그래프 데이터베이스와 관계형 데이터베이스의 차이점은 무엇인가요?
그래프 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 모두 사전 정의된 관계를 가진 데이터 항목을 저장합니다. 하지만 이들이 데이터 관계를 표현하는 방식은 매우 다릅니다. 관계형 데이터베이스는 행과 열이 있는 표 형식으로 데이터를 저장합니다. 관련 데이터도 테이블에 저장되며 데이터 포인트는 원래 테이블로 다시 연결됩니다. 데이터 관계와 관련된 작업은 여러 데이터 테이블을 조회해야 하기 때문에 비효율적입니다. 반면 그래프 데이터베이스는 데이터를 엔터티와 관계의 네트워크로 저장합니다. 그래프 데이터베이스는 수학적 그래프 이론을 사용하여 데이터 관계를 저장하고 연산을 수행합니다. 그래프 데이터베이스는 관계 모델링에서 훨씬 더 효율적입니다. 그래프 데이터베이스는 복잡한 데이터 상호 연결이 있는 사용 사례에서 애플리케이션 성능을 크게 향상시킵니다.
데이터 모델: 그래프 데이터베이스와 관계형 데이터베이스
그래프 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 모두 정보를 저장하고 데이터 간의 관계를 표현합니다. 하지만 관계형 모델은 데이터 항목을 우선으로 하는 반면, 그래프 모델은 항목 간의 관계를 우선으로 합니다.
관계형 데이터베이스 모델
관계형 데이터베이스는 정보를 행과 열로 구성하는 데이터 테이블을 사용합니다. 열에는 데이터 엔터티의 특정 속성이 저장되며, 행은 개별 데이터 레코드를 나타냅니다.
관계형 데이터베이스의 고정 스키마를 사용하려면 기본 키와 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 사전에 설명해야 합니다.
예
소셜 미디어 애플리케이션에서 서로 친구 관계일 수도 있는 고객 프로필이 있다고 가정해보겠습니다. 데이터를 모델링하려면 두 개의 테이블이 필요합니다.
고객 테이블은 다음과 같을 수 있습니다
| ID |
이름 |
위치 |
| C1 |
Alejandro |
USA |
| C2 |
Ana |
USA |
| C3 |
Kwaku |
USA |
| C4 |
Pat |
USA |
친구 테이블은 다음과 같을 수 있습니다.
| 고객 ID |
친구 ID |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
이 예에서 보듯이 복잡한 관계를 표현할 때는 중복성이 나타납니다. 그로 인해 요구 스토리지 용량이 늘어나고 대규모 환경에서 성능이 저하될 수 있습니다.
그래프 데이터베이스 모델
반면 그래프 데이터베이스는 속성, 엣지 및 노드가 포함된 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현합니다. 노드는 객체이고, 엣지는 노드 간의 관계를 나타내며, 속성은 노드와 엣지의 특성을 설명합니다. 이러한 동적 구조 덕분에 그래프 데이터베이스는 연결된 데이터를 표현하는 데 유용합니다. 관계 및 데이터 유형과 관련하여 더 큰 유연성을 제공합니다.
예
이전 섹션의 소셜 미디어 애플리케이션 데이터는 이제 다음과 같이 표시됩니다.
{customer_id: “C1”
name: “Alejandro”
location:”USA”
friends:”C2,C3”}
관계를 모델링하는 동안 더 이상 데이터 레코드가 중복되지 않습니다. 
주요 차이점: 그래프 데이터베이스와 관계형 데이터베이스
관계형 데이터베이스와 그래프 데이터베이스는 서로 다른 데이터 모델 외에도 기능과 유용성 면에서 차별화되는 많은 차이점이 있습니다.
운영
그래프 순회 알고리즘을 사용하여 그래프 데이터 모델을 쿼리합니다. 이러한 알고리즘은 깊이 우선 또는 너비 우선이며, 이는 연결된 데이터를 신속하게 찾고 검색하는 데 도움이 됩니다. 그래프 데이터베이스는 데이터 간의 관계를 인식할 수 있으므로 복잡한 상호 연결 및 쿼리에 유용합니다.
반면 관계형 데이터베이스는 SQL을 사용하여 데이터를 검색하고 조작합니다. SQL을 사용하면 테이블에 대해 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE와 같은 다양한 유형의 쿼리를 수행할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 테이블 간의 관계가 잘 정의되어 있는 정형 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. 여러 테이블에서 복잡한 필터링, 집계 및 조인을 수행하는 데 특히 효과적입니다.
확장성
관계형 데이터베이스를 확장할 때는 일반적으로 수직으로 확장합니다. 수직 확장은 서버에서 처리할 수 있는 워크로드를 늘리기 위해 CPU, 스토리지 또는 메모리와 같은 하드웨어를 업그레이드하는 것입니다. 수직 확장에는 한계가 있기 때문에 비용과 함께 문제가 발생할 수 있습니다.
