데이터 웨어하우스와 데이터베이스의 비교:
7가지 주요 차이점

데이터 웨어하우스와 데이터베이스는 데이터 관리 분야에서 일반적으로 사용되는 두 가지 용어이지만 서로 다른 용도로 사용됩니다.

데이터 웨어하우스와 데이터베이스의 7가지 중요한 차이점은 다음과 같습니다.

• 온라인 트랜잭션 프로세스(OLTP) 솔루션은 데이터베이스와 함께 사용하는 것이 가장 적합하지만, 데이터 웨어하우스는 온라인 분석 처리(OLAP) 솔루션에 가장 적합합니다.
• 데이터베이스는 한 번에 수천 명의 사용자를 처리할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 일반적으로 비교적 적은 수의 사용자만 처리합니다.
  
• 데이터베이스는 소규모의 원자 단위 트랜잭션에 가장 적합합니다. 데이터 웨어하우스는 더 높은 수준의 데이터 분석이 필요한 대규모 비즈니스 쿼리에 가장 적합합니다.
• 데이터베이스를 24시간 365일 사용할 수 있어야 하며, 종종 비즈니스에 중요한 일상 업무에 사용해야 하므로 다운타임은 잠재적으로 많은 비용을 초래합니다. 데이터 웨어하우스는 다운타임의 영향을 덜 받으며, 예정된 다운타임도 반드시
• ROI에 직접적인 영향을 미치지는 않습니다.
  
• 데이터베이스는 CRUD 작업(생성, 읽기, 업데이트, 삭제)을 매우 빠르게 수행할 수 있도록 최적화되어 있습니다. 데이터 웨어하우스는 여러 개의 대규모 데이터 저장소에 걸쳐 더 적은 수의 복잡한 쿼리에 최적화되어 있습니다.
  
• 데이터베이스는 여러 테이블에 중복되는 정보가 없도록 최대한 효율적으로 구조화되어 있습니다. 데이터 웨어하우스 정보는 일반적으로 비정규화되어 쓰기 작업보다 읽기 작업의 우선순위가 높습니다.
  
• 데이터베이스에는 일반적으로 가장 최신 정보만 포함되어 있으므로 과거 쿼리가 불가능합니다. 데이터 웨어하우스는 처음부터 관련성이 있는 만큼의 과거 비즈니스 데이터를 사용하여 보고 및 분석 목적으로 설계되었습니다.

요약하자면, 데이터베이스는 운영 목적으로 트랜잭션 데이터를 관리하는 데 사용되는 반면, 데이터 웨어하우스는 전략적 의사 결정을 위해 대량의 데이터를 저장하고 분석하는 데 사용됩니다.

웹사이트 클릭 수부터 판매 및 재고 보고서에 이르기까지 모든 데이터는 의사결정에 정보를 제공하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다. 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 차이점을 이해하면 데이터 관리 방법에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되며, 조직을 성공으로 이끌 수 있습니다.

데이터베이스란?

데이터베이스는 논리적으로 의미가 있고 데이터를 쉽게 검색, 가져오기, 조작 및 분석할 수 있는 방식으로 저장된 조직화된 정보 모음입니다. 데이터베이스는 영업, 인사, 마케팅, 고객 서비스 및 기타 다양한 요구사항에 대한 비즈니스 작업을 수행하기 위해 필요에 따라 검색할 수 있는 유사한 주제 또는 유사한 유형의 데이터에 관한 정보를 저장하는 데 필수적입니다. 데이터베이스는 다양한 스키마를 사용하여 당면한 업무에 가장 적합한 방식으로 데이터를 정리하거나 구조화합니다.

SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스

데이터베이스를 분류하는 가장 일반적인 방법은 아마도 SQL과 NoSQL(관계형과 비관계형이라고도 함)일 것입니다.

SQL 데이터베이스는 구조화된 쿼리 언어를 사용하며 관계형 데이터베이스의 한 유형입니다. 관계형 데이터베이스는 서로 다른 데이터 간의 관계를 체계화한 공식적인 테이블 안에 정보를 구성합니다. 각 테이블은 Microsoft Excel의 스프레드시트 구조와 유사하게 열과 행을 포함합니다. 관계형 데이터베이스를 사용할 때 데이터베이스의 데이터 간의 관계를 정의하는 개념적, 논리적 또는 물리적 스키마를 만들 수 있습니다.

