Db2 서로 다른 값 비교 방법

규모와 업종을 불문하고 모든 비즈니스에 있어서 빅 데이터의 세계가 점차 확장되고 있습니다. IDG에서 2016년에 진행한 설문조사에 따르면, 일반 기업에서 관리하고 있는 정보량이 무려 163테라바이트(163,000기가바이트)에 달합니다.

이러한 원시 데이터를 최첨단 인사이트로 전환하기란 쉽지 않습니다. 비즈니스가 기업 데이터 관리 실무를 숙달해야 직원이 뛰어난 업무 실적을 올리는 데 필요한 정보를 쉽게 생성, 저장, 이용, 관리, 분석할 수 있습니다.

엔터프라이즈 데이터를 관리하는 데 가장 일반적인 두 가지 형태의 데이터 스토리지는 데이터 웨어하우스와 데이터베이스일 것입니다. 그렇다면 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 차이점은 무엇이며, 어느 것이 각 기업의 상황에 가장 적합할까요?

이 게시글에서는 각 기업의 데이터 구조 상황에 가장 적합한 데이터 저장소를 파악할 수 있도록 데이터베이스와 데이터 웨어하우징의 차이점을 분석해 보겠습니다.

목차

1. 데이터베이스란?
2. 데이터 웨어하우스란?
3. 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점
4. 주요 차이점 설명
5. 비교 차트
6. 데이터 웨어하우스 및 데이터베이스와 데이터 마트 및 데이터 레이크 비교
7. 데이터베이스와 데이터 웨어하우스 통합

데이터베이스란?

데이터베이스란 논리적으로 타당할 뿐만 아니라 데이터의 검색, 조작, 분석이 용이한 방식으로 저장된 정보의 조직화된 모음입니다.

데이터베이스 사용 방법

데이터베이스를 분류하는 가장 일반적인 방법은 SQL과 NoSQL의 비교(관계형과 비관계형의 비교라고도 함)일 것입니다.

SQL 또는 관계형 데이터베이스는 서로 다른 데이터 사이의 관계를 코드화하는 형식적 테이블 내에 정보를 구성합니다. 각 테이블은 Microsoft Excel의 스프레드시트 구조와 마찬가지로 행과 열로 구성됩니다. 사용자는 관계형 데이터베이스를 통해 검색하기 위해 데이터베이스와의 통신을 위한 도메인별 언어인 구조화된 쿼리 언어(SQL)로 쿼리를 작성합니다. 가장 널리 사용되는 4가지 SQL 데이터베이스 제품은 Oracle, Microsoft SQL Server, IBM Db2, MySQL입니다(순서에 상관없음).

반면, NoSQL 또는 비관계형 데이터베이스는 관계형 테이블 기반 데이터 모델의 범주에서 벗어나는 데이터를 저장하기 위한 모든 패러다임을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스의 가장 일반적인 유형에는 키-값 저장소, 문서 기반 저장소, 열 기반 저장소, 그래프 기반 저장소가 있습니다. 가장 많이 사용되는 NoSQL 제품은 MongoDB, Cassandra, Redis입니다.

SQL과 NoSQL을 비교하자면, 두 가지 방식 모두 장단점이 있습니다. SQL 데이터베이스는 리소스 추가를 통해 수직적으로 확장이 용이한 반면, NoSQL 데이터베이스는 더 많은 머신을 추가하여 수평적으로 확장하기가 쉽습니다. 쿼리 작성 시 SQL을 사용하면 성능과 사용 용이성과 관련하여 큰 장점으로 작용할 수 있지만, 관계형 데이터베이스는 데이터 계층 면에서 유연성이 낮고 다소 경직적입니다.

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데이터 웨어하우스란?

데이터 웨어하우스란 조직 내 서로 다른 다양한 소스들의 정보를 집계하고 저장하는 시스템입니다.

데이터 웨어하우스 사용 방법

데이터 웨어하우스의 목표는 명백히 비즈니스 지향적입니다. 데이터 웨어하우스는 최종 사용자가 서로 다른 소스의 정보를 통합 및 분석할 수 있게 함으로써 의사 결정을 도모할 수 있도록 설계되었습니다. 

데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점 설명

주된 차이점은 데이터베이스는 저장된 데이터의 조직화된 모음이며, 데이터 웨어하우스는 다양한 데이터 소스에서 빌드된 정보 시스템으로서 데이터 분석에 사용됩니다. 

다음은 상위 수준에서 데이터베이스와 데이터 시스템을 추가적으로 구별하는 차이점들입니다.

