이터 모델을 제공합니다:
즉, “NoSQL”은 단일 기술이 아니라 여러 접근법을 포함하는 우산 용어입니다. 각 접근법은 유연성, 성능, 데이터 모델링에서 저마다의 트레이드오프를 가집니다. 많은 NoSQL 시스템은 높은 확장성, 가용성, 또는 낮은 지연 시간을 위해 엄격한 일관성 보장을 완화합니다.
이 글은 SQL과 NoSQL의 차이 — 데이터 모델, 쿼리 언어, 성능, 확장성, 일관성(ACID vs eventual consistency) — 에 초점을 맞춥니다. 목표는 특정 프로젝트에 대해 SQL 또는 NoSQL을 어떻게 선택할지 판단하는 데 도움을 주는 것입니다.
한 가지만 선택해야 하는 것은 아닙니다. 많은 현대 아키텍처는 폴리글롯 퍼시스턴스를 사용해 SQL과 NoSQL을 하나의 시스템에서 공존시킵니다. 각 데이터스토어가 가장 잘 처리하는 워크로드를 맡기는 방식입니다.
SQL(관계형) 데이터베이스는 데이터를 구조화된 표 형태로 저장하고 Structured Query Language(SQL)를 사용해 정의, 조회, 조작합니다. 수학적 개념인 관계(relation)를 중심으로 설계되어 잘 정돈된 테이블로 이해할 수 있습니다.
데이터는 테이블로 조직됩니다. 각 테이블은 customers, orders, products 같은 하나의 엔터티 유형을 나타냅니다.
email이나 order_date 같은 속성입니다.모든 테이블은 고정된 스키마를 따릅니다. 스키마는 다음을 지정합니다:
INTEGER, VARCHAR, DATE)NOT NULL, UNIQUE)스키마는 데이터베이스에 의해 강제되며 데이터의 일관성과 예측 가능성을 보장합니다.
관계형 데이터베이스는 엔터티 간의 관계 모델링에 강합니다.
customer_id).이 키들로 다음과 같은 관계를 정의할 수 있습니다:
관계형 데이터베이스는 트랜잭션을 지원합니다—여러 연산을 하나의 단위로 처리합니다. 트랜잭션은 ACID 속성으로 정의됩니다:
이 보장은 금융 시스템, 재고 관리 등 정확성이 중요한 애플리케이션에 필수적입니다.
널리 쓰이는 관계형 데이터베이스에는 다음이 있습니다:
이들은 모두 SQL을 구현하며 운영, 성능 튜닝, 보안 관련 자체 확장 기능과 도구를 제공합니다.
NoSQL 데이터베이스는 전통적인 테이블-행-열 모델을 사용하지 않는 비관계형 데이터 저장소입니다. 대신 유연한 데이터 모델, 수평적 확장성, 높은 가용성을 중점에 두며 종종 엄격한 트랜잭션 보장을 포기합니다.
많은 NoSQL 데이터베이스는 스키마리스(schema-less) 또는 스키마 유연이라고 불립니다. 엄격한 스키마를 미리 정의하는 대신, 같은 컬렉션이나 버킷에 구조가 다른 레코드를 저장할 수 있습니다.
이는 다음에 유용합니다:
필드를 레코드별로 추가하거나 생략할 수 있어 매번 마이그레이션을 하지 않고도 개발 속도를 높일 수 있습니다.
NoSQL은 여러 모델을 포함하는 우산 용어입니다:
많은 NoSQL 시스템은 가용성과 파티션 허용을 우선해 전체 데이터셋에 걸친 엄격한 ACID 트랜잭션 대신 eventual consistency(궁극적 일관성) 을 제공합니다. 일부는 조정 가능한 일관성 수준이나 제한된 트랜잭션 기능(문서 단위, 파티션 단위 등)을 제공해 특정 연산에 대해 더 강한 보장을 선택할 수 있습니다.
데이터 모델링은 SQL과 NoSQL의 차이가 가장 크게 느껴지는 부분입니다. 이는 기능 설계, 쿼리 방법, 애플리케이션 진화 방식에 큰 영향을 미칩니다.
SQL 데이터베이스는 구조화된 사전 정의된 스키마를 사용합니다. 테이블과 컬럼을 미리 설계하고 엄격한 타입과 제약을 둡니다:
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL
);
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY,
user_id INT NOT NULL,
total DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);
모든 행은 스키마를 따라야 합니다. 이후 변경은 보통 마이그레이션(ALTER TABLE, 백필 등)을 필요로 합니다.
NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 유연한 스키마를 지원합니다. 문서 저장소는 각 문서가 서로 다른 필드를 가질 수 있습니다:
필드는 문서별로 추가될 수 있어 중앙 스키마 마이그레이션 없이도 즉시 저장할 수 있습니다. 일부 NoSQL은 선택적 또는 강제 스키마를 제공하기도 하지만 대체로 더 느슨합니다.
관계형 모델은 중복을 피하고 무결성을 유지하기 위해 정규화를 권장합니다. 이는 쓰기 효율과 저장 공간 절약에 유리하지만 복잡한 읽기 연산은 여러 테이블을 조인해야 할 수 있습니다.
NoSQL 모델은 종종 비정규화를 선호합니다: 관련 데이터를 읽기 패턴에 맞춰 함께 임베딩합니다. 이는 읽기 성능을 높이고 쿼리를 단순화하지만, 동일한 정보가 여러 곳에 존재하면 쓰기가 느려지거나 복잡해질 수 있습니다.
SQL에서는 관계가 명시적이고 강제됩니다:
NoSQL에서는 관계를 다음과 같이 모델링합니다:
선택은 접근 패턴에 따라 달라집니다:
SQL은 스키마 변경이 더 많은 계획을 요구하지만 데이터셋 전반에 걸친 강한 보장을 제공합니다. 리팩터링은 명시적이며 마이그레이션, 백필, 제약 업데이트가 필요합니다.
NoSQL은 단기적으로 요구사항 변경을 더 쉽게 지원하는 경향이 있습니다. 새 필드를 바로 저장하고 오래된 문서를 점진적으로 업데이트할 수 있습니다. 대신 애플리케이션 코드가 다양한 문서 형태와 엣지 케이스를 처리해야 합니다.
정규화된 SQL 모델과 비정규화된 NoSQL 모델 중 선택은 ‘더 낫다/못하다’의 문제가 아니라 데이터 구조를 쿼리 패턴, 쓰기량, 도메인 모델 변화 빈도에 맞추는 문제입니다.
SQL 데이터베이스는 선언형 언어로 쿼리합니다: 무엇을 원하는지 서술하지, 어떻게 가져올지 쓰지 않습니다. SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, ORDER BY 같은 핵심 구문으로 여러 테이블에 걸친 복잡한 질문을 하나의 문장으로 표현할 수 있습니다.
SQL은 표준화(ANSI/ISO)가 되어 있어 대부분의 관계형 시스템은 공통된 핵심 문법을 공유합니다. 벤더들은 확장을 추가하지만, PostgreSQL, MySQL, SQL Server 사이에서 기술과 쿼리가 비교적 이식됩니다.
이 표준화는 ORM, 쿼리 빌더, 보고 도구, BI 대시보드, 마이그레이션 프레임워크, 쿼리 옵티마이저 등 풍부한 생태계를 만들어 줍니다.
NoSQL 시스템은 더 다양한 방식으로 쿼리를 노출합니다:
일부 NoSQL은 집계 파이프라인이나 MapReduce 유사 메커니즘을 제공하지만, 컬렉션 간 또는 파티션 간 조인은 제한적입니다. 대신 관련 데이터는 종종 같은 문서에 임베딩되거나 레코드 전반에 비정규화됩니다.
관계형 쿼리는 조인 중심 패턴이 흔합니다: 데이터를 정규화한 뒤 읽을 때 조인으로 엔터티를 재구성합니다. 이는 애드혹 리포팅에 강력하지만 복잡한 조인은 최적화와 이해가 어려울 수 있습니다.
NoSQL 접근은 문서 또는 키 중심이 많습니다: 애플리케이션의 빈번한 쿼리에 맞춰 데이터를 설계합니다. 읽기는 빠르고 단순해져 단일 키 조회로 해결되지만, 이후 접근 패턴이 바뀌면 데이터를 재구성해야 할 수 있습니다.
학습과 생산성 측면에서:
복잡한 관계 기반의 풍부한 탐색이 필요한 팀은 대체로 SQL을 선호합니다. 반면 아주 큰 규모에서 안정적이고 예측 가능한 접근 패턴을 가진 팀은 NoSQL의 쿼리 모델이 더 적합할 수 있습니다.
대부분의 SQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 중심으로 설계됩니다:
정확성이 원시 처리량보다 중요한 경우 SQL이 강한 선택입니다.
