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By Jeremiah Lee 40 분 : 읽는 시간

Part 1-5 Database

https://github.com/JaeYeopHan/Interview_Question_for_Beginner/tree/master/Database

  1. 데이터베이스
  2. Index
  3. 정규화
  4. Transaction / 4-1. 교착상태
  5. Statement vs PreparedStatement
  6. NoSQL



1. 데이터베이스

데이터베이스란

https://www.oracle.com/kr/database/what-is-database/

  • 데이터베이스는 구조화된 정보 또는 데이터의 조직화된 모음으로서 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자적으로 저장됩니다 데이터베이스는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 제어됩니다. 연결된 애플리케이션과 함께 데이터와 DBMS를 하나로 묶어 데이터베이스 시스템이라고 하며 단축하여 데이터베이스라고도 합니다.
데이터베이스를 사용하는 이유
  • 데이터베이스가 존재하기 이전에는 파일 시스템을 이용하여 데이터를 관리하였다. (현재도 부분적으로 사용되고 있다.) 데이터를 각각의 파일 단위로 저장하며 이러한 일들을 처리하기 위한 독립적인 애플리케이션과 상호 연동이 되어야 한다. 이 때의 문제점은 데이터 종속성 문제와 중복성, 데이터 무결성이다.
데이터베이스의 특징
  1. 데이터의 독립성
    • 물리적 독립성 : 데이터베이스 사이즈를 늘리거나 성능 향상을 위해 데이터 파일을 늘리거나 새롭게 추가하더라도 관련된 응용 프로그램을 수정할 필요가 없다.
    • 논리적 독립성 : 데이터베이스는 논리적인 구조로 다양한 응용 프로그램의 논리적 요구를 만족시켜 줄 수 있다.
  2. 데이터의 무결성
    • 여러 경로를 통해 잘못된 데이터가 발생하는 경우의 수를 방지하는 기능으로 데이터의 유효성 검사를 통해 데이터의 무결성을 구현하게 된다.
  3. 데이터의 보안성
    • 인가된 사용자들만 데이터베이스나 데이터베이스 내의 자원에 접근할 수 있도록 계정 관리 또는 접근 권한을 설정함으로써 모든 데이터에 보안을 구현할 수 있다.
  4. 데이터의 일관성
    • 연관된 정보를 논리적인 구조로 관리함으로써 어떤 하나의 데이터만 변경했을 경우 발생할 수 있는 데이터의 불일치성을 배제할 수 있다. 또한 작업 중 일부 데이터만 변경되어 나머지 데이터와 일치하지 않는 경우의 수를 배제할 수 있다.
  5. 데이터 중복 최소화
    • 데이터베이스는 데이터를 통합해서 관리함으로써 파일 시스템의 단점 중 하나인 자료의 중복과 데이터의 중복성 문제를 해결할 수 있다.
데이터베이스의 성능
  • 데이터베이스의 성능 이슈는 디스크 I/O 를 어떻게 줄이느냐에서 시작된다. 디스크 I/O 란 디스크 드라이브의 플래터(원판)을 돌려서 읽어야 할 데이터가 저장된 위치로 디스크 헤더를 이동시킨 다음 데이터를 읽는 것을 의미한다. 이 때 데이터를 읽는데 걸리는 시간은 디스크 헤더를 움직여서 읽고 쓸 위치로 옮기는 단계에서 결정된다. 즉 디스크의 성능은 디스크 헤더의 위치 이동 없이 얼마나 많은 데이터를 한 번에 기록하느냐에 따라 결정된다고 볼 수 있다.



