데이터베이스 트렌드 탐색: NoSQL, PostgreSQL 및 현대 데이터

Source: Dev.to

NoSQL 데이터베이스

전통적인 관계형 데이터베이스가 대규모 비정형 데이터를 처리할 때 가끔 겪는 확장성, 유연성, 성능 문제를 해결하기 위해 탄생한 NoSQL은 크게 성장했습니다. NoSQL은 하나의 유형이 아니라, 각각 특정 사용 사례에 강점을 가진 여러 패러다임을 포괄하는 포괄적인 용어입니다:

• 문서 데이터베이스: 반구조화된 데이터를 저장하기에 이상적이며, JSON과 유사한 문서 형태로 데이터를 보관합니다. MongoDB가 가장 대표적인 예이며, 풍부한 쿼리 기능을 제공합니다.

  // Insert a document in MongoDB
  db.users.insertOne({
    "name": "Alice",
    "email": "alice@example.com",
    "preferences": ["notifications", "newsletter"]
  })

• 키‑값 저장소: 고유 키를 기반으로 데이터를 저장하고 조회하는 데 매우 빠르고 단순합니다. Redis와 Amazon DynamoDB가 대표적인 사례이며, 주로 캐싱 및 세션 관리에 사용됩니다.

• 컬럼‑패밀리 저장소: 분산 시스템에서 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계되었으며, 대규모 데이터셋의 읽기·쓰기 성능에 최적화되어 있습니다. Apache Cassandra가 잘 알려진 플레이어입니다.

• 그래프 데이터베이스: 소셜 네트워크나 추천 엔진처럼 상호 연결된 데이터를 모델링하고 쿼리하는 데 최적입니다. Neo4j가 이 분야를 선도합니다.

NoSQL에 대한 최신 소식은 지속적인 전문화와 다른 시스템과의 통합입니다. 많은 현대 애플리케이션이 폴리글롯 퍼시스턴스를 활용해, 특정 데이터 요구에 맞춰 관계형 데이터베이스와 다양한 NoSQL 데이터베이스를 함께 사용합니다.

PostgreSQL

NoSQL이 성장하는 한편, PostgreSQL은 조용하지만 강력하게 관계형 데이터베이스 분야에서 그 입지를 굳혀가고 있습니다. “세계에서 가장 진보된 오픈소스 관계형 데이터베이스”라고 불리는 PostgreSQL은 그 다재다능함이 뛰어납니다. ACID 준수와 신뢰성을 제공하면서도, NoSQL 솔루션에서 흔히 볼 수 있는 고급 기능들을 갖추고 있습니다.

특히 눈에 띄는 기능은 강력한 JSONB 지원으로, PostgreSQL이 JSON 데이터를 네이티브하게 저장하고 쿼리할 수 있게 해줍니다—구조화된 관계형 데이터와 유연한 문서 저장을 하나의 데이터베이스에서 모두 활용할 수 있는 장점이 있습니다.

-- Query JSONB data in PostgreSQL
SELECT id,
       data->>'productName' AS product_name
FROM   orders
WHERE  data->'customer'->>'city' = 'New York';

PostgreSQL은 방대한 확장 에코시스템(예: PostGIS는 지리공간 데이터, TimescaleDB는 시계열 데이터)을 통해 복잡하고 미션 크리티컬한 애플리케이션에 널리 선택됩니다. 활발한 커뮤니티와 지속적인 개발 덕분에 데이터베이스 기술 최전선에 머물고 있습니다.

서버리스 및 분산 SQL

민첩성과 확장성에 대한 요구가 높아지면서 서버리스 데이터베이스와 분산 SQL 솔루션이 급성장하고 있습니다.

• 서버리스 데이터베이스: AWS Aurora Serverless, Azure Cosmos DB, Google Cloud Spanner와 같은 서비스는 수요에 따라 자동으로 리소스를 증감시키며, 사용한 만큼만 비용을 지불합니다. 이는 운영을 크게 단순화하고, 개발자를 인프라 관리에서 해방시킵니다.

• 분산 SQL 데이터베이스: SQL의 트랜잭션 일관성과 친숙함을 유지하면서, NoSQL 데이터베이스가 제공하는 수평 확장성과 내결함성을 결합한 새로운 유형의 관계형 데이터베이스입니다. CockroachDB와 YugabyteDB가 대표적인 예로, 전 세계에 걸친 배포와 높은 가용성을 제공해 언제나 켜져 있는 애플리케이션에 필수적입니다.

벡터 데이터베이스

최근 급부상하고 있는 트렌드 중 하나가 벡터 데이터베이스입니다. AI, 머신러닝, 시맨틱 검색이 폭발적으로 성장함에 따라, 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 검색할 필요가 커졌습니다. Pinecone, Milvus, Weaviate와 같은 데이터베이스는 이러한 목적에 특화되어 있어, 유사도 검색을 효율적으로 수행하고 추천 시스템, 지능형 챗봇, 콘텐츠 모더레이션 등 다양한 기능을 지원합니다.

HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing)

우리는 분석 워크로드와 트랜잭션 워크로드가 하나의 시스템에서 결합되는 HTAP 데이터베이스의 등장을 목격하고 있습니다. 전통적으로 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)와 OLAP(온라인 분석 처리)는 별도의 시스템에서 운영되었습니다. HTAP은 이를 통합해 운영 데이터에 대한 실시간 분석을 가능하게 하면서도 트랜잭션 성능에 영향을 주지 않습니다. SAP HANA와 최신 분산 SQL 데이터베이스의 일부 기능이 이러한 흐름을 보여줍니다.

결론

데이터베이스 세계는 활기차고 역동적입니다. NoSQL의 전문화된 영역, PostgreSQL의 견고한 다재다능성, 서버리스 플랫폼의 운영 간소화, 벡터 데이터베이스의 지능형 기능, 그리고 HTAP 솔루션의 통합 파워까지, 선택지는 그 어느 때보다 다양하고 강력합니다. 이러한 트렌드를 파악하면 전략적 결정을 내리고, 탄력적인 애플리케이션을 구축하며, 데이터에서 새로운 인사이트를 끌어낼 수 있습니다.

원본은 DataFormatHub에서 발행되었습니다.