[논문 리뷰] SQL and NoSQL Databases Software architectures performance analysis and assessments -- A Systematic Literature review

Wisal Khan, Teerath Kumar외 4명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 14.

Cloud Computing and Resource Management인용 수 16

한 줄 요약

이 체계적 문헌 리뷰는 클라우드 플랫폼 간 데이터 이식성 및 상호운용성 문제를 해결하기 위해 SQL 및 NoSQL 데이터베이스 소프트웨어 아키텍처를 분석한다. NoSQL 데이터베이스는 수평 확장성 덕분에 대용량 데이터 분석에서 뛰어난 성능을 발휘하는 반면, SQL 데이터베이스는 온라인 처리 처리(OLTP) 워크로드에 최적임을 확인하였으며, 통합된 API가 제안되어 제조업체 종속성 감소와 다중 플랫폼 간 데이터 이동 효율성 향상에 기여한다.

ABSTRACT

Context: The efficient processing of Big Data is a challenging task for SQL and NoSQL Databases, where competent software architecture plays a vital role. The SQL Databases are designed for structuring data and supporting vertical scalability. In contrast, horizontal scalability is backed by NoSQL Databases and can process sizeable unstructured Data efficiently. One can choose the right paradigm according to the organisation's needs; however, making the correct choice can often be challenging. The SQL and NoSQL Databases follow different architectures. Also, the mixed model is followed by each category of NoSQL Databases. Hence, data movement becomes difficult for cloud consumers across multiple cloud service providers (CSPs). In addition, each cloud platform IaaS, PaaS, SaaS, and DBaaS also monitors various paradigms. Objective: This systematic literature review (SLR) aims to study the related articles associated with SQL and NoSQL Database software architectures and tackle data portability and Interoperability among various cloud platforms. State of the art presented many performance comparison studies of SQL and NoSQL Databases by observing scaling, performance, availability, consistency and sharding characteristics. According to the research studies, NoSQL Database designed structures can be the right choice for big data analytics, while SQL Databases are suitable for OLTP Databases. The researcher proposes numerous approaches associated with data movement in the cloud. Platform-based APIs are developed, which makes users' data movement difficult. Therefore, data portability and Interoperability issues are noticed during data movement across multiple CSPs. To minimize developer efforts and Interoperability, Unified APIs are demanded to make data movement relatively more accessible among various cloud platforms.

연구 동기 및 목표

• 클라우드 환경에서 SQL 및 NoSQL 데이터베이스 소프트웨어 아키텍처의 성능 특성에 대해 조사한다.
• 다양한 클라우드 서비스 제공자(CSP) 간 데이터 이동 시 데이터 이식성 및 상호운용성과 관련된 과제를 분석한다.
• 특히 상호운용성을 저해하는 플랫폼 기반 API를 포함한 데이터 이동 기법을 평가한다.
• 기존 솔루션의 격차를 규명하고, 개발자 노력 감소 및 다중 플랫폼 간 데이터 이동성 향상을 위해 통합된 API의 필요성을 제안한다.
• 두 데이터베이스 패러다임 간 확장성, 일관성, 가용성 및 샤딩 동작에 대한 종합적인 평가를 제공한다.

제안 방법

• SQL 및 NoSQL 데이터베이스 아키텍처에 관한 동료 심사 논문을 대상으로 체계적 문헌 리뷰(SLR)를 수행하였다.
• 클라우드 플랫폼 간 성능, 확장성 및 데이터 이동에 중점을 두고 57페이지의 문헌을 수집 및 분석하였다.
• 수직 대 수평 확장성, 일관성 모델, 샤딩 기법, 부하 하에서의 가용성 등의 기준에 따라 연구를 평가하였다.
• 기존의 데이터 이동 메커니즘, 특히 상호운용성을 제한하는 플랫폼 전용 API를 검토하였다.
• 추세, 한계 및 통합된 데이터 액세스 인터페이스의 기회를 규명하기 위해 연구 결과를 통합 분석하였다.
• 다중 클라우드 간 데이터 이식성 향상과 제조업체 종속성 감소를 위해 표준화된 통합 API의 필요성을 제안하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대용량 데이터 워크로드 하에서 SQL 및 NoSQL 데이터베이스 아키텍처는 확장성, 일관성 및 성능 측면에서 어떻게 다릅니까?
• RQ2 다양한 클라우드 서비스 제공자 간 데이터 이식성 및 상호운용성을 달성하는 데 있어 주요 과제는 무엇입니까?
• RQ3 플랫폼 전용 API는 클라우드 간 데이터베이스 간 데이터 이동을 어느 정도 저해합니까?
• RQ4 OLTP 및 대용량 데이터 분석 워크로드에서 SQL 및 NoSQL 데이터베이스 간의 성능 트레이드오프는 무엇입니까?
• RQ5 다중 클라우드 간 데이터베이스 상호운용성을 향상시키기 위해 필요한 아키텍처적 및 인터페이스 개선 사항은 무엇입니까?

주요 결과

• NoSQL 데이터베이스는 수평 확장성 지원과 비정형 데이터 효율적 처리 덕분에 대용량 데이터 분석에 더 적합하다.
• SQL 데이터베이스는 강력한 ACID 성질과 구조화된 데이터 처리 능력 덕분에 OLTP 워크로드에 가장 선호된다.
• 플랫폼 기반 API는 데이터 상호운용성을 심각하게 저해하며, 다중 클라우드 데이터 이동 시 복잡성과 제조업체 종속성을 증가시킨다.
• 표준화된 인터페이스의 부재는 다중 클라우드 배포 환경에서 개발 노력 증가와 유연성 감소를 초래한다.
• 다양한 클라우드 플랫폼 간 데이터 이동 간소화 및 이식성 향상을 위해 통합된 API가 필수적임이 규명되었다.
• SQL 및 NoSQL 시스템 간 샤딩 및 일관성 모델은 상당히 다름에 따라 성능 및 시스템 설계 선택에 영향을 미친다.