[Backend] Redis의 특징: 다른 데이터베이스와 무엇이 다른가

목차 (OPEN)

• Redis 기본 개념
• Redis란
• 인-메모리 (In-memory) 란
• Redis와 NoSQL
• Redis의 특징
• 성능
• 유연한 데이터 구조
• 개발 용이성
• 의존성
• 레플리케이션과 클러스터
• 클라이언트 / 서버 모델
• 루아(Lua)를 통한 유연한
• 싱글 스레드 기반 요청 이벤트 주도 처리
• 영속성
• 대표적인 사용 사례
• 다른 데이터베이스와 무엇이 다른가
• RDBMS와 Redis
• Memcached와 Redis
• 결론

 

 

 

Redis 기본 개념

Redis란

Redis란 Remote Dictionary Server의 약자로,

키 (Key) - 값 (Value) 쌍으로 데이터를 저장하는 비관계형 (NoSQL) 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 이다.

오픈 소스 기반으로 개발된 Redis는, 데이터를 인-메모리(In-memory) 방식으로 저장하는 데이터 구조 저장소로 잘 알려져 있다.

 

인-메모리 (In-memory) 란

인-메모리 (In-memory)란 데이터를 컴퓨터 메모리(RAM)에 저장한다는 것을 의미한다.

일반적인 데이터베이스가 데이터를 하드디스크나 SSD와 같은 저장 장치에 저장하는 반면,

Redis는 데이터를 메모리에 저장하기 때문에 읽기와 쓰기 속도가 매우 빠르다.

이러한 방식은 특히 실시간 데이터 처리나 캐싱 같은 작업에 매우 적합하며,

데이터 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.

 

디스크 기반 컴퓨팅과 인-메모리 컴퓨팅 비교

 

하지만 메모리는 휘발성 특성을 가지고 있어서

서버가 꺼지거나 문제가 발생하면 데이터가 사라질 위험이 있는데,

Redis는 이를 보완하기 위해 데이터를 주기적으로 저장 장치(디스크)에 백업하거나, 데이터 복제를 통해 데이터 손실 위험을 최소화하는 기능을 제공한다.

이러한 기능 덕분에 Redis는 인-메모리 데이터베이스의 장점을 살리면서도 단점을 보완할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았다.

 

Redis와 NoSQL

2010년쯤부터 NoSQL이라는 키워드가 유행하기 시작했다.

NoSQL은 전통적인 SQL 데이터베이스와는 다른 종류의 데이터베이스를 뜻하는데,

Key-Value Store (KVS), 열 지향 데이터베이스, 문서 데이터베이스, 그래프 데이터베이스 등이 여기에 포함된다.

이러한 NoSQL은 특정 데이터 모델에 최적화되어 설계된 구조와 빠른 속도 덕분에 많은 기업과 개발자들에게 사랑받고 있다.

 

물론, 전통적인 RDBMS(Relational Database Management System)도 여전히 강력한 도구로 사용되고 있지만,
RDBMS 특성상 구현하기 어려운 부분들이 있을 때 NoSQL이 대안으로 떠오르곤 한다.

결국, NoSQL과 RDBMS는 우열을 가리기보다는 서로의 강점과 약점을 보완하는 관계라고 보는 게 맞을 것이다.

 

항목	RDBMS	NoSQL
데이터 모델	정형 데이터 (테이블 기반의 행과 열)	비정형 데이터 (Key-Value , 열 지향, 문서, 그래프 등)
스키마	고정된 스키마 사용	고정 스키마가 없거나 유연한 스키마 사용
관계 정의	데이터 간 명시적인 관계를 정의함 (Primary Key, Foreign Key 등)	데이터 간 명시적인 관계를 정의하지 않음
데이터 처리 언어	SQL (구조적 질의 언어) 사용	다양한 API와 쿼리 언어 사용
확장성	수직적 확장 (Scale-up, 기존 서버의 성능 향상)	수평적 확장 (Scale-out, 서버를 추가하여 확장)
성능	복잡한 관계형 쿼리에 최적화됨	대규모 데이터와 빠른 읽기/ 쓰기 작업에 최적화됨
유형	관계형 데이터베이스만 지원함	Key-Value Store, 문서형 등 다양한 유형을 지원함
트랜잭션 지원	강력한 트랜잭션 지원 (ACID 완전 지원)	제한적이거나 약한 트랜잭션 지원 (ACID 지원이 제한적)
데이터 일관성	강력한 일관성 제공	최종적 일관성 제공 (일부 NoSQL에서는 강력한 일관성도 지원 가능)
저장 방식	디스크 기반 저장소 사용	주로 메모리 기반 도는 분산 저장소 사용
유연성	스키마 변경이 어렵고, 데이터 모델링이 복잡함	데이터 모델링과 스키마 변경이 유연함
데이터 처리 속도	상대적으로 느림	빠른 읽기 / 쓰기 속도 제공 (특히, 실시간 작업에 적합함)
주요 사용 사례	금융, ERP 등 데이터 무결성과 관계가 중요한 시스템	실시간 데이터 처리, 빅데이터 분석, IoT, 소셜 네트워크
대표적인 시스템	MySQL, PostgreSQL 등	Redis, MongoDB 등

