[DB] 열 기반 데이터베이스 vs 행 기반 데이터베이스

행 기반 데이터베이스(Row Oriented Database)

행 지향 데이터베이스라고도 부릅니다.
일반적으로 우리가 사용하는 Oracle, MySQL, PostgreSQL와 같은 일반적인 데이터베이스가 행 기반 데이터베이스에 해당됩니다.
데이터를 행 단위로 추가하는 것을 의미하며, 레코드 단위의 읽고 쓰기에 최적화 되어있습니다.
데이터 검색을 고속화하기 위해 인덱스를 사용합니다.
인덱스가 없다면 모든 데이터를 로드해야 원하는 데이터를 찾을 수 있어서 데이터 I/O가 많이 발생하고 성능이 저하됩니다.
레코드 단위로 데이터가 저장되어 있기 때문에 필요없는 열까지 디스크로부터 로드됩니다.

행 기반 데이터베이스 1

위 그림과 같이 행 기반 데이터베이스는 화살표처럼 디스크에 한 행 씩 저장되는 형태입니다.

데이터를 추가하면

행 기반 데이터베이스 2

위 그림과 같이 한 행씩 끝에 추가되는 형태입니다.

추가된 행을 디스크에 추가하려면 원본 데이터의 끝에 추가하면 됩니다.

행 기반 데이터베이스 3

테이블에서 모든 사람의 평균 연령을 얻고싶다고 가정했을 때, 전체 행에 접근하게 됩니다.

디스크가 너무 작아서 하나의 디스크에 하나의 행만 저장할 수 있다고 가정했을 때는 상황이 더욱 악화됩니다.

모든 단일 디스크에 접근을 해야하기 때문입니다.

또한 우리가 필요한 열은 Age 뿐인데 행 기반 데이터베이스는 행 단위로 불러오므로 Name, City와 같이 필요없는 열 또한 불러오게 됩니다.

이로인해, 디스크 I/O에서 많은 부하가 발생하고, 성능 또한 낮아질 수 밖에 없습니다.

열 기반 데이터베이스(Column Oriented Database)

열 지향 데이터베이스라고도 합니다.

Amazon Redshift, Google Bigquery, Teradata, Snowflake, Cassandra, HBase 등이 있습니다.

Column(열)을 기반으로 하기 때문에 필요한 열만 로드하므로 디스크I/O를 줄이고, 높은 성능을 가지고 있습니다.

또한, 같은 열에는 유사한 데이터가 반복되기 때문에, 행 기반 데이터베이스보다 훨씬 작게 압축할 수 있습니다.

열 기반 데이터베이스1

위 그림과 같이 열 기반 데이터베이스는 앞쪽에 Name 열, 중간에는 City 열, 끝쪽에는 Age 별로 나누어 저장하게 됩니다.

열 기반 데이터베이스2

열 기반 데이터베이스는 각 Column별로 추가되어야할 자리를 찾는 과정이 필요합니다.

따라서 조회작업의 성능은 행 기반 데이터베이스에 비해 높은 반면에 값을 삽입, 수정, 삭제하는 과정에서는 레코드의 수도 많고, 이에 따라 인덱스가 리빌드 되어야하는 과정이 포함되어 있어 성능이 현저하게 낮습니다.

이 경우에는 행 기반 데이터베이스가 더욱 성능이 뛰어날 뿐만 아니라, 완전성 측면에서 안전합니다.

열 기반 데이터베이스3

같은 데이터를 열 기반 데이터베이스에 저장할 경우 평균 연령 데이터를 구하기 위해서는 Disk 3에만 접근을 하면 되므로 확실히 접근해야하는 디스크 수가 적은 것을 알 수 있습니다.

 

정리

Row Oriented Database

기간계 시스템이라고 부르는 OLTP 환경(Insert, Update, Delete 작업이 빈번한 환경)에서 유리하게 작용합니다.

장점

• row 삽입, 수정, 삭제 시 매우 간편합니다.
• 행 단위로 데이터를 조회할 경우 성능을 보장합니다.

단점

• 특정 필드(열) 데이터 집합을 조회할 때 성능이 떨어집니다.

 

Column Oriented Database

분석계 시스템이라고 부르는 OLAP 환경(Select 작업이 빈번한 환경)에서 유리하게 작용합니다.

장점

• 특정 필드 데이터 집합을 조회할 때 성능이 뛰어나며, 추가 메모리 할당없이 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 추가메모리 할당이 없다 : 하나의 테이블에 모든 데이터가 들어있어 다수의 테이블을 키로 연결하는 JOIN 구문을 사용하지 않고 하나의 대상 테이블에 단일 쿼리를 사용하여 데이터를 가져옵니다.

단점

• 데이터 추가 작업을 수행할 때, 각 데이터의 마지막 위치를 확인하는 작업이 필요하며, 데이터 삽입, 수정, 삭제 시 성능이 떨어집니다.