2. Index

인덱스(Index)란 무엇인가?
  • 인덱스는 말 그대로 책의 맨 처음 또는 맨 마지막에 있는 색인이라고 할 수 있다. 이 비유를 그대로 가져와서 인덱스를 살펴본다면 데이터는 책의 내용이고 데이터가 저장된 레코드의 주소는 인덱스 목록에 있는 페이지 번호가 될 것이다. DBMS 도 데이터베이스 테이블의 모든 데이터를 검색해서 원하는 결과를 가져 오려면 시간이 오래 걸린다. 그래서 칼럼의 값과 해당 레코드가 저장된 주소를 키와 값의 쌍으로 인덱스를 만들어 두는 것이다.
  • DBMS 의 인덱스는 항상 정렬된 상태를 유지하기 때문에 원하는 값을 탐색하는데는 빠르지만 새로운 값을 추가하거나 삭제, 수정하는 경우에는 쿼리문 실행 속도가 느려진다. 결론적으로 DBMS 에서 인덱스는 데이터의 저장 성능을 희생하고 그 대신 데이터의 읽기 속도를 높이는 기능이다. SELECT 쿼리 문장의 WHERE 조건절에 사용되는 칼럼이라고 전부 인덱스로 생성하면 데이터 저장 성능이 떨어지고 인덱스의 크기가 비대해져서 오히려 역효과만 불러올 수 있다.
Index 자료구조
  • 인덱스 관리
    1. B+-Tree 인덱스 알고리즘
  • 일반적으로 사용되는 인덱스 알고리즘은 B+-Tree 알고리즘이다. B+-Tree 인덱스는 칼럼의 값을 변형하지 않고(사실 값의 앞부분만 잘라서 관리한다.), 원래의 값을 이용해 인덱싱하는 알고리즘이다.
    1. Hash 인덱스 알고리즘
  • 칼럼의 값으로 해시 값을 계산해서 인덱싱하는 알고리즘으로 매우 빠른 검색을 지원한다. 하지만 값을 변형해서 인덱싱하므로, 특정 문자로 시작하는 값으로 검색을 하는 전방 일치와 같이 값의 일부만으로 검색하고자 할 때는 해시 인덱스를 사용할 수 없다. 주로 메모리 기반의 데이터베이스에서 많이 사용한다.
    1. 왜 index 를 생성하는데 b-tree 를 사용하는가?
  • 데이터에 접근하는 시간복잡도가 O(1)인 hash table 이 더 효율적일 것 같은데? SELECT 질의의 조건에는 부등호(<>) 연산도 포함이 된다. hash table 을 사용하게 된다면 등호(=) 연산이 아닌 부등호 연산의 경우에 문제가 발생한다. 동등 연산(=)에 특화된 hashtable은 데이터베이스의 자료구조로 적합하지 않다.
Index 의 성능과 고려해야할 사항
  • SELECT 쿼리의 성능을 월등히 향상시키는 INDEX 항상 좋은 것일까? 쿼리문의 성능을 향상시킨다는데, 모든 컬럼에 INDEX 를 생성해두면 빨라지지 않을까? 결론부터 말하자면 그렇지 않다. 우선, 첫번째 이유는 INDEX 를 생성하게 되면 INSERT, DELETE, UPDATE 쿼리문을 실행할 때 별도의 과정이 추가적으로 발생한다. INSERT 의 경우 INDEX 에 대한 데이터도 추가해야 하므로 그만큼 성능에 손실이 따른다. DELETE 의 경우 INDEX 에 존재하는 값은 삭제하지 않고 사용 안한다는 표시로 남게 된다. 즉 row 의 수는 그대로인 것이다.
  • 실제 데이터는 10 만건인데 데이터가 100 만건 있는 결과를 낳을 수도 있는 것이다. 이렇게 되면 인덱스는 더 이상 제 역할을 못하게 되는 것이다. UPDATE 의 경우는 INSERT 의 경우, DELETE 의 경우의 문제점을 동시에 수반한다. 이전 데이터가 삭제되고 그 자리에 새 데이터가 들어오는 개념이기 때문이다. 즉 변경 전 데이터는 삭제되지 않고 insert 로 인한 split 도 발생하게 된다.
  • 하지만 더 중요한 것은 컬럼을 이루고 있는 데이터의 형식에 따라서 인덱스의 성능이 악영향을 미칠 수 있다는 것이다. 즉, 데이터의 형식에 따라 인덱스를 만들면 효율적이고 만들면 비효율적은 데이터의 형식이 존재한다는 것이다.



