NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 모델링할 때 염두에 두어야 할 3가지 주요 사항

NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 모델링할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 중요한 사항이 있습니다. 첫째, 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 테이블과 행에 데이터를 저장합니다. MongoDB와 같은 비관계형 데이터베이스는 데이터를 문서에 저장합니다. 즉, NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 모델링할 때 문서 기반 데이터베이스에 적합한 방식으로 데이터를 구조화하는 방법에 대해 생각해야 합니다. 둘째, 데이터에 대해 수행해야 하는 쿼리 유형을 염두에 두는 것이 중요합니다. 관계형 데이터베이스에서는 일반적으로 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스에서는 다른 쿼리 언어를 사용해야 합니다. 예를 들어 MongoDB에서는 MongoDB 쿼리 언어 (MQL)를 사용합니다. 마지막으로 데이터를 인덱싱하는 방법에 대해 생각하는 것이 중요합니다. 관계형 데이터베이스에서는 일반적으로 테이블과 열에 인덱스를 만들어 데이터를 인덱싱합니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스에서는 데이터를 다르게 인덱싱해야 합니다. 예를 들어 MongoDB에서는 문서 및 필드에 대한 인덱스를 만들 수 있습니다. 이 세 가지를 염두에 두면 효율적이고 확장 가능한 방식으로 NoSQL 데이터베이스의 데이터를 모델링할 수 있습니다.

여러 대의 컴퓨터에 분산되어 있는 SQL 데이터베이스는 관계형 모델에서 탈피하도록 설계되었습니다. NoSQL 데이터베이스에는 데이터 모델이 없다는 일반적인 오해가 있습니다. 스키마 생성의 첫 번째 단계는 데이터 구성 방법을 설명하는 것입니다. 각 유형의 NoSQL 데이터베이스에는 고유한 데이터 모델 세트가 있으므로 이들 사이의 차이점은 당연합니다. 결과적으로 스키마 디자인은 응용 프로그램 수명 동안 반복됩니다. 사용할 NoSQL 데이터베이스를 결정할 때 가장 중요한 고려 사항 중 하나는 데이터 모델이 가장 적합한 사용 사례입니다. 각 문서는 다양한 데이터 유형 및 데이터 구조 외에도 여러 필드와 값을 저장합니다.

다양한 유형의 필드 값을 처리하기 위해 다양한 강력한 쿼리 언어가 개발되었으며 쿼리를 사용하여 필드 값을 검색할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 열 패밀리라고 하는 각 행에 키와 관련 열이 포함되어 있습니다. 네 가지 주요 유형의 NoSQL 데이터베이스 각각에 데이터를 저장하는 기본 구조입니다. 데이터 구성 방법에 대한 세부 사항은 매우 유연하지만 때로는 "스키마가 없는" 시스템이 필요할 수도 있습니다. 문서 데이터베이스, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스에는 일반적으로 특정 쿼리 언어가 내장되어 있습니다.

Nosql 데이터베이스 스키마 예

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 기존 테이블 기반 스키마를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 구조화되지 않았거나 관계가 많거나 지속적으로 변경되는 데이터와 같이 관계형 데이터베이스에 적합하지 않은 대량의 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스에는 계층 구조가 없기 때문에 고정 스키마를 사용하여 데이터를 관리할 필요가 없습니다. 생성되고 소비되는 데이터의 양 때문에 NoSQL 데이터베이스는 스토리지 요구 사항이 높은 분산 데이터 저장소에 사용됩니다. Twitter, Facebook 및 Google은 NoSQL을 사용하여 데이터를 저장하고 실시간 웹 앱을 구축하는 회사 중 하나입니다. 데이터는 키-값 데이터베이스에 저장하고 데이터베이스에서 검색하여 키-값 쌍으로 사용할 수 있습니다. 연관 배열 및 컬렉션 데이터베이스 유형은 이 유형의 NoSQL 데이터베이스를 일반적으로 사용합니다. 문서 유형은 일반적으로 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 블로그 플랫폼, 실시간 분석 및 전자 상거래 애플리케이션의 기반 역할을 합니다. 그래프 데이터베이스의 데이터를 사용하여 소셜 네트워크, 물류 또는 공간 지도를 구축할 수 있습니다.

CouchDB 보기는 시스템을 사용하여 MapReduce에서 정의할 수 있습니다. 그에 따르면 분산 데이터 저장소는 세 가지 중 두 가지 이상을 보장할 수 없습니다. 일관성은 작업이 완료된 후에도 일반적으로 데이터 일관성에 중요합니다. 서버가 서로 통신할 수 없는 경우 파티션 허용 오차를 유지해야 합니다.

Nosql 데이터베이스: 새로운 표준?

