SQL, 왜 사랑하면서도 떠나고 싶을까? 개발자가 SQL을 싫어하는 13가지 이유
SQL은 여전히 데이터 관리의 핵심이지만, 수많은 개발자들이 애증의 감정을 느끼는 기술입니다. 강력함과 편리함 이면에 숨겨진 불편함과 한계는 끊임없이 더 나은 대안을 찾도록 만들죠. 왜 개발자들은 SQL을 사랑하면서도 떠나고 싶어 할까요? 그 13가지 이유를 살펴보겠습니다.
테이블, 확장의 걸림돌
관계형 모델의 기본인 테이블은 소규모 데이터베이스에서는 효율적이지만, 데이터 규모가 커질수록 문제가 발생합니다. 샤딩으로 해결하려 하지만, 데이터 분산에 따른 예측 불가능한 실행 시간 변화, DBA의 관리 부담 증가 등 숨겨진 위험 요소가 많습니다. 결국 거대한 RAM을 가진 단일 머신에서 SQL을 돌리는 것이 더 빠른 해결책이 되기도 합니다.
JSON/XML, SQL의 불편한 동거
SQL은 JSON, YAML, XML과 같은 현대적인 데이터 형식과 잘 맞지 않습니다. 일부 SQL 데이터베이스가 JSON을 지원하지만, 내부적으로는 여전히 테이블 구조를 유지하며 변환 비용이 발생합니다. 개발자는 데이터를 변환하는 데 시간을 낭비하게 되고, 더 현대적인 데이터 저장 방식에 대한 갈망이 커집니다.
객체 변환, 지루한 마샬링 작업
데이터베이스는 테이블로, 코드는 객체로 데이터를 다루기 때문에 객체와 SQL 사이의 변환 과정은 필수적입니다. 이 마샬링 작업은 애플리케이션 설계 시간의 상당 부분을 차지하며, 즉시 사용 가능한 형식으로 데이터를 유지할 수 없는 현실에 대한 불만을 야기합니다.
실시간 처리, SQL의 숙제가 되다
SQL은 원래 일괄 처리와 대화형 분석을 위해 설계되었으며, 실시간 스트리밍 데이터 처리에는 적합하지 않습니다. 빠른 응답 속도가 중요한 현대 애플리케이션 요구 사항을 충족하기 위해, 속도와 반응성을 우선시하는 새로운 데이터베이스들이 등장하고 SQL의 복잡한 쿼리는 외면받기도 합니다.
JOIN, 악몽의 시작
관계형 데이터베이스의 핵심인 JOIN은 데이터를 다시 합치는 과정에서 엄청난 연산 비용을 발생시킵니다. 특히 데이터가 RAM 용량을 초과하면 더욱 심각해지죠. 복잡한 JOIN 구문은 초보 개발자에게는 진입 장벽으로 작용하며, 숙련된 개발자에게도 성능 최적화의 골칫거리가 됩니다.
컬럼, 고정된 틀에 갇히다
NoSQL은 스키마 변경 없이 자유롭게 컬럼을 추가할 수 있지만, SQL은 새로운 컬럼을 추가하는 데 많은 시간과 노력이 필요합니다. 대규모 테이블에 새로운 컬럼을 추가하는 작업은 번거롭고, 새로운 데이터를 별도 컬럼에 저장하고 JOIN으로 연결하는 방식은 복잡성을 더합니다.
최적화, 만능 해결사가 아니다
쿼리 최적화 기술은 일부 성능 향상을 가져오지만, 복잡한 쿼리에서는 한계가 명확합니다. 개발 초기에는 충분한 성능을 보이지만, 실제 서비스 규모로 확장되면 성능 병목 현상이 발생하고 최적화만으로는 해결하기 어려운 상황에 직면하게 됩니다.
비정규화, 가치를 버리고 속도를 택하다
성능 향상을 위해 테이블을 비정규화하는 것은 SQL과 관계형 데이터베이스 이론의 근본을 무시하는 행위입니다. 데이터베이스가 단순한 CSV 파일처럼 변질되고, JOIN의 장점을 포기하는 대신 데이터 중복과 관리의 어려움을 감수해야 합니다.
추가 기능, 오히려 독이 될 수도
SQL에 추가된 다양한 기능들은 유용하지만, 기존 구조 위에 덧붙여진 형태라 쿼리의 복잡도를 높입니다. 서브쿼리, CTE, 뷰, 윈도 함수 등은 이해하기 어렵고, 다른 개발자의 코드 해석을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.
좋은 아이디어, 기존 기능을 망치다
윈도 함수는 유용하지만, 많은 SQL 사용자는 복잡한 추가 기능을 선호하다 시스템 속도 저하를 경험합니다. 결국 문제 해결을 위해 노련한 DBA의 도움을 받아야 하는 상황이 발생하기도 합니다.
취약한 SQL 문법
과거에는 사람이 직접 쿼리를 작성했지만, 지금은 시스템이 자동으로 쿼리를 조합합니다. SQL 문법은 취약하여 악의적인 사용자가 SQL 명령을 삽입할 수 있습니다. 컬럼 이름으로 예약어를 사용하는 경우, SQL 버전에 따라 다른 회피 방법을 사용해야 하는 불편함도 존재합니다.
테이블, 모든 데이터를 담을 수 없다
테이블 형태에 맞지 않는 데이터들이 늘어나고 있습니다. 소셜 네트워크, 계층형 데이터, 공간 데이터 등은 그래프 모델로 표현하는 것이 더 적합하며, 테이블에 저장하면 쿼리가 복잡해집니다. 다차원 데이터를 처리하기 위한 지리 확장 기능도 SQL 패러다임의 제약을 벗어나기 어렵습니다.
표준이라는 이름의 함정
SQL은 ANSI/ISO 표준이지만, 데이터베이스마다 문법과 구현 방식이 다릅니다. 문자열 결합 방식, 저장 프로시저, 트리거, 데이터 타입 등에서 차이가 발생하며, 기본적인 데이터 타입조차 정밀도나 범위에서 차이를 보이는 경우가 많습니다.
결론: SQL을 넘어서는 가능성
SQL은 여전히 강력한 도구이지만, 현대적인 요구 사항과 데이터 모델의 다양성을 모두 충족하기에는 한계가 있습니다. GraphQL, NoSQL 데이터베이스 등 더 나은 대안들이 등장하면서 개발자들은 SQL의 제약에서 벗어나 더 효율적이고 유연한 데이터 관리 방식을 모색하고 있습니다. 테이블만이 데이터의 전부라는 발상은 이제 과거의 유물이 될지도 모릅니다.
