NoSQL 데이터 모델링 베스트 프랙티스

 

NoSQL 데이터 모델링 베스트 프랙티스: 스키마 설계부터 성능 최적화까지

데이터가 정형 데이터를 넘어 반정형, 비정형 데이터로 확장되면서 전통적인 RDBMS 기반 설계 방식만으로는 더 이상 유연하고 확장성 있는 시스템을 구현하기 어려워졌습니다.

이에 따라 다양한 NoSQL 데이터베이스(MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Couchbase 등)가 등장하게 되었으며, 이에 적합한 데이터 모델링 전략이 필수적으로 요구됩니다.

 

이번 포스팅에서는 NoSQL 모델링의 핵심 개념, 주요 데이터베이스별 설계 전략, 그리고 현업에서 실수하지 말아야 할 베스트 프랙티스에 대해 상세히 살펴보겠습니다.

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1. NoSQL 데이터 모델링이란?

NoSQL 데이터 모델링은 관계형 데이터베이스와는 다른 방식으로 데이터를 구조화하는 방법을 의미합니다. 가장 큰 차이점은 다음과 같습니다:

• 스키마리스 구조를 채택할 수 있다. (MongoDB 등)
• 데이터는 관계형 테이블이 아닌 문서, 키-값, 열 기반, 그래프 형태로 저장된다.
• 조인을 지양하고, 필요한 데이터를 하나의 문서나 엔티티에 중첩 저장(denormalization) 하는 것을 권장한다.

즉, 관계형 모델이 "정규화 → 조인 기반"이라면, NoSQL은 "비정규화 → 접근 패턴 기반"이라고 볼 수 있습니다.

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2. NoSQL의 유형별 모델링 전략

1) Document 기반 (예: MongoDB, Couchbase)

• JSON 형태의 문서로 데이터를 저장.
• 중첩 구조(Nested objects)를 이용해 연관 데이터를 함께 저장 가능.
• 설계는 주로 쿼리 패턴을 기준으로 이루어짐.

예시: 블로그 게시글과 댓글
RDB 방식: 게시글 테이블과 댓글 테이블을 분리
NoSQL 방식: 댓글을 게시글 문서 내 배열로 포함

{
  "title": "NoSQL 설계 전략",
  "author": "홍길동",
  "comments": [
    { "user": "user1", "comment": "좋은 글이네요." },
    { "user": "user2", "comment": "도움 됐습니다." }
  ]
}

2) Column 기반 (예: Cassandra, HBase)

• Wide-column 저장소로, 행마다 다른 컬럼을 가질 수 있음.
• 시간순 데이터(로그, 센서 데이터) 저장에 최적화.
• 파티셔닝 키와 클러스터링 키 설계가 핵심

예시: 사용자별 이벤트 로그 저장

PartitionKey: user_id  
ClusteringKey: event_timestamp  
Columns: event_type, event_payload

3) Key-Value 기반 (예: Redis, DynamoDB)

• 간단한 캐시 또는 빠른 조회가 필요한 데이터에 적합
• 키에 해당하는 값을 빠르게 읽거나 저장

예시: 세션 데이터

"session:user123" : {
  "login_time": "2024-04-19T09:00",
  "location": "Seoul"
}

4) Graph 기반 (예: Neo4j, ArangoDB)

• 노드와 엣지를 활용해 관계를 표현
• 소셜 네트워크, 추천 시스템 등에 최적화

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3. NoSQL 모델링 베스트 프랙티스

1) 접근 패턴 기반 설계

• 데이터를 어떻게 조회할 것인지 먼저 정의한 후 스키마를 설계해야 합니다.
• 하나의 요청으로 필요한 데이터를 전부 조회할 수 있도록 구성하는 것이 이상적입니다.

예시: 제품 상세 조회 시 제품 정보, 리뷰, 재고 모두 한번에 가져오도록 문서 내 중첩 저장.

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2) 정규화보다는 비정규화

• NoSQL은 조인을 피하고, 데이터를 복제하는 것이 일반적입니다.
• 다소 중복이 발생하더라도 데이터 일관성보다 읽기 효율성을 우선시합니다.

Tip: 비정규화된 필드가 자주 변경되는 경우, 이를 별도 문서로 분리하고 ID만 참조하는 방식으로 해결.

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3) 데이터 크기 제한 고려

• MongoDB는 문서 크기 제한(16MB), DynamoDB는 항목당 400KB 제한이 존재합니다.
• 중첩이 너무 많으면 조회는 편해도 쓰기 성능이 급격히 떨어질 수 있습니다.

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4) TTL(Time To Live) 활용

• Redis나 DynamoDB에서는 데이터 자동 삭제를 위한 TTL 속성을 제공합니다.
• 캐시, 임시 데이터, 세션 관리에 매우 유용.

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5) 인덱싱 전략 수립

• MongoDB: 복합 인덱스, TTL 인덱스, 텍스트 인덱스 제공
• Cassandra: 세컨더리 인덱스는 제한적, 대신 파티션 키 최적화 필요

주의: 인덱스가 너무 많으면 쓰기 성능 저하됨. 반드시 필요한 필드에만 인덱싱할 것.

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4. 실제 사례로 본 모델링 전략

예제: 전자상거래 플랫폼

요구사항

• 상품 검색 (카테고리, 브랜드, 가격대)
• 상품 상세 보기 (리뷰, 재고 포함)
• 장바구니 관리
• 주문 이력 조회

MongoDB 모델링 전략

• 상품 컬렉션
  → 카테고리, 브랜드, 가격에 인덱스
  → 리뷰를 포함한 문서로 설계
• 장바구니 컬렉션
  → user_id 기준으로 장바구니 상품 배열 저장
  → TTL을 적용해 오래된 장바구니 삭제
• 주문 이력 컬렉션
  → user_id + order_id 복합 인덱스
  → 주문 상세 내역, 결제 정보 포함

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5. 데이터 모델링 툴 추천

• Hackolade: MongoDB 등 NoSQL용 시각화 모델링 지원
• Draw.io + ERD 형식: 비공식이지만 충분히 설계 가능
• Studio 3T: MongoDB를 위한 GUI 및 모델링 툴
• Dynobase: DynamoDB용 GUI 및 쿼리 도우미

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6. 마무리

NoSQL은 ‘자유로운 스키마’라는 유연함이 장점이지만, 그만큼 명확한 사용 시나리오 정의와 접근 패턴 설계가 중요합니다.

잘못 설계된 스키마는 나중에 되돌리기 어려우므로, 처음부터 비즈니스 요구사항 중심의 모델링이 필요합니다.

 

데이터 저장의 목적이 단순 조회인지, 실시간 분석인지, 혹은 대규모 트래픽 처리를 위한 캐시인지에 따라 선택하는 데이터베이스 종류와 모델링 전략이 달라져야 합니다.

NoSQL 설계는 단순한 'DB를 다루는 기술'을 넘어, 전체 시스템 아키텍처의 성능과 확장성을 좌우하는 핵심 요소입니다.

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