[IT잡지식] PromQL, NOSQL, SQL, KQL 비교표

PromQL, NoSQL, SQL, 그리고 KQL은 데이터 검색 및 질의를 위한 다양한 쿼리 언어 및 기술입니다. 각각의 기술을 자세히 설명하고, 테이블 형식으로 비교하겠습니다.

• PromQL (Prometheus Query Language):
  용도: 시계열 데이터를 쿼리하고 메트릭 데이터를 분석하기 위한 언어로, 주로 모니터링 및 알림 시스템에서 사용됩니다.
  데이터 모델: PromQL은 메트릭 데이터를 타임 스탬프와 함께 다룹니다. 각 메트릭은 시계열 데이터로 표현됩니다.
  쿼리 예시: up{job="webserver", instance="localhost:9090"} (웹 서버 상태 메트릭 조회)

사용 사례	예시 쿼리
CPU 사용량 조회	cpu_usage{instance="webserver1"}
평균 메모리 사용량 계산	avg(memory_usage{job="app"})
오류 로그 계수	count(logs{level="error"})
특정 시간 범위의 HTTP 요청 수	http_requests_total{job="webserver"}[5m]
알림: 고비용 작업 실행 시간이 1분 이상	rate(job_duration_seconds_sum{job="backend"}[1m]) > 60

 

• NoSQL (Not Only SQL):
  용도: NoSQL은 다양한 비관계형 데이터베이스 시스템을 포괄하는 용어로, 스키마 없는 데이터 저장 및 검색에 적합합니다. Document, Key-Value, Column-Family, Graph 등 다양한 모델이 존재합니다.
  데이터 모델: NoSQL은 관계형 데이터베이스와는 다르게 고정된 스키마가 없고, 유연한 데이터 모델을 사용합니다.
  쿼리 예시: MongoDB의 find() 메서드 (문서 기반 데이터베이스에서 데이터 조회)

사용 사례	예시 쿼리
사용자 프로필 조회	db.users.find({username: "john.doe"})
모든 주문 조회	db.orders.find({})
특정 상품의 재고 수량 조회	db.products.find({name: "Widget"}).stock_quantity
특정 사용자의 주문 이력 조회	db.orders.find({user_id: "1234"})
주문 일자별 평균 주문 금액 계산	db.orders.aggregate([{$group: {_id: "$order_date", avgAmount: {$avg: "$total_amount"}}}])

 

• SQL (Structured Query Language):
  용도: 관계형 데이터베이스에서 데이터 검색, 조작, 관리를 위한 표준화된 질의 언어로, 대표적으로 MySQL, PostgreSQL, Oracle 등에서 사용됩니다.
  데이터 모델: SQL은 테이블 형식의 데이터 모델을 사용하며, 관계형 데이터베이스의 특성을 반영합니다.
  쿼리 예시: SELECT * FROM Customers WHERE Country = 'USA' (고객 데이터 중 미국 고객 조회)

사용 사례	예시 쿼리
고객 정보 조회	SELECT * FROM Customers WHERE Country = 'USA'
주문 금액 합계 계산	SELECT SUM(OrderAmount) FROM Orders
특정 날짜 범위의 주문 목록 조회	SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31'
제품 카테고리별 판매 수량 조회	SELECT Category, SUM(Quantity) FROM ProductSales GROUP BY Category
최고 판매자 조회	SELECT Salesperson, MAX(TotalSales) FROM SalesData

 

• KQL (Kusto Query Language):
  용도: KQL은 Microsoft의 Azure Data Explorer 및 Azure Monitor와 같은 서비스에서 사용되는 데이터 검색 및 분석 언어입니다. 대량의 데이터를 다루는 데 특히 유용합니다.
  데이터 모델: KQL은 테이블 형식의 데이터 모델을 사용하며, 타임 스탬프와 함께 시계열 데이터를 처리할 수 있습니다.
  쿼리 예시: .search * | where Country == "USA" (데이터 테이블에서 미국 데이터 조회)

사용 사례	예시 쿼리
로그 데이터 필터링 및 조회	`.search "error"
시계열 데이터 평균 계산	.range TrendLine = seriesavg(CPU) over window.time(1h)
특정 이벤트 카운트	`.count
사용자 행동 분석	`.extend UserType = iif(UserType == "0", "Guest", "Registered")
데이터 시각화를 위한 결과 조회	.project Timestamp, Value1, Value2

 

특징	PromQL	NoSQL	SQL	KQL
데이터 모델	시계열 데이터	다양한 모델 (문서, 키-값, 컬럼 패밀리, 그래프 등)	테이블	테이블 및 시계열 데이터
용도	모니터링 및 메트릭 데이터 조회	다양한 데이터 유형의 저장 및 검색	관계형 데이터베이스 질의	대량 데이터 분석 및 검색
스키마	동적	동적 및 정적 (몇몇 NoSQL 시스템)	정적	동적
예시 쿼리	up{job="webserver", instance="localhost:9090"}	MongoDB의 find()	SELECT * FROM Customers WHERE Country = 'USA'	`.search *
주요 사용 사례	모니터링 및 알림 시스템, 메트릭 데이터 분석	웹 애플리케이션, 로그, 세션 관리	엔터프라이즈 애플리케이션, 데이터 분석	대규모 데이터 분석 및 모니터링
주요 데이터 처리 방식	시계열 데이터	다양한 비구조화 및 반정형 데이터	테이블, 관계 연결	테이블, 시계열 데이터
웹 애플리케이션 데이터 관리	-	사용자 프로필, 로그, 상품 정보 저장 및 조회	사용자, 제품, 주문 데이터 관리	-
데이터 조작 및 업데이트	메트릭 수집, 갱신, 삭제	도큐먼트 생성, 업데이트, 삭제	레코드 추가, 수정, 삭제	테이블 업데이트 및 추가