NoSQL (Not Only SQL)

기존 관계형 데이터베이스 의 한계를 극복하기 위해 등장.
- 전통적인 테이블은 계속 수직적으로 쌓아야해서 확장하는게 비싸고 큰 데이터는 다루기 어려움
- 스키마가 경직되어 구조 한번 만들면 바꾸기 매우 어렵고 위험함
- 비정형 데이터 다루기 어려움
유연한 데이터 모델링과 수평적 확장 가능
생각보다 명확한 기준이 있다고 보긴 어렵고 그냥 대충 관계형 데이터베이스 아니면 일단 NoSQL 로 분류하는 느낌
ACID 원칙 같이 일관성을 중시하기 보단 가용성과 확장성 우선 → 빅데이터, 실시간 웹 앱 등 적합
CAP 이론에 따르면 분산 데이터 시스템은
- 세 가지 핵심 가치인 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 분할 용인성(Partition Tolerance) 중 최대 두 가지만 동시에 보장할 수 있다는 원칙 존재함
- 이때 NoSQL은 일관성을 약간 포기하고, 가용성+분할 용인성인 (AP)가 더 중요한 경우를 위한 경우가 대부분

데이터 모델	핵심 개념	비유	대표적인 사용 사례	대표 제품
문서 (Document)	JSON/XML과 유사한 문서 단위로 데이터를 저장. 각 문서는 고유 키를 가짐.	개별 파일이 담긴 서류 캐비닛	콘텐츠 관리, 사용자 프로필, 이커머스	MongoDB, Couchbase
키-값 (Key-Value)	고유한 키(Key)에 하나의 값(Value)을 매핑하여 저장하는 가장 단순한 형태.	거대한 사전(Dictionary)	캐싱, 세션 관리, 실시간 순위표	Redis, Amazon DynamoDB
컬럼 패밀리 (Column Family)	행(Row)마다 다른 스키마를 가질 수 있으며, 행과 열, 타임스탬프로 데이터를 식별.	행마다 열을 자유롭게 추가하는 스프레드시트	로그 데이터, IoT 센서 데이터, 시계열 데이터	Apache Cassandra, HBase
그래프 (Graph)	노드(Node), 엣지(Edge), 속성(Property)을 사용하여 데이터 간의 관계를 표현.	소셜 네트워크 연결망, 지하철 노선도	소셜 네트워크 분석, 추천 엔진, 사기 탐지	Neo4j, Amazon Neptune

언급한 노트 (Outgoing Links)