3. 정규화

정규화 배경
  • 한 릴레이션에 여러 엔티티의 애트리뷰트들을 혼합하게 되면 정보가 중복 저장되며, 저장 공간을 낭비하게 된다. 또 중복된 정보로 인해 갱신 이상이 발생하게 된다. 동일한 정보를 한 릴레이션에는 변경하고, 나머지 릴레이션에서는 변경하지 않은 경우 어느 것이 정확한지 알 수 없게 되는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 정규화 과정을 거치는 것이다.
정규화란
  • 관계형 데이터베이스에서 중복을 최소화하기 위해 데이터를 구조화하는 작업이다. 좀 더 구체적으로는 불만족스러운 나쁜 릴레이션의 애트리뷰트들을 나누어서 좋은 작은 릴레이션으로 분해하는 작업을 말한다. 정규화 과정을 거치게 되면 정규형을 만족하게 된다. 정규형이란 특정 조건을 만족하는 릴레이션의 스키마의 형태를 말하며 제 1 정규형, 제 2 정규형, 제 3 정규형, … 등이 존재한다.
‘나쁜’ 릴레이션?
  • 엔티티를 구성하고 있는 애트리뷰트 간에 함수적 종속성(Functional Dependency)을 판단한다. 판단된 함수적 종속성은 좋은 릴레이션 설계의 정형적 기준으로 사용된다. 즉, 각각의 정규형마다 어떠한 함수적 종속성을 만족하는지에 따라 정규형이 정의되고, 그 정규형을 만족하지 못하는 정규형을 나쁜 릴레이션으로 파악한다.
함수적 종속성?
  • 함수적 종속성이란 애트리뷰트 데이터들의 의미와 애트리뷰트들 간의 상호 관계로부터 유도되는 제약조건의 일종이다. X 와 Y 를 임의의 애트리뷰트 집합이라고 할 때, X 의 값이 Y 의 값을 유일하게(unique) 결정한다면 “X 는 Y 를 함수적으로 결정한다”라고 한다. 함수적 종속성은 실세계에서 존재하는 애트리뷰트들 사이의 제약조건으로부터 유도된다. 또한 각종 추론 규칙에 따라서 애트리뷰트들간의 함수적 종속성을 판단할 수 있다. cf> 애트리뷰트들의 관계로부터 추론된 함수적 종속성들을 기반으로 추론 가능한 모든 함수적 종속성들의 집합을 폐포라고 한다.
정규형
  1. 제 1 정규형
    • 애트리뷰트의 도메인이 오직 원자값만을 포함하고, 튜플의 모든 애트리뷰트가 도메인에 속하는 하나의 값을 가져야 한다. 즉, 복합 애트리뷰트, 다중값 애트리뷰트, 중첩 릴레이션 등 비 원자적인 애트리뷰트들을 허용하지 않는 릴레이션 형태를 말한다.
  2. 제 2 정규형
    • 모든 비주요 애트리뷰트들이 주요 애트리뷰트에 대해서 완전 함수적 종속이면 제 2 정규형을 만족한다고 볼 수 있다. 완전 함수적 종속이란 X -> Y 라고 가정했을 때, X 의 어떠한 애트리뷰트라도 제거하면 더 이상 함수적 종속성이 성립하지 않는 경우를 말한다. 즉, 키가 아닌 열들이 각각 후보키에 대해 결정되는 릴레이션 형태를 말한다.
  3. 제 3 정규형
    • 어떠한 비주요 애트리뷰트도 기본키에 대해서 이행적으로 종속되지 않으면 제 3 정규형을 만족한다고 볼 수 있다. 이행 함수적 종속이란 X - >Y, Y -> Z의 경우에 의해서 추론될 수 있는 X -> Z의 종속관계를 말한다. 즉, 비주요 애트리뷰트가 비주요 애트리뷰트에 의해 종속되는 경우가 없는 릴레이션 형태를 말한다.
정규화 장점
  • 데이터베이스 변경 시 이상 현상(Anomaly) 제거
  • 데이터베이스 구조 확장 시 재 디자인 최소화 정규화된 데이터베이스 구조에서는 새로운 데이터 형의 추가로 인한 확장 시, 그 구조를 변경하지 않아도 되거나 일부만 변경해도 된다. 이는 데이터베이스와 연동된 응용 프로그램에 최소한의 영향만을 미치게 되며 응용프로그램의 생명을 연장시킨다.
  • 사용자에게 데이터 모델을 더욱 의미있게 제공
정규화 단점
  • 릴레이션의 분해로 인해 릴레이션 간의 연산(JOIN 연산)이 많아진다. 이로 인해 질의에 대한 응답 시간이 느려질 수 있다. 조금 덧붙이자면, 정규화를 수행한다는 것은 데이터를 결정하는 결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반 속성을 의존자로 하여 입력/수정/삭제 이상을 제거하는 것이다. 데이터의 중복 속성을 제거하고 결정자에 의해 동일한 의미의 일반 속성이 하나의 테이블로 집약되므로 한 테이블의 데이터 용량이 최소화되는 효과가 있다. 따라서 정규화된 테이블은 데이터를 처리할 때 속도가 빨라질 수도 있고 느려질 수도 있는 특성이 있다.



