프로젝트에 사용할 데이터베이스를 선택할 때 흔히 사용되는 두 가지 옵션인 MySQL과 Cassandra가 떠오릅니다. 두 데이터베이스 모두 개발자 커뮤니티에서 상당한 관심을 끌고 있지만 서로 다른 사용 사례에 적합합니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리와 관련하여 오랫동안 선택되어 왔습니다. 관계형 데이터베이스이므로 테이블과 행에 맞는 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. MySQL은 ACID를 준수하는 것으로 알려져 있는데, 이는 데이터의 일관성과 신뢰성을 유지한다는 멋진 표현일 뿐입니다. 조인과 트랜잭션이 포함된 복잡한 쿼리를 실행해야 한다면 MySQL이 좋습니다. 이것이 바로 많은 인기 있는 웹 애플리케이션, 콘텐츠 관리 시스템, 전자상거래 플랫폼에서 MySQL을 사용하는 이유입니다.

하지만 여러 시스템에 분산시켜야 하는 엄청난 양의 데이터를 처리하는 경우에는 어떻게 해야 할까요? Cassandra가 등장하는 곳입니다. Cassandra는 NoSQL 데이터베이스, 특히 와이드 컬럼 데이터베이스입니다. 대용량 데이터를 처리하도록 설계되었으며 쉽게 수평으로 확장할 수 있습니다. Cassandra는 고가용성을 보장하는 데에도 탁월하므로 시스템의 한 부분이 다운되더라도 데이터에 계속 액세스할 수 있습니다. 이것이 바로 많은 데이터와 실시간 분석을 다루는 대규모 조직(Uber, Facebook, Netflix)이 기술 스택에 Cassandra를 사용하는 이유입니다.

이 기사에서는 MySQL과 Cassandra의 주요 차이점을 자세히 살펴보고 데이터 모델, 성능 및 이상적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.

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웹 애플리케이션을 구축할 때 MySQL을 사용해야 합니까?

데이터 기반 애플리케이션 구축을 고려하고 MySQL 및 Cassandra를 평가하고 있다면 특히 MySQL 사용을 선호하는 경우 보완 도구로 Five를 살펴보는 것이 좋습니다. Five는 데이터 기반 소프트웨어를 만들기 위한 신속한 애플리케이션 개발 환경입니다. Five에서 개발된 각 애플리케이션에는 자체 MySQL 데이터베이스와 자동 생성된 관리 패널 프런트엔드가 함께 제공됩니다.

MySQL과 함께 Five를 사용하는 주요 이점 중 하나는 시각적 데이터베이스 빌더입니다. Five를 사용하면 테이블, 필드 및 관계를 쉽게 생성하여 데이터베이스 스키마 설정에 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 기존 MySQL 데이터베이스가 있더라도 Five를 연결하면 애플리케이션의 프런트엔드 및 비즈니스 로직을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.

Five는 이벤트, 프로세스, 작업, 알림 등 비즈니스 로직을 구현하기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 사용자 정의 JavaScript 또는 TypeScript 함수를 작성하여 애플리케이션 기능을 확장하면 가장 복잡한 요구 사항도 처리할 수 있는 유연성을 얻을 수 있습니다.

Five를 사용하면 MySQL 기반 애플리케이션을 클라우드에 쉽게 배포할 수 있습니다. 단 한 번의 클릭만으로 확장 가능하고 안전한 클라우드 인프라에 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 이를 통해 배포 복잡성에 대해 걱정하지 않고 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다.

시작하려면 4단계로 MySQL 데이터베이스용 프런트 엔드를 만드는 방법에 대한 이 튜토리얼을 읽어보세요.

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MySQL과 Cassandra: 비교 개요w

구조화된 데이터 모델: MySQL의 강점

데이터 저장 및 관리와 관련하여 MySQL과 Cassandra는 고유한 장점을 가지고 있습니다. MySQL은 테이블에 맞는 구조화된 데이터를 처리하기 위한 검증된 선택입니다. 데이터베이스 작업에 사용되는 언어인 SQL을 사용합니다. 복잡한 쿼리를 실행하고 모든 것이 일관성을 유지해야 하는 경우 MySQL이 적합합니다. ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 준수가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 즉, 데이터의 신뢰성과 정확성이 보장됩니다.

