#100DaysOfCode 31일차 — SQL + NoSQL 기본

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구조화된 방식 (테이블 및 행)

이는 관계형 데이터베이스라고 불리는 방식이며, 데이터를 테이블로 구성합니다. 여기서:

• Table → 하나의 엔터티를 나타냅니다 (예: Users, Orders)
• Row → 해당 테이블의 한 레코드/항목 (예: 한 명의 사용자)
• Column → 속성/필드 (예: name, email, age)
• Cell → 행과 열이 교차하는 실제 값

스프레드시트와 정확히 같은 형태입니다:

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🔑 핵심 개념

• Schema – 모든 테이블의 전체 구조/청사진
• Primary Key – 각 행을 고유하게 식별하는 키
• Foreign Key – 한 테이블을 다른 테이블에 연결하는 열
• Relationship – 테이블 간 연결 방식

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🟦 SQL 기본 구문

Create a table

CREATE TABLE users (
  id    INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name  VARCHAR(100) NOT NULL,
  email VARCHAR(255) UNIQUE,
  age   INT
);

Insert rows

INSERT INTO users (name, email, age)
VALUES ('Alice', 'alice@email.com', 28);

Read data

SELECT name, email
FROM users
WHERE age > 25
ORDER BY name ASC
LIMIT 10;

Update a row

UPDATE users
SET age = 29
WHERE email = 'alice@email.com';

Delete a row

DELETE FROM users
WHERE age `, `<`, `IN`, `LIKE`.*

Update a document

db.users.updateOne(
  { email: "alice@email.com" },
  { $set: { age: 29 } }
);

Delete documents

db.users.deleteMany({ age: { $lt: 18 } });

Join collections (aggregation with $lookup)

db.orders.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "users",
      localField: "user_id",
      foreignField: "_id",
      as: "user"
    }
  },
  { $unwind: "$user" }
]);

Aggregation pipeline example

db.users.aggregate([
  { $match: { age: { $gt: 20 } } },
  { $group: { _id: "$age", count: { $sum: 1 } } },
  { $sort: { count: -1 } }
]);

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🔵 NoSQL / 문서 데이터베이스 사용 사례

문서 데이터베이스와 NoSQL은 데이터가 유동적이고, 규모가 크며, 속도가 중요하거나 각 레코드의 구조가 실제로 다양할 때 뛰어납니다. 전형적인 실제 시나리오에는 다음이 포함됩니다:

• 콘텐츠 관리 및 블로그 플랫폼
• 소셜 미디어 피드 및 사용자 프로필
• 실시간 채팅 및 메신저
• 제품 카탈로그
• 모바일 및 게임 앱
• 사용자 활동 및 행동 분석
• IoT 및 센서 데이터
• 추천 엔진
• 물류 및 배송 추적
• 빠른 프로토타이핑 및 스타트업

🔵 SQL vs 🟠 NoSQL: 언제 사용해야 할까?

두 패러다임 모두 장점이 있으며, 올바른 선택은 애플리케이션의 구체적인 요구 사항에 따라 달라집니다.

재무/거래 시스템
은행, ERP, 전자상거래 백엔드

NoSQL을 언제 사용해야 할까

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🧭 빠른 결정 가이드

Is the data relational with a stable schema?      → SQL
Need ACID compliance (finance, healthcare)?       → SQL
Unknown/flexible data structure?                  → NoSQL (Document)
Massive scale, simple lookups?                    → NoSQL (Key‑Value)
Graph relationships (social networks)?            → NoSQL (Graph)
Time‑series or IoT data?                          → NoSQL (Wide‑Column)

✅ Conclusion

Day 31은 SQL과 NoSQL이 어떻게 다른지, 단순히 구문적인 차이뿐 아니라 철학적인 차이까지 명확히 보여주었습니다.

• SQL은 구조, 규칙, 일관성에 중점을 둡니다.
• NoSQL은 유연성, 속도, 확장성을 우선시합니다.

각각을 언제 선택해야 하는지를 이해하는 것은 백엔드 개발자에게 핵심 역량이며, 이번 비교를 통해 그 이해가 확고해졌습니다.

내일은 이 기반 위에 #100DaysOfCode 여정을 이어가겠습니다.

읽어 주셔서 감사합니다. 의견을 자유롭게 공유해주세요!