SQL과 NoSQL의 차이

핵심 차이 비교

비교 항목	SQL	NoSQL
스키마	고정 스키마를 미리 정의한다	유연하거나 없다
데이터 모델	정규화된 테이블과 관계	조회 패턴 중심의 비정규화 모델
일관성	ACID 트랜잭션으로 강한 일관성	다수가 최종 일관성(Eventual Consistency) 기본
확장 방식	수직 확장(Scale-Up) 중심	수평 확장(Scale-Out) 중심
질의	표준 SQL, 자유로운 조인과 집계	제품별 질의 방식, 조인 제한적
적합한 데이터	정형 데이터, 관계가 복잡한 데이터	비정형, 대용량, 구조 변화가 잦은 데이터

일관성과 확장성의 차이는 CAP 정리와 연결된다. 네트워크 분단(Partition) 상황에서 일관성(Consistency)과 가용성(Availability)을 동시에 완전히 만족할 수 없으므로, 분산 NoSQL 제품들은 가용성을 위해 일관성 수준을 조절 가능하게 설계한 경우가 많다. 다만 이 구분은 절대적이지 않다. 최신 관계형 데이터베이스도 복제와 샤딩(Sharding)으로 수평 확장을 지원하고, MongoDB 같은 NoSQL도 다중 문서 트랜잭션을 제공하는 등 경계는 점점 흐려지고 있다.

선택 기준

결제, 재고, 회원 등 정합성이 최우선이고 데이터 간 관계가 복잡하며 다양한 조건의 질의가 필요하다면 관계형 데이터베이스가 기본 선택이다. 반면 트래픽이 매우 크고 쓰기 부하가 높으며, 데이터 구조가 자주 바뀌고, 조회 패턴이 몇 가지로 정해져 있다면 NoSQL이 유리하다.

실무에서는 하나만 고르기보다 폴리글랏 퍼시스턴스(Polyglot Persistence), 즉 용도별로 여러 저장소를 조합하는 경우가 많다. 핵심 트랜잭션 데이터는 관계형 데이터베이스에, 세션과 캐시는 레디스(Redis)에, 검색은 엘라스틱서치(Elasticsearch)에, 대량 로그는 와이드 컬럼 저장소에 두는 식이다. 어떤 저장소를 쓰든 "이 데이터의 일관성 요구 수준과 조회 패턴이 무엇인가"를 먼저 답하는 것이 올바른 선택의 출발점이다.

면접에서 이렇게 물어본다

• SQL과 NoSQL의 차이를 스키마, 일관성, 확장성 관점에서 설명해 보라.
• NoSQL의 네 가지 유형과 각각의 대표적인 사용 사례를 들어 보라.
• 수직 확장과 수평 확장의 차이는 무엇이고, NoSQL이 수평 확장에 유리한 이유는 무엇인가.
• 최종 일관성이란 무엇이며 어떤 서비스에서 허용 가능한가.
• 새 서비스를 설계한다면 어떤 기준으로 데이터베이스를 선택하겠는가.