NoSQL 비교(카산드라, HBASE, MongoDB)

2023. 4. 26. 16:12 NoSQL/Cassandra

이전에 데이터 처리하는 어플리케이션을 개발할 때 NoSQL로 어떤걸 쓰면 좋을지 조사한 글을 포스팅해본다.

그 당시 고민했던 NoSQL 중 카산드라(Cassandra), HBASE, MongoDB 세 가지로 선정해 조사했었다.

RDBMS? NOSQL?

데이터의 읽기 쓰기 등 퍼포먼스에 치중한다면 NOSQL, 트랜잭션과 같은 정합성 위주의 시스템을 사용한다면 RDBMS
RDBMS 컬럼 변경 용이하지 않음, NOSQL 컬럼 변경 용이
NOSQL의 경우 sorting, join, grouping, range query, index 매우 취약
RDBMS 학습 비용 x
NOSQL 학습 비용 소요 (운영시 어떤 장애상황이 생길지 예측이 어려움)
NOSQL 가장 큰 장점 (Scale-Out, RDBMS보다 상대적으로 빠른 쓰기/읽기)

NOSQL 분류
[ 키 밸류형 ] redis, memcached, Oracle Coherence
[ 컬럼형 ] Cassandra, HBASE, Cloud Datastore
[ 문서형 ] MongoDB, Couchbase, MarkLogic, PostgreSQL, MySQL, DynamoDB MS-DocumentDB
[ 그래프형 ] Neo4j

DataStore	설 명	장 점	단 점
Cassandra	-Facebook에 의해 2008년 아파치 오픈소스로 공개된 분산 데이터 베이스 (자바 언어 기반) -컬럼 단위로 관리되어 컬럼형으로 분류 -대용량의 데이터 트랜잭션에 대해 고성능 처리가 가능(실제 트위터 MYSQL -> Cassandra로 전환)	-대량으로 쓰기가 발생하는 서비스에 좋음 -확장성이 뛰어남 -Apache Foundation에서 개발중이며커뮤니티 활발 - Scale-Out	-최소 3대 이상 구성(클러스터 환경) -복잡한 조건 검색 불가 -데이터 갱신 및 입력시 Atomic한 처리가 힘듬
HBase	-대량 데이터를 우수한 성능으로 데이터 일관성을 보장하면서 다뤄야 할 때 주로 사용 -대량 데이터 분석 및 처리를 위해 사용되는 Hadoop의 산하 프로젝트로 시작된 데이터베이스 (HDFS 및 MapReduce등과 함께 사용하기에 최적화) -수십 테러바이트가 넘는 빅데이터에 적합	-하둡 기반에서 동작하고 다양한 하둡 의 도구들과 상호 운영성이 좋음-데이터 일관성 보장 우수(상대적)	-5대 미만에서는 사용할 수 없다(대규모 전용) -성능이 좋진 않다 (상대적)
MongoDB	-MongoDB는 10gen 사에서 개발된 높은 성능과 확장성을 가지고 있는 데이터베이스- NoSQL 데이터베이스에서는 문서형 데이터베이스로 분류(C언어 기반)-데이터를 입력할때 데이터 구조 정보를 포함하여 BSON(JSON을 바이너리화한것)형식으로 저장하고, key value로 사용-NON-SCHEMA-비정형 데이터, 파일 데이터등의 스키마프리(Scheme free)모델에서 적합 - SQL 과 비슷한 방식의 쿼리 사용	-스키마 없이 사용 가능 -SQL 과 비슷한 방식의 쿼리 사용 -몽고는 쓰기할때 메모리에 먼저 Write 후에 1분 단위로 Flushing하는 Write back 방식을 사용한기 때문에 write성능이 좋음-Read시에는 파일의 Index를 메모리에 로딩해 놓고 찾는다(memory mapped file) - 빠름-다양한 기능 제공	-JOIN이나 트랜잭션 처리가 불가능 -디스크에 쓰기가 비동기식으로 이루어진다. 때문에 경우에 따라 데이터가 유실될 가능성도 있다.

[ Cassandra & HBase ]

카산드라 클러스터 설정 및 구성이 HBase 클러스터 구성보다 훨씬 쉽다.
카산드라가 일반적으로 write시 5배 이상의 더 나은 성능, read시 4배 이상의 성능을 보인다.

[ Cassandra & MongoDB ]

Cassandra 노드가 추가될수록 MonogoDB 보다 훨씬 나은 선형적인 성능 향상을 보인다.
- 다중 Index가 필요한 구조라면 MongoDB를 선택하고, 데이터 항목 변경이 많고 unique access가 많은 경우라면 Cassandra가 적합
http://db-engines.com/en/system/Cassandra;MongoDB