SQL & NoSQL 무엇을 선택해야할까?

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데이터는 요즘 ‘디지털의 금’이라고 불립니다. 같은 금이라도 금괴로 쌓아둘지, 주얼리로 가공할지, 혹은 거래소에 맡길지에 따라 가치를 끌어내는 방식이 완전히 달라지듯, 데이터를 어떻게 저장·정리·운용하느냐에 따라 서비스의 성패가 갈립니다. 이 글은 ‘SQL과 NoSQL을 단순 비교’하는 수준을 넘어서, 실전에서 어떤 질문을 던지고 어떤 판단을 내릴지, 그리고 최신 데이터베이스 트렌드(서버리스·분산 SQL·멀티모델·에지 DB 등)를 반영한 현실적 설계 패턴을 제공합니다.

개념부터 다른 둘

SQL(관계형 DB): 데이터를 테이블(행·열)로 엄격히 구조화하고, 트랜잭션의 원자성·일관성·격리성·지속성(ACID)을 보장하는 방식입니다. 관계형 모델 자체는 1970년 E. F. Codd의 논문에서 시작되었고, 이후 ‘정합성’이 요구되는 시스템에서 표준으로 자리 잡았습니다.

NoSQL(비관계형 DB): 문서(Document), 키-값, 컬럼 패밀리, 그래프 등 다양한 데이터 모델을 수용하며 ‘스키마 유연성’과 ‘수평 확장성’을 우선합니다. ACID 대신 더 느슨한 일관성 모델(BASE 또는 eventual consistency)을 허용해 높은 처리량과 탄력적 확장이 가능한 구조를 지향합니다.

즉, SQL은 정확성의, NoSQL은 확장성의 도구입니다. 다만 실제 설계에서 중요한 건 ‘어느 쪽이 더 낫냐’가 아니라 ‘우리 서비스가 어떤 요구를 가지고 있느냐’입니다.

두 모델의 핵심 차이

	SQL	NoSQL
데이터 형태	정형화된 관계형	자유로운 JSON·키-값·그래프
일관성	강한 일관성(ACID)	최종 일관성(혹은 선택적 강한 일관성)
확장방식	주로 수직 확장(성능 높은 단일 인스턴스)	평 확장(노드 추가)
스키마 변경	ALTER로 엄격한 마이그레이션 필요	필드 추가가 자유롭고 빠름
복잡한 관계 처리	JOIN이 강력(복잡한 리포트/분석 유리)	애플리케이션 레벨 또는 그래프 DB 병행 필요

언제 SQL이 정답이고, 언제 NoSQL이 적합한가

SQL이 더 적합한 경우

정합성/회계·금융·의료: 돈·진단·회계 같은 ‘1의 오차도 허용되지 않는’ 도메인. 트랜잭션 롤백·격리·무결성 제약이 필수적입니다.

복잡한 조인·정규화가 필요한 리포팅: 다차원 보고서·복잡한 쿼리 성능을 정확하게 맞춰야 할 때.

NoSQL이 더 효과적인 경우

초대형 쓰기·읽기 부하: 실시간 로그, 사용자 행동 이벤트, 텔레메트리 등 — 대량의 비정형 데이터 저장.

빠른 프로토타이핑 / MVP: 스키마 설계에 시간을 쓰지 않고 빠르게 기능을 검증해야 할 때. (Firestore, MongoDB 등)

글로벌 읽기/쓰기를 분산: 지역별 빠른 응답이 중요할 때.

ACID vs BASE

ACID(관계형)가 제공하는 정확성은 강력하지만, 대규모 분산 환경에서 그대로 유지하려면 비용과 복잡도가 급증합니다. 반대로 NoSQL의 BASE 모델은 응답성과 가용성을 높이지만, 일관성 문제를 애플리케이션 레이어에서 해결해야 할 수 있습니다.

실무에서 자주 쓰이는 보완 패턴

CQRS(Command Query Responsibility Segregation): 읽기와 쓰기 모델을 분리해 각각에 최적화된 저장소를 사용.

Saga(보상 트랜잭션) 패턴: 분산 트랜잭션을 로컬 트랜잭션들의 시퀀스로 바꾸고, 실패 시 보상 거래를 실행. 마이크로서비스 환경에서 일관성을 관리하는 대표 패턴입니다.

이벤트 소싱 + 이벤트 로그: 모든 상태 변화를 이벤트로 기록해 재생(replay)로 상태를 복원하거나 리빌드.

이런 설계 패턴을 통해 NoSQL에서도 실무적 수준의 일관성과 복원력을 확보할 수 있습니다.

현실적 선택 기준 체크리스트

다음 질문의 ‘예/아니오’에 따라 권장 스택이 달라집니다.

트랜잭션(원자성)과 강한 정합성이 필수인가? → 그렇다면 관계형(DBMS) 또는 분산 SQL(NewSQL/Distributed SQL) 고려.

초당 수만 건 이상의 쓰기·읽기 예상? → NoSQL(카산드라, DynamoDB)이나 분산 SQL로 수평 확장 검토.

빠른 프로토타입이 필요하고, 비용은 초기엔 작게? → Firestore 같은 BaaS(간편성 우선) 가능, 다만 비용 모델 확인 필요.

쿼리(복잡한 JOIN, 분석)가 많나? → 전통적 RDB 또는 분석 전용 DB(ClickHouse, BigQuery) 병행.

글로벌 사용자 대상이며 지역별 응답속도(지연)가 관건인가? → 분산 SQL(예: Spanner 계열), 혹은 여러 리전에서 읽기 가능하도록 설계.

마무리: 질문을 더 잘 던져라

기술은 도구일 뿐입니다. 옳은 질문은 “어떤 DB를 쓸까?”가 아니라, “우리 서비스가 어떤 사용자 경험을 언제까지 어떤 비용으로 제공해야 하는가?” 입니다. 요구사항의 시간축(초기 MVP vs 3년 뒤 글로벌 확장), 오류 허용범위, 팀 역량, 예산까지 함께 고려하면 자연스럽게 설계가 보입니다.

원문에서 좋았던 비유처럼, SQL은 ‘정확히 맞춰 넣는 테트리스 고수’이고 NoSQL은 ‘상상으로 조립하는 레고 장인’입니다. 둘 다 훌륭하고, 둘 다 쓸모 있습니다. 중요한 건 어느 순간에 어떤 도구를 꺼내 쓸지 아는 감각입니다.