또한 관계형 데이터베이스는 샤딩을 사용하여 수평으로 확장할 수 있으며, 이를 통해 데이터를 여러 서버에 분산할 수 있습니다. 하지만 샤딩은 데이터 스토리지의 복잡성을 가중시키며 일관성 문제로 이어질 수 있습니다.
반면 그래프 데이터베이스는 수평적 확장이 뛰어나며 파티셔닝을 사용합니다. 파티션은 모두 서로 다른 서버에 있으므로 여러 서버에서 그래프 쿼리를 병렬로 처리할 수 있습니다. 데이터베이스 엔진은 여러 노드에 분산하는 방식으로 대규모 데이터도 효과적으로 쿼리할 수 있습니다.
성능
그래프 데이터베이스는 인덱스를 사용하지 않고 인접성을 제공하므로 성능이 향상됩니다. 인덱스를 사용하지 않는 인접성을 통해 시스템은 관련 엔터티 사이를 이동할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 관계를 노드 간의 참조 또는 포인터로 저장하기 때문에, 데이터베이스가 메모리 포인터를 따라 항목 간을 빠르게 탐색할 수 있습니다. 이 경우 데이터베이스에는 인덱스나 매핑 테이블이 필요하지 않습니다.
이 인덱스가 없는 인접성 시스템을 사용하면 그래프 데이터베이스에서 상수 시간 관계 순회를 수행할 수 있습니다. 상수 시간이란 데이터 크기에 관계없이 동일한 시간 내에 그래프 데이터베이스의 관계를 일관되게 탐색할 수 있음을 의미합니다. 노드 간 직접 연결을 통해 즉각적인 액세스가 가능하므로 관계를 신속하게 쿼리하고 추적할 수 있습니다. 이러한 기능은 그래프 데이터베이스의 효율성을 크게 높여줍니다.
또는 관계형 데이터베이스는 인덱스 조회를 사용하며, 테이블을 스캔하여 항목 간의 관계를 식별해야 합니다. 여러 테이블을 조인할 수 있지만 시스템에서 더 많은 데이터에 대해 더 큰 인덱스를 스캔해야 하므로 시간이 많이 걸립니다. 이로 인해 관계형 데이터베이스는 그래프 데이터베이스와 동일한 성능을 제공하지 못합니다.
사용 편의성
그래프 데이터베이스는 관계 중심적이므로 연결된 데이터를 사용할 때 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 다중 관계가 있는 경로를 탐색하는 멀티 홉 쿼리에 뛰어난 성능을 발휘합니다. Gremlin이나 Cypher와 같은 그래프 쿼리 언어를 사용하여 관계를 시각적으로 표현할 수도 있습니다. 이러한 언어를 사용하여 상호 연결된 데이터를 탐색할 수 있으므로 중첩 및 결합된 데이터를 탐색하는 데 사용하는 구문이 간소화됩니다.
관계형 데이터베이스는 SQL을 사용하므로 멀티 홉 쿼리를 관리할 때 부자연스럽게 느껴질 수 있습니다. 쿼리에 여러 조인이 있고 쿼리가 중첩된 여러 하위 쿼리에 걸쳐 있는 경우 SQL을 작성하기가 어려워집니다. 주의를 기울이지 않으면 읽고 유지 관리가 어려운 부피가 큰 쿼리가 되기 십상입니다.
그렇긴 하지만 관계형 데이터베이스는 성숙도가 높고 다양한 사용 사례에 널리 사용되고 있습니다. 커뮤니티 지원뿐만 아니라 시스템을 최적화하는 데 이용할 수 있는 도구와 리소스도 많습니다. 또한 정형 데이터를 신뢰할 수 있고 ACID에 부합하는 방식으로 관리하는 데도 탁월합니다. ACID 속성은 원자성, 일관성, 격리성 및 내구성을 뜻하며 데이터 유효성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
사용 사례: 그래프 데이터베이스와 관계형 데이터베이스
그래프 데이터베이스와 관계형 데이터베이스에는 여러 가지 유용한 사용 사례가 있습니다. 데이터 모델이 서로 다르고 몇 가지 핵심적인 차이점이 있기 때문에 뛰어난 성능을 발휘하는 영역도 서로 다릅니다.
그래프 데이터베이스
그래프 데이터베이스는 데이터를 동적으로 변경하고 조정할 수 있는 유연한 스키마를 제공합니다. 데이터 관계에 초점을 맞추므로, 분석, 시맨틱 검색 또는 추천 엔진에 유용합니다. 다음과 같은 시나리오에서는 그래프 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다.