 

Redis는 이러한 NoSQL의 범주에 포함되는 데이터베이스인데,
특히, Redis는 빠른 데이터 처리와 유연한 구조 덕분에 실시간 데이터 처리가 필요한 분야에서 큰 활약을 하고 있다.

 

또한, 최근에는 RDBMS와 Redis를 함께 사용하는 사례도 점점 늘고 있는데,

이 두 가지를 조합하면 서로의 강점을 극대화하며 효율적인 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있기 때문이다.

예를 들어, 웹 서비스에서는 MySQL (마스터 데이터베이스) + Redis (캐시)와 같이 구성하는 것이 대표적이다.

 

 

 

 

Redis의 특징

성능

Redis는 모든 데이터를 메모리에 저장해서 대기 시간을 줄이고 처리량을 높인다.

평균적으로 읽기 및 쓰기 속도는 1ms로 매우 빠르며, 디스크 기반 데이터베이스에 비해 월등한 성능을 자랑한다고 한다.

 

유연한 데이터 구조

Redis는 다양한 데이터 타입을 지원한다.

대표적으로는 String, List, Set, Hash, Sorted Set, Bitmap, JSON 등이 있으며,

이를 활용해서 다양한 사용 사례에 맞는 데이터를 효과적으로 관리할 수 있다.

 

개발 용이성

Redis는 쿼리문이 필요 없고, 단순한 명령어를 통해 데이터 저장과 조회를 쉽게 처리할 수 있다.

또한, Java, Python, C, C++, C#, JavaScript, PHP, Node.js, Ruby 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하기에 개발자들이 편리하게 사용할 수 있다.

 

의존성

Redis는 독립적으로 동작하는 데이터베이스로, 외부 시스템에 대한 의존도가 낮다.

이로 인해 구성 및 유지보수가 간단하며, 별도의 복잡한 설정 없이 쉽게 시작할 수 있는 장점을 제공한다.

 

레플리케이션과 클러스터

Redis는 레플리케이션 (Replication)과 클러스터 (Cluster) 기능을 통해 확장성과 고가용성을 제공한다.

 

이때, 레플리케이션이란 데이터를 여러 슬레이브 노드로 복제해서 장애 발생 시 데이터 손실 위험을 줄이고, 읽기 성능을 분산시킬 수 있도록 하는 것이고,

클러스터란 데이터를 여러 노드에 분산 저장해서 대규모 트래픽을 처리할 수 있도록 지원하는 것이다.

 

(저도 잘 모르는 개념이라 다른 게시물로 자세히 정리해서 업로드하도록 하겠습니다 ㅠㅡㅠ)

 

클라이언트 / 서버 모델

Redis는 클라이언트 / 서버 모델 기반으로 동작하며, 요청 / 응답 방식의 통신을 지원한다.

즉, 클라이언트가 Redis 서버에 명령어를 요청하면, 서버는 이를 처리한 후 결과를 반환하는 것이다.

이러한 단순하고 효율적인 통신 모델은 다양한 환경에서 쉽게 구현할 수 있는 장점을 제공한다.

 

루아(Lua)를 통한 유연한 처리

Redis는 Lua 스크립트를 지원해서 복잡한 처리를 수행하면서도,

하나의 명령어로 원자적으로 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공한다.

일반적으로 클라이언트와 서버 간의 여러 요청이 필요한 작업을 Lua 스크립트로 작성하면,

서버 측에서 이를 한 번에 처리할 수 있는데,

이로 인해 네트워크 왕복 횟수가 줄어들고, 성능 최적화와 더불어 데이터 일관성을 보장할 수 있게 된다.

 

또한, Lua 스크립트를 사용하면 높은 자유도로 데이터를 다룰 수 있으며,

Redis의 다양한 데이터 구조(String, List, Set 등)와 결합하여 창의적인 데이터 처리 로직을 구현할 수 있다.

