데이터베이스(DB)는 사용 목적, 구조, 저장 방식 등에 따라 여러 가지 종류로 나뉩니다.
아래는 가장 일반적으로 분류하는 DB의 종류입니다.
1. 관계형 데이터베이스 (Relational Database, RDB)
- 특징
> 데이터를 테이블(행과 열) 형식으로 저장
> SQL 사용
> 데이터 간 **관계(외래키 등)**를 통해 연결
- 예시
- MySQL
- Oracle
- PostgreSQL
- MS SQL Server
- SQLite
* 장점: 구조화된 데이터 처리에 강함
* 단점: 비정형 데이터(예: 이미지, JSON 등)에 부적합
2. 비관계형 데이터베이스 (NoSQL)
- 특징
> 테이블이 아닌 다양한 구조로 데이터를 저장 (예: JSON, 키-값, 그래프 등)
> 유연한 스키마, 대용량 데이터에 적합
- 주요 유형
유형 | 설명 | 대표제품 |
키-값(Key-Value) | 단순한 키:값 구조 | Redis, DynamoDB |
문서 지향(Document) | JSON 형식 문서 | MongoDB, CouchDB |
컬럼 지향(Column) | 컬럼 기반 저장 | Cassandra, HBase |
그래프(Graph) | 노드-간선 구조 | Neo4j, ArangoDB |
3. 객체 지향 데이터베이스 (OODB)
- 특징
> 데이터를 객체 형태로 저장 (OOP 언어와 연동 쉬움)
> 클래스, 상속, 다형성 등을 지원
- 예시
- ObjectDB
- db4o
* 장점: 객체 지향 언어(Java 등)와 잘 맞음
* 단점: 범용성이 떨어짐, 표준화 부족
4. 시계열 데이터베이스 (Time-Series DB)
- 특징
> 시간 순 데이터 수집 및 분석에 최적화
> IoT, 센서 데이터, 주가 기록 등에 사용
- 예시
- InfluxDB
- TimescaleDB
- Prometheus
* 장점: 빠른 시간 기반 쿼리, 압축 저장
* 단점: 일반 쿼리나 관계형 작업은 어려움
5. 그래프 데이터베이스 (Graph DB)
- 특징
> **노드와 간선(관계)**로 데이터를 저장
> 복잡한 관계를 시각화하고 탐색 가능
- 예시
- Neo4j
- Amazon Neptune
* 장점: 추천 시스템, 소셜 네트워크에 적합
* 단점: 사용 사례가 제한적일 수 있음
6. 파일 기반 데이터베이스
- 데이터가 일반 파일 형태로 저장됨
- 예: CSV, XML, JSON 파일
- 간단한 프로젝트나 로컬 테스트에 유용
*** 언제 어떤 DB를 써야 할까?
사용 사례 | 추천 DB 유형 |
전통적인 웹 서비스 | 관계형 DB (MySQL 등) |
빅데이터, 빠른 확장성 필요 | NoSQL (MongoDB, Cassandra 등) |
센서, 로그, 주가 등 시간 기반 | 시계열 DB |
친구 관계, 추천 시스템 | 그래프 DB |
단순 저장, 파일 형태 | 파일 기반 (CSV 등) |
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