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채팅을 영속할 DB로 RDB를 선택한 이유도 궁금합니다
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안녕하세요. 목동 개발자님
좋은 질문을 해주셨습니다.
채팅 데이터를 영속화하는 데 RDB를 선택한 이유는, 채팅 시스템에서 메시지와 사용자, 타임스탬프 같은 데이터가 명확한 구조를 가지기 때문입니다. RDB는 이런 구조화된 데이터를 테이블로 관리하기 쉽고, 메시지 전송 순서나 사용자간의 관계를 정확하게 보장하는 데 유리합니다. 예를 들면, 메시지 ID, 발신자, 수신자, 전송 시간을 하나의 레코드로 저장하면서 데이터 무결성을 유지할 수 있습니다.
또한, RDB는 ACID(원자성, 일관성, 격리성, 지속성) 속성을 지원해 메시지 전송 중 오류가 발생해도 데이터가 손상되지 않도록 보장합니다. 예를 들어, 메시지를 보내는 동시에 읽음 상태를 업데이트하는 작업을 트랜잭션으로 묶을 수 있습니다.
쿼리 효율성도 중요한데, RDB는 조인(JOIN)을 통해 사용자, 채팅방, 메시지 간 관계를 효율적으로 조회할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 그룹의 모든 메시지를 시간순으로 가져오거나 특정 사용자가 받은 메시지만 필터링하는 작업이 용이합니다.
실제 사례를 보면, WhatsApp은 초기 아키텍처에서 MySQL 같은 RDB를 사용했으며, Slack도 MySQL을 사용해 데이터 저장을 관리했습니다
참고 링크: (https://slack.engineering/scaling-datastores-at-slack-with-vitess/)
질문에서 채팅은 강결합 트랜잭션이 불필요해 보인다고 언급해주셨는데, 이는 부분적으로 공감할 수 있습니다. NoSQL은 확장성과 유연성이 뛰어나 대규모 분산 시스템에 강점이 있습니다. 하지만 채팅 시스템에서는 단순히 메시지를 저장하는 것뿐 아니라, 읽음 상태 업데이트, 그룹 채팅 멤버 관리 등 데이터 일관성이 중요한 작업이 있습니다.
RDB는 이런 경우 트랜잭션을 통해 안정적으로 처리할 수 있지만, NoSQL은 기본적으로 eventual consistency(최종 일관성)를 제공하는 경우가 많아 실시간성이 중요한 채팅에서 일시적인 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 메시지가 한 사용자에게는 표시되었지만 다른 사용자에게는 아직 반영되지 않은 상황이 생길 수 있습니다.
또한, RDB는 관계형 데이터 모델을 통해 복잡한 쿼리와 데이터 관계를 효율적으로 처리할 수 있어, 채팅 앱의 초기 설계와 유지보수에서 유리합니다. NoSQL은 대규모 데이터와 비구조화된 데이터에 강하지만, 채팅 데이터의 특성과 초기 설계의 단순함을 고려할 때 RDB가 더 적합할 수 있습니다.
실제 사례에서, WhatsApp은 초기에는 RDB를 사용했으며, 이후 규모가 커지면서 Mnesia 같은 분산 데이터베이스를 도입했지만, 이는 RDB의 한계를 보완하기 위한 보조적인 선택이었습니다
아래 이미지와 링크를 통해 해당 내용을 참고하실 수 있습니다!
https://www.cometchat.com/blog/whatsapps-architecture-and-system-design
좋은 하루 되세요!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 목동 개발자님께서 질문해 주신 채팅 시스템에서 RDB를 선택하는 이유에 대해서 설명드리겠습니다.
채팅 데이터를 영속성 있게 저장하는 시스템에서는 다양한 데이터베이스 옵션을 고려할 수 있습니다. RDB(관계형 데이터베이스)를 선택하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다:
데이터의 일관성: 채팅 메세지는 수신 확인, 편집, 삭제 등의 기능을 포함할 수 있습니다. RDB는 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 특성을 지니고 있어 데이터의 일관성을 보장하는데 유리합니다. 세계적으로 서비스를 운영하며 데이터의 무결성을 유지해야 하는 요구사항이 있는 경우, RDB를 선택할 수 있습니다.
복잡한 쿼리 지원: 채팅 데이터를 분석하거나 특정 패턴을 조회하는 등 복잡한 쿼리를 지원해야 하는 경우가 있습니다. RDB는 SQL을 기반으로 하여 복잡한 조회 작업을 수행할 수 있으며, 인덱싱 및 조인 기능을 통해 효율성을 높일 수 있습니다.
스키마 기반의 구조적 데이터: 채팅 메시지가 사용자, 시간, 내용, 수신확인 상태 등 여러 속성을 가질 때, 이들 속성 간의 관계 및 제약 조건을 명확히 할 수 있습니다. 이는 테이블 및 스키마가 명확히 정의되므로 데이터 무결성을 유지하기 쉽습니다.
그러나 NoSQL(비관계형 데이터베이스)도 현대 채팅 애플리케이션에서 많이 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스를 선택한다면 다음과 같은 이유일 수 있습니다:
확장성: 대용량의 데이터를 빠르게 저장하고 처리해야 할 경우, NoSQL이 더 적합할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 분산 저장 및 수평적 확장이 용이합니다.
유연한 스키마: NoSQL은 자유로운 스키마 설계가 가능하므로 변화하는 데이터 구조에 유연하게 대처할 수 있습니다.
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