MongoDB와 PostgreSQL의 차이점은 무엇인가요?
MongoDB와 PostgreSQL은 서로 다른 2가지 유형의 데이터베이스입니다. MongoDB는 유연한 데이터 모델을 갖춘 비관계형 또는 NoSQL 데이터베이스입니다. 빠른 검색, 복제, 분석을 위해 모든 유형의 데이터를 JSON 문서로 저장할 수 있습니다. 반면, PostgreSQL은 데이터를 행과 열이 있는 테이블로 저장하는 데 사용할 수 있는 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 데이터 유형에 유연성을 제공하며, 정형 데이터에 대한 확장성, 동시성, 데이터 무결성을 지원합니다.
데이터 모델의 차이점: MongoDB와 PostgreSQL
MongoDB와 PostgreSQL은 구분된 데이터 모델을 가진 서로 다른 유형의 데이터베이스입니다.
MongoDB
MongoDB는 JSON 문서에 데이터를 키-값 페어로 저장하는 도큐먼트 데이터베이스입니다. 각 문서는 배열, 부울, 숫자, 문자열, 중첩 문서 등 다양한 유형의 데이터를 포함할 수 있습니다. MongoDB는 바이너리 JSON(BSON)을 사용하여 추가 데이터 유형을 저장하고 데이터를 효율적으로 처리합니다. MongoDB는 비정형의 진화하는 동적 데이터를 저장할 수 있는 데이터 스토리지 유연성을 제공합니다.
MongoDB는 각 문서를 컬렉션으로 구성하며, 각 컬렉션에는 문서를 식별하는 데 사용되는 고유한 ObjectId가 있습니다. 다음 표는 MongoDB에 있는 고객 데이터의 예를 보여줍니다.
| customers:[ { customer_id: "1", name: “John Doe”, country: "United States" }, { customer_id: "2", age: “35” email: "[email protected]" }] |
PostgreSQL
반면 PostgreSQL은 객체 지향 기능과 관계형 데이터베이스 기능을 결합한 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템(ORDBMS)입니다. 테이블의 모든 행은 개별 데이터 요소를 나타내며 각 열은 여기에 저장되는 정보의 유형을 정의합니다. PostgreSQL은 날짜, 텍스트, 정수 및 부울을 비롯한 다양한 데이터 유형을 지원합니다.
MongoDB와 달리 PostgreSQL은 미리 정의된 스키마를 사용하여 데이터를 저장합니다. 스키마를 사용하면 각 열에 특정 데이터 유형이 포함되므로 강력한 데이터 일관성과 무결성이 보장됩니다. 하지만 유연성이 떨어집니다. 다음 표에 예제가 나와 있습니다.
| dbo.customers |
|||
| customer_id |
name |
age |
이메일 |
| 1 |
John Doe |
24 |
|
| 2 |
Jane Doe |
35 |
아키텍처 차이점: MongoDB와 PostgreSQL
MongoDB와 PostgreSQL은 아키텍처에 있어서 몇 가지 차이점이 있습니다.
기본 저장 단위
MongoDB에서 스토리지의 기본 단위는 직렬화된 JSON 문서입니다. 문서는 키-값 페어가 포함된 JSON 데이터 구조입니다. 이 페어에서 키는 문자열이고 값은 데이터 유형입니다. MongoDB는 중첩된 문서, 배열, 문자열, 날짜, 부울 값, 숫자 등 다양한 데이터 유형을 지원합니다.
NoSQL 데이터베이스와 달리 PostgreSQL의 기본 스토리지 단위는 행이며 튜플이라고 합니다. 각 튜플에는 열이 정의하는 특정 데이터 유형의 단일 레코드가 보관됩니다. 튜플은 정수, 문자열, 날짜, 부울 등을 저장할 수 있습니다. 각 튜플에는 데이터 값과 함께 테이블 내의 각 튜플을 식별하는 프라이머리 키와 같은 메타데이터도 포함됩니다.
쿼리 언어
MongoDB에는 MongoDB의 문서 지향 구조와 상호 작용할 수 있는 MongoDB 쿼리 언어(MQL)가 사용됩니다. MQL은 기능이 풍부하며 예측, 집계 프레임워크, 문서 쿼리, 집계 파이프라인, 지리 공간 쿼리 및 텍스트 검색을 지원합니다.