관계형 데이터베이스를 검색하기 위해 사용자는 데이터베이스와 통신하기 위한 도메인 전용 언어인 SQL(구조화된 쿼리 언어)로 쿼리를 작성합니다.

2023년 2월 현재 가장 많이 사용되는 네 가지 SQL 데이터베이스 제품은 Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL입니다.

반면에 비관계형 데이터베이스인 NoSQL은 관계형 테이블 기반 데이터 모델을 벗어난 모든 패러다임을 사용하여 데이터를 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 동적 스키마를 사용하므로 비즈니스에 보다 유연한 데이터 저장 및 액세스 방법을 제공할 수 있습니다.

몇 가지 일반적인 유형의 NoSQL 데이터베이스는 키-값, 문서 기반, 열 기반, 그래프 기반 저장소입니다. 대표적인 NoSQL 제품으로는 MongoDB, Cassandra, Redis 등이 있습니다.

SQL과 NoSQL 중 어느 쪽이 더 나은지에 대한 질문에는 두 가지 접근 방식 모두 장단점이 있습니다. SQL 데이터베이스는 더 많은 리소스를 추가하여 수직적으로 확장하기가 더 쉬운 반면, NoSQL 데이터베이스는 더 많은 시스템을 추가하여 수평적으로 확장하기가 더 쉬운 경향이 있습니다. SQL을 사용하여 쿼리를 작성하면 성능과 사용 편의성 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있지만, 관계형 데이터베이스는 데이터 계층 구조 측면에서 유연성이 떨어지고 데이터 계층이 더 엄격합니다.

클라우드 데이터 웨어하우스 및 데이터베이스

일부 클라우드 데이터베이스는 SQL과 NoSQL 기능을 혼합하여 제공합니다. 예를 들어, Amazon Redshift는 대규모 데이터 세트를 빠르게 이동할 수 있는 솔루션을 원했던 데이터 웨어하우스 회사가 개발한 기술을 기반으로 구축되었습니다. 따라서 NoSQL 데이터베이스와 비슷하지만, 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 솔루션인 Redshift에는 Postgres와 호환되는 쿼리 계층도 있습니다. Redshift는 관계형 스키마로 데이터를 정리할 수 있으므로 SQL 데이터베이스와 유사합니다.

클라우드 데이터베이스는 SQL 또는 NoSQL 중 어느 범주에 속하든 일반적으로 빠른 확장이 가능하다는 이점을 제공합니다. 기존에는 기업이 데이터베이스를 보관하기 위해 온사이트 장비와 인프라를 유지해야 했습니다. 그렇게 하면 하드웨어가 처리할 수 있는 공간만 사용할 수 있습니다. 게다가 장비가 마모되거나 운영 시스템이 중복되면 그 비용은 고스란히 기업이 부담해야 했습니다. 클라우드 데이터베이스는 공간이 매우 넓기 때문에 사실상 무한대로 확장할 수 있습니다. 계약 계약에 따라 과도한 비용을 지불하지 않고도 필요에 따라 확장할 수 있습니다.

데이터 웨어하우징과 데이터베이스의 가격은 서비스마다 크게 다를 수 있으므로 클라우드 기반 데이터 관리 제공업체를 선택하기 전에 옵션을 비교해야 합니다.

관련 게시물: 사용 사례에 적합한 데이터베이스는 무엇일까요?

데이터 웨어하우스란?

데이터 웨어하우스는 조직 내 다양한 이질적인 소스의 정보를 집계하고 저장하는 시스템입니다. 데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스(BI)의 허브인 경우가 많으며, 심층적인 데이터 분석 및 보고를 위해 BI 툴에 연결됩니다.

데이터 웨어하우스 사용 방법

데이터 웨어하우스의 목표는 명백히 비즈니스 지향적입니다. 데이터 웨어하우스는 최종 사용자가 서로 다른 소스의 정보를 통합 및 분석할 수 있게 함으로써 의사 결정을 도모할 수 있도록 설계되었습니다. 

• ETL은 추출, 변환, 로드의 약자로, 다양한 소스에서 데이터를 가져와서 정리 및 공통 형식으로 변환하기 위해 스테이징 영역에 보관한 다음 데이터를 데이터 웨어하우스에 로드합니다.
• ELT와 비슷하지만 데이터 변환이 프로세스 마지막에 수행되므로 스테이징 영역이 필요하지 않습니다.
• CDC는 변경 데이터 캡처를 의미하며, 고객이 연락처 세부 정보를 업데이트하는 등 변경 사항이 발생할 때마다 데이터를 가져오기 위해 자동화되는 경우가 많아 본질적으로 ELT와 동일한 프로세스입니다.
• API는 기존 데이터베이스 내의 개별 테이블을 포함하여 매우 특정한 데이터 소스에 연결하는 데 사용할 수 있습니다.

