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정규화/비정규화

트랜잭션(ACID)

인덱스, JOIN, 서브쿼리

SQL vs NoSQL(Not only SQL)

SQL과 NoSQL의 가장 큰 차이는 데이터를 저장하는 방식과 확장 방식이다.

항목	SQL (RDB)	NoSQL
데이터 구조	테이블(Row, Column)	Key-Value, Document, Graph 등
스키마	고정(Schema)	유연(Schema-less)
관계(Join)	강력	제한적
트랜잭션	ACID 지원	상대적으로 약함
확장	Scale-Up(수직 확장)	Scale-Out(수평 확장)
데이터 중복	최소화(정규화)	허용(비정규화)
대표 DB	MySQL, PostgreSQL	MongoDB, Redis, Cassandra
용도	금융, 주문, 회원	로그, 캐시, 채팅, 대용량 데이터

SQL은 관계와 데이터 정합성을 중시하는 테이블 기반 데이터베이스이고, NoSQL은 유연한 스키마와 높은 확장성을 제공하는 비관계형 데이터베이스이다. SQL is a table-based database that focuses on maintaining relationships and ensuring data consistency through structured schemas and ACID transactions. In contrast, NoSQL is a non-relational database that offers flexible schemas and high scalability, making it suitable for handling large volumes of data and distributed systems.

관계형 모델

Valkey vs Redis

Valkey는 Redis 7.2를 포크(Fork)했으나, 운영의 지속성과 성능 최적화 방향에서 차이가 벌어지고 있다.

비교 항목	Valkey (Linux Foundation)	Redis (Redis Ltd.)
라이선스	BSD 3-Clause (완전 오픈소스)	RSALv2 / SSPLv1 (제약 있음)
거버넌스	커뮤니티 및 빅테크(AWS, Google 등) 연합	단일 기업(Redis Ltd.) 중심
I/O 모델	Aggressive Multi-threading	보수적 Multi-threading (6.0+)
확장성	대부분의 기능을 코어(Core)에 통합하는 방향	고급 기능은 Enterprise 중심, 모듈화 경향

어떤 것이 다를까?

1. 멀티 스레딩의 적극적 활용 (Aggressive Multi-threading) Redis: 6.0부터 I/O(네트워크 읽기/쓰기) 처리에만 제한적으로 멀티 스레드를 도입 Valkey: I/O뿐만 아니라 데이터 마이그레이션(Slot Migration) 백그라운드 작업 등 부하가 큰 작업에 멀티 스레드를 더 적극적으로 사용하여 메인 스레드의 Blocking을 최소화
2. 메모리 할당 최적화 (Memory Efficiency) Valkey: jemalloc 등 고성능 메모리 할당자의 최신 기능을 빠르게 적용하여 메모리 파편화(Fragmentation)를 줄이고 동일 스펙 대비 더 높은 처리량(QPS)을 확보