PostgreSQL은 Postgres SQL이라는 SQL 변형을 쿼리 언어로 사용합니다. SQL과 비슷하지만 확장 가능한 유형 시스템, 함수 및 상속과 같은 추가 기능이 있습니다. 하지만 PostgreSQL은 여전히 표준 SQL과 호환되므로 SQL 쿼리도 사용할 수 있습니다.
인덱싱
인덱스는 하나 이상의 열 값을 디스크에 있는 해당 데이터의 물리적 위치에 매핑하는 데이터 구조입니다. 인덱스는 데이터베이스 데이터 검색 작업의 효율성을 높여줍니다.
MongoDB는 인덱스를 사용하여 쿼리 성능을 최적화합니다. 필드 수준과 컬렉션 수준 모두에서 인덱싱을 지원합니다. B-트리, 복합, 텍스트, 지리 공간, 해시 및 클러스터형 인덱스와 같은 여러 인덱스 유형을 제공합니다.
PostgreSQL도 B-트리, 해시, GIN, GiST 및 SP-GiST를 비롯한 다양한 인덱스 유형을 제공합니다. create index 명령을 실행하면 기본적으로 B-트리 인덱스가 생성됩니다.
동시성
동시성은 데이터베이스 시스템에서 여러 트랜잭션을 동시에 관리할 수 있는 기능입니다. 동시성을 사용하면 여러 사용자가 불일치 문제나 충돌을 일으키지 않고 데이터에 액세스하고 수정할 수 있습니다.
MongoDB에는 문서 수준의 원자성 및 낙관적 잠금을 사용하는 통화 제어 메커니즘이 있습니다. 이 메커니즘은 대부분의 동시 쓰기 작업 간에 충돌이 없다고 가정하므로 잠금을 걸지 않고도 동시에 데이터를 수정할 수 있습니다. 모든 수정은 원자적입니다. 이는 작업이 완전히 적용되거나 전혀 적용되지 않음을 의미합니다. 또한 문서의 새 개정 ID가 생성되므로 동일한 데이터를 가진 여러 문서가 동시에 존재할 수 있습니다.
PostgreSQL도 다중 버전 동시성 제어(MVCC)를 사용하여 데이터 및 동시 트랜잭션을 관리합니다. MVCC에서는 사용자가 데이터를 변경할 때 별도의 행이 생성되므로 트랜잭션 간에 충돌이 발생하지 않습니다. 커밋되지 않은 읽기, 커밋된 읽기, 직렬화 가능한 읽기 및 반복 가능한 읽기와 같은 격리 수준을 지원합니다. PostgreSQL도 디스크에 변경 사항을 쓰기 전에 데이터베이스에 기록하는 Write-Ahead-Logging(WAL)을 사용합니다.
가용성
가용성은 서버가 중단되더라도 데이터 다운타임이 발생하지 않도록 합니다. MongoDB는 데이터를 복제 세트로 복제하는 프라이머리 노드 복제를 사용합니다. 단일 프라이머리 노드에서 쓰기를 수신하면 세컨더리 노드에서 이 데이터를 복제합니다. MongoDB는 프라이머리 노드를 사용할 수 없게 될 때 새 프라이머리 노드를 선택하는 장애 조치를 자동으로 트리거합니다. 이 프로세스는 MongoDB의 다운타임을 최소화합니다.
반면 PostgreSQL은 논리적 및 스트림 복제를 사용하여 고가용성을 보장합니다. 논리적 복제는 특정 테이블 또는 데이터 하위 집합을 선택적으로 복제합니다. 스트리밍 복제는 프라이머리 데이터베이스에서 변경 사항을 수신하는 대기 복제본을 생성합니다. 또한 PostgreSQL은 실패 이벤트가 발생할 경우 PostgreSQL Automatic Failover(PAF)를 사용하여 새 프라이머리 서버를 할당합니다.
확장성
PostgreSQL과 MongoDB는 모두 로드 밸런싱 방식을 사용하여 높은 수준의 확장성을 달성하면서 여러 복제본에 읽기 작업을 균등하게 분산합니다. 이 둘은 분산 아키텍처 프로세스를 통해 데이터를 이동하여 성능을 개선합니다. PostgreSQL은 복제본 간에, MongoDB는 파티션 간에 데이터를 이동합니다.
