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빅데이터 | 애널리틱스 / 애플리케이션

기고 | 빅 데이터 시대, 어떤 DBMS를 골라야 할까

2012.08.20 Andrew Oliver  |  InfoWorld
그래프 데이터베이스
그래프 데이터베이스(graph database)는 데이터 규모나 가용성보다 당신의 데이터가 어떻게 연관되고, 당신이 어떤 계산을 수행하려 하는 지에 집중한다. 네오4j(Neo4j)의 제조사 네오 테크놀로지(Neo Technologies)에서 제품 엔지니어링을 담당하는 선임 이사 필립 래틀은 필자와 나눈 대화에서 “그래프 데이터베이스는 데이터 세트가 근본적으로 상호연결되고, 정리되지 않은 상황에서 매우 유용하다”라고 말했다. “주요 데이터 접속 패턴은 데이터의 상호 교환이다. 다시 말해, OLTP/기록 시스템 대 배치인데, 그래프 데이터베이스가 관련 작업을 주고받도록 하고, RDBMS 안에서는 배치에서 일어나야 한다는 점을 명심할 때다.”

이 점은 그래픽 데이터베이스가 관계형 데이터베이스가 제공하는 것보다 데이터 구조를 위해 더 정확한 트랜잭션이 필요하다고 선전하는 대다수의 NoSQL 마케팅에 반대되는 것이다.

그래프 데이터베이스는 대부분 지역적인 문제들, 추천 엔진, 네트워크/클라우드 분석, 생물정보학(bioinformatics) 등에 사용되는데, 크게 보면 데이터 사이의 관계가 데이터 자체만큼이나 중요한 어느 곳이든 쓰일 수 있다. 이는 다양한 금융 분석 기능에서도 중요한 기술이 될 것이다. 만약 다른 회사의 ‘악재’가 한 회사에 미치는 영향을 알고 싶다면, 관계의 단순성이 절대적인 계산이 될 수 있다. 이를 몇 개의 SQL 문장으로 질의하려면 수많은 코드가 필요하고, 속도도 빠르지 않지만, 그래프 데이터베이스는 이 작업에서 특히 뛰어난 성능을 보인다.

귀사의 데이터가 간단하거나 도표화하기 쉽다면 그래프 데이터베이스는 필요치 않다. 그래프 데이터베이스는 귀사가 OLAP나 길이 분석(length analysis)을 할 경우에도 적합하지 않다. 그래프 데이터베이스는 더 나은 검색을 위해 보통 인덱스와 함께 제공되지만, 그러기 위해선 그래프 부분을 잘라내야 하고 몇몇 초기 노드(initial node)들을 수정해야 한다.

모든 것을 종합한 제언
그래프 데이터베이스는 이 새로운 데이터베이스 유형들에 이름 붙이기 어려운 이유를 보여주는 좋은 예다. 필자는 ‘뉴DB(NewDB)’라고 부르는 선호하는데 몇 몇 RDBMS보다도 오래된 것들은 제외시키고자 한다. NoSQL가 썩 좋은 명칭은 아니지만 그것들 중 일부만 SQL을 지원하는데다, SQL이 이 시스템들 역량들과 만나기 때문이다.

마지막으로 빅 데이터라는 이름도 그리 정확하진 않다고 생각한다. 데이터에 관계형 데이터베이스보다 더 자연스럽게 맞는 데이터베이스의 이점을 활용하기 위해 대규모 데이터세트를 필요로 하지 않는다는 점에서 그렇다. 그래프 데이터베이스가 상당히 관계적이며 그저 전통적인 RDBMS들과 다른 형태의 관계를 추적하기 때문에, ‘비관계적(Nonrelational)’이란 표현 역시 그다지 적합하지 않다.

사실, 이들은 나머지 문제들을 해결해주는 여분의 데이터베이스들이다. 지난 10년 간 마케팅 메시지들, 하드웨어와 대역폭의 한계, 지연시간과 볼륨에 대한 낮은 기대치 등으로 몇 몇 오래된 데이터베이스들까지도 RDBMS들 수준의 인지도에는 미치지 못하게 됐다.

모든 문제들을 RDBMS로 해결할 수 없듯이 우리는 모든 수학 문제를 이론만 가지고 풀 수 없다. 오늘날 데이터가 확장성, 성능(지연시간 문제), 규모 증대 등으로 점점 복잡해지고 있다. 이런 문제들을 풀기 위해서는 한 가지 데이터베이스 기술만 고수하는 모습에서 벗어나야 할 것이다.

*Andrew C. Oliver는 8살 때 프로그래밍을 시작했고 GW 베이직, BASICA, d베이스 III+를 익힌 소프트웨어 컨설턴트다. ciokr@idg.co.kr

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