GraphQL 대 SQL: 차이점과 장점은 무엇인가?

프로젝트에서 성공을 이루기 위해 올바른 데이터 관리 전략을 선택하는 것은 필수적입니다. 애플리케이션의 효율성은 종종 데이터를 얼마나 잘 관리하고 검색할 수 있는지에 달려 있습니다.

이 기사에서는 서로 다른 데이터 요구를 충족하는 두가지 강력한 접근 방식인 GraphQL과 SQL의 주요 차이점과 이점에 대해 깊이 살펴보겠습니다. 각 방법의 고유한 기능을 이해함으로써 애플리케이션의 요구 사항에 부합하고 성능을 향상시킬 수 있는 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 각 방법의 복잡성을 밝혀내며 더 스마트하고 효율적인 데이터 관리를 위한 길을 열어 갑니다!

GraphQL이란 무엇인가요?

GraphQL은 Facebook에서 APIs를 위해 개발한 쿼리 언어이자, 데이터에 대해 정의된 타입 시스템을 사용하여 이러한 쿼리를 실행하는 런타임입니다. 이것은 데이터베이스 기술이 아니라 API를 통해 데이터와 상호작용하는 방법입니다.

type Query {
  user(id: ID!): User
}

type User {
  id: ID!
  name: String
  email: String
}

# Query
{
  user(id: "123") {
    name
    email
  }
}

GraphQL의 주요 기능

• 클라이언트 전용 쿼리: 클라이언트가 필요로 하는 데이터를 정확히 요청할 수 있게 하며, 깊게 중첩된 구조에서도 가능합니다.
• 단일 엔드포인트: 단일 API 엔드포인트를 사용하고 다양한 데이터 형태를 가져오기 위해 쿼리를 활용합니다.
• 구독을 통한 실시간 데이터: 구독을 통해 실시간 데이터 업데이트를 지원합니다.
• 과도한 데이터 전송 감소: 클라이언트가 정확히 필요한 데이터를 지정하게 함으로써 불필요한 데이터 전송을 줄입니다.

애플리케이션에서 GraphQL을 사용하는 이유는 무엇인가요?

애플리케이션에서 GraphQL을 사용하면 특히 효율적이고 유연한 데이터 가져오기에 의존하는 데이터 중심 애플리케이션에 많은 이점을 제공합니다. 블로깅 플랫폼을 예로 들어 GraphQL의 이점을 설명하겠습니다.

시나리오: 블로그 API 만들기

다음과 같은 엔티티를 포함한 블로그 애플리케이션을 개발한다고 가정해 보세요:

• 사용자: 블로그 게시물의 저자.
• 게시물: 제목, 내용 및 게시 날짜를 포함한 블로그 게시물.
• 댓글: 독자들이 각 게시물에 대한 댓글.

REST API에서는 다음과 같은 엔드포인트가 있을 수 있습니다:

• /users/{id}는 사용자 세부정보를 가져옵니다.
• /posts/{id}는 게시물 세부정보를 가져옵니다.
• /posts/{id}/comments는 게시물의 댓글을 가져옵니다.

자세한 블로그 게시물 페이지를 만들기 위해서는:

• 게시물 내용.
• 저자의 이름 및 프로필.
• 각 댓글 작성자의 이름과 함께 모든 댓글.

REST 접근 방식

1. 첫 번째 요청: /posts/123 – 게시물 내용과 메타데이터를 가져옵니다.
2. 두 번째 요청: /users/45 – 저자의 세부정보를 가져옵니다 (저자 ID가 45라고 가정할 때).
3. 세 번째 요청: /posts/123/comments – 게시물에 대한 모든 댓글을 가져옵니다.
4. 추가 요청: 각 댓글이 서로 다른 사용자로부터의 데이터를 요구하는 경우, 각 댓글 작성자의 프로필을 개별적으로 가져오기 위해 더 많은 요청이 필요할 수 있습니다.

REST의 경우, 이는 과도한 데이터 전송 (각 엔드포인트에서 너무 많은 정보 검색)과 불충분한 데이터 전송 (댓글 및 사용자 세부정보와 같은 중첩 관계를 단일 쿼리로 가져오지 못함)으로 이어질 수 있습니다.

GraphQL 접근 방식

GraphQL을 사용하면 필요한 모든 데이터를 가져오기 위해 단일 쿼리를 구조화할 수 있습니다:

query {
  post(id: "123") {
    title
    content
    publishedDate
    author {
      name
      profilePicture
    }
    comments {
      text
      commenter {
        name
      }
    }
  }
}

• 게시물 데이터: 게시물의 title, content, 및 publishedDate를 얻습니다.
• 저자 데이터: author 필드 아래에 중첩되어 있으므로 필요한 name과 profilePicture만 얻습니다.
• 댓글: 각 댓글에는 text와 댓글 작성자의 name만 포함됩니다.