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데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점 설명

주된 차이점은 데이터베이스는 저장된 데이터의 조직화된 모음이며, 데이터 웨어하우스는 다양한 데이터 소스에서 빌드된 정보 시스템으로서 데이터 분석에 사용됩니다. 

다음은 상위 수준에서 데이터베이스와 데이터 시스템을 추가적으로 구별하는 차이점들입니다.

데이터 웨어하우스와 데이터베이스 비교 차트

7가지 주요 차이점 설명

지금까지 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 개요를 알아봤는데 구체적 상황에서 이 두 가지를 어떻게 정확히 구분할 수 있을까요? 아래에서 데이터 웨어하우스와 데이터베이스의 가장 큰 차이점 7가지를 설명해 드리겠습니다.

1. OLTP와 OLAP 비교

온라인 트랜잭션 처리(OLTP)는 트랜잭션 중심의 데이터 처리 시스템을 일컫는 용어입니다. 일반적으로 OLTP는 비즈니스에서 매일 사용하는 정보를 포함하는 데이터베이스의 주요 패러다임으로, 빠르고 효율적인 쿼리와 정확한 최신 정보를 필요로 하는 직원들을 지원하기 위해 설계되었습니다.

반면, 온라인 분석 처리(OLAP)는 성능 및 일상적인 사용보다는 데이터 분석 및 의사 결정에 초점을 맞춘 데이터 처리 시스템을 일컫는 용어입니다. 많은 OLAP 시스템은 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션과 연동되기 때문에 비기술직 관리자와 임원이 질문에 대한 답변을 쉽게 얻을 수 있습니다.

신속한 데이터 이용을 위해 OLTP 솔루션이 필요한 기업의 경우 주로 데이터베이스를 사용합니다. 한편 데이터 웨어하우스 시스템은 현재 데이터뿐만 아니라 과거 정보도 집계할 수 있는 OLAP 솔루션에 보다 적합합니다.

2. 동시 사용자 수

데이터베이스는 OLTP 시스템이기 때문에 성능 저하를 일으키지 않고 수천 명의 사용자를 동시에 지원할 수 있도록 설계되었습니다.

반면, OLAP 데이터 웨어하우스의 경우 지원할 수 있는 동시 사용자 수는 상대적으로 제한적입니다. 데이터 웨어하우스 솔루션은 여러 다양한 데이터 저장소를 순환하는 더욱 복잡한 쿼리를 사용하므로 더 많은 리소스를 필요로 합니다. 따라서 확장성이 엔터프라이즈급 데이터베이스에 미치지 못합니다.

3. 사용 사례

데이터 웨어하우스와 데이터베이스는 사용 사례 면에서 차이가 큽니다.

데이터베이스는 조직의 일상적인 작업에 필요한 소규모의 원자성 트랜잭션에 가장 유용합니다. 신규 환자에 관한 새로운 데이터를 입력하는 병원, 온라인 웹사이트를 통해 티켓을 구매하는 고객, 두 계좌 간에 송금을 하는 은행 등을 예로 들 수 있습니다.

데이터 웨어하우스는 보다 높은 수준의 분석이 필요하고 조직의 과거, 현재, 미래에 관련한 대규모 질문에 가장 적합합니다. 숨겨진 인사이트를 발굴하기 위해 여러 데이터베이스에서 정보를 마이닝하는 것을 예로 들 수 있습니다.

4. 서비스 수준 계약

OLTP 트랜잭션 특성으로 인해 데이터베이스는 일반적으로 거의 24시간 연중무휴, 99.9% 이상의 가용성을 요구합니다. OLTP 데이터베이스에 다운타임이 발생하는 경우 막대한 비용이 발생하고 심지어는 비즈니스가 중단될 수도 있습니다.

그러나 백엔드 분석에 더 자주 사용되는 데이터 웨어하우스에 있어서 다운타임은 큰 문제가 되지 않습니다. 사실 대부분의 데이터 웨어하우스에는 더 많은 정보가 업로드될 때 정기적으로 예약되어 있는 다운타임 기간이 있습니다.