4. Transaction

트랜잭션(Transaction)?
  • 트랜잭션은 작업의 완전성 을 보장해주는 것이다. 즉, 논리적인 작업 셋을 모두 완벽하게 처리하거나 또는 처리하지 못할 경우에는 원 상태로 복구해서 작업의 일부만 적용되는 현상이 발생하지 않게 만들어주는 기능이다. 사용자의 입장에서는 작업의 논리적 단위로 이해를 할 수 있고 시스템의 입장에서는 데이터들을 접근 또는 변경하는 프로그램의 단위가 된다.
트랜잭션과 Lock
  • 잠금(Lock)과 트랜잭션은 서로 비슷한 개념 같지만 사실 잠금은 동시성을 제어하기 위한 기능이고 트랜잭션은 데이터의 정합성을 보장하기 위한 기능이다. 잠금은 여러 커넥션에서 동시에 동일한 자원을 요청할 경우 순서대로 한 시점에는 하나의 커넥션만 변경할 수 있게 해주는 역할을 한다. 여기서 자원은 레코드나 테이블을 말한다. 이와는 조금 다르게 트랜잭션은 꼭 여러 개의 변경 작업을 수행하는 쿼리가 조합되었을 때만 의미있는 개념은 아니다. 트랜잭션은 하나의 논리적인 작업 셋 중 하나의 쿼리가 있든 두 개 이상의 쿼리가 있든 관계없이 논리적인 작업 셋 자체가 100% 적용되거나 아무것도 적용되지 않아야 함을 보장하는 것이다. 예를 들면 HW 에러 또는 SW 에러와 같은 문제로 인해 작업에 실패가 있을 경우, 특별한 대책이 필요하게 되는데 이러한 문제를 해결하는 것이다.
트랜잭션의 특성
  • Transaction 은 다음의 ACID 라는 4 가지 특성을 만족해야 한다.
    1. 원자성(Atomicity)
  • 만약 트랜잭션 중간에 어떠한 문제가 발생한다면 트랜잭션에 해당하는 어떠한 작업 내용도 수행되어서는 안되며 아무런 문제가 발생되지 않았을 경우에만 모든 작업이 수행되어야 한다.
    1. 일관성(Consistency)
  • 트랜잭션이 완료된 다음의 상태에서도 트랜잭션이 일어나기 전의 상황과 동일하게 데이터의 일관성을 보장해야 한다.
    1. 고립성(Isolation)
  • 각각의 트랜잭션은 서로 간섭없이 독립적으로 수행되어야 한다.
    1. 지속성(Durability)
  • 트랜잭션이 정상적으로 종료된 다음에는 영구적으로 데이터베이스에 작업의 결과가 저장되어야 한다.
트랜잭션의 상태
  1. Active
    • 트랜잭션의 활동 상태. 트랜잭션이 실행중이며 동작중인 상태를 말한다.
  2. Failed
    • 트랜잭션 실패 상태. 트랜잭션이 더이상 정상적으로 진행 할 수 없는 상태를 말한다.
  3. Partially Committed
    • 트랜잭션의 Commit 명령이 도착한 상태. 트랜잭션의 commit이전 sql문이 수행되고 commit만 남은 상태를 말한다.
  4. Committed
    • 트랜잭션 완료 상태. 트랜잭션이 정상적으로 완료된 상태를 말한다.
  5. Aborted
    • 트랜잭션이 취소 상태. 트랜잭션이 취소되고 트랜잭션 실행 이전 데이터로 돌아간 상태를 말한다.
Partially Committed 와 Committed 의 차이점
  • Commit 요청이 들어오면 상태는 Partial Commited 상태가 된다. 이후 Commit을 문제없이 수행할 수 있으면 Committed 상태로 전이되고, 만약 오류가 발생하면 Failed 상태가 된다. 즉, Partial Commited는 Commit 요청이 들어왔을때를 말하며, Commited는 Commit을 정상적으로 완료한 상태를 말한다.
트랜잭션을 사용할 때 주의할 점
  • 트랜잭션은 꼭 필요한 최소의 코드에만 적용하는 것이 좋다. 즉 트랜잭션의 범위를 최소화하라는 의미다. 일반적으로 데이터베이스 커넥션은 개수가 제한적이다. 그런데 각 단위 프로그램이 커넥션을 소유하는 시간이 길어진다면 사용 가능한 여유 커넥션의 개수는 줄어들게 된다. 그러다 어느 순간에는 각 단위 프로그램에서 커넥션을 가져가기 위해 기다려야 하는 상황이 발생할 수도 있는 것이다.