이 예시의 주요 이점

1. 네트워크 요청 감소: 여러 엔드포인트에 대한 요청 대신 단일 요청으로 모든 필요한 데이터를 가져옵니다. 이것은 네트워크 부하를 줄이고 응답 시간을 빠르게 합니다.
2. 과도한 데이터 전송/불충분한 데이터 전송 회피: 요청한 특정 필드만 수신하며, 여분의 데이터나 누락된 필드가 없습니다. 이것은 데이터 검색을 더 효율적으로 만들어 특히 모바일이나 저대역폭 네트워크에서 효과적입니다.
3. 단일 진실의 원천: GraphQL 스키마는 데이터 구조를 정의하므로 프론트엔드와 백엔드 팀 모두 사용할 수 있는 데이터와 쿼리 가능한 방법이 무엇인지 명확합니다.
4. 단순화된 버전 관리: 각 클라이언트가 필요한 데이터를 명시하므로 백엔드 팀은 기존 기능을 깨뜨리지 않고 스키마를 안전하게 발전시킬 수 있습니다.

이런 식으로 GraphQL의 쿼리 유연성은 데이터 가져오기를 최적화하고 애플리케이션을 더욱 빠르고 효율적으로 만듭니다. 특히 복잡하거나 깊게 중첩된 데이터를 다루는 경우에 더욱 그렇습니다.

SQL이란 무엇인가요?

SQL(구조적 쿼리 언어)은 프로그래밍에 사용되는 도메인 특화 언어이며 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에 저장된 데이터를 관리하기 위해 설계되었습니다. 이 언어는 서로 다른 엔티티 간의 관계가 명확하게 정의된 구조화된 데이터를 처리하는 데 특히 효과적입니다.

SELECT name, email FROM users WHERE id = 123;

SQL의 주요 기능

• 표준화된 쿼리 언어: 관계형 데이터베이스에서 데이터를 쿼리하고 조작하기 위한 널리 인정된 표준입니다.
• 표 형태의 데이터 표현: 데이터는 테이블에 구성되며 기본 키 및 외래 키를 사용하여 관계를 형성할 수 있습니다.
• 복잡한 쿼리: JOIN 작업, 집계 및 서브쿼리를 포함하는 복잡한 쿼리를 지원합니다.
• 트랜잭션 제어: 데이터 무결성을 보장하기 위한 강력한 트랜잭션 제어 기능을 제공합니다.

애플리케이션에서 SQL을 사용하는 이유는 무엇인가요?

애플리케이션에서 SQL(구조적 쿼리 언어)을 사용하면 여러 가지 장점이 있습니다. 특히 구조화된 데이터와 복잡한 쿼리 요구 사항을 처리할 때 효과적입니다. SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스로도 알려져 있으며, 신뢰성, 강력한 데이터 무결성 및 사용 용이성 덕분에 많은 산업의 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. 전자상거래 애플리케이션의 예를 들어 SQL의 이점을 설명하겠습니다.

시나리오: SQL로 전자상거래 애플리케이션 구축

온라인 상점을 다음과 같은 기능을 갖추고 개발한다고 가정해 보세요:

• 사용자: 계정을 만들고 주문과 리뷰를 작성할 수 있는 고객.
• 제품: 특정 세부정보(이름, 가격, 재고 수량)가 있는 판매할 항목.
• 주문: 사용자가 구매한 1개 이상의 제품을 포함하는 거래.
• 리뷰: 사용자들이 다양한 제품에 남긴 피드백.

SQL에서는 이러한 기능을 관련 테이블로 나타낼 수 있습니다:

• 사용자 테이블: 사용자 정보를 저장합니다(사용자 ID, 이름, 이메일).
• 제품 테이블: 제품 정보를 저장합니다(제품 ID, 이름, 가격, 재고).
• 주문 테이블: 각 주문의 메타데이터를 저장합니다(주문 ID, 사용자 ID, 주문 날짜).
• 주문 품목 테이블: 주문의 각 품목에 대한 세부정보를 저장합니다(주문 품목 ID, 주문 ID, 제품 ID, 수량).
• 리뷰 테이블: 사용자의 리뷰를 저장합니다(리뷰 ID, 사용자 ID, 제품 ID, 평가, 댓글).

SQL이 이를 효율적으로 만드는 방법

외래 키를 통한 데이터 무결성

• OrderItems 테이블에는 Products 테이블에 연결되는 product_id가 포함되어 있어 모든 주문 품목이 유효한 제품을 참조하고 있습니다. 유사하게, Orders 테이블에는 존재하는 사용자와 연결되는 user_id 필드가 포함되어 있습니다.
• 이 설정은 데이터 무결성을 강제하여 주문이 존재하지 않는 제품이나 사용자를 포함하지 않도록 합니다.

