MongoDB와 MySQL의 차이점은 무엇인가요?
MongoDB와 MySQL은 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용할 수 있는 두 가지 데이터베이스 관리 시스템입니다. MySQL은 데이터를 구조화된 테이블 형식으로 저장하는 관계형 데이터베이스 시스템입니다. 반대로 MongoDB는 데이터를 보다 유연한 형식인 JSON 문서로 저장합니다. 둘 다 성능 및 확장성을 제공하지만 서로 다른 사용 사례에서 각기 더 나은 성능을 제공합니다.
MongoDB와 MySQL의 유사점은 무엇인가요?
MySQL과 MongoDB는 모두 데이터베이스 관리 시스템입니다. 데이터를 저장하고 UI 및 쿼리 언어가 내장되어 있으므로 데이터를 추가, 편집, 수정 및 분석할 수 있습니다.
오픈 소스 라이선스
MySQL과 MongoDB 초기 버전에는 모두 오픈 소스 라이선스가 있습니다. 오픈 소스 버전을 무료로 다운로드할 수 있습니다. 그런 다음 필요한 작업에 따라 코드를 수정할 수 있습니다.
MySQL은 GNU 일반 공중 사용 허가서를 따릅니다. 2018년 10월 16일 이전에 릴리스된 MongoDB의 모든 버전은 GNU Affero 일반 공중 사용 허가서에 따라 사용할 수 있습니다.
인덱싱 지원
MySQL 및 MongoDB는 인덱싱을 사용하여 쿼리 속도와 성능을 개선합니다. 인덱스는 자주 액세스하는 데이터에 연결되는 데이터베이스 구조입니다. 인덱스는 데이터를 매우 빠르게 찾고 검색하는 데 도움이 됩니다.
MySQL과 MongoDB 데이터베이스 플랫폼 모두 해시 인덱스, B-트리 인덱스 및 여러 기타 인덱스를 사용합니다.
사용자 친화적인 인터페이스
MongoDB와 MySQL은 모두 사용하기 쉽습니다. 데이터를 업데이트하고 읽을 수 있는 자연어 기반 쿼리 언어를 제공합니다. 또한 데이터를 보다 시각적으로 관리하고 분석할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공합니다.
프로그래밍 언어
MySQL 및 MongoDB는 동일하게 다양한 프로그래밍 언어와 호환됩니다. Java, Python, Node.js, 서버 측 PHP, Ruby 및 C#을 MongoDB와 MySQL 모두에서 사용할 수 있습니다.
보안
MySQL과 MongoDB는 모두 인증, 액세스 제어 및 암호화를 사용하여 데이터베이스의 보안을 보장합니다. TLS/SSL 암호화를 사용하여 전송 중 데이터와 저장된 데이터를 보호합니다. 또한 다양한 수준의 사용자 액세스를 정의할 수 있습니다.
문서 및 커뮤니티 지원
MySQL과 MongoDB는 각각 웹 사이트에 자세한 공식 문서를 제공합니다. 자습서, 설명서 및 안내서에는 운영 태스크를 설치, 구성 및 실행하기 위한 전체 지침이 포함되어 있습니다.
MongoDB와 MySQL에는 질문에 답하고 문제 해결에 도움을 줄 수 있는 활발한 개발자 커뮤니티도 있습니다. 두 제품 모두 특정 요구 사항에 대한 전담 지원이 포함된 엔터프라이즈 에디션도 제공합니다.
주요 차이점: MongoDB와 MySQL
MySQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템이고 MongoDB는 NoSQL 데이터베이스 시스템입니다. 이에 대한 자세한 내용은 관계형 데이터베이스란 무엇인가요? 및 NoSQL이란 무엇인가요? 페이지에서 확인할 수 있습니다.
MySQL은 대부분의 개발자가 경험한 SQL을 사용합니다. 반대로 MongoDB는 MongoDB 쿼리 언어(MQL)를 사용합니다. MQL과 SQL 간에는 유사점이 있지만, 일반적으로 MQL을 배우려면 약간의 추가 작업이 필요합니다.
다음으로 몇 가지 다른 주요 차이점을 살펴보겠습니다.
