AWS에서 진행하는 dynamodb immersion day 세션에 참여할 수 있는 기회가 생겼다.
강사님께서 왜 nosql을 사용하게 되었고 쓰는지에 대한 배경을 설명해주신 것이 인상적어서 정리해본다.
SQL with Normalization
RDBS에서 가장 중요하게 생각하는 것은 정규화이다.
그렇다면 왜 정규화를 하는가? 이 것이 중요하다.
정규화를 하는 목적은 당연히 데이터의 중복을 제거하는 것이 가장 크다.
- 물론 이를 통한 데이터의 일관성을 유지하는 목적도 있다.
얼핏 보면 당연하지만 데이터의 중복을 제거하는 것이 왜 중요했는지는 시대적 배경을 보면 이해가 된다.
hard drive로 보는 Normalization
1956년 IBM의 5MB hard drive를 한 달 대여하는 비용이 $3200 이었다.
- 2019년 가격으로 환산하면 약 $30000 이다.
당시에는 hard disk가 이와 같이 굉장히 비쌌기 때문에 hard disk를 효율적으로 사용하는 것이 가장 중요한 일이 되었다.
따라서 당시에 개발되고 주로 사용되던 RDBS에서는 데이터의 중복을 최소화하는 방향으로 개발 되었다.
사실, 정규화하는 operation은 CPU를 사용하는 것인데 CPU를 더 사용하는 비용을 지불하여 disk 비용을 줄이는 것이라고 볼 수 있다.
그치만 현재에 와서는 hard disk 값은 굉장히 싸졌다.
그래서 SQL vs NoSQL
그래서 CPU 비용이 되려 비싼 현재에서는 정규화로 과도한 disk 비용을 줄이는 것보다 CPU 비용을 줄이고 disk 비용을 늘리는 방향의 NoSQL이 틀리지 않다.
아마존의 dynamodb
NoSQL은 최근에 와서야 개발되기 시작한 기술이다.
다른 NoSQL들도 비슷한 상황에서 개발되었는데 아마존에서는 어떻게 dynamodb를 개발하게 되었는지를 보면 이해가 된다.
- 2004년 12월
- 12월은 아마존 쇼핑에서 트래픽이 가장 큰 달이다.
- DB scalability 이슈가 발생했다.
- 2007년 10월
- 현재의 dynamodb와는 다르지만 dynamo 논문이 발표되었다.
- 2012년 1월
- dynamodb genaral availability
SQL에서는 ACID 때문에 scale을 늘리는 것이 더 쉽지 않고,
최근의 enterprise급 service들은 scale이 굉장히 크기 때문에 NoSQL이 발전하게 되었다.
Scale up vs Scale out
위와 같이 sql은 ACID 지원등을 이유로 scale up(vertical-scaling)을 해야 하는게 기본이다.
반면에 nosql들은 scale out(horizontal scaling)으로 관리할 수 있어 scale 관리가 쉽다.
결론
규모있는 서비스를 하는 경우는 scalable하게 사용 가능한지를 따져봐야하고 그런 면에서 NoSQL이 용이하다.
- scaling이 쉽기 때문
그러나 global 대기업들에서 여전히 SQL을 많이 쓰고 있다. (보통 둘 다 쓴다)
그럴 수 있는 이유는 SQL을 scalable하게 사용할 수 있도록 managing 하는 내부 service들을 이미 가지고 있기 때문이다.
nosql을 선택하는데는 여러 기준이 있겠지만 scaling을 고려한다면 enterprise 급인데 SQL을 scalable하게 관리하는 service가 없다면 nosql을 충분히 고려해볼만 하다.
- 우리 회사도 그렇다.
현재는 SQL이 NoSQL의 장점을, NoSQL이 SQL의 장점을 따라가고 있어 경계가 모호해지는 부분들도 있다.
reference
- AWS immersion day session 강의
- https://proftomcrick.com/2011/12/26/in-1956-5mb-was-big-enough-for-anyone/
- https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/194340/why-are-nosql-databases-more-scalable-than-sql
- https://www.iunera.com/kraken/uncategorized/what-is-a-nosql-database/