데이터 모델은 소프트웨어가 어떻게 작성됐는지 뿐만 아니라 해결하려는 문제를 어떻게 생각해야 하는지에 대해서도 큰 영향을 미치므로 데이터 모델을 선택하는 작업은 상당히 중요하다.

관계형 데이터 모델

테이블 간의 관계로 데이터가 구성되고 각 관계는 순서 없는 튜플의 모임으로 이루어진 가장 널리 알려진 전통적인 데이터 모델이다.

• 일반적인 관계형 데이터 모델 방식이 아닌 NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스가 인기를 얻고 있으며 다음과 같은 원동력이 있다.
  • 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 뛰어난 확장성 필요
  • 무료 오픈소스 소프트웨어의 선호도 확산
  • 관계형 모델에서 지원하지 않는 특수 질의 동작 지원
  • 관계형 스키마의 제한에 대한 불만과 더욱 동적이고 풍부한 데이터 모델에 대한 바람

문서 데이터 모델

관련된 데이터들이 하나의 문서에 표현되어 있는 모델로 많이 사용되는 JSON 모델이 대표적이다.

문서 데이터 모델은 조인에 약하기 때문에 다대다 관계가 필요하지 않는 애플리케이션에서 유용하게 사용할 수 있다.

• 애플리케이션에서 다대다 관계를 사용한다면 각 문서에 저장된 비정규화된 데이터의 일관성을 유지하기 위해 추가적인 작업이 필요해진다.

문서 모델에서의 스키마 유연성

• 문서 데이터베이스는 종종 스키마리스로 불리지만 데이터베이스가 이를 강요하지 않을 뿐 암묵적인 스키마는 여전히 존재한다.
  • 문서 데이터베이스에 쓰기를 수행할 땐 스키마 제한이 없지만 해당 문서를 읽어올 때 애플리케이션에서 스키마를 맞추기 위한 추가적인 처리가 필요하다.
  • 즉, 문서 데이터베이스는 쓰기 스키마(전통적인 RDB 접근 방식으로 명시적으로 모든 데이터가 스키마를 따르고 있음을 보장)가 아닌 읽기 스키마다(암시적으로 데이터를 읽을 때 애플리케이션에서 스키마를 결정).

그래프형 데이터 모델

그래프는 정점(vertex)과 간선(edge)으로 이루어진 데이터 모델이다.

• 관계형 데이터 모델은 단순한 다대다 관계를 다룰 수 있지만 데이터 간 연결이 복잡해지면 그래프로 데이터를 모델링하는 것이 좋다.

데이터를 위한 질의 언어

SQL같은 선언형 질의 언어에서는 목표를 달성하기 위한 방법이 아니라 결과가 충족해야 하는 조건과 데이터를 어떻게 변환할지를 지정하기만 하면 된다.

선언형 질의 언어는 일반적으로 명령형 API보다 더 간결하다는 장점이 있다. 더 중요한 것은 상세 구현이 숨겨져있어 질의를 변경하지 않고도 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다는 점이다.