5. 최적화

OLTP 데이터베이스는 신속한 CRUD 작업(생성, 읽기, 업데이트, 삭제)에 최적화되어 있습니다. 그러나 더욱 복잡한 분석 쿼리로 인해 성능이 빠르게 저하될 수 있습니다.

반면, OLAP 데이터 웨어하우스는 여러 개의 대규모 데이터 저장소에 걸쳐 발생하는 소규모의 복잡한 쿼리에 최적화되어 있습니다. 응답 시간도 중요한 메트릭이지만, 데이터 웨어하우스의 경우 데이터하우스가 수행하는 분석의 품질이 더욱 중요합니다.

6. 구조

신속한 쿼리라는 목표 달성을 위해 OLTP 데이터베이스는 여러 테이블에 정보가 중복되지 않고 최대한 효율적으로 구조화됩니다. 이를 통해 트랜잭션 실행에 필요한 디스크 공간과 응답 시간이 모두 줄어듭니다.

OLAP 데이터 웨어하우스의 경우 주어진 쿼리의 속도에 크게 신경을 쓰지 않기 때문에 중복 정보는 거의 문제가 되지 않습니다. 일반적으로 데이터 웨어하우스는 데이터를 비정규화하여 쓰기 작업보다 읽기 작업에 높은 우선 순위를 둡니다.

7. 보고 및 분석

OLTP 데이터베이스에서 일부 제한된 보고 및 분석이 가능하지만, 데이터의 정규화된 구조로 인해 수행하기 어려워집니다. 아울러 데이터베이스에는 효율성 극대화를 위해 주로 최신 정보만 포함되기 때문에 기록 쿼리가 불가능합니다.

반면 데이터 웨어하우스는 처음부터 보고 및 분석 목적으로 설계되었습니다. 따라서 사용자는 현재 및 기록 데이터를 모두 수집할 수 있으므로 광범위한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 및 데이터베이스와 데이터 마트 및 데이터 레이크 비교

데이터베이스와 데이터 웨어하우스 비교 관련 문제가 엔터프라이즈 데이터 관리 시스템에서 알아야 할 전부라고 생각했다면 오산입니다. 이 섹션에서는 조직에서 관심을 갖고 살펴볼 수 있는 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 두 가지 대안, 즉 데이터 마트와 데이터 레이크를 살펴보겠습니다.

데이터 마트의 정의 및 사용

데이터 마트는 특정 정보 유형이나 마케팅, 영업, 재무 또는 인사 등 조직 내 특정 사용자 집합을 위한 정보를 저장하는 것을 목적으로 하는 데이터베이스입니다.

데이터 마트는 자체 엔터티가 될 수도 있거나, 대규모 데이터 웨어하우스에 속한 소규모 파티션이 될 수도 있습니다. 두 경우 모두 조직의 데이터를 관리 가능한 크기(일반적으로 100기가바이트 미만)로 줄이는 것을 목표로 합니다.

데이터 레이크의 정의 및 사용

데이터 레이크는 데이터 웨어하우스와 유사하지만 데이터 내용의 체계화 방법에 대한 엄격한 요구 사항이 없습니다. 데이터 레이크는 중앙 집중식 데이터 스토리지의 한 방법으로서 어떠한 유형으로도 정보를 필연적으로 구조화하지는 않습니다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 함께 저장될 수 있으며, 데이터 레이크는 모든 소스나 데이터 유형의 정보를 사용할 수 있습니다.

데이터 레이크는 현재 및 과거 정보 모두에 대해 일종의 "하치장" 같은 측면이 있기 때문에 구조화된 데이터베이스보다 일반적으로 유연성과 적응성이 높습니다. 그러나 추후에 개발자와 분석가가 이러한 대량의 정보를 처리하고 사용하고자 할 때 그에 따른 불편을 감수해야 합니다.

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데이터 마트와 데이터 레이크는 물론이고 데이터 웨어하우스와 데이터베이스의 비교 문제는 빅데이터를 사용하는 모든 비즈니스가 답해야 할 문제입니다. 위에서 살펴본 바와 같이 데이터베이스와 데이터 웨어하우스는 실제로 상당히 다릅니다. 데이터 웨어하우스 또는 데이터베이스를 설치하기로 결정한다는 것 자체가 조직이 우수한 엔터프라이즈 데이터 관리를 실천하기 위해 노력하고 있음을 나타냅니다.

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