데이터 모델
MySQL은 데이터를 열, 행 및 테이블에 저장하는 관계형 데이터베이스 시스템입니다. 데이터를 행에 저장하며 각 열은 서로 다른 유형의 데이터를 나타냅니다. 그런 다음 외래 키와 프라이머리 키를 사용하여 데이터 간의 관계를 정의합니다. 각 테이블에는 테이블을 식별하는 데 사용하는 프라이머리 키가 있으며, 외래 키는 관계를 생성합니다.
MongoDB는 모든 데이터를 BSON(Binary JSON) 문서로 저장하는 문서 지향 데이터베이스입니다. BSON을 사용하면 다양한 형식의 데이터를 직렬화할 수 있습니다. BSON 문서를 사용하면 비정형, 반정형, 정형 데이터를 저장할 수 있습니다. MongoDB는 데이터베이스 스키마 대신 문서를 컬렉션에 저장하는 유연한 접근 방식을 사용합니다.
확장성
MySQL 데이터베이스 시스템에서는 확장에 사용할 수 있는 옵션이 제한되어 있습니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.
- 현재 데이터베이스 서버에 더 많은 리소스를 추가하여 수직적으로 확장
- 다른 서버에 데이터베이스의 읽기 전용 복사본을 생성하여 읽기 복제
읽기 복제는 최대 5개의 복사본으로 제한됩니다. 복제본은 또한 기본 복제본보다 뒤쳐질 수 있으며, 이로 인해 대규모 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 수직 확장성 또한 사용하는 인프라로 제한됩니다.
반대로 MongoDB 설계는 확장성 측면에서 상당한 이점을 제공합니다. 다음과 같이 스케일링을 위한 두 가지 주요 기능이 있습니다.
- 복제본 세트 - 동일한 데이터를 보유하는 MongoDB 서버 그룹
- 샤딩 - 여러 서버에 분산된 데이터의 여러 부분
MongoDB를 사용하면 샤딩된 클러스터를 만들 수 있으므로 데이터의 일부가 여러 서버에 복제됩니다. 예를 들어 고객 레코드가 많은 경우 A~J의 이름과 K~Z의 이름이 자체 복제 세트에 포함되도록 고객 레코드를 분산할 수 있습니다. 따라서 MongoDB는 수평적으로 확장하여 읽기 및 쓰기 성능을 대규모로 최적화할 수 있습니다.
성능
MySQL은 적절하게 인덱싱된 여러 테이블에서 고성능 조인을 수행하도록 설계되었습니다. 그러나 데이터를 한 행씩 삽입해야 하므로 쓰기 성능이 느려집니다.
MongoDB 문서는 계층적 데이터 모델을 따르며 대부분의 데이터를 단일 문서에 보관하므로 여러 문서 간의 조인이 필요하지 않습니다. 조인은 $lookup 작업을 통해 지원되지만 성능에 최적화되지는 않습니다. 그러나 MongoDB는 쓰기 성능에 우선 순위를 두고 데이터를 빠르게 삽입하기 위한 insertMany() API를 제공합니다.
유연성
관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL은 MongoDB보다 더 엄격한 구조를 가지고 있습니다. MySQL은 고정된 스키마를 사용하며 데이터를 행과 테이블로 구성합니다. MySQL을 사용하려면 데이터를 구조화하고 테이블 형식 시스템에 맞춰야 합니다.
MongoDB는 데이터를 JSON 문서로 저장하여 다양한 데이터 유형을 가진 복잡한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다. 예를 들어 중첩 배열 필드를 업데이트하여 새 필드를 만들 수 있습니다. 여러 작업을 단일 워크플로에 결합하여 데이터를 변환할 수 있는 MongoDB 기능인 집계 파이프라인을 사용할 수도 있습니다.
액세스 제어
MongoDB 내에서는 작업, 컬렉션 또는 데이터베이스 수준에서 액세스를 제어할 수 있습니다. Kerberos, X.509 및 LDAP 인증서를 사용하여 사용자를 인증합니다. 반면 MySQL에서는 사용자, 데이터베이스 및 테이블 수준에서 사용자 액세스를 제한할 수 있습니다. MySQL은 자체 인증 시스템을 사용합니다. 이는 SQL 명령어 삽입 공격에서 추가적인 보안 취약성을 야기하며 MongoDB의 스키마가 필요 없는 접근 방식은 이러한 취약점을 방지합니다.