보고서를 위한 복잡한 쿼리

• 각 제품에 대한 총 판매량 보고서를 원한다고 가정해 보겠습니다. SQL에서는 JOIN 및 집계 함수가 포함된 쿼리를 사용하여 효율적으로 이 데이터를 가져올 수 있습니다:

SELECT 
    Products.name,
    SUM(OrderItems.quantity) AS total_quantity_sold,
    SUM(OrderItems.quantity * Products.price) AS total_revenue
FROM 
    OrderItems
JOIN 
    Products ON OrderItems.product_id = Products.product_id
GROUP BY 
    Products.name;

이 쿼리는 각 제품의 수량과 수익을 계산합니다. 이는 덜 구조화된 데이터베이스에서는 여러 단계를 요구하는 작업입니다.트랜잭션 일관성 보장

• 사용자가 주문을 할 때 애플리케이션이 여러 테이블을 업데이트해야 합니다:
• Orders 테이블에 거래 항목을 추가합니다.
• 구매한 각 항목에 대해 OrderItems 테이블에 항목을 추가합니다.
• Products 테이블의 재고 수량을 줄입니다.
• SQL 트랜잭션을 사용하면 이러한 작업이 함께 묶입니다. 모든 단계가 실패하면(예: 제품이 품절인 경우) 전체 트랜잭션을 롤백하여 데이터베이스가 일관된 상태를 유지하도록 합니다. 다음은 SQL에서의 트랜잭션 예시입니다:

BEGIN TRANSACTION;

-- 새로운 주문 추가
INSERT INTO Orders (user_id, order_date)
VALUES (1, CURRENT_DATE);

-- 주문 품목 추가
INSERT INTO OrderItems (order_id, product_id, quantity)
VALUES (LAST_INSERT_ID(), 2, 3);

-- 재고 차감
UPDATE Products
SET stock = stock - 3
WHERE product_id = 2;

COMMIT;

재고 업데이트가 수량 부족으로 실패하는 경우, SQL은 트랜잭션을 롤백하여 주문 및 주문 품목이 부분적으로 저장되지 않도록 하여 데이터 정확성을 유지합니다.데이터 분석 및 고객 통찰

• SQL을 사용하면 고객 행동 및 제품 성과에 대한 통찰력을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 가장 자주 구매된 제품을 찾고 싶을 수 있습니다:

SELECT 
    product_id, COUNT(*) AS purchase_count
FROM 
    OrderItems
GROUP BY 
    product_id
ORDER BY 
    purchase_count DESC
LIMIT 5;

• 이 쿼리는 구매 수에 따라 상위 다섯 개의 제품을 찾습니다. 이는 인기 제품을 이해하고 재고를 계획하는 데 유용한 지표입니다.

이 예시에서 SQL의 장점 요약

• 구조화된 데이터 및 관계: 테이블 및 외래 키는 구조화된 관계형 데이터를 강제하여 전자상거래와 같은 조직적인 애플리케이션에 이상적입니다.
• 데이터 무결성 및 ACID 준수: SQL 트랜잭션은 작업이 완전히 수행되거나 전혀 수행되지 않도록 보장하여 주문 처리를 위한 데 중요합니다.
• 강력한 쿼리 기능: SQL의 JOIN, 집계 및 그룹화 기능을 통해 효율적인 데이터 분석 및 보고가 가능하며, 판매 및 고객 행동에 대한 통찰력을 단순화할 수 있습니다. 따라서 SQL은 효율적인 데이터 조직, 신뢰할 수 있는 데이터 무결성 및 강력한 쿼리 기능 덕분에 이 전자상거래 애플리케이션에 잘 어울립니다.

GraphQL과 SQL 간의 주요 차이점

GraphQL과 SQL은 데이터 관리 및 검색에 대해 각기 다른 이점을 제공합니다. GraphQL의 유연한 쿼리 기능, 실시간 기능 및 효율적인 데이터 가져오기는 다양한 데이터 요구가 있는 최신 애플리케이션에 이상적입니다.

대조적으로, SQL은 구조화된 데이터 관리, 복잡한 관계 탐색 및 트랜잭션 무결성 유지에 탁월합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다:

목적 및 범위:

• GraphQL은 클라이언트-서버 상호작용을 위해 특별히 디자인된 쿼리 언어로, 주로 웹 API에 사용됩니다.
• SQL은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 관리하고 조작하기 위한 언어입니다.