4-1 교착상태

교착상태란 무엇인가
  • 복수의 트랜잭션을 사용하다보면 교착상태가 일어날수 있다. 교착상태란 두 개 이상의 트랜잭션이 특정 자원(테이블 또는 행)의 잠금(Lock)을 획득한 채 다른 트랜잭션이 소유하고 있는 잠금을 요구하면 아무리 기다려도 상황이 바뀌지 않는 상태가 되는데, 이를 교착상태라고 한다.
교착 상태의 빈도를 낮추는 방법
  • 트랜잭션을 자주 커밋한다.
  • 정해진 순서로 테이블에 접근한다. 위에서 트랜잭션 1 이 테이블 B -> A 의 순으로 접근했고, 트랜잭션 2 는 테이블 A -> B의 순으로 접근했다. 트랜잭션들이 동일한 테이블 순으로 접근하게 한다.
  • 읽기 잠금 획득 (SELECT ~ FOR UPDATE)의 사용을 피한다.
  • 한 테이블의 복수 행을 복수의 연결에서 순서 없이 갱신하면 교착상태가 발생하기 쉽다, 이 경우에는 테이블 단위의 잠금을 획득해 갱신을 직렬화 하면 동시성은 떨어지지만 교착상태를 회피할 수 있다.



5. Statement vs PreparedStatement

https://java.ihoney.pe.kr/76

  • 우선 속도 면에서 PreparedStatement가 빠르다고 알려져 있다. 이유는 쿼리를 수행하기 전에 이미 쿼리가 컴파일 되어 있으며, 반복 수행의 경우 프리 컴파일된 쿼리를 통해 수행이 이루어지기 때문이다.
  • Statement에는 보통 변수를 설정하고 바인딩하는 static sql이 사용되고 Prepared Statement에서는 쿼리 자체에 조건이 들어가는 dynamic sql이 사용된다. PreparedStatement가 파싱 타임을 줄여주는 것은 분명하지만 dynamic sql을 사용하는데 따르는 퍼포먼스 저하를 고려하지 않을 수 없다.
  • 하지만 성능을 고려할 때 시간 부분에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 테이블에서 레코드(row)를 가져오는 과정이고 SQL 문을 파싱하는 시간은 이 시간의 10 분의 1 에 불과하다. 그렇기 때문에 SQL Injection 등의 문제를 보완해주는 PreparedStatement를 사용하는 것이 옳다.