1. OLTP 솔루션은 데이터베이스와 함께 사용될 때 가장 적합한 반면, 데이터 웨어하우스는 OLAP 솔루션에 가장 적합합니다.
2. 데이터베이스는 한 번에 수천 명의 사용자를 처리할 수 있고, 데이터 웨어하우스는 상대적으로 작은 규모의 사용자만 처리합니다.
3. 데이터베이스는 소규모의 원자성 트랜잭션에 가장 유용하며, 데이터 웨어하우스는 보다 높은 수준의 분석이 필요한 대규모 질문에 가장 적합합니다.
4. 데이터베이스는 24시간 연중무휴로 사용 가능해야 하므로 다운타임 발생 시 큰 비용이 발생할 수 있으나, 데이터 웨어하우스는 다운타임의 영향을 크게 받지 않습니다.
5. 데이터베이스는 신속한 CRUD 작업(생성, 읽기, 업데이트, 삭제)에 최적화되어 있습니다. 반면, 데이터 웨어하우스는 여러 개의 대규모 데이터 저장소에 걸쳐 발생하는 소규모의 복잡한 쿼리에 최적화되어 있습니다.
6. 데이터베이스는 여러 테이블에서 정보가 중복되지 않고 최대한 효율적으로 구조화됩니다. 일반적으로 데이터 웨어하우스는 데이터를 비정규화하여 쓰기 작업보다 읽기 작업에 높은 우선 순위를 둡니다.
7. 데이터베이스에는 주로 최신 정보만 포함되기 때문에 기록 쿼리가 불가능합니다. 데이터 웨어하우스는 처음부터 보고 및 분석 목적으로 설계되었습니다.

데이터 웨어하우스와 데이터베이스 비교 차트

주요 차이점 설명

지금까지 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 개요를 알아봤는데 구체적 상황에서 이 두 가지를 어떻게 정확히 구분할 수 있을까요? 아래에서 데이터 웨어하우스와 데이터베이스의 가장 큰 차이점 7가지를 설명해 드리겠습니다.

1. OLTP와 OLAP 비교

온라인 트랜잭션 처리(OLTP)는 트랜잭션 중심의 데이터 처리 시스템을 일컫는 용어입니다. 일반적으로 OLTP는 비즈니스에서 매일 사용하는 정보를 포함하는 데이터베이스의 주요 패러다임으로, 빠르고 효율적인 쿼리와 정확한 최신 정보를 필요로 하는 직원들을 지원하기 위해 설계되었습니다.

반면, 온라인 분석 처리(OLAP)는 성능 및 일상적인 사용보다는 데이터 분석 및 의사 결정에 초점을 맞춘 데이터 처리 시스템을 일컫는 용어입니다. 많은 OLAP 시스템은 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션과 연동되기 때문에 비기술직 관리자와 임원이 질문에 대한 답변을 쉽게 얻을 수 있습니다.

신속한 데이터 이용을 위해 OLTP 솔루션이 필요한 기업의 경우 주로 데이터베이스를 사용합니다. 한편 데이터 웨어하우스 시스템은 현재 데이터뿐만 아니라 과거 정보도 집계할 수 있는 OLAP 솔루션에 보다 적합합니다.

2. 동시 사용자 수

데이터베이스는 OLTP 시스템이기 때문에 성능 저하를 일으키지 않고 수천 명의 사용자를 동시에 지원할 수 있도록 설계되었습니다.

반면, OLAP 데이터 웨어하우스의 경우 지원할 수 있는 동시 사용자 수는 상대적으로 제한적입니다. 데이터 웨어하우스 솔루션은 여러 다양한 데이터 저장소를 순환하는 더욱 복잡한 쿼리를 사용하므로 더 많은 리소스를 필요로 합니다. 따라서 확장성이 엔터프라이즈급 데이터베이스에 미치지 못합니다.

3. 사용 사례

데이터 웨어하우스와 데이터베이스는 사용 사례 면에서 차이가 큽니다.

데이터베이스는 조직의 일상적인 작업에 필요한 소규모의 원자성 트랜잭션에 가장 유용합니다. 신규 환자에 관한 새로운 데이터를 입력하는 병원, 온라인 웹사이트를 통해 티켓을 구매하는 고객, 두 계좌 간에 송금을 하는 은행 등을 예로 들 수 있습니다.

데이터 웨어하우스는 보다 높은 수준의 분석이 필요하고 조직의 과거, 현재, 미래에 관련한 대규모 질문에 가장 적합합니다. 숨겨진 인사이트를 발굴하기 위해 여러 데이터베이스에서 정보를 마이닝하는 것을 예로 들 수 있습니다.

4. 서비스 수준 계약

OLTP 트랜잭션 특성으로 인해 데이터베이스는 일반적으로 거의 24시간 연중무휴, 99.9% 이상의 가용성을 요구합니다. OLTP 데이터베이스에 다운타임이 발생하는 경우 막대한 비용이 발생하고 심지어는 비즈니스가 중단될 수도 있습니다.

