[AWS] AWS의 데이터베이스 정리

본 포스팅은 유튜브를 참고하여 작성한 포스트입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=mRBpWLssAZQ

AWS란?

Amazon Web Services의 약자로, 아마존닷컴에서 운영하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼

*클라우드 컴퓨팅
IT 리소스를 인터넷을 통해 온디맨드로 제공하고 사용한 만큼만 비용을 지불함
물리적 데이터 센터를 소유하고 유지할 필요 없이, AWS와 같은 클라우드 공급자로부터 필요에 따라 데이터베이스와 같은 기술 서비스에 액세스할 수 있음

*온디맨드
각종 서비스가 네트워크를 통해 수요자가 원하는 형태로 즉각 제공되는 경제 시스템

AWS에서 제공하는 데이터베이스의 종류

1. 관계형
2. 키-값
3. 문서
4. 인메모리
5. 그래프
6. 타임시리즈
7. 원장(Ledger)
8. 검색

관계형 데이터베이스

• 데이터의 관계에 집중.
  • 사전에 정의된 관계가 있을 때 사용
  • 미리 지정된 형식과 타입의 데이터만 저장 가능
• 테이블의 형식으로 데이터를 관리
  • 행과 열을 기반으로 한 여러 테이블을 통해 데이터를 정의
  • 고유의 키로 각 데이터를 식별
• 트랜젝션 지원
  • 원하는 동작이 정확히 수행 or 완전히 실패 둘 중 하나로 유지
  • 어중간한 상태(일부만 반영되거나, 실패했으나 데이터 변경이 되거나)는 없다
• 사례: 일반적인 어플리케이션

관계형 - OLTP(Online Transactional Processing) 

주로 데이터의 트렌젝션을 다루는 데이터베이스

• 예: 12345라는 id를 가진 유저의 이름, 나이를 조회 or 값 수정
• 주로 관계형 데이터베이스에서 처리
• 관계형 데베에서 '행'에 초점
• AWS 서비스: Amazon RDS

관계형 - OLAP(Online Analytical Processing)

데이터를 종합적으로 보고 통계를 산출하는데 특화된 데이터베이스

• 예: 1월 한달동안 서울에서 가장 많이 팔린 인형 종류 조회
• 주로 데이터 웨어하우스에서 처리
• 관계형 데베에서 '열'에 초점
• AWS 서비스: Amazon RedShift

추가적으로, 관계형 DB를 처음부터 사용 및 클라우드를 위한 설계 반영

• AWS 서비스: Amazon Aurora

 

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키-값 데이터베이스

• 데이터를 단순히 키-값으로 정의
  • 키를 고유한 식별자로 사용하는 키-값 쌍의 집합으로 데이터를 저장
  • 키-값 데이터베이스는 파티셔닝이 가능하고, 다른 유형의 데베로는 불가능한 범위까지 수평 확장 가능
  • 키를 사용해서만 쿼리 가능
• 사용 사례
  • 세션 저장: 유저의 로그인 이후 통신 중 인증에 사용되는 세션 저장
  • 장바구니: 매우 많은 양의 데이터 및 상태 변경 처리 가능
• AWS 서비스: Amazon DynamoDB

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문서 데이터베이스

• 데이터를 JSON 혹은 유사 형식의 문서로 데이터를 저장 및 쿼리하는 데이터베이스
• 각 어플리케이션에서 사용하는 모델 형식을 그대로 사용 가능(예: JavaScript -> JSON)
• 계층적인 구조로 문서 저장 가능
• 사용 사례
  • 컨텐츠 관리: 비디오 및 블로그 포스팅 등의 관리 및 추적
  • 카탈로그: 제품의 카탈로그 저장
• AWS 서비스: Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)

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그래프 데이터베이스

• 데이터보다 데이터 간 관계가 더 중심인 데이터베이스
  • 각 데이터 주체 간 관계와 연결을 분석하는데 최적화
• 사용 사례
  • 소셜 네트워크: 각 사람간의 팔로우 관계 등을 정의
  • 이상 탐지: 구매자가 평소에 구매하지 않는 물품의 구매 등에 대한 감지 혹은 패턴 파악
• AWS 서비스: Amazon Neptune

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인-메모리 데이터베이스

• 메모리를 사용한 데이터베이스
  • SSD 혹은 하드디스크에 저장하는 것이 아닌, 메모리에 저장하기 때문에 매우 빠른 읽기/쓰기
  • 하드디스크/SSD에 비해서는 내구성이 떨어짐
• 사용 사례
  • 실시간 경매: 매우 빠른 IO 필요
  • 캐싱: 자주 요청받는 메인 DB의 쿼리를 임시로 저장하여 빠른 속도로 유저에게 제공
• AWS 서비스
  • Amazon Elasticache(캐싱 기능으로 활용)
  • Amazon MemoryDB for Redis(내구성을 확보한 인메모리 서비스로 메인 DB 자체로 사용)

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검색 데이터베이스

• 데이터의 검색에 특화된 데이터베이스
  • 인덱싱과 카테고리 기능에 특화
  • 원하는 데이터를 빠르게 찾는 것이 목표
  • 주로 저장을 위한 데이터베이스 이외에 특별한 목적으로 사용
• 사용 사례
  • 컨텐츠 검색: 로그 검색, 색인 등
  • 로그 분석: 방대한 로그에서 원하는 조건에 맞는 로그 검색 혹은 시각화
• AWS 서비스: Amazon Elasticsearch Service

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원장(Ledger) 데이터베이스

• 데이터의 신뢰성 및 투명성이 중요한 데이터베이스
  • 장부
  • 데이터의 정확한 변경 내역 및 무결성 확보가 중요한 기능
• 블록체인 네트워크 및 암호화를 통해 무결성 확보
• 사용 사례
  • 금융 거래 기록: 변경되면 안되는 매우 중요한 이벤트 기록 및 감사
• AWS 서비스: Amazon QLDB(Quantum Ledger Database)

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타임시리즈 데이터베이스

• 많은 이벤트를 시간단위로 저장하기 위한 데이터베이스
  • 수만~수십만건의 이벤트 데이터를 시간에 따라 정렬하고 특정 시점의 이벤트를 쿼리
  • 많은 IO가 발생
• 사용 사례
  • IOT 기기의 이벤트 관리: 많은 숫자의 IOT 기기의 이벤트 기록 및 분석
  • 분석 어플리케이션: 게임같은 이벤트가 많이 발생하는 어플리케이션의 분석 데이터의 캐싱 및 시각화
• AWS 서비스: Amazon Timestream

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이렇게나 많은 데이터베이스 종류가 있는지 몰랐다..!! 각 상황에 맞추어 다양한 데이터베이스 종류로 대응을 유연하게 할 수 있을 것 같다.

내가 만드려고 하는 앱은 관계형 or 키-값 or 문서 데이터베이스로 해야할 것 같다.

하지만 3개 중에서 못고르겠어~~