6. NoSQL

https://sjh836.tistory.com/97

정의
  • 관계형 데이터 모델을 지양 하며 대량의 분산된 데이터를 저장하고 조회하는 데 특화되었으며 스키마 없이 사용 가능하거나 느슨한 스키마를 제공하는 저장소를 말한다.
  • 종류마다 쓰기/읽기 성능 특화, 2 차 인덱스 지원, 오토 샤딩 지원 같은 고유한 특징을 가진다. 대량의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 메모리에 임시 저장하고 응답하는 등의 방법을 사용한다. 동적인 스케일 아웃을 지원하기도 하며, 가용성을 위하여 데이터 복제 등의 방법으로 관계형 데이터베이스가 제공하지 못하는 성능과 특징을 제공한다.
CAP 이론
  • 분산형 구조는 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 분산 허용(Partitioning Tolerance)의 3가지 특징을 가지고 있다. CAP 이론은 이 중 2가지만 만족할 수 있다는 이론이다. NoSQL은 대부분 이 CAP 이론을 따르고 있다.
    1. 일관성(Consistency)
  • 일관성은 동시성 또는 동일성이라고도 하며 다중 클라이언트에서 같은 시간에 조회하는 데이터는 항상 동일한 데이터임을 보증하는 것을 의미한다. 이것은 관계형 데이터베이스가 지원하는 가장 기본적인 기능이지만 일관성을 지원하지 않는 NoSQL 을 사용한다면 데이터의 일관성이 느슨하게 처리되어 동일한 데이터가 나타나지 않을 수 있다. 느슨하게 처리된다는 것은 데이터의 변경을 시간의 흐름에 따라 여러 노드에 전파하는 것을 말한다. 이러한 방법을 최종적으로 일관성이 유지된다고 하여 최종 일관성 또는 궁극적 일관성을 지원한다고 한다.
  • 각 NoSQL 들은 분산 노드 간의 데이터 동기화를 위해서 두 가지 방법을 사용한다. 첫번째로 데이터의 저장 결과를 클라이언트로 응답하기 전에 모든 노드에 데이터를 저장하는 동기식 방법이 있다. 그만큼 느린 응답시간을 보이지만 데이터의 정합성을 보장한다. 두번째로 메모리나 임시 파일에 기록하고 클라이언트에 먼저 응답한 다음, 특정 이벤트 또는 프로세스를 사용하여 노드로 데이터를 동기화하는 비동기식 방법이 있다. 빠른 응답시간을 보인다는 장점이 있지만, 쓰기 노드에 장애가 발생하였을 경우 데이터가 손실될 수 있다.
    1. 가용성(Availability)
  • 가용성이란 모든 클라이언트의 읽기와 쓰기 요청에 대하여 항상 응답이 가능해야 함을 보증하는 것이며 내고장성이라고도 한다. 내고장성을 가진 NoSQL 은 클러스터 내에서 몇 개의 노드가 망가지더라도 정상적인 서비스가 가능하다.
  • 몇몇 NoSQL 은 가용성을 보장하기 위해 데이터 복제(Replication)을 사용한다. 동일한 데이터를 다중 노드에 중복 저장하여 그 중 몇 대의 노드가 고장나도 데이터가 유실되지 않도록 하는 방법이다. 데이터 중복 저장 방법에는 동일한 데이터를 가진 저장소를 하나 더 생성하는 Master-Slave 복제 방법과 데이터 단위로 중복 저장하는 Peer-to-Peer 복제 방법이 있다.
