[NoSQL] Intro. NoSQL이란

NoSQL이란?

대용량 웹 서비스를 위하여 만들어진 데이터 저장소

관계형 데이터 모델을 지양하며 대량의 분산된 데이터를 저장하고 조회하는 데 특화된 저장소

스키마 없이 사용 가능하거나 느슨한 스키마를 제공하는 저장소

종류마다 쓰기/읽기 성능 특화, 2차 인덱스 지원, 오토 샤딩 지원 같은 고유한 특징을 가진다. 대량의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 메모리에 임시 저장하고 응답하는 등의 방법을 사용한다. 동적인 스케일 아웃을 지원하기도 하며, 가용성을 위하여 데이터 복제 등의 방법으로 관계형 데이터베이스가 제공하지 못하는 성능과 특징을 제공한다.

CAP 정리

일관성

일관성은 동시성 또는 동일성이라고도 하며 다중 클라이언트에서 같은 시간에 조회하는 데이터는 항상 동일한 데이터임을 보증하는 것을 의미한다. 이것은 관계형 데이터베이스가 지원하는 가장 기본적인 기능이지만 일관성을 지원하지 않는 NoSQL을 사용한다면 데이터의 일관성이 느슨하게 처리되어 동일한 데이터가 나타나지 않을 수 있다. 느슨하게 처리된다는 것은 데이터의 변경을 시간의 흐름에 따라 여러 노드에 전파하는 것을 말한다.

이러한 방법을 최종적으로 일관성이 유지된다고 하여 최종 일관성 또는 궁극적 일관성을 지원한다고 한다. 각 NoSQL들은 분산 노드 간의 데이터 동기화를 위해서 두 가지 방법을 사용한다.

첫번째로 데이터의 저장 결과를 클라이언트로 응답하기 전에 모든 노드에 데이터를 저장하는 동기식 방법이 있다. 그만큼 느린 응답시간을 보이지만 데이터의 정합성을 보장한다. 두번째로 메모리나 임시 파일에 기록하고 클라이언트에 먼저 응답한 다음, 특정 이벤트 또는 프로세스를 사용하여 노드로 데이터를 동기화하는 비동기식 방법이 있다. 빠른 응답시간을 보인다는 장점이 있지만, 쓰기 노드에 장애가 발생하였을 경우 데이터가 손실될 수 있다.

분산 시스템에서 일관성을 유지하기 위해서는 희생이 따른다. 최종 일관성에 반대되는 개념으로 엄밀한 일관성이라는 개념이 존재한다.

+ 카산드라(Cassandra)의 일관성 레벨

가용성과 분할 허용성을 지원하는 카산드라는 최종 일관성을 지원한다. 또한 설정값을 조절하여 강한 일관성을 지원할 수 있다.

많은 NoSQL 솔루션은 읽기와 쓰기의 성능 향상을 위해 데이터를 메모리에 임시로 기록한 다음 클라이언트에 응답하고 백그라운드 스레드(혹은 프로세스)로 해당 데이터를 디스크에 기록한다. 방금 전에 언급했듯이 이 경우에는 데이터 손실의 위험이 존재하게 되는데 카산드라와 HBase에서는 이러한 손실을 방지하기 위해 메모리에 저장하기 전에 커밋로그 및 WAL파일에 먼저 정보를 기록하는 방법을 사용하고 있다. Redis에도 AOF(Append Only File)라는 기능이 존재한다.

가용성(Availability)

가용성이란 모든 클라이언트의 읽기와 쓰기 요청에 대하여 항상 응답이 가능해야 함을 보증하는 것이며 내고장성이라고도 한다.

내고장성을 가진 NoSQL은 클러스터 내에서 몇 개의 노드가 망가지더라도 정상적인 서비스가 가능하다.

몇몇 NoSQL은 가용성을 보장하기 위해 데이터 복제(Replication)을 사용한다. 동일한 데이터를 다중 노드에 중복 저장하여 그 중 몇 대의 노드가 고장나도 데이터가 유실되지 않도록 하는 방법이다. 데이터 중복 저장 방법에는 동일한 데이터를 가진 저장소를 하나 더 생성하는 Master-Slave 복제 방법과 데이터 단위로 중복 저장하는 Peer-to-Peer 복제 방법이 있다.