- 소셜 네트워크, 사기 탐지, 지식 그래프, 검색 엔진 등, 복잡한 관계가 있는 데이터로 작업하는 경우
- 데이터베이스 구조의 나머지 부분에 영향을 미치지 않고 엣지, 노드 및 속성을 수정할 수 있는 진화형 스키마가 필요한 경우
- 상호 연결된 데이터로 작업하며, 관계 간에 세 번 이상 홉을 수행해야 하는 경우(친구의 친구 유형의 쿼리).
그래프 데이터베이스는 유연하고 확장 가능하고 동적이며 데이터 간의 관계를 보여주는 데 탁월합니다.
관계형 데이터베이스
관계형 데이터베이스는 데이터 무결성을 훌륭하게 지원하는 구조화된 스키마를 제공합니다. 다음과 같은 시나리오에서는 관계형 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다.
- 금융 거래에서처럼 ACID를 준수해야 하고 높은 수준의 데이터 무결성 및 일관성이 요구되는 경우
- 엔터프라이즈 리소스 관리와 같이 표 형식 데이터 모델에 잘 맞는 고도로 구조화된 데이터로 작업하는 경우
- 데이터의 관계가 한정적인 경우
차이점 요약: 관계형 데이터베이스와 그래프 데이터베이스
| 관계형 데이터베이스 |
그래프 데이터베이스 |
|
| 모델 |
행과 열이 있는 표 형식 |
데이터가 JSON 문서로 표시되는 상호 연결된 노드 |
| 운영 |
생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD)와 같은 SQL 작업 |
수학적 그래프 이론에 기반한 CRUD 및 그래프 순회 연산을 비롯한 연산 |
| 확장성 |
기존 관계형 데이터베이스는 수직으로 확장할 수 있지만 수평적 확장은 어렵습니다. |
그래프 데이터베이스는 수평적 확장성이 뛰어납니다. 파티셔닝을 사용하여 여러 노드에 데이터를 분산할 수 있습니다. |
| 성능 |
관계형 데이터베이스는 관계를 탐색할 때 복잡한 쿼리로 인해 성능이 저하될 수 있습니다. |
그래프 데이터베이스는 데이터 간의 관계를 표현하고 쿼리하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. |
| 사용 편의성 |
관계형 데이터베이스는 대규모 데이터 세트 및 정형 데이터에 적합합니다. 멀티 홉 쿼리의 경우 처리하는 데 어려움이 있습니다. |
그래프 데이터베이스는 관계 중심 데이터를 처리할 때 사용하기가 용이합니다. 그래프 쿼리 언어를 사용하면 멀티 홉 데이터를 빠르게 쿼리할 수 있습니다. |
AWS는 관계형 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
Amazon Web Services(AWS)는 관계형 데이터베이스 사용 사례와 그래프 데이터베이스 사용 사례를 위한 솔루션을 모두 제공합니다.
Amazon Relational Database Service(RDS)는 클라우드에서 간편하게 관계형 데이터베이스를 설치, 운영 및 규모를 조정할 수 있는 관리형 서비스 컬렉션입니다. Amazon RDS는 다음과 같은 여러 데이터베이스 엔진을 지원합니다.
- 여러 버전의 SQL Server(2014, 2016, 2017 및 2019)를 배포하는 Amazon Relational Database Service(RDS) for SQL Server
- MySQL Community Edition 5.7 및 8.0을 지원하는 Amazon Relational Database Service(RDS) for MySQL
- MariaDB Server 버전 10.3, 10.4, 10.5 및 10.6을 지원하는 Amazon Relational Database Service(RDS) for MariaDB
마찬가지로, Amazon Neptune은 목적별 고성능 그래프 데이터베이스 엔진입니다. 수십억 개의 관계를 저장하고 밀리초의 지연 시간으로 그래프를 쿼리하도록 최적화되어 있습니다.
Neptune은 널리 사용되는 그래프 모델인 속성 그래프와 W3C의 Resource Description Framework(RDF)를 지원합니다. 또한 Gremlin 및 SPARQL과 같은 쿼리 언어를 지원하므로, 고도로 연결된 데이터 세트를 탐색하는 쿼리를 작성할 수 있습니다.
Neptune은 다음과 같은 여러 기능을 제공합니다.
- 읽기 전용 복제본, 특정 시점 복구, 지속적 백업, 가용 영역 간 복제 등의 기능으로 고가용을 보장합니다.
- Neptune은 저장 시 암호화를 지원하므로 안전합니다.
- 완전관리형 서비스입니다. 따라서 하드웨어 프로비저닝, 소프트웨어 패치, 설정, 구성 또는 백업과 같은 데이터베이스 관리 작업에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
지금 계정을 만들어 AWS에서 그래프 데이터베이스와 관계형 데이터베이스를 시작하세요.
