크롤링 데이터 적재 SQL vs NoSQL

개요

전에 진행되었던 프로젝트에서의 크롤링은 MongoDB에 적재했다.

데이터를 적재할 때 SQL(MySQL), NoSQL(MongoDB) 두가지 중에 어떤 곳이 더 적합한지 고민이 되어서 두가지를 비교해보쟈 ~ !

 

기본 개념

DB 종류	특징	적합한 경우
MySQL (Relational)	테이블 기반의 관계형 DB (SQL)	정형 데이터, 검색 성능 중요
MongoDB (NoSQL, Document-based)	JSON-like 문서 저장 (NoSQL)	비정형 데이터, 유연한 스키마

크롤링 데이터

크롤링 데이터는 이러한 형태로 수집된다.

{
    "title": "Example Title",
    "url": "https://example.com",
    "content": "Some article content...",
    "tags": ["news", "tech"],
    "timestamp": "2025-02-05 12:34:56"
}

• 구조가 가변적일 수 있다. (추가적인 데이터가 있을 수 있다.)
• JSON 형태로 저장하는 것이 자연스럽다. → MongoDB와 친화적
• 데이터가 계속 추가되며 업데이트는 적다. → NoSQL 방식이 유리할 수 있음…

 

MySQL과 MongoDB 비교

비교 항목	MySQL	MongoDB
데이터 구조	고정된 테이블 스키마 (정형 데이터)	JSON-like 문서 (비정형 데이터)
스키마 유연성	변경 어려움 (ALTER TABLE 필요)	동적으로 필드 추가 가능
속도	JOIN이 필요한 경우 속도 저하 가능	JOIN이 없고, Document 기반으로 빠름
검색 기능	SQL 기반 (WHERE, LIKE 등)	강력한 텍스트 검색 (Index 지원)
대량 삽입 성능	배치 삽입 필요	높은 쓰기 성능 지원
데이터 업데이트	자주 업데이트되는 데이터에 적합	주로 Append-only 데이터에 적합
관계형 데이터	외래 키(FK), JOIN 지원	관계형 데이터가 필요하면 불편함
확장성	Scale-Up 방식 (수직 확장)	Scale-Out 방식 (수평 확장)

 

✅ MySQL은 언제 사용?

• 크롤링 데이터가 정형화된 경우 (예: 제품 정보, 뉴스 기사)
• 관계형 데이터가 필요할 경우 (테이블 간 연결이 필요한 경우)
• SQL을 활용한 복잡한 검색, 분석이 필요한 경우
• 데이터가 자주 업데이트되는 경우

 

✅ MongoDB은 언제 사용?

• 크롤링 데이터의 구조가 유동적인 경우 (예: 다양한 웹사이트에서 데이터를 크롤링할 때)
• JSON 데이터 그대로 저장하고 싶을 때
• 데이터가 대량으로 쌓이고 업데이트가 거의 없는 경우
• 빠른 조회 및 확장성이 필요한 경우
• 장점:
  • 스키마를 저장하지 않고 바로 JSON 문서 형태로 저장 가능
  • 추가 필드가 필요한 경우 수정 없이 바로 추가 가능

결론

다양한 웹사이트에서 크롤링할 때는 MongoDB가 적합하고,

정형화된 데이터(예: 상품 정보, 뉴스)는 MySQL이 더 좋은 듯하다.

크롤링 대상에 따라 유동적으로 정하면 될 듯 ..?

크롤링 데이터는 MongoDB에 적재하고 검색용 요약 데이터만 MySQL에 저장하는 방식으로도 진행해도 좋을 것 같다.