NoSQL 데이터베이스 플랫폼은 기존의 관계형 데이터베이스 플랫폼 보다 더 유연하고 효율적입니다. 엄격한 스키마가 필요하지 않기 때문에 이러한 유형의 데이터베이스는 종종 사용하기가 더 간단합니다. 반면에 그들은 관계형 데이터베이스의 모든 기능을 가지고 있지 않습니다.

Nosql 데이터 모델링

NoSQL 데이터 모델 이란 무엇입니까? 이 모델은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 사용에 의존하지 않습니다. 결과적으로 모델은 데이터가 서로 상호 작용하는 방식, 즉 모든 데이터가 함께 연결되는 방식에 대해 모호합니다.

8 Data Modeling Patterns in Redis는 Redis에서 데이터 모델링을 배우기에 탁월한 책입니다. 엄청나게 비쌀 수 있는 기존 관계형 데이터베이스의 제한 없이 최신 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있는 8가지 데이터 모델에 대해 설명합니다. NoSQL 플랫폼을 사용하면 두 개의 개별 테이블 또는 컬렉션을 하나의 테이블과 통합할 수 있습니다. 결과적으로 관계를 더 잘 이해하고 모든 관련 데이터를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 각 테이블은 NoSQL 애플리케이션에서 고유한 보기입니다. 즉, 테이블의 성능은 애플리케이션과 무관합니다. 제한된 목록(예: 알려진 크기의 목록)은 제한되지 않은 목록으로 포함되는 반면, 제한되지 않은 목록은 제한되지 않은 목록으로 별도로 포함됩니다. 이 경우 1개이므로 다음 변수가 필요합니다. 제품, 작성자, 발행일, 등급 및 의견입니다.

첫 번째 패턴은 경계가 없는 측면과 다대다 관계를 가집니다. 관계형 데이터베이스에서는 다양한 유형의 제품을 테이블로 나누어 추적해야 합니다. Redis Stack을 사용하여 컬렉션의 유형 필드를 구분할 수 있습니다. 버킷 패턴을 진행하면서 시계열 데이터를 저장하고 관리하여 오버헤드를 줄입니다. 실시간 데이터와 함께 개정 패턴을 사용하여 많은 사용 사례를 향상시킬 수 있습니다. NoSQL을 사용하면 다양한 방식으로 이러한 패턴을 사용하여 JOIN 작업의 복잡성을 줄일 수 있습니다. HR 시스템, CMS, 제품 카탈로그 및 소셜 네트워크와 같은 무거운 JOIN 작업에는 트리 및 그래프 패턴을 사용해야 합니다.

강화를 위해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 사용에 의존하지 않습니다. 데이터는 디스크, 메모리 내 드라이브 또는 둘 다에 저장할 수 있습니다. Redis 및 NoSQL을 사용하여 애플리케이션을 생성하는 방법은 Redis Launchpad의 여러 예제에서 확인할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스: 비관계형 데이터를 저장하는 가장 좋은 방법

반면 Somenosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에서 실행할 수 있습니다. 예를 들어 MongoDB와 Cassandra는 많은 데이터베이스에서 발견되는 B-Tree 인덱스를 사용합니다. Neo4j에서 사용되는 그래프 모델은 관계형 데이터베이스와 호환되지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스 보다 더 유연하고 효율적이기 때문에 대중화되고 있습니다. 관계형 모델을 기반으로 하지 않는 데이터 모델이 필요한 경우 nosql 데이터베이스가 탁월한 선택이라는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

Nosql 데이터베이스를 설계하는 방법

NoSQL 데이터베이스를 설계하는 가장 좋은 방법은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 다르기 때문에 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 데이터베이스가 최적으로 설계되었는지 확인하기 위해 따를 수 있는 몇 가지 일반적인 팁이 있습니다. 첫째, 데이터베이스에 저장될 데이터와 데이터 간의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 이는 데이터에 가장 적합한 스키마를 결정하는 데 도움이 됩니다. 다음으로 애플리케이션에 적합한 NoSQL 데이터베이스 기술을 선택하는 것이 중요합니다. 사용 가능한 다양한 기술이 있으며 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 마지막으로 성능을 고려하여 데이터베이스를 설계하는 것이 중요합니다. 이것은 인덱싱 및 샤딩과 같은 것을 고려하는 것을 의미합니다.

정규화된 RDBMS를 사용하면 관계형 패러다임의 고유한 강점을 활용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 주요 이점은 반구조화된 집계 및 동적 엔터티를 모델링할 수 있다는 것입니다. 엔터티 및 관계 대신 계층 및 집계 측면에서 NoSql을 모델링하는 방법을 고려해야 합니다. RDBMS에 정의된 비정규화는 DB를 NoSQL 데이터베이스로 효과적으로 종료합니다. 집계의 하위 집합만 필요한 경우 코드에 조인해야 하며 집계의 집계가 필요한 경우 이를 구문 분석해야 합니다. 가능한 한 빨리 관계를 파악하는 것이 중요합니다.

