[NoSQL] NoSQL 비교 정리: CassandraDB vs Elasticsearch vs MongoDB vs Redis (22.11.03. 기준)

💡 본 문서는 'CassandraDB vs Elasticsearch vs MongoDB vs Redis 비교'에 대해 정리해놓은 글입니다.
DB-Engines Ranking에서 22.11.03일을 기준으로 NoSQL의 종류별로 가장 인기 있는 DB를 찾은 후 이를 정리해서 비교한 문서입니다. 추가로 다양한 참고문헌을 통해 다양한 관점에서 비교 분석했으니 참고 부탁드립니다.

1. NoSQL 소개 및 종류

1.1 NoSQL(Not only SQL)이란?

NoSQL 데이터베이스는 특정 데이터 모델에 대해 특정 목적에 맞추어 구축되는 데이터베이스로서 현대적인 애플리케이션 구축을 위한 유연한 스키마를 갖추고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 개발의 용이성, 기능성 및 확장성을 널리 인정받고 있습니다. 

• SQL과 NoSQL의 다른 점 및 NoSQL을 사용하는 이유에 대한 자세한 설명은 

1.2  NoSQL의 종류

1.2.1 Key-Value (In-memory 유사)

Key로 Value에 접근하는 가장 단순한 구조의 데이터베이스로 속도가 빠르며 분산 저장에 용이합니다. 여기서 Key는 모든 데이터 타입이 가능하며, 중복될 수 없기에 각 Key는 하나의 Value를 가집니다.

상용 데이터베이스에는 Redis, AWS DynamoDB, Riak, LevelDB, Memcached 등이 있으며, 보통 다음과 같은 상황에 사용됩니다.

1. 성능 향상을 위해 RDBMS 에서 캐싱 (Redis)
2. 장바구니 같은 웹애플리케이션에서 일시적인 속성 추적
3. 이미지나 오디오 파일 같은 대용량 객체 저장

1.2.2 Document

Key, Value에서 확장된 형태로 _id라는 Key를 사용하여 구조화된 데이터 타입인 Document(JSON, XML 등)을 접근하여 사용합니다. Document 기반이기에 Schema를 따로 정의하지 않고 복잡한 계층 구조를 잘 표현할 수 있으며, HTTP로 쉽게 통신할 수 있습니다. 마지막으로 일부 데이터베이스(mongoDB)의 경우 Replica Set을 두어 Master(primary)에 장애 발생 시 Slave(secondary)가 Master 역할을 대신하는 Failover 메커니즘을 구축하여 더욱 안정적으로 운용합니다.

상용 데이터베이스에는 MongoDB, Azure Cosmose DB, Couch DB, Amazon DocumentDB 등이 있으며, 보통 다음과 같은 상황에 사용됩니다.

1. 대용량 데이터를 읽고 쓰는 웹 사이트용 벡엔드 지원
2. JSON 데이터 구조를 사용하는 애플리케이션
3. 비정규화된 중첩 구조의 데이터를 사용하는 애플리케이션

1.2.3 Graph 

노드와 관계로 구성된 데이터베이스로 근접한 객체를 모델링할 목적으로 설계합니다. 주로 소셜 네트워킹, 추천 엔진, 사기 감지 및 지식 그래프에 사용되나, 사용하는 경우가 드뭅니다.

상용 데이터베이스에는 Amazon Neptune, Neo4j, Blazegraph, OrientDB 등이 있습니다.

1.2.4 Column-Family(= Wide Column)

Key, Value와 유사한 형태이며, 데이터가 내부적으로 Key를 기준으로 Sorting 되어 저장되는 데이터베이스입니다. Wide Column 데이터베이스인 만큼 칼럼과 로우로 구성되어 있으며, 칼럼은 이름과 값으로 구성되고 로우는 각기 다른 칼럼으로 구성이 가능합니다. 다른 NoSQL과 다르게 기본적으로 Order by가 적용되어 다양한 방법으로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 

상용 데이터베이스에는 CassandraDB, Hbase 등이 있습니다.

1.2.5 In-Memory

기존의 데이터베이스와 다르게 휘발성 메모리 상에 데이터를 보관하여 빠른 I/O이 가능한 데이터베이스입니다. 이는 밀리초의 응답 시간을 필요로 하며, 언제라도 수신 트래픽이 급등할 수 있는 리더보드, 세션 스토어, 실시간 분석 같은 분야에 사용합니다.

• 데이터 내구성(ACID): 기본적으로 ACI는 보장하며, D(내구성)을 보장하기 위해서는 '스냅샷 & 트랜잭션 로깅'을 통해 데이터가 유실되지 않도록 설계합니다.
• 스냅샷 & 트랜잭션 로깅: 데이터를 휘발성에 저장하기에 시스템 장애시 데이터가 손실될 수 있습니다. 따라서 주기적으로 스냅샵을 생성하여 디스크에 저장하며, 데이터베이스에 진행한 모든 수정 기록(트랜잭션 로깅)을 디스크에 보관합니다. 
  • 분당 수천 건의 연산을 수행하는 데이터베이스에서 트랜잭션 로깅은 시스템의 성능과 저장 용량에 과부하를 제공합니다. 대부분의 인메모리 데이터베이스는 스냅샷이 만들어질 때까지 트랜잭션 로그를 보관하였다가 이후 삭제합니다.