그러나 백엔드 분석에 더 자주 사용되는 데이터 웨어하우스에 있어서 다운타임은 큰 문제가 되지 않습니다. 사실 대부분의 데이터 웨어하우스에는 더 많은 정보가 업로드될 때 정기적으로 예약되어 있는 다운타임 기간이 있습니다.

5. 최적화

OLTP 데이터베이스는 신속한 CRUD 작업(생성, 읽기, 업데이트, 삭제)에 최적화되어 있습니다. 그러나 더욱 복잡한 분석 쿼리로 인해 성능이 빠르게 저하될 수 있습니다.

반면, OLAP 데이터 웨어하우스는 여러 개의 대규모 데이터 저장소에 걸쳐 발생하는 소규모의 복잡한 쿼리에 최적화되어 있습니다. 응답 시간도 중요한 메트릭이지만, 데이터 웨어하우스의 경우 데이터하우스가 수행하는 분석의 품질이 더욱 중요합니다.

6. 구조

신속한 쿼리라는 목표 달성을 위해 OLTP 데이터베이스는 여러 테이블에 정보가 중복되지 않고 최대한 효율적으로 구조화됩니다. 이를 통해 트랜잭션 실행에 필요한 디스크 공간과 응답 시간이 모두 줄어듭니다.

OLAP 데이터 웨어하우스의 경우 주어진 쿼리의 속도에 크게 신경을 쓰지 않기 때문에 중복 정보는 거의 문제가 되지 않습니다. 일반적으로 데이터 웨어하우스는 데이터를 비정규화하여 쓰기 작업보다 읽기 작업에 높은 우선 순위를 둡니다.

7. 보고 및 분석

OLTP 데이터베이스에서 일부 제한된 보고 및 분석이 가능하지만, 데이터의 정규화된 구조로 인해 수행하기 어려워집니다. 아울러 데이터베이스에는 효율성 극대화를 위해 주로 최신 정보만 포함되기 때문에 기록 쿼리가 불가능합니다.

반면 데이터 웨어하우스는 처음부터 보고 및 분석 목적으로 설계되었습니다. 따라서 사용자는 현재 및 기록 데이터를 모두 수집할 수 있으므로 광범위한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 및 데이터베이스와 데이터 마트 및 데이터 레이크 비교

데이터베이스와 데이터 웨어하우스 비교 관련 문제가 엔터프라이즈 데이터 관리 시스템에서 알아야 할 전부라고 생각했다면 오산입니다. 이 섹션에서는 조직에서 관심을 갖고 살펴볼 수 있는 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 두 가지 대안, 즉 데이터 마트와 데이터 레이크를 살펴보겠습니다.

데이터 마트의 정의 및 사용

데이터 마트는 특정 정보 유형이나 마케팅, 영업, 재무 또는 인사 등 조직 내 특정 사용자 집합을 위한 정보를 저장하는 것을 목적으로 하는 데이터베이스입니다.

데이터 마트는 자체 엔터티가 될 수도 있거나, 대규모 데이터 웨어하우스에 속한 소규모 파티션이 될 수도 있습니다. 두 경우 모두 조직의 데이터를 관리 가능한 크기(일반적으로 100기가바이트 미만)로 줄이는 것을 목표로 합니다.

데이터 레이크의 정의 및 사용

데이터 레이크는 데이터 웨어하우스와 유사하지만 데이터 내용의 체계화 방법에 대한 엄격한 요구 사항이 없습니다. 데이터 레이크는 중앙 집중식 데이터 스토리지의 한 방법으로서 어떠한 유형으로도 정보를 필연적으로 구조화하지는 않습니다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 함께 저장될 수 있으며, 데이터 레이크는 모든 소스나 데이터 유형의 정보를 사용할 수 있습니다.

데이터 레이크는 현재 및 과거 정보 모두에 대해 일종의 "하치장" 같은 측면이 있기 때문에 구조화된 데이터베이스보다 일반적으로 유연성과 적응성이 높습니다. 그러나 추후에 개발자와 분석가가 이러한 대량의 정보를 처리하고 사용하고자 할 때 그에 따른 불편을 감수해야 합니다.

데이터베이스와 데이터 웨어하우스 통합

데이터 마트와 데이터 레이크는 물론이고 데이터 웨어하우스와 데이터베이스의 비교 문제는 빅데이터를 사용하는 모든 비즈니스가 답해야 할 문제입니다. 위에서 살펴본 바와 같이 데이터베이스와 데이터 웨어하우스는 실제로 상당히 다릅니다. 데이터 웨어하우스 또는 데이터베이스를 설치하기로 결정한다는 것 자체가 조직이 우수한 엔터프라이즈 데이터 관리를 실천하기 위해 노력하고 있음을 나타냅니다.

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