단일 고장점

단일 고장점이란 시스템을 구성하는 개별 요소 중에서 하나의 요소가 망가졌을 때 시스템 전체를 멈추게 만드는 요소를 말한다. 단일 고장점을 가진 NoSQL은 자체적으로 가용성을 지원하지 못하기 때문에 이를 지원하기 위해 별도의 솔루션을 함께 사용하기도 한다. 단일 고장점을 가진 솔루션들은 분산 환경에서 전체 서비스가 중단되는 심각한 문제가 발생할 수 있기 때문에 기피 대상이다,

네트워크 분할 허용성(Partition tolerance)

분할 허용성이란 지역적으로 분할된 네트워크 환경에서 동작하는 시스템에서 두 지역 간의 네트워크가 단절되거나 네트워크 데이터의 유실이 일어나더라도 각 지역 내의 시스템은 정상적으로 동작해야 함을 의미한다.

저장 방식에 따른 NoSQL 분류

Key-Value Model, Document Model, Column Model, Graph Model로 분류할 수 있다.

Key-Value Model

가장 기본적인 형태의 NoSQL이며 키 하나로 데이터 하나를 저장하고 조회할 수 있는 단일 키-값 구조를 갖는다. 단순한 저장구조로 인하여 복잡한 조회 연산을 지원하지 않는다. 또한 고속 읽기와 쓰기에 최적화된 경우가 많다. 사용자의 프로필 정보, 웹 서버 클러스터를 위한 세션 정보, 장바구니 정보, URL 단축 정보 저장 등에 사용한다. 하나의 서비스 요청에 다수의 데이터 조회 및 수정 연산이 발생하면 트랜잭션 처리가 불가능하여 데이터 정합성을 보장할 수 없다.

ex) Redis

Document Model

키-값 모델을 개념적으로 확장한 구조로 하나의 키에 하나의 구조화된 문서를 저장하고 조회한다. 논리적인 데이터 저장과 조회 방법이 관계형 데이터베이스와 유사하다. 키는 문서에 대한 ID로 표현된다. 또한 저장된 문서를 컬렉션으로 관리하며 문서 저장과 동시에 문서 ID에 대한 인덱스를 생성한다.  문서 ID에 대한 인덱스를 사용하여 O(1) 시간 안에 문서를 조회할 수 있다. 대부분의 문서 모델 NoSQL은 B트리 인덱스를 사용하여 2차 인덱스를 생성한다. B트리는 크기가 커지면 커질수록 새로운 데이터를 입력하거나 삭제할 때 성능이 떨어지게 된다. 그렇기 때문에 읽기와 쓰기의 비율이 7:3 정도일 때 가장 좋은 성능을 보인다. 중앙 집중식 로그 저장, 타임라인 저장, 통계 정보 저장 등에 사용된다.

ex) MongoDB

Column Model

하나의 키에 여러 개의 컬럼 이름과 컬럼 값의 쌍으로 이루어진 데이터를 저장하고 조회한다. 모든 컬럼은 항상 타임 스탬프 값과 함께 저장된다.

구글의 빅테이블이 대표적인 예로 차후 컬럼형 NoSQL은 빅테이블의 영향을 받았다. 이러한 이유로 Row key, Column Key, Column Family 같은 빅테이블 개념이 공통적으로 사용된다. 저장의 기본 단위는 컬럼으로 컬럼은 컬럼 이름과 컬럼 값, 타임스탬프로 구성된다. 이러한 컬럼들의 집하빙 로우(Row)이며, 로우키(Row key)는 각 로우를 유일하게 식별하는 값이다. 이러한 로우들의 집합은 키 스페이스(Key Space)가 된다.

대부분의 컬럼 모델 NoSQL은 쓰기와 읽기 중에 쓰기에 더 특화되어 있다. 데이터를 먼저 커밋로그와 메모리에 저장한 후 응답하기 때문에 빠른 응답속도를 제공한다. 그렇기 때문에 읽기 연산 대비 쓰기 연산이 많은 서비스나 빠른 시간 안에 대량의 데이터를 입력하고 조회하는 서비스를 구현할 때 가장 좋은 성능을 보인다. 채팅 내용 저장, 실시간 분석을 위한 데이터 저장소 등의 서비스 구현에 적합하다. 

ex) Google Big Table, Cassandra

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