유연한 데이터 모델: Cassandra의 강점

반면에 Cassandra는 처리할 수 있는 데이터 유형에 있어서 더 유연합니다. 엄격한 스키마에 항상 맞지 않는 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하는 데 적합합니다. Cassandra는 대량의 데이터를 처리하고 이를 여러 서버에 분산하도록 구축되었으므로 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 수평으로 쉽게 확장할 수 있습니다. 따라서 많은 양의 데이터를 처리하고 빠른 쓰기에 우선순위를 두어야 한다면 Cassandra가 적합할 수 있습니다.

복제 및 내결함성: MySQL과 Cassandra 비교

데이터를 안전하게 유지하고 가용성을 유지하는 데 있어 MySQL과 Cassandra는 서로 다른 접근 방식을 사용합니다. MySQL은 데이터가 기본 노드에서 하나 이상의 백업 노드로 복사되는 마스터-슬레이브 복제 설정을 사용합니다. 문제가 발생하면 수동으로 백업으로 전환해야 합니다. 반면 Cassandra에는 복제 및 자동 장애 조치 기능이 내장되어 있습니다. 클러스터의 여러 노드에 데이터를 복사하므로 한 노드가 다운되면 다른 노드는 수동 개입 없이 원활하게 실행할 수 있습니다.

쿼리 언어: SQL 대 CQL

마지막으로 데이터와 실제로 상호 작용하는 방식의 문제가 있습니다. MySQL은 널리 사용되고 데이터 쿼리, 조인 및 집계를 위한 많은 기능을 갖춘 표준 언어인 SQL을 사용합니다. Cassandra는 SQL과 유사하지만 몇 가지 제한 사항이 있는 CQL이라는 자체 언어를 사용합니다. 단순성과 성능을 위해 고급 쿼리 기능 중 일부를 절충합니다.

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MySQL과 Cassandra에 대한 사용자와 개발자의 의견

커뮤니티 피드백과 실제 테스트를 바탕으로 한 몇 가지 관점은 다음과 같습니다.

성능 비교: 간단한 작업

일반적인 관찰 중 하나는 Cassandra가 간단한 작업의 경우 MySQL보다 느린 경향이 있다는 것입니다. 예를 들어 사용자가 기본 쓰기 작업을 실행할 때 다음과 같은 성능 지표를 보고했습니다.

• MySQL:
  단일 삽입: 0.0002초
  1000개 삽입: 0.1106초
• 카산드라:
  단일 삽입: 0.005초
  1000개 삽입: 1.047초
이러한 결과는 간단한 단일 노드 쓰기 작업의 경우 MySQL이 Cassandra보다 훨씬 뛰어난 성능을 보인다는 것을 보여줍니다. 이러한 관찰은

Cassandra의 강점이 단일 노드 성능이 뛰어나기보다는 분산 시스템 전반에서 대규모 데이터 및 대용량 쓰기 작업을 처리하는 데 있다는 일반적인 합의와 일치합니다.

확장 및 분산 시스템

개발자들은 고가용성과 수평적 확장성이 필요한 시나리오에서 Cassandra의 장점을 자주 강조합니다. MySQL은 구조화된 데이터와 복잡한 쿼리가 포함된 단일 노드에서 뛰어난 성능을 발휘하지만 여러 노드에 걸쳐 확장할 때는 문제에 직면합니다. 반면 Cassandra는 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 쉽게 확장하고 성능 저하 없이 데이터를 배포하도록 설계되었습니다.

상세한 개발자 통찰력

최소 데이터와 단일 노드를 사용한 성능 테스트는 오해의 소지가 있을 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. Cassandra의 아키텍처는 분산형 대규모 배포에 최적화되어 있습니다. 단순한 단일 노드 벤치마크는 분산 특성과 고가용성이 빛나는 실제 다중 노드 설정에서 시스템 기능을 반영하지 않는 경우가 많습니다.
MySQL 및 Cassandra에 대한 사용

사례

MySQL 사용 사례(Five를 사용하면 이러한 항목을 더 빠르게 구축할 수 있습니다):

콘텐츠 관리 시스템(CMS)
전자상거래 애플리케이션
금융 애플리케이션
비즈니스 애플리케이션

Cassandra 사용 사례:

시계열 데이터(예: 로그 및 센서 데이터)
실시간 빅데이터 분석
IoT(사물 인터넷) 애플리케이션
지속적인 가용성과 짧은 지연 시간 액세스가 필요한 애플리케이션

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FAQ:

MySQL과 Cassandra 비교

Cassandra가 아직도 사용되고 있나요?