예를 들면, 복잡한 조건에 따라 데이터를 필터링하거나, 특정 패턴으로 데이터를 갱신하는 작업을 쉽게 수행할 수 있게 된다.

 

싱글 스레드 기반 요청 이벤트 주도 처리

Redis는 싱글 스레드 기반 처리 모델을 채택하고 있으며, 이벤트 루프(Event Loop)를 활용하여 요청을 처리한다.

이를 통해 고성능 이벤트 주도 라이브러리를 사용하여 많은 요청을 효율적으로 처리할 수 있는 것이다.

 

이때, 싱글 스레드 기반 처리 모델이란 하나의 스레드가 모든 작업 (요청 처리, 데이터 읽기 / 쓰기 등)을 처리하는 방식을 말하고,

이벤트 루프란 비동기 방식으로 요청을 처리하기 위한 프로그래밍 구조를 말한다.

 

또한, 이러한 싱글 스레드는 높은 처리량을 제공하지만, CPU 집약적인 작업에서는 병목 현상이 발생할 수 있는데,

Redis를 여러 인스턴스로 실행하는 등 적절히 분산 설계를 통해 이러한 문제를 해결할 수 있다.

 

영속성

Redis는 메모리 기반 데이터베이스이지만, 데이터를 디스크에 저장하여 영속성을 보장할 수 있다.

서버 장애 시 데이터를 복구할 수 있도록 RDB와 AOF를 지원하기 때문이다.

 

이때, RDB란 Redis Database Backup의 약자로,

특정 시점의 데이터를 스냅샷 형태로 저장하며, 설정된 주기마다 데이터를 디스크에 저장하는 것이다.

이러한 방식을 사용하면, 성능에 큰 영향을 주지 않으면서도 빠른 서버 복구가 가능하다는 장점이 있지만,

마지막 백업 이후의 데이터는 유실될 수 있으므로 주의가 필요하다.

 

또한, AOF란 Append only File의 약자로,

모든 쓰기 작업을 로그 파일에 기록해서 데이터를 복구하는 것이다.

이러한 방식을 사용하면, 더 정교한 데이터 복구가 가능하고, RDB보다 데이터 유실 가능성이 적다는 장점이 있지만,

로그 파일의 크기가 커질 수 있고, 성능에 더 많은 영향을 줄 수도 있다.

 

특징	RDB	AOF
속도	더 빠름	상대적으로 느림
복구 가능성	특정 시점까지 복구 가능	거의 모든 데이터 복구 가능
데이터 유실 가능성	마지막 백업 이후 데이터 손실 가능	유실 가능성 매우 낮음
파일 크기	상대적으로 작음	상대적으로 큼

 

 

 

 

대표적인 사용 사례

Redis는 다야한 분야에서 활용되는데, 주요 사례로는 아래와 같다.

 

캐싱 - 자주 사용되는 데이터를 메모리에 저장하여 빠르게 접근

채팅, 메시징 및 대기열 - 실시간 데이터 처리가 필요한 서비스

랭킹 보드 (순위표) - Sorted Set을 활용한 순위 관리

인증 토큰 저장 (세션 스토어) - 사용자 인증 정보를 효율적으로 관리

미디어 스트리밍 - 실시간 스트리밍 서비스 데이터 관리

실시간 분석 - 빠른 데이터 처리를 통한 실시간 데이터 분석

위치 기반 데이터 - Geo 데이터 타입을 활용한 위치 정보 처리

 

 

 

 

다른 데이터베이스와 무엇이 다른가

RDBMS와 Redis

RDBMS(Relational Database Management System)는 데이터를 테이블 구조로 저장하고, 관계를 정의하며, SQL을 사용해 데이터를 조작하는 전통적인 데이터베이스이다.

디스크 기반으로 데이터를 저장하기 때문에 대규모 데이터의 영구 저장과 복잡한 쿼리 작업에 적합하고,

ACID를 완벽히 지원하기에 데이터 무결성과 일관성을 보장한다.

이러한 이유로 금융, ERP, CRM 등 데이터 무결성이 중요한 시스템에서 주로 사용된다고 한다.

 

반면, Redis는 데이터를 메모리에 저장하며 Key-Value 데이터 모델을 기반으로 동작하는 NoSQL 데이터베이스이다.