많은 NoSQL 데이터베이스는 BASE 특성에 기울입니다:
쓰기 성능은 분산된 환경에서 매우 빠를 수 있지만, 읽기는 일시적으로 오래된 데이터를 볼 수 있습니다.
CAP 이론은 분산 시스템이 네트워크 분할 상황에서 다음 중 하나를 선택해야 한다고 말합니다:
분할 동안 C와 A를 동시에 보장할 수는 없습니다.
일반적 패턴:
현대 시스템은 종종 연산별로 조정 가능한 모드를 제공하여 애플리케이션의 서로 다른 부분이 필요한 보장을 선택하게 합니다.
전통적으로 SQL 데이터베이스는 강력한 단일 노드에서 동작하도록 설계되었습니다.
보통은 수직 확장부터 시작합니다: CPU, 메모리, 빠른 디스크를 추가해 성능을 올립니다. 많은 엔진은 또한 리드 리플리카를 지원해 읽기 전용 트래픽을 분산시키고 모든 쓰기는 기본(primary)으로 보냅니다. 이 패턴은 다음에 적합합니다:
하지만 수직 확장은 하드웨어와 비용 한계에 부딪히고, 리드 리플리카는 읽기 시점의 복제 지연을 초래할 수 있습니다.
NoSQL 시스템은 보통 수평 확장을 위해 설계됩니다: 샤딩 또는 파티셔닝으로 데이터를 여러 노드에 분산합니다. 각 샤드가 데이터의 일부를 보유하므로 읽기와 쓰기를 분산시켜 처리량을 높입니다.
이 방식은 다음에 적합합니다:
대신 운영 복잡도가 증가합니다: 샤드 키 선택, 리밸런싱, 샤드 간 쿼리 처리 등이 필요합니다.
복잡한 조인과 집계가 많은 읽기 중심 워크로드에서는, 잘 설계된 인덱스와 옵티마이저를 가진 SQL 데이터베이스가 매우 빠릅니다.
많은 NoSQL 시스템은 단순한 키 기반 접근에 최적화되어 있습니다. 예측 가능한 쿼리 패턴을 중심으로 모델링하면 낮은 지연과 높은 처리량을 제공합니다.
NoSQL 클러스터는 매우 낮은 지연을 제공할 수 있지만, 파티션 간 쿼리, 보조 인덱스, 다문서 연산은 느리거나 제한적일 수 있습니다. 운영 측면에서 NoSQL 확장은 클러스터 관리 부담을 늘리는 반면, SQL 확장은 소수의 노드에 대한 하드웨어 투자와 인덱싱 튜닝으로 해결되는 경우가 많습니다.
관계형 데이터베이스는 신뢰할 수 있는 고성능 OLTP에 강점을 가집니다:
이들 시스템은 ACID 트랜잭션, 엄격한 일관성, 명확한 롤백 동작을 필요로 합니다. 돈이 오가는 트랜잭션에서 중복 청구나 손실을 절대 허용할 수 없다면 SQL이 대개 더 안전한 선택입니다.
데이터 모델이 잘 정의되어 있고 안정적이며 엔터티 간 연관성이 높을 때 관계형 데이터베이스가 자연스럽습니다. 예:
SQL의 정규화된 스키마, 외래 키, 조인은 데이터 무결성을 강제하고 데이터를 중복하지 않고 복잡한 관계를 조회하기 쉽게 만듭니다.
명확히 구조화된 데이터(스타/스노우플레이크 스키마, 데이터마트) 위의 리포팅과 BI에는 SQL 및 SQL 호환 데이터 웨어하우스가 일반적으로 선호됩니다. 분석팀은 SQL에 익숙하고 많은 도구가 관계형 시스템과 바로 통합됩니다.
관계형과 비관계형 간의 논쟁은 운영 성숙도를 간과하기 쉽습니다. SQL 데이터베이스는 다음을 제공합니다:
감사, 인증, 법적 노출이 중요한 경우 SQL이 보다 직접적이고 방어적인 선택이 될 때가 많습니다.
NoSQL은 확장성, 유연성, 항상-가동(always-on) 접근성이 복잡한 조인과 엄격한 트랜잭션 보장보다 중요할 때 적합합니다.