Nosql 디자인

애플리케이션 지향 접근 방식과 달리 NoSQL 데이터 모델은 데이터 내의 관계가 아니라 애플리케이션이 데이터를 쿼리하는 방법에 중점을 둡니다. 엄격한 관계형 스키마가 아닌 NoSQL 데이터베이스 설계 원칙은 데이터의 유연성을 강조합니다.

결과적으로 NoSQL 데이터베이스에는 애플리케이션 아키텍처의 해당 변경 사항이 수반되어야 합니다. NoSQL 접근 방식의 일부로 서버 복잡성이 SQL 기반 데이터베이스에서 이전됩니다. 이 기사에서는 데이터 관리의 다양한 측면을 살펴보고 NoSQL 데이터베이스가 아닌 데이터 관리 계층을 사용하는 아키텍처를 권장합니다. 개체 지향 NoSQL 데이터베이스에는 일반적으로 데이터 엔터티에 대한 중첩 구조가 있습니다. 상위 문서의 하위/하위 구조가 문서 내에서 항상 액세스 가능한 경우 중첩된 데이터 구조가 잘 작동합니다. 경우에 따라 중첩 구조를 사용하여 양방향 관계를 피할 수 있습니다. 일부 중요한 애플리케이션에서는 여전히 관계가 필요합니다.

기존 RDBMS와의 관계를 관리하는 방법을 잘 알고 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하여 어떻게 관계를 모델링할 수 있습니까? 두 가지 전략 중 하나를 시도할 수 있습니다. 데이터 중복을 최소화하는 한 가지 방법은 정규화 전략을 사용하는 것입니다. 한 가지 옵션은 데이터를 비정규화하여 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 관리에 대한 NoSQL 접근 방식은 Edgar Codd의 역사적인 데이터 관리 기둥을 훼손하려고 시도할 경우 잘못 해석될 위험이 있습니다. 결과적으로 데이터베이스 액세스는 재사용 가능한 API가 아니라 구현의 내부 구성 요소로 보아야 합니다.

NoSQL 스토리지 및 데이터베이스에서 데이터 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 키-값 문서 데이터베이스는 Berkeley의 DB API와 유사한 인덱스 API를 사용하여 인덱싱되었습니다. 보고서에 따르면 W3C는 NoSQL 데이터베이스가 쿼리 기반 액세스가 아닌 인덱스에 대한 프로그래밍 방식 액세스를 가져야 한다고 결론지었습니다. 결과적으로 데이터 유효성 및 무결성 제약 조건을 계속 적용해야 합니다. 유효성 검사를 스토리지 계층 밖으로 이동하여 데이터 관리 계층에서 중앙 집중화할 수 있습니다. 일반적으로 일관성 기반 복제 시스템은 더 엄격한 트랜잭션 의미론을 기반으로 개별 데이터베이스 스토리지 시스템 위에 구현될 수 있습니다. 사용자 지정 복제 및 일관성 적용은 더 높은 무결성이 필요하거나 완화된 일관성의 더 큰 확장성이 필요한 애플리케이션에 매우 유용합니다.

MVCC(Multi-Version Concurency Control) 스타일 충돌 해결을 사용하는 CouchDB의 충돌 해결은 때때로 순진합니다. Persevere 2.0에서는 데이터 모델을 정의하고 제품을 제조업체에 연결할 수 있습니다. 이러한 노력의 결과 MVC 아키텍처 모델이 효과적으로 구현되었습니다. 이러한 유형의 사용자 인터페이스 계층을 mVC로 자본화한 것은 사용자 인터페이스 논리의 데이터 모델링 문제에서 강조점의 변화를 나타냅니다.

Nosql과 예제는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스(SQL이라고도 함)는 관계형 데이터베이스와 다른 방식으로 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형입니다. NoSQL이라는 용어는 다양한 데이터베이스 설계를 허용하는 데이터 모델을 가리킵니다. 문서 유형, 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 및 그래프가 가장 일반적입니다.

Nosql의 아키텍처는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스 접근 방식을 사용하면 SQL 기반 데이터베이스를 실행하는 서버가 더 이상 대량의 데이터를 처리할 필요가 없습니다. 유효성 검사, 액세스 제어, 데이터 매핑, 상관 관계 활동, 충돌 해결, 무결성 제약 조건 유지 및 트리거된 프로시저가 모두 데이터베이스 계층에서 제거됩니다.

