NoSQL

[su3inni]

• 대량의 데이터를 고속으로 처리해야하는 웹 서비스와 적합한 데이터베이스
  • Traffic이 많은 경우 적합
• 확장성과 유연성을 강점으로 가진 데이터베이스 관계형 데이터베이스와의 차이점
• NoSQL은 스키마가 유연하며 필요에따라 데이터 구조를 변경할 수 있음

  분산 데이터베이스 시스템이라고도 부름

ex. MongoDB , Redis

[su3inni]

NoSQL 데이터베이스 유형

• Key-Value Store
• Document Store : Json, XML 형식의 문서를 저장한다.
• Column-family Store : 테이블 형식의 데이터를 저장하며, 컬럼을 자유롭게 설정할 수 있다.
• Graph Database : 노드와 엣지로 데이터 관계를 표현한다.

[su3inni]

CAP 이론

• 일관성 Consistency : 서로 다른 사용자가 같은 정보 공유하는가
• 가용성 Availability
• 분할 허용성 Partition Tolerance : 노드와 연결이 끊겨도 시스템이 작동하는가

적절한 응답시간 내에 세 가지 속성을 모두 만족시키는 분산 시스템을 구성할 수 없다.

1. CP 시스템

MongoDB

• 가용성을 포기한 분산 데이터베이스 시스템으로 데이터를 하나의 / 여래개의 프라이머리 노드에 이진 JSON 형태로 저장한다.

  
  • 각 Primary Node는 로그를 이용해
  • 비동기적으로 업데이트되는 복제본(Replication)을 가진 여러개의 Secondary Node를 가진다.

• 각 노드는 다른 노드와 통신하며 Heartbeat를 확인하고

• 프라이머리 노드가 중단되었다면 Secondary Node 중 하나가 Primary Node로 승격된다.

  이때 가용성이 중단되므로 CP 시스템으로 분류된다.

DynamoDB with strongly consistent

• 이 설정을 하게 되면 DynamoDB는 AP > CP로 변하게 된다.
  • 가장 최신의 데이터를 반드시 리턴한다.
  • 모든 노드를 찾기 때문에 가용성이 떨어지게 된다.

2. CA 시스템

하나의 노드에서 동작하는 모놀리식 데이터베이스 시스템을 의미한다.

MySQL

• MySQL은 그냥 사용했을 때엔 CA에 속한다.
  • main이 되는 master 노드가 있고 그 노드를 복제해 사용하는 slave가 있는 패러다임

3. AP 시스템

Cassandra

• 일관성을 포기한 분산 데이터베이스 시스템 (Peer-to-Peer 시스템)
• Primary Node가 없이 모든 노드가 읽기와 쓰기 작업을 수행할 수 있고 복제본을 분리된 다른 노드에 저장한다.
• 모든 노드가 같은 작업을 수행하므로 지정된 복제 수 만큼 데이터를 시계 방향으로 인접한 노드에 복제한다.
• 노드의 연결이 끊어지면 데이터의 일관성이 깨지게 되고 모든 노드 간 데이터 동기화가 되기 전까지는 서로 다른 버전의 데이터를 가지고 있을 수 있다.

DynamoDB

• DynamoDB는 aws에서 지원하는 Key/Value의 NoSQL로 AP에 속한다.
• DynamoDB는 key값을 hashing하고 또 이 값을 mod하여 맞는 서버에 저장해둔다.

절대적이고 이분법적이지 않으므로 trade-off를 잘 판단하여 비율을 조절하여 사용할 수 있다.