SQL vs NoSQL: 내 앱에는 어떤 데이터베이스를 써야 할까?

SQL 데이터베이스(관계형 데이터베이스라고도 합니다)는 행과 열로 이루어진 정해진 구조의 테이블에 데이터를 저장하고, 관련 테이블끼리 연결합니다. 조회는 SQL 언어로 합니다. Postgres, MySQL, SQLite가 그 예입니다. NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값 쌍, 와이드 컬럼, 그래프 같은 다른 방식으로 데이터를 저장하며, 대개 더 유연한 구조를 허용합니다. MongoDB, Redis, DynamoDB, Firestore가 그 예입니다. 대부분의 비즈니스 앱에는 SQL 데이터베이스가 합리적인 기본 선택이며, NoSQL은 특정 작업에서 빛을 발합니다.

AI로 만들 때 이 선택이 중요한 이유

데이터베이스는 나중에 바꾸기 가장 어려운 앱의 요소 중 하나입니다. 화면은 하루 오후면 다시 디자인할 수 있지만, 여러 해 동안 쌓인 고객 데이터를 다른 종류의 데이터베이스로 옮기는 것은 하나의 프로젝트입니다.

AI 앱 빌더가 데이터 저장소를 대신 추가할 때, 그 빌더는 이 중 하나를 고르고 있는 것입니다. 차이를 알면 다음에 도움이 됩니다.

• 데이터 모양을 이해할 수 있습니다. 나중에 던질 질문("제품별 월 매출")에 데이터가 답할 수 있는지 판단할 수 있습니다.
• 플랫폼 선택을 판단할 수 있습니다. 어떤 플랫폼은 문서 데이터베이스 위에, 다른 플랫폼은 관계형 데이터베이스 위에 만들어져 있습니다. 대표적인 예는 Supabase vs Firebase에서 확인하세요.
• 종속을 피할 수 있습니다. SQL은 공통 표준이므로, 관계형 데이터는 보통 공급자 간에 옮기기가 더 쉽습니다.

일상에서 보는 비유

SQL 데이터베이스는 열이 엄격하게 정해진 신중하게 설계된 스프레드시트 모음과 같습니다. 고객 시트, 주문 시트가 따로 있고, 모든 주문 행은 ID로 고객 행을 가리킵니다. 시트의 모든 행은 같은 열을 가집니다. 계획이 조금 필요하지만, 시트 여러 개에 걸친 질문은 쉽게 답할 수 있고 데이터는 깔끔하게 유지됩니다.

NoSQL 문서 데이터베이스는 폴더가 가득한 서류 캐비닛과 같습니다. 각 고객의 폴더에는 세부 정보와 주문 내역이 함께 들어갈 수 있고, 어떤 폴더에는 다른 폴더에 없는 서류가 추가로 들어갈 수도 있습니다. 한 고객의 전체 이력을 바로 꺼내 보기는 빠릅니다. 하지만 "지난달 모든 사람이 무엇을 주문했나?"에 답하려면 폴더를 많이 열어야 합니다.

실제 차이

"NoSQL"은 하나의 기술이 아닙니다. 주요 종류는 다음과 같습니다.

실제 예시: 같은 쇼핑몰 데이터를 두 가지 방식으로

고객 한 명과 그 고객의 주문이 있는 작은 온라인 쇼핑몰을 생각해 봅시다.

SQL(관계형): 데이터는 테이블로 나뉘고 ID로 연결됩니다.

-- customers: id=1, name='Lena Ortiz'
-- orders:    id=101, customer_id=1, total=42.00
--            id=103, customer_id=1, total=25.00

SELECT c.name, SUM(o.total)
FROM customers c JOIN orders o ON o.customer_id = c.id
GROUP BY c.name;

Lena가 이메일을 바꾸면 한 곳만 바뀝니다. "이번 달 고객별 총 매출"을 묻는 것도 쿼리 한 번이면 됩니다.

NoSQL(문서형): 그녀의 주문은 그녀의 문서 안에 함께 들어갈 수 있습니다.