Nosql 클라우드 데이터베이스의 장점

기존 관계형 데이터베이스에 비해 nosql 클라우드 데이터베이스를 사용하면 몇 가지 이점이 있습니다. 스케일링 측면에서 더 유연합니다. 다른 유형의 소프트웨어보다 읽기 및 쓰기 작업 측면에서 더 나은 성능을 발휘합니다. 세 번째 장점은 데이터 변경을 더 잘 처리할 수 있다는 것입니다.

Nosql 데이터베이스 설계에 사용되는 도구는 무엇입니까?

Hackolade, DbSchema 및 Cassandra Data Modeler 는 NoSQL 데이터베이스 스키마 설계 도구 중 일부입니다. Hackolade의 시각적 스키마 디자인은 모든 유형의 NoSQL 데이터베이스에 이상적입니다. DbSchema는 기존 NoSQL 데이터베이스에서 스키마를 추출하여 XML로 변환합니다.

SQL 또는 Nosql?

NoSQL 데이터 모델은 사용이 간편하고 제품 간 일관성이 부족하기 때문에 인기가 높아졌습니다. SQL 데이터베이스를 사용하면 쿼리를 처리하고 테이블 간에 데이터를 조인하여 구조화된 데이터에 대해 복잡한 쿼리를 더 쉽게 수행할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서 일관성이 부족하고 데이터를 더 자주 쿼리해야 하는 필요성으로 인해 쿼리 시간이 늘어날 수 있습니다. 분석 목적으로 데이터를 빠르게 쿼리해야 하는 경우 SQL 데이터베이스가 가장 적합한 솔루션입니다. 그러나 더 유연하고 덜 구조화된 형식으로 데이터를 저장해야 하는 경우 NoSQL 데이터 모델이 더 적합할 수 있습니다.

Nosql 문서

Nosql 문서 데이터베이스는 더 빠르고 유연한 데이터 관리 솔루션에 대한 요구가 증가함에 따라 점점 인기를 얻고 있습니다. 이러한 데이터베이스는 고성능, 확장성 및 유연성을 제공하도록 설계되어 광범위한 애플리케이션에 이상적입니다.

문서 지향 데이터베이스는 열과 행이 아닌 JSON을 데이터 저장소로 사용하는 최신 접근 방식입니다. 반정형 데이터로 작업할 때 RDBMS로는 파악하기 어려운 문제를 처리할 수 있습니다. 문서 저장소는 이를 사용하여 더 빠르게 작업할 수 있는 민첩한 개발자를 위한 자연스럽고 유연한 솔루션입니다. 표현적인 쿼리 언어와 다각적인 인덱싱은 다양한 쿼리 옵션을 제공합니다. ACID 트랜잭션을 수행하여 관계형 데이터베이스 보장의 이점을 계속 누릴 수 있습니다. distributedsystems.com을 방문하면 분산 시스템이 데이터의 확장성과 탄력성을 어떻게 높일 수 있는지 자세히 알아볼 수 있습니다. 개별 문서는 독립적인 단위이므로 데이터 지역성을 손상시키지 않고 서버 전체에 쉽게 배포할 수 있습니다.

문서 데이터베이스에서 직관적이고 실용적인 모델링을 사용하면 모델이 관계형 데이터베이스에서 사용되는 것보다 더 빠르게 읽을 수 있습니다. 데이터 품질이 저하될 것으로 예상되며 Rigid Table로 인해 데이터가 저하될 위험이 있습니다. 관계형 데이터베이스에는 기본 확장 기능이 없으므로 기존 데이터베이스를 분할(샤딩)하려면 비용이 많이 드는 확장 시스템 비용을 지불해야 합니다. 문서 지향 데이터베이스는 다양한 유형의 문서를 저장할 수 있으며 일반적으로 필드를 입력할 필요가 없습니다. 각 필드가 구별된다는 사실에도 불구하고 공통된 구조적 구성이 있습니다. 각 문서에는 정보를 추가, 변경, 삭제 또는 쿼리하는 데 사용할 수 있는 고유 ID가 포함되어 있습니다. 캡슐화된 데이터(또는 정보) 캡슐화는 일반적으로 표준 형식 또는 디코딩으로 수행됩니다.

문서 지향 데이터베이스는 기존 데이터베이스 보다 훨씬 유연한 구조를 가지고 있습니다. 데이터는 쿼리될 때 데이터베이스 내의 열이 아닌 문서에서 직접 저장됩니다. 추가해야 하는 유일한 데이터 필드는 문서 저장소의 데이터 세트와 관련된 필드입니다.

파일을 저장하는 데 문서가 관계형 테이블보다 나은 이유

문서는 대용량 파일 저장을 위해 관계형 데이터베이스보다 효율적이기 때문에 파일을 저장하는 데 자주 사용됩니다. 문서 문서는 검색 및 조작이 편리하다는 장점도 있습니다.