거대한 쓰기량, 예측 불가능한 트래픽 스파이크, 수 TB 이상의 데이터가 예상된다면 NoSQL(키-값, 와이드-컬럼 등)은 수평 확장에 더 유리합니다. 샤딩과 복제가 내장되어 있어 노드를 추가해 용량을 늘립니다.
대표적 사례:
데이터 모델이 자주 바뀌는 경우 스키마 유연성은 큰 장점입니다. 문서 DB는 필드와 구조를 마이그레이션 없이 확장할 수 있습니다.
적합한 사례:
NoSQL 저장소는 추가 중심 및 시간 순서 워크로드에도 강합니다:
키-값 및 시계열 DB는 매우 빠른 쓰기와 단순한 읽기에 최적화되어 있습니다.
많은 NoSQL 플랫폼은 지리적 복제와 다지역 쓰기를 우선해 전 세계 사용자에게 낮은 지연과 지역 장애 시 가용성을 제공합니다. 대가로 지역 간 엄격한 ACID 의미는 포기하고 결국 일관성을 수용하는 경우가 많습니다.
NoSQL을 선택하면 다음과 같은 일부 기능을 포기할 수 있습니다:
이러한 트레이드오프가 용인될 때 NoSQL은 확장성, 유연성, 글로벌 분산 측면에서 우위를 제공합니다.
폴리글롯 퍼시스턴스는 하나의 저장소에 모든 것을 억지로 넣지 않고 각 작업에 최적의 DB 기술을 의도적으로 사용하는 접근입니다.
일반 패턴은:
이렇게 하면 “신뢰할 수 있는 기록(system of record)”은 관계형 DB에 두고 변동이 심하거나 읽기 집약적인 워크로드를 NoSQL로 분리할 수 있습니다.
여러 NoSQL을 조합할 수도 있습니다:
목표는 각각의 데이터스토어를 단순 조회, 집계, 검색, 시간 기반 읽기 같은 특정 접근 패턴에 맞추는 것입니다.
하이브리드 아키텍처는 다음 통합 지점을 필요로 합니다:
대가: 더 많은 기술을 배우고 모니터링, 보안, 백업, 문제 해결을 해야 하므로 운영 오버헤드가 증가합니다. 각 추가 저장소는 명확하고 측정 가능한 문제를 해결할 때만 도입하세요.
선택은 유행을 따르는 것이 아니라 데이터와 접근 패턴을 올바른 도구에 맞추는 것입니다.
질문:
만약 그렇다면 관계형 SQL이 기본값입니다. 데이터가 문서형, 중첩형, 레코드마다 형태가 다른 경우 문서형 NoSQL이 더 적합할 수 있습니다.
엄격한 일관성 및 복잡한 트랜잭션은 SQL을, 완화된 일관성으로 높은 처리량을 원하면 NoSQL을 고려하세요.
대부분의 프로젝트는 적절한 인덱싱과 하드웨어로 SQL로도 충분히 확장할 수 있습니다. 그러나 예측 가능한 키-값 조회나 시계열/로그 같은 워크로드라면 특정 NoSQL이 경제적일 수 있습니다.
SQL은 복잡한 쿼리와 BI 도구에 강합니다. 많은 NoSQL은 미리 정의된 접근 경로에 최적화되어 있어 새로운 쿼리를 추가하기 어렵습니다.
운영과 문제해결에 자신 있는 기술을 우선하세요.
단일 관리형 SQL 데이터베이스는 명확한 병목점이 나타나기 전까지 보통 더 저렴하고 간단합니다.
도입 전에:
측정 결과로 결정하세요. 많은 프로젝트는 SQL로 시작한 뒤 특정 고성능 또는 특수 요구에 NoSQL 구성요소를 추가합니다.
NoSQL은 관계형 데이터베이스를 대체하려는 것이 아니라 보완하기 위해 등장했습니다.
관계형 데이터베이스는 여전히 금융, HR, ERP, 재고 등 시스템 오브 레코드에 널리 사용됩니다. NoSQL은 유연한 스키마, 막대한 쓰기 처리량, 전역 분산 읽기가 ACID보다 중요한 곳에서 빛을 발합니다.
대부분의 조직은 두 가지를 함께 사용합니다.
과거에는 수직 확장이 주류였지만 현대의 관계형 엔진은 다음을 지원합니다:
적절한 설계와 도구로 관계형 시스템도 수평 확장이 가능합니다.
“스키마리스”는 실제로는 “스키마를 데이터베이스가 아니라 애플리케이션이 강제한다”는 뜻입니다.
