데이터베이스를 이야기할 때
“NoSQL이 더 빠르고, 더 확장성이 좋다”는 말을 자주 듣습니다.
그래서 마치 NoSQL이 모든 문제의 해답처럼 느껴지기도 합니다.
하지만 실제 시스템 설계에서는
NoSQL이 항상 최선의 선택은 아닙니다.
이 글에서는 왜 NoSQL이 만능이 아닌지, 구조적인 이유를 중심으로 설명합니다.
NoSQL이 등장한 배경
NoSQL은
기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 한계를 보완하기 위해 등장했습니다.
- 대용량 데이터 처리
- 빠른 쓰기 성능
- 수평 확장(Scale-out)
이런 요구사항을 해결하는 데 초점을 맞췄죠.
그래서 특정 상황에서는 매우 강력합니다.
구조적 유연함의 대가
NoSQL의 가장 큰 장점은
스키마가 유연하다는 점입니다.
하지만 이 장점은 동시에 단점이 됩니다.
- 데이터 구조가 제각각 저장됨
- 필드 누락·형식 불일치 발생
- 시간이 지날수록 데이터 품질 저하
결과적으로 데이터 정합성 관리가 어려워집니다.
트랜잭션 보장이 약한 이유
관계형 데이터베이스는
ACID 트랜잭션을 기본으로 합니다.
NoSQL은 대신
- 가용성
- 확장성
을 우선시하는 구조를 택합니다.
이로 인해
- 복잡한 트랜잭션 처리
- 여러 데이터 간 일관성 유지
가 까다로워질 수 있습니다.
금융·결제·정산 시스템에서는
이 점이 치명적인 약점이 됩니다.
데이터 중복이 늘어나는 구조
NoSQL은 조인(Join)을 최소화하는 설계를 권장합니다.
그 결과
- 같은 데이터가 여러 곳에 저장되고
- 수정 시 모든 위치를 함께 변경해야 합니다.
이 과정에서 데이터 불일치 문제가 쉽게 발생합니다.
단순한 구조에서는 문제가 없지만,
서비스가 커질수록 관리 부담이 커집니다.
쿼리의 유연성이 떨어질 수 있습니다
관계형 데이터베이스는 복잡한 조건 검색과 분석에 강합니다.
반면 NoSQL은
- 특정 패턴의 조회는 빠르지만
- 예상하지 못한 쿼리는 어렵습니다.
즉, 처음 설계한 사용 방식에 크게 의존합니다.
요구사항이 바뀌면 데이터 구조를 다시 설계해야 하는 경우도 많습니다.
운영과 디버깅이 쉽지 않습니다
NoSQL은 분산 환경을 전제로 합니다.
- 노드 간 데이터 동기화
- 장애 발생 시 복구 과정
- 데이터 일관성 확인
이 모든 것이 운영 난이도를 높입니다.
단순히 “빠르다”는 이유로 선택하면 오히려 관리 비용이 증가할 수 있습니다.
NoSQL이 잘 어울리는 경우
그렇다고 NoSQL이 나쁘다는 뜻은 아닙니다.
아래 같은 경우에는 매우 효과적입니다.
- 로그·이벤트 데이터 저장
- 세션·캐시 데이터
- 대규모 읽기·쓰기 중심 서비스
- 구조 변화가 잦은 데이터
문제는 모든 상황에 적용하려 할 때 발생합니다.
정리하면
- NoSQL은 만능 솔루션이 아닙니다.
- 확장성과 속도를 얻는 대신, 관리 복잡도가 증가합니다.
- 트랜잭션·정합성이 중요한 영역에는 부적합할 수 있습니다.
- 중요한 건 기술이 아니라 문제에 맞는 선택입니다.
좋은 시스템은 최신 기술을 쓰는 시스템이 아니라, 상황에 맞는 기술을 선택한 시스템입니다.