메모리 기반 설계 덕분에 읽기와 쓰기 속도가 매우 빠르고, 실시간 데이터 처리나 캐싱과 같은 작업에 적합하며,

기본적으로 휘발성이지만, RDB와 AOF 기능을 통해 영속성을 지원한다.

이러한 Redis는 실시간 데이터 처리, 채팅 시스템, 세션 관리 등 고속 처리가 필요한 작업에서 주로 사용된다고 한다.

 

두 데이터베이스는 용도에 따라 상호 보완적으로 사용될 수 있으며,

복잡한 관계형 데이터 처리에는 RDBMS가, 빠르고 단순한 데이터 처리에는 Redis가 적합하다.

 

(위에서 RDBMS와 NoSQL을 비교한 표를 참고하시면 좋을 것 같습니다 👍🏻)

 

Memcached와 Redis

Memcached는 데이터를 메모리에 저장하며 Key-Value 데이터 모델을 기반으로 하는 캐싱 도구이다.

단순히 데이터를 저장하고 빠르게 조회하는 데 초점이 맞춰져 있으며, 영구 저장 기능은 제공하지 않는다.

CPU와 메모리 사용이 효율적이고 속도가 빠르지만, 단일 데이터 구조만 지원하기 때문에 단순한 캐싱 작업에 적합하다.

Memcached는 웹 애플리케이션의 데이터 캐싱, API 응답 속도 향상 등 간단한 작업에서 많이 사용된다고 한다.

 

Redis는 Memcached와 비슷하게 메모리에 데이터를 저장하지만,

String, List, Hash, Set, Sorted Set 등 다양한 데이터 구조를 지원한다.

이로 인해 Memcached보다 훨씬 다양한 작업에 사용할 수 있으며, RDB와 AOF를 통해 영속성도 제공한다.

또한, Lua 스크립트를 사용해 복잡한 작업을 처리할 수 있고, 클러스터와 복제를 통해 확장성과 고가용성을 지원하기에

캐싱뿐만 아니라 실시간 채팅, 랭킹 시스템, 스트리밍 데이터 처리 등 다양한 작업에서 사용된다.

 

Memcached와 Redis의 선택은 작업의 복잡성과 요구사항에 따라 달라질 수 있는데,

단순 캐싱 목적이라면 Memcached가 적합하지만, 다양한 데이터 구조와 영속성이 필요한 경우 Redis가 더 나은 선택이 될 것이다.

Redis는 다재다능하며 고급 기능을 제공하므로, 더 많은 확장성과 유연성을 필요로 하는 프로젝트에서 선호된다고 한다.

 

항목	Memcached	Redis
데이터 저장 방식	메모리에 데이터 저장	메모리에 데이터 저장
데이터 구조 지원	단일 데이터 구조만 지원 (Key-Value)	다양한 데이터 구조 지원 (String, List, Hash 등)
영구 저장 기능	제공하지 않음	RDB와 AOF를 통해 영속성을 제공함
스크립팅 지원	지원하지 않음	Lua 스크립트를 지원해서 복잡한 작업을 원자적으로 처리 가능함
대표적인 사용 사례	웹 애플리케이션 데이터 캐싱, API 응답 속도 향상	실시간 채팅, 캐싱, 순위 관리, 세션 관리 등
선택 기준	단순 캐싱 목적에 적합함	다양한 데이터 구조와 영속성, 확장성이 필요한 프로젝트에 적합함

 

 

 

 

결론

Redis는 빠른 데이터 처리, 유연한 데이터 구조, 그리고 다양한 기능을 제공하는 강력한 NoSQL 데이터베이스이다.

특히, 실시간 데이터 처리나 캐싱과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며,

RDBMS와 결합하여 서로의 강점을 극대화할 수도 있다.

 

하지만 Redis가 모든 상황에서 최적의 선택은 아니다.

복잡한 관계형 데이터 관리나 강력한 트랜잭션 지원이 필요한 경우에는 RDBMS가 적합할 수 있으며,

단순한 캐싱 작업에는 Memcached가 더 간단하고 효율적일 수 있다.

 

결국, Redis를 포함한 모든 데이터베이스는 특정한 요구사항과 사용 사례에 따라 선택되어야 한다.

Redis의 장점과 기능을 잘 이해하고, 적절한 활용 방안을 고민한다면,

효율적이고 유연한 데이터베이스 설계를 통해 프로젝트 성공에 한 걸음 더 가까워질 수 있을 것이다.

 

이 글이 조금이나마 도움이 됐으면 좋겠고, 같이 파이팅 합시다 💪🏻🍀