사용 시기: MongoDB와 MySQL
MySQL의 데이터 스토리지 형식은 데이터 웨어하우징 및 온라인 분석 처리에 적합합니다. ACID 규정을 준수하므로 트랜잭션이 원자 그대로 일관되고 격리되며 내구성이 뛰어납니다. 따라서 전자 상거래, 트랜잭션 및 금융 사용 사례와 같은 복잡한 트랜잭션을 처리할 때 MySQL이 유용합니다.
MySQL의 고도로 정형화된 데이터와 인덱싱은 임시 쿼리에도 적합합니다. 임시 쿼리는 일반적으로 사전 정의된 보고서나 쿼리를 통해 사용할 수 없는 데이터에 빠르게 액세스해야 하는 최종 사용자 또는 데이터 분석가가 수행합니다.
반면에 MongoDB는 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB는 소셜 네트워크, 미디어 또는 사물 인터넷(IoT)과 같은 사용 사례에서 비정형 데이터로 작업할 때 더 적합합니다. MongoDB에는 스키마가 없으므로 끊임없이 변화하고 확장되는 데이터를 처리하는 데 적합합니다.
차이점 요약: MongoDB와 MySQL
| MongoDB |
MySQL |
|
| 데이터 모델 |
MongoDB는 데이터를 JSON 문서에 저장한 다음 컬렉션으로 구성합니다. |
MySQL은 데이터를 열과 행에 저장합니다. 데이터 스토리지는 테이블 형식이며 관계형입니다. |
| 확장성 |
MongoDB는 복제와 샤딩을 사용하여 수평적으로 확장합니다. |
MySQL은 수직 확장과 읽기 전용 복제본을 사용하여 대규모로 성능을 개선합니다. |
| 쿼리 언어 |
MongoDB는 MongoDB 쿼리 언어를 사용합니다. |
MySQL은 SQL을 사용합니다. |
| 성능 |
MongoDB는 많은 수의 레코드를 삽입하거나 업데이트하는 데 탁월합니다. |
MySQL은 많은 수의 레코드를 선택할 때 더 빠릅니다. |
| 유연성 |
MongoDB에는 스키마가 없으므로 유연성이 향상되고 비정형, 반정형, 정형 데이터와 함께 작동할 수 있습니다. |
MySQL에는 정형 데이터와 함께 잘 작동하는 엄격한 스키마가 있습니다. |
| 보안 |
MongoDB는 Kerberos, X.509, LDAP 인증서를 사용하여 사용자를 인증합니다. |
MySQL은 내장된 인증 방법을 사용합니다. |
AWS는 MongoDB 및 MySQL 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있나요?
Amazon Web Services(AWS)는 MongoDB 및 MySQL 요구 사항에 맞는 여러 서비스를 제공합니다.
Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)는 완전관리형 네이티브 JSON 도큐먼트 데이터베이스로, 인프라를 관리하지 않고도 규모에 관계없이 중요한 문서 워크로드를 쉽고 비용 효율적으로 운영할 수 있게 해 줍니다. Amazon DocumentDB는 내장 보안 모범 사례, 지속적인 백업, 다른 AWS 서비스와의 기본 통합을 제공하여 사용자의 아키텍처를 간소화합니다.
Amazon Relational Database Service(RDS)는 클라우드에서 쉽게 관계형 데이터베이스를 설정, 운영 및 확장할 수 있는 완전관리형 서비스 모음입니다. Amazon RDS는 널리 사용되는 7가지 엔진을 지원하며, 그 중 하나가 MySQL입니다. Amazon RDS for MySQL은 MySQL Community Edition 버전 5.7 및 8.0을 지원합니다.
MySQL 대신 클라우드 중심 솔루션인 Amazon Redshift를 선택할 수도 있습니다. SQL을 사용하여 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크에서 정형 데이터 및 반정형 데이터를 분석하고, AWS에서 설계한 하드웨어 및 기계 학습을 사용해 어떤 규모에서든 최고의 가격 대비 성능을 제공합니다.
Amazon Redshift를 사용하면 다음과 같은 많은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 데이터 사일로 문제를 해소하고 모든 데이터에 대한 실시간 인사이트 확보
- 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 5배 높은 성능 확보
- 데이터 인프라 관리에 대한 걱정 없이 몇 초 만에 데이터 인사이트 확보
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