MongoDB는 또한 샤딩 및 읽기 확장성을 사용하여 높은 수준의 수평적 확장성을 보장합니다. 샤딩은 데이터를 여러 파티션에 분산하는 것입니다. 각 샤드에는 데이터의 하위 집합이 보관됩니다. 샤딩은 트래픽이 많은 데이터 세트의 워크로드를 여러 서버에 분산합니다. 세컨더리 복제본은 읽기 작업을 처리할 수 있으므로 읽기 워크로드를 분산하고 성능을 높이는 데 도움이 됩니다.
PostgreSQL도 큰 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 분할하는 파티셔닝 기능을 제공합니다. 해시, 범위, 목록 또는 다른 기준에 따라 분할할 수 있습니다.
기타 주요 차이점: MongoDB와 PostgreSQL
MongoDB와 PostgreSQL는 핵심 아키텍처와 성능 차이 외에도 다른 부분에서 크게 다릅니다.
ACID 규정 준수
PostgreSQL은 트랜잭션의 원자성, 일관성, 격리성 및 내구성(ACID)을 보장하며 높은 수준의 데이터 일관성을 촉진합니다. PostgreSQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 트랜잭션이 ACID의 각 속성을 따르도록 보장할 수 있습니다.
MongoDB의 경우 버전 4.0부터 ACID 준수 트랜잭션이 도입되었습니다. MongoDB에서 ACID 규정 준수는 몇 가지 제한된 시나리오에서만 사용되지만 PostgreSQL에서는 중요한 부분입니다.
데이터 관계
PostgreSQL에서는 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 정의할 수 있습니다. 이 시스템을 사용할 때는 복잡한 조인을 수행하고 테이블 간의 관계를 형성할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 세트 연결을 위해 정의한 관계를 사용하여 여러 테이블에서 데이터를 쿼리할 때 특히 유용합니다.
MongoDB는 컬렉션 간에 미리 정의된 관계를 사용하지 않는 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB는 관련된 데이터를 문서 내에 포함하는 비정규화를 사용합니다. 비정규화는 쿼리에 필요한 모든 데이터가 문서 내에 존재하므로 읽기 작업을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이 시스템에서는 데이터 조인 필요성이 최소화됩니다.
커뮤니티 지원
PostgreSQL의 커뮤니티는 1996년 출시 이후 계속 성장해 왔습니다. 다양한 PostgreSQL 지원 라이브러리, 도구, 확장 프로그램 및 일반 지원을 이용할 수 있는 강력한 오픈 소스 커뮤니티가 있습니다.
MongoDB 커뮤니티의 경우 성숙도가 동일하지는 않지만 많은 프로그래밍 언어에 대한 드라이버를 제공합니다. 선호하는 프로그래밍 언어 중 하나를 사용하여 MongoDB와 상호 작용하는 데 도움이 되는 많은 커뮤니티와 지원이 있습니다.
사용 시기: MongoDB와 PostgreSQL
데이터에 따라 MongoDB와 PostgreSQL 중에서 선택할 수 있는 옵션이 크게 달라집니다.
MongoDB 사용 사례
MongoDB는 유연한 데이터 모델, 고성능 및 효과적인 수평 확장성을 갖춘 NoSQL 데이터베이스입니다. 다음은 MongoDB의 사용 사례입니다.
콘텐츠 관리 시스템
MongoDB는 이미지, 비디오 및 텍스트와 같은 비정형 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. 콘텐츠를 신속하게 쿼리 및 검색하고 많은 동시 읽기 및 쓰기 작업을 처리할 수 있습니다. 따라서 트래픽이 많은 콘텐츠 관리 애플리케이션에 적합합니다.
트랜잭션 데이터
MongoDB의 수평적 확장성과 고가용성은 금융 시스템의 트랜잭션 데이터를 처리하는 데 적합합니다.
스트림 분석
MongoDB는 높은 확장성, 수평적 파티셔닝, 유연한 스키마 덕에 사물 인터넷(IoT) 플랫폼 및 실시간 분석과 같은 스트리밍 데이터 애플리케이션에 유용합니다.
PostgreSQL 사용 사례
정형화되고 기능이 풍부한 PostgreSQL 시스템은 다음 예제와 같은 사용 사례를 지원하는 데 도움이 됩니다.