상용 데이터베이스에는 Redis, Redis용 Amazon MemoryDB, Amazon ElastiCache 등이 있습니다.

1.2.6 Search Engine

많은 애플리케이션이 생성하는 로그와 지표의 색인 작성, 집계, 검색을 통해 컴퓨터에서 생성된 데이터를 가지고 실시간에 가까운 시각화와 분석을 제공하기 위해 특정 목적에 맞추어 구축됩니다. 

상용 데이터베이스에는 Elasticsearch, Splunk, Amazon OpenSearch Service 등이 있습니다.

2. NoSQL 비교 정리

2.1 NoSQL 종류 별 DB 선정

앞서 살펴봤듯이 NoSQL에도 다양한 목적에 사용하는 DB가 있습니다. 따라서 종류들 중 대표적인 DB를 하나씩 선정하여 비교해보기로 했습니다. DB 선정 기준은 DB-Engines Ranking을 참고하였습니다.

• DB-Engines Ranking을 참고한 결과 10위권 내부의 NoSQL에는 MongoDB, Redis, Elasticsearch가 있었으며, NoSQL의 종류를 고려하여 Cassandra까지 조사하기로 결정하였습니다.

2.2 각 NoSQL 의 특징 비교

먼저 DB-Engines Ranking 의 비교 기능을 통해 큰 특징을 살펴보시기 바랍니다.

Name	Cassandra	Elasticsearch	MongoDB	Redis
Description	Wide-column store based on ideas of BigTable and DynamoDB	A distributed, RESTful modern search and analytics engine based on Apache Lucene	One of the most popular document stores available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure	Popular in-memory data platform used as a cache, message broker, and database that can be deployed on-premises, across clouds, and hybrid environments
Primary DB model	Wide column store	Search engine	Document store	Key-value store
Secondary DB models		Document store Spatial DBMS	Spatial DBMS Search engine  Time Series DBMS	Document store  Graph DBMS  Spatial DBMS Search engine  Time Series DBMS
Technical documentation	cassandra.apache.org/­doc/­latest	www.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.html	docs.mongodb.com/­manual	docs.redis.com/­latest/­index.html redis.io/­documentation
Developer	Apache Software Foundation	Elastic	MongoDB, Inc	Redis project core team
Initial release	2008	2010	2009	2009
Current release	4.0.7, October 2022	7.8.0, June 2020	6.0.1, August 2022	7.0.5, September 2022
License	Open Source  : Apache 2.0	Open Source  : ELv2 & SSPL	Open Source  : GNU AGPL v3.0.	Open Source  : 3-Clause-BSD
Cloud-based only	no	no	no	no
Data schema	schema-free	schema-free	schema-free	schema-free
Typing : predefined data type	yes	yes	yes	partial
SQL	SQL-like SELECT, DML and DDL statements (CQL)	Elastic Query DSL	Read-only SQL queries via the MongoDB Connector for BI	no

• License
  
  • Elasticsearch: Elastic License v2(ELv2) & SSPL
    • SSPL: AGPL-3.0와 유사
  • MongoDB: GNU AGPL v3.0.
  • Redis: 3-Clause-BSD
• Typing: predefined data types such as float or date
  • Elasticsearch: epoch_millis, epoch_second, geo_point, keyword, text, binary...
  • MongoDB: string, integer, double, decimal, boolean, date, object_id, geospatial
  • Redis:Supported data types are strings, hashes, lists, sets and sorted sets, bit arrays, hyperloglogs and geospatial indexes
• SQL
  • Cassandra: Cassandra Query Language (CQL)
  • Elasticsearch: Elastic Query DSL ([Elastic] Elasticsearch 구문 검색: 기본 Query 정리(Elastic Query DSL))

2.3 NoSQL 용어 비교 (vs SQL)

SQL	NoSQL
	Elastic Search	MongoDB	DynamoDB	Cassandra	Couchbase
테이블	인덱스	컬렉션	테이블	테이블	데이터 버킷
열	문서	문서	항목	열	문서
컬럼	필드	필드	속성	컬럼	필드
기본 키	id	ObjectId	기본 키	기본 키	문서 ID
인덱스		인덱스	보조인덱스	인덱스	인덱스
보기		보기	글로벌 보조 인덱스	구체화된 보기	보기
중첩된 테이블 또는 객체	맵	포함 문서	맵	맵	맵
배열	배열	배열	목록	목록	목록

마무리

다양한 NoSQL의 종류를 살펴보고 종류별 DB를 설정하여 특징을 살펴보니 '왜 다양한 종류의 DB가 만들어졌는지'를 알 수 있었습니다. 앞으로 각 DB에 대해 더욱 자세히 살펴보며 특징을 살펴볼 예정입니다.

참고

• [DB Engine Ranking] Cassandra vs Elasticsearch vs. MongoDB vs Redis: https://db-engines.com/en/system/Cassandra%3BElasticsearch%3BMongoDB%3BRedis