실제 프로젝트에서 관계형 vs NoSQL, .NET 및 클라우드 시스템을 위한 올바른 데이터베이스 선택 방법

Source: Dev.to

데이터 형태와 변화 방식

관계형 데이터베이스가 빛을 발하는 경우:

• 관계가 복잡하고 중요할 때 (예: 주문, 고객, 청구서).
• 조인, 그룹화, 제약조건이 필요한 쿼리일 때.
• ACID 보장이 필요할 때 (은행, 재고, 예약 시스템).

NoSQL이 적합한 경우:

• 데이터가 문서 형태이며 깊게 중첩되거나 레코드마다 다를 때 (예: 사용자 프로필, 로그, 채팅 메시지).
• 스키마가 자주 변하거나 작은 수정마다 마이그레이션을 피하고 싶을 때.
• 키 기반 단일 엔터티 조회를 최적화하고 싶을 때.

쿼리 패턴: 읽기뿐 아니라 쓰기와 업데이트

데이터가 어떻게 접근되고 업데이트될지를 생각하세요, 단순히 저장만이 아니라.

• 아주 작은 데이터를 원자적으로 업데이트해야 한다면 RDBMS가 친구입니다.
• 주로 전체 문서(JSON 블롭)를 읽거나 쓸 경우 NoSQL이 더 부드럽습니다.
• 보고, 분석, 혹은 임시 쿼리가 필요할 때는 SQL의 성숙도가 따라올 수 없습니다.

일관성, 트랜잭션, 그리고 “NoSQL 매직” 신화

• 다중 엔터티 트랜잭션이 필요합니까? SQL이 이를 위해 설계되었습니다. 일부 NoSQL 데이터베이스도 트랜잭션을 제공하지만, 팀이 이해하고 신뢰하기엔 아직 제한적입니다.
• NoSQL의 최종 일관성 모델은 특히 분산 시스템에서 미묘한 버그를 초래할 수 있습니다.

스케일링: 수직, 수평, 그리고 운영 현실

• SQL은 수직 확장(더 큰 서버)으로 확장되며, Azure SQL Hyperscale 같은 클라우드 서비스와 함께라면 대부분의 애플리케이션이 필요로 하는 수준을 훨씬 초과할 수 있습니다.
• NoSQL은 수평 확장과 쓰기‑중심 워크로드에 강하지만, 운영 복잡성 및 일관성 보장이 더 까다롭습니다.

개발자 경험: 인간 요소를 과소평가하지 마세요

• 현재 팀이 무엇을 알고 있나요? 생산성이 중요합니다.
• EF Core와 Dapper는 .NET 환경에서 SQL을 즐겁게 만들어 줍니다.
• MongoDB 드라이버도 훌륭하지만, 오류 처리와 검증은 직접 담당해야 합니다.

비용, 클라우드, 그리고 벤더 락‑인

• 관리형 SQL(Azure SQL, AWS RDS)은 간단하지만, 스케일 업 비용이 급증할 수 있습니다.
• NoSQL(Cosmos DB, DynamoDB)은 사용량이 적을 때 저렴하지만, 최적화되지 않은 쿼리나 “핫” 파티션이 발생하면 비용이 급등합니다.
• 특정 클라우드에 종속되는 기능(예: Cosmos DB 고유 파티셔닝 특성)에 주의하세요.

API 및 시스템 설계: 후회 없는 진화

• SQL 스키마는 제약조건을 고민하게 만들지만, 빠르게 진화할 때는 속도를 늦출 수 있습니다.
• NoSQL은 빠른 반복을 가능하게 하지만, 규율이 없으면 “스키마 드리프트”와 기술 부채가 쌓일 수 있습니다.
• API 버전 관리에서는 감사·트러블슈팅을 위해 원본 요청·응답을 NoSQL에 저장하고, 핵심 비즈니스 데이터는 SQL에 보관하는 방식을 고려해 보세요.

구체적인 시사점

• 특별한 이유가 없다면 SQL부터 시작하세요. 지루한 선택이 종종 최선입니다.
• 유연성, 대규모 수평 확장, 비정형 데이터가 진정으로 필요한 시스템 부분에만 NoSQL을 사용하세요.
• 단일 서비스 내에서 모델을 혼용하는 것은 복잡성을 감당할 준비가 되지 않았다면 피하세요; 꼭 혼용한다면 CQRS나 마이크로서비스처럼 엄격한 경계를 두세요.
• 스토리지를 결정하기 전에 쿼리와 진화 경로를 모델링하세요.
• 데이터 검증 및 마이그레이션 비용을 어느 데이터베이스를 선택하든 예산에 포함시키세요.

여러분 차례

전쟁 이야기도, 질문도, 대안 솔루션도 댓글에 남겨 주세요. EF Core나 MongoDB 데이터 모델에 대한 실용적인 코드 템플릿이 필요하면 알려 주세요, 공유해 드리겠습니다!

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