데이터 웨어하우징
PostgreSQL은 복잡한 조인을 처리하고, 관계를 설명하고, 데이터를 신속하게 쿼리할 수 있습니다. 정형화되어 있기 때문에 대량의 데이터를 처리하고 인사이트와 고급 분석을 신속하게 제공할 수 있습니다. 또한 이러한 기능 덕에 비즈니스 인텔리전스 도구에 잘 통합되고 데이터 웨어하우스로서 효과적으로 작동합니다.
전자 상거래 및 웹 애플리케이션
PostgreSQL은 SQL 데이터베이스와 유사하므로 ACID 규정 준수를 제공합니다. 트랜잭션을 처리하고 데이터 일관성을 보장하는 데 있어서 신뢰할 수 있습니다. PostgreSQL의 복잡한 쿼리와 인덱싱은 주문 처리, 사용자 인증, 재고 관리가 필요한 회사에 높은 성능을 제공합니다.
유연한 연결
PostgreSQL의 페더레이션된 데이터 허브를 사용하면 비관계형 및 관계형 데이터베이스를 비롯한 다양한 데이터 스토어에 연결할 수 있습니다. PostgreSQL은 JSON 지원 및 외부 데이터 래퍼를 사용하여 다른 데이터베이스 시스템에 연결하고 액세스합니다. 이러한 기능 덕에 다국어 데이터베이스 환경에서 작동할 수 있으므로 스토리지를 최적화하려는 복잡한 산업에 적합합니다.
차이점 요약: MongoDB와 PostgreSQL
| MongoDB |
PostgreSQL |
|
| 데이터 모델링 |
MongoDB는 데이터를 컬렉션에서 JSON과 유사한 문서로 처리합니다. |
PostgreSQL은 테이블, 행 및 열을 사용하여 데이터를 저장하는 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. |
| 기본 저장 단위 |
직렬화된 JSON 문서. |
행이며 튜플이라고 합니다. |
| 인덱싱 |
MongoDB는 필드 및 컬렉션 수준에서 인덱싱하고 B-트리, 복합, 텍스트, 지리 공간, 해시 및 클러스터형 인덱스를 사용합니다. |
PostgreSQL은 B-트리, 해시, GIN, GiST 및 SP-GiST 인덱스 유형을 지원합니다. |
| 쿼리 언어 |
MongoDB는 MongoDB 쿼리 언어(MQL)를 사용합니다. |
PostgreSQL은 표준 SQL 쿼리와 호환되는 SQL 변형을 사용합니다. |
| 동시성 |
MongoDB는 통화 제어 메커니즘, 문서 수준 원자성, 낙관적 잠금 및 MVCC를 사용하여 동시성을 제공합니다. |
PostgreSQL은 MVCC, 데이터 스냅샷, 유연한 격리 수준 및 교착 상태 감지를 사용하여 동시성을 제공합니다. |
| 가용성 |
MongoDB는 프라이머리 노드 복제와 세컨더리 노드를 사용하여 가용성을 제공합니다. 트랜잭션 워크플로를 처리할 수 있습니다. |
PostgreSQL은 논리적 복제 및 스트림 복제와 PAF를 사용하여 가용성을 제공합니다. 동시에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. |
| 확장성 |
MongoDB는 샤딩, 읽기 확장성 및 자동 데이터 밸런싱을 사용하여 수평적 확장성을 제공합니다. |
PostgreSQL은 로드 밸런싱, 연결 풀링 도구 및 파티셔닝을 사용하여 확장성을 제공합니다. |
AWS는 MongoDB 및 PostgreSQL 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
Amazon Relational Database Service(RDS) for PostgreSQL은 클라우드에서 PostgreSQL 배포를 손쉽게 설정, 관리 및 확장할 수 있게 해줍니다. 또한 PostgreSQL 소프트웨어 업그레이드, 스토리지 관리 및 재해 복구용 백업과 같은 복잡하고 시간이 많이 걸리는 관리 작업을 관리합니다.
Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)를 사용하면 클라우드에서 네이티브 JSON 도큐먼트 데이터베이스를 간편하게 관리할 수 있습니다. 수백만 건의 문서 읽기 및 쓰기 요청으로 확장하는 데 도움이 됩니다. 이 서비스는 생산성을 개선해주며 고가용성 및 짧은 지연 시간과 같은 엔터프라이즈 기능을 제공합니다.
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