Cassandra는 여전히 많은 회사, 특히 빅 데이터 및 실시간 애플리케이션을 다루는 회사에서 선택하고 있습니다. 이는 고가용성, 확장성 및 내결함성이 필수적인 산업에서 특히 인기가 있습니다.

넷플릭스를 예로 들어 보겠습니다. 그들은 Cassandra를 사용하여 여러 데이터 센터의 데이터를 처리합니다. 24시간 내내 콘텐츠를 스트리밍하는 사용자의 양이 엄청나게 많기 때문에 이를 유지할 수 있는 데이터베이스가 필요합니다. 노드 전체에 데이터를 효율적으로 배포하고 고가용성을 유지하는 Cassandra의 능력은 이들의 요구 사항에 적합합니다.

SQL을 통해 Cassandra를 언제 사용합니까?

많은 양의 쓰기를 매우 빠르게 처리하고 대기 시간을 낮게 유지하며 쉽게 확장해야 하는 애플리케이션을 구축하는 경우 Cassandra가 기존 SQL 데이터베이스보다 더 나은 선택일 수 있습니다. Cassandra는 구조화된 형식에 딱 들어맞지 않는 엄청난 양의 데이터를 처리하는 분산 시스템에서 빛을 발하도록 설계되었습니다.

Cassandra의 가장 큰 장점 중 하나는 고가용성과 내결함성을 유지하는 능력입니다. 클러스터의 노드 중 하나가 다운되면 Cassandra는 한 순간도 놓치지 않고 계속 진행할 수 있습니다. 그리고 데이터가 증가하기 시작하면 클러스터에 노드를 추가하기만 하면 성능 저하 없이 증가된 로드를 처리할 수 있습니다.

따라서 항상 켜져 있어야 하고, 많은 쓰기를 처리할 수 있고, 데이터 증가에 따라 빠르게 확장해야 하는 애플리케이션을 작업하고 있다면 Cassandra를 고려해 볼 가치가 있습니다.

MySQL이 NoSQL보다 나은가요?

구조화된 데이터를 다루고 강력한 일관성과 ACID 규정 준수를 보장하면서 복잡한 쿼리를 실행해야 한다면 아마도 MySQL을 사용하는 것이 좋습니다. 오랫동안 사용되어 왔으며 이러한 유형의 시나리오에 매우 적합합니다.

반면에, 엄청난 양의 구조화되지 않은 데이터로 작업하고 주요 우선순위가 여러 서버에 걸친 높은 쓰기 성능, 확장성 및 내결함성이라면 Cassandra와 같은 NoSQL 데이터베이스가 더 적합할 수 있습니다. 이러한 종류의 분산 환경을 처리하도록 설계되었으며 매우 쉽게 수평으로 확장할 수 있습니다.

카산드라를 언제 사용하면 안 되나요?

Cassandra는 복잡한 쿼리, 강력한 일관성 또는 ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 속성을 준수하는 트랜잭션이 필요한 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있습니다. 애플리케이션이 복잡한 조인, 집계에 크게 의존하고 모든 작업에서 즉각적인 일관성이 필요한 경우 MySQL과 같은 기존 SQL 데이터베이스가 더 적합할 것입니다.

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MySQL과 Cassandra에 대한 빠른 답변

MySQL은 구조화된 데이터, 복잡한 쿼리, ACID 준수에 대한 강력한 일관성이 필요한 애플리케이션에 가장 적합한 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 사전 정의된 스키마와 트랜잭션 집약적인 작업이 있는 애플리케이션에 이상적입니다.

반면에 Cassandra는 높은 쓰기 처리량, 짧은 대기 시간, 원활한 수평 확장성을 위해 설계된 NoSQL 데이터베이스입니다. 분산 시스템 전반에 걸쳐 높은 가용성과 내결함성이 요구되는 대량의 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 애플리케이션에 적합합니다.

기존의 구조화된 데이터 애플리케이션에는 MySQL을 선택하고 확장 가능한 고성능 분산 데이터 환경에는 Cassandra를 선택하세요.