데이터 검색:

• GraphQL은 클라이언트가 단일 요청에서 필요한 데이터를 정확히 지정하도록 허용합니다.
• SQL 쿼리는 일반적으로 SELECT 쿼리, JOIN 및 기타 작업을 통해 데이터베이스에서 데이터를 검색하는 데 중점을 둡니다.

실시간 데이터:

• GraphQL은 구독을 통해 실시간 데이터를 처리합니다.
• SQL은 동일한 방식으로 실시간 데이터 업데이트를 기본적으로 지원하지 않습니다.

쿼리 유연성:

• GraphQL은 클라이언트의 요구 사항에 맞게 맞춤화된 쿼리를 허용하는 높은 유연성을 제공합니다.
• SQL은 미리 정의된 스키마 및 엄격한 쿼리 형식을 따르는 보다 구조화된 접근 방식을 따릅니다.

과도한 데이터 전송 처리:

• GraphQL은 특정 쿼리를 허용함으로써 과도한 데이터 전송을 효과적으로 줄입니다.
• SQL은 쿼리가 잘 구조화되지 않거나 너무 광범위할 경우 과도한 데이터 전송을 초래할 수 있습니다.

복잡성 및 학습 곡선:

• GraphQL은 데이터 검색에 대한 독특한 접근 방식으로 인해 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다.
• SQL은 널리 가르쳐지고 사용되며, 방대한 양의 리소스와 표준화된 접근 방식을 가지고 있습니다.

GraphQL과 SQL의 차이점

Apidog에서 SQL Server에 연결하는 방법

Apidog에서 SQL Server에 연결하는 과정은 Oracle 데이터베이스에 연결하는 것과 유사하지만 SQL Server에 맞춘 몇 가지 특정 차이점이 있습니다. 이 연결을 설정하는 데 도움이 될 간단한 가이드를 제공합니다:

1단계: Apidog 설치

• Apidog 다운로드: Apidog 공식 웹사이트를 방문하여 애플리케이션을 다운로드합니다. 운영 체제(Windows 또는 Linux)와 호환되는지 확인하세요.

2단계: 새 프로젝트 만들기

• 새 프로젝트: Apidog에서 '내 작업공간' 섹션에 가서 '새 프로젝트'를 선택하고 유형으로 'HTTP'를 선택합니다. 프로젝트의 이름을 입력합니다.

3단계: 데이터베이스 연결 접근하기

• 설정: 사이드 메뉴에서 설정 옵션을 클릭합니다.
• 데이터베이스 연결: '데이터베이스 연결' 메뉴로 이동합니다.

4단계: 새 연결 설정하기

• 연결 추가: '+ 새로 만들기'를 클릭하여 새 데이터베이스 연결을 생성합니다. 설정을 위한 새로운 창이 나타납니다.

5단계: SQL Server 연결 구성하기

• 연결 세부정보: 데이터베이스 연결 이름을 제공하고 'SQL Server'를 데이터베이스 유형으로 선택합니다.
• 서버 세부정보: SQL Server 인스턴스에 대한 호스트, 포트 및 기타 관련 세부정보를 입력합니다.
• 인증: 적절한 SQL Server 사용자 이름과 비밀번호를 사용합니다. 일반적으로 이는 'sa' 같은 관리자 계정 또는 사용자별 계정일 수 있습니다.
• 연결 테스트: '연결 테스트' 버튼을 클릭하여 설정이 성공적인지 확인합니다.

6단계: API 엔드포인트 정의하기

• 엔드포인트 설정: 데이터 송수신 작업을 위한 URLs를 지정하고 작업 유형(강제, POST, PUT, DELETE)을 표시합니다.
• 프로세서 구성: 다양한 데이터베이스 작업을 위한 전처리기 또는 후처리기를 정의합니다.

7단계: 테스트 및 검증

• API 테스트: Apidog의 도구를 사용하여 각 엔드포인트를 테스트합니다. 편집기가 오류가 있는 부분을 강조 표시합니다.
• 디버깅 및 재테스트: 문제를 조사하고 수정한 후 API가 기대대로 작동할 때까지 재테스트합니다.

결론

결론적으로 GraphQL과 SQL은 데이터 처리 및 검색의 다양한 측면을 다룬다. GraphQL은 유연하고 클라이언트 전용 쿼리 및 실시간 데이터가 요구되는 시나리오에서 두드러지며 현대 웹 API의 인기 있는 선택입니다.

반면 SQL은 관계형 데이터베이스에서 구조화된 데이터 조작의 초석을 유지하며 복잡한 데이터 쿼리 및 트랜잭션 무결성에서 탁월합니다. 각 기술의 distinct한 특징을 이해하는 것은 프로젝트의 특정 요구에 따라 올바른 기술 선택에 도움이 됩니다.