{
  "_id": "cust_1",
  "name": "Lena Ortiz",
  "email": "lena@example.com",
  "orders": [
    { "id": 101, "total": 42.00, "items": ["Green tea"] },
    { "id": 103, "total": 25.00, "items": ["Teapot"] }
  ]
}

Lena의 프로필 페이지를 주문 내역과 함께 불러오기는 한 번의 읽기로 끝납니다. 하지만 모든 고객에 걸친 질문, 예를 들어 이번 달 가장 많이 팔린 제품은 더 많은 작업이 필요하고, 같은 제품 정보가 여러 주문에 복사되어 있다면 그 정보를 동기화하는 일은 앱의 몫이 됩니다.

둘 중 어느 것이 틀린 것은 아닙니다. 중요한 것은 앱이 가장 많이 하는 작업 패턴이 무엇인지입니다.

선택하는 방법

다음에 해당한다면 관계형 SQL 데이터베이스가 보통 올바른 기본값입니다.

• 데이터에 사용자, 팀, 예약, 인보이스, 제품처럼 관계가 많습니다.
• 레코드 전체에 걸친 보고서, 필터, 합계가 필요합니다.
• 정확성이 중요합니다: 돈, 재고 수량, 권한.

다음에 해당한다면 NoSQL 데이터베이스를 고려할 만합니다.

• 빠른 캐시나 세션 저장소가 필요합니다. 여기서는 Redis가 흔히 쓰이며, 대개 SQL 데이터베이스와 함께 씁니다.
• 이벤트 로그나 센서 판독값처럼 레코드 수가 매우 많고 단순하며 서로 독립적입니다.
• Firebase의 Firestore처럼 NoSQL 기반 플랫폼을 쓰고 있고, 실시간 기능이 주된 이유입니다.

많은 앱이 둘을 함께 씁니다. SQL을 주된 원본 데이터(source of truth)로 두고, 캐싱이나 특정 기능에는 NoSQL 저장소를 씁니다.

핵심 용어

흔한 오해

• "NoSQL은 스키마가 없다는 뜻이다." 데이터에는 항상 형태가 있습니다. NoSQL에서는 데이터베이스가 이를 강제하지 않을 수 있을 뿐이며, 그 경우 앱 코드가 강제해야 합니다.
• "SQL은 확장되지 않는다." 관계형 데이터베이스는 매우 큰 서비스를 운영합니다. 대부분의 앱은 한계에 가까이 가지 않습니다.
• "NoSQL이 항상 더 빠르다." 설계된 패턴에서만 그렇습니다. 여러 데이터를 가로지르는 보고서는 더 느릴 수 있습니다.
• "한 가지를 영원히 골라야 한다." 많은 앱이 둘을 함께 씁니다. 또한 Postgres 같은 SQL 데이터베이스도 JSON을 저장하므로, 몇 개의 유연한 필드 때문에 NoSQL이 필요하지는 않습니다.
• "NoSQL이라서 SQL을 쓸 수 없다." 이름은 보통 "SQL만이 아니다(not only SQL)"로 읽으며, 일부 NoSQL 제품은 SQL과 비슷한 조회 언어를 제공합니다.

AI 빌더에게 물어볼 것

• "이 앱은 어떤 종류의 데이터베이스를 사용하며, 왜 내 데이터에 잘 맞나요?"
• "테이블이나 컬렉션과 그 관계를 그려 주세요."
• "6개월 뒤에 필요할 보고서는 무엇인가요? 이 데이터베이스로 쉽게 답할 수 있나요?"
• "정말 유연해야 하는 필드가 몇 개뿐이라면, 두 번째 데이터베이스를 추가하지 말고 Postgres에 JSON으로 저장해 주세요."
• "측정된 속도 문제가 있을 때만 캐시를 추가해 주세요."

Mythex의 데이터베이스

Mythex는 데이터베이스가 필요한 프로젝트마다 전용 Postgres 데이터베이스(관계형 SQL 데이터베이스)를 제공합니다. 앱에 필요할 때 채팅에서 요청하거나 /database 명령으로 추가할 수 있습니다(Database). 사용자, 예약, 주문, 보고서가 있는 대부분의 비즈니스 앱에 적합합니다. 호스팅 문서형 데이터베이스 같은 외부 서비스가 특별히 필요하다면, 에이전트가 프로젝트 시크릿에 저장한 키로 그 서비스에 연결하는 코드를 작성할 수 있습니다. 언어 자체에 대해 더 알고 싶다면 SQL이란 무엇인가를 읽어 보세요.

자주 묻는 질문