    1. 네트워크 분할 허용성(Partition tolerance)
  • 분할 허용성이란 지역적으로 분할된 네트워크 환경에서 동작하는 시스템에서 두 지역 간의 네트워크가 단절되거나 네트워크 데이터의 유실이 일어나더라도 각 지역 내의 시스템은 정상적으로 동작해야 함을 의미한다.
저장 방식에 따른 NoSQL 분류
  1. Key-Value Model
    • 가장 기본적인 형태의 NoSQL 이며 키 하나로 데이터 하나를 저장하고 조회할 수 있는 단일 키-값 구조를 갖는다. 단순한 저장구조로 인하여 복잡한 조회 연산을 지원하지 않는다. 또한 고속 읽기와 쓰기에 최적화된 경우가 많다. 사용자의 프로필 정보, 웹 서버 클러스터를 위한 세션 정보, 장바구니 정보, URL 단축 정보 저장 등에 사용한다. 하나의 서비스 요청에 다수의 데이터 조회 및 수정 연산이 발생하면 트랜잭션 처리가 불가능하여 데이터 정합성을 보장할 수 없다. ex) Redis
  2. Document Model
    • 키-값 모델을 개념적으로 확장한 구조로 하나의 키에 하나의 구조화된 문서를 저장하고 조회한다. 논리적인 데이터 저장과 조회 방법이 관계형 데이터베이스와 유사하다. 키는 문서에 대한 ID 로 표현된다. 또한 저장된 문서를 컬렉션으로 관리하며 문서 저장과 동시에 문서 ID 에 대한 인덱스를 생성한다. 문서 ID 에 대한 인덱스를 사용하여 O(1) 시간 안에 문서를 조회할 수 있다.
    • 대부분의 문서 모델 NoSQL 은 B 트리 인덱스를 사용하여 2 차 인덱스를 생성한다. B 트리는 크기가 커지면 커질수록 새로운 데이터를 입력하거나 삭제할 때 성능이 떨어지게 된다. 그렇기 때문에 읽기와 쓰기의 비율이 7:3 정도일 때 가장 좋은 성능을 보인다. 중앙 집중식 로그 저장, 타임라인 저장, 통계 정보 저장 등에 사용된다. ex) MongoDB
  3. Column Model
    • 하나의 키에 여러 개의 컬럼 이름과 컬럼 값의 쌍으로 이루어진 데이터를 저장하고 조회한다. 모든 컬럼은 항상 타임 스탬프 값과 함께 저장된다.
    • 구글의 빅테이블이 대표적인 예로 차후 컬럼형 NoSQL 은 빅테이블의 영향을 받았다. 이러한 이유로 Row key, Column Key, Column Family 같은 빅테이블 개념이 공통적으로 사용된다. 저장의 기본 단위는 컬럼으로 컬럼은 컬럼 이름과 컬럼 값, 타임스탬프로 구성된다. 이러한 컬럼들의 집합이 로우(Row)이며, 로우키(Row key)는 각 로우를 유일하게 식별하는 값이다. 이러한 로우들의 집합은 키 스페이스(Key Space)가 된다.
    • 대부분의 컬럼 모델 NoSQL 은 쓰기와 읽기 중에 쓰기에 더 특화되어 있다. 데이터를 먼저 커밋로그와 메모리에 저장한 후 응답하기 때문에 빠른 응답속도를 제공한다. 그렇기 때문에 읽기 연산 대비 쓰기 연산이 많은 서비스나 빠른 시간 안에 대량의 데이터를 입력하고 조회하는 서비스를 구현할 때 가장 좋은 성능을 보인다. 채팅 내용 저장, 실시간 분석을 위한 데이터 저장소 등의 서비스 구현에 적합하다.
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