문서형, 키-값, 와이드-컬럼 저장소에도 구조는 존재합니다. 구조가 유연하다는 것이지 방치하면 일관성 없는 데이터가 쌓이기 쉽습니다.
성능은 "SQL 대 NoSQL" 범주보다는 데이터 모델링, 인덱싱, 그리고 워크로드에 따라 좌우됩니다.
잘못 인덱싱된 NoSQL 컬렉션은 많은 쿼리에서 튜닝된 관계형 테이블보다 느립니다. 반대로 접근 패턴을 무시한 관계형 스키마는, 그 패턴에 맞춘 NoSQL 모델보다 성능이 낮을 수 있습니다.
많은 NoSQL 제품도 강한 지속성, 암호화, 감사, 접근 제어를 지원합니다. 반면 잘못 설정된 관계형 DB는 취약할 수 있습니다.
보안과 신뢰성은 특정 제품, 배포, 구성, 운영 성숙도의 문제입니다.
팀이 SQL과 NoSQL 사이를 오가거나 둘을 조합하는 이유는 주로 확장과 유연성입니다. 많은 경우 관계형 DB를 시스템 오브 레코드로 유지하면서 읽기 확장이나 유연한 스키마가 필요한 부분에 NoSQL을 도입합니다.
빅뱅식 마이그레이션은 위험합니다. 더 안전한 방법은:
SQL에서 NoSQL로 단순히 테이블을 문서로 옮기면 다음 문제가 생깁니다:
새 접근 패턴을 먼저 설계한 후 NoSQL 스키마를 그에 맞춰 설계하세요.
일반적 패턴은 신뢰할 수 있는 데이터는 SQL, 읽기 최적화된 뷰는 NoSQL으로 나누는 것입니다. 어떤 혼합을 하든 다음에 투자하세요:
이렇게 하면 SQL vs NoSQL 마이그레이션이 통제된 방식으로 진행됩니다.
SQL과 NoSQL의 주요 차이는 다음 네 가지입니다:
어떤 카테고리가 항상 더 낫다고 할 수 없습니다. “옳은” 선택은 유행이 아니라 실제 요구사항에 달려 있습니다.
더 깊은 내용은 내부 표준, 마이그레이션 체크리스트, 엔지니어링 핸드북 또는 /blog의 추가 자료로 확장하세요.
SQL(관계형) 데이터베이스:
NoSQL(비관계형) 데이터베이스:
다음과 같은 경우 SQL 데이터베이스를 사용하세요:
대부분의 신규 업무용 레코드 시스템에는 SQL이 합리적인 기본값입니다.
NoSQL은 일반적으로 다음과 같은 경우에 적합합니다:
SQL 데이터베이스:
NoSQL 데이터베이스:
즉, 스키마 제어가 데이터베이스(SQ L)에 있는지, 애플리케이션(NoSQL)에 있는지가 달라집니다.
SQL 데이터베이스:
많은 NoSQL 시스템:
가짜-읽(stale read)이 치명적인 경우 SQL을, 잠시의 허용 가능한 불일치로 높은 규모와 가용성을 얻고자 한다면 NoSQL을 선택하세요.
SQL 데이터베이스는 보통:
NoSQL 데이터베이스는 보통:
단점: NoSQL 클러스터는 운영 복잡도가 높아지는 반면, SQL은 단일 노드 한계에 빨리 도달할 수 있습니다.
네. 폴리글롯 퍼시스턴스는 흔한 패턴입니다:
통합 패턴 예시:
각 데이터스토어는 명확한 문제를 해결할 때만 추가하는 것이 핵심입니다.
안전하게 점진적으로 이동하는 방법:
빅뱅 마이그레이션은 위험하므로 점진적이고 모니터링 가능한 접근을 권장합니다.
다음 요소들을 고려하세요:
중요 흐름은 두 옵션으로 프로토타이핑해 지연 시간, 처리량, 복잡도를 측정한 뒤 결정하세요.
흔한 오해들:
카테고리적 신념보다 특정 제품과 아키텍처를 평가하세요.
{
"_id": 1,
"name": "Alice",
"orders": [
{ "id": 101, "total": 49.99 },
{ "id": 102, "total": 15.50 }
]
}
요구사항을 적으세요:
기본값을 합리적으로 정하세요:
작게 시작하고 측정하세요:
하이브리드에 열려 있으세요:
/docs/architecture/datastores)에 문서화하세요.