NoSQL 데이터베이스의 데이터를 모델링할 때 염두에 두어야 할 3가지 사항

생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 계속 증가함에 따라 NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아지고 있습니다. 고정 스키마를 기반으로 하는 기존의 관계형 데이터베이스 와 달리 NoSQL 데이터베이스는 스키마가 없으므로 훨씬 더 유연하고 쉽게 확장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 데이터를 모델링할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 첫째, 스키마가 없기 때문에 열이나 데이터 유형 정의에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 즉, 적합하다고 판단되는 방식으로 데이터를 구조화할 수 있습니다. 둘째, NoSQL 데이터베이스는 확장 가능하도록 설계되었기 때문에 데이터가 여러 서버에 분산되는 방식에 대해 생각해야 합니다. 이를 샤딩이라고 하며 데이터 모델을 설계할 때 처음부터 고려해야 하는 사항입니다. 마지막으로 NoSQL 데이터베이스는 대량의 비정형 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다. 이는 데이터 모델이 관계형 데이터베이스보다 훨씬 단순하다는 것을 의미합니다. 이러한 사항을 염두에 두시면 NoSQL 데이터베이스용 데이터를 모델링하는 데 도움이 될 것입니다.

SQL 데이터베이스에서 데이터 중복이 있을 때마다 다른 테이블로 검색됩니다. 데이터 모델은 데이터베이스의 행에 대해 플롯되는 REST API 응답을 사용하여 생성됩니다. 여러 행을 단일 테이블에 조인하려면 디스크에 두 번 이상 반환하면 안 됩니다. NoSQL 데이터베이스는 더 광범위하게 분산되기 때문에 성능이 더 좋습니다. NoSQL 데이터베이스에서 행은 서로 다른 필드를 가질 수 있습니다. 주문 내역이나 고객 정보와 같은 다양한 유형의 데이터를 보관할 필요가 없다면 여러 테이블에 데이터를 저장할 필요가 없습니다. 여러 파티션으로 분할할 수 있는 NoSQL 데이터베이스는 다양한 서버에 배포할 수 있습니다.

파티션 키는 행이 분할되는 파티션을 결정합니다. DynamoDB의 보조 인덱스는 로컬 및 글로벌의 두 가지 종류로 제공됩니다. local secondary index에는 파티션 키와 다른 정렬 키가 있지만 동일해야 합니다. 또한 글로벌 보조 인덱스를 사용하여 포트폴리오의 모든 항목에 대한 통합 보기를 생성할 수 있습니다. 디스크에서 100개의 행을 읽는 것은 필터링하여 2개의 행만 반환하려는 경우 비효율적일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하는 경우 관계형 데이터베이스에서 모델링하는 경우와 다른 방식으로 데이터를 모델링해야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 데이터는 예상되는 쿼리에 따라 구조화되어야 하므로 NoSQL 데이터베이스는 때때로 관계형 데이터 구조 를 기반으로 하는 데이터베이스보다 덜 유연하다고 생각됩니다.

문제는 관계를 RDBMS에서 명시적으로 인코딩하는지 또는 NoDatabase에서 암시적으로 인코딩하는지 여부입니다. NoSQL의 장점은 확장성입니다. RDS 인스턴스는 최대 용량 1TB의 메모리와 128개의 vCPU로 실행할 수 있으며, 이는 스타트업의 99% 용량의 두 배 이상입니다. 반면 DynamoDB는 Amazon Web Services를 통해서만 사용할 수 있는 반면 오픈 소스 데이터베이스는 클라우드 공급자에 종속되지 않습니다.

NoSQL이라는 용어는 키-값 저장소, 문서 기반 저장소, 열 기반 저장소 및 그래프 기반 저장소의 네 가지 유형의 데이터베이스를 나타냅니다. NoSQL 데이터 모델링의 세 가지 주요 유형은 개념적, 일반 및 계층적입니다.

NoSQL 데이터 모델이란 무엇입니까? 이 모델은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)에 의존하지 않습니다. 결과적으로 모델은 데이터가 어떻게 관련되어 있는지 또는 모든 데이터가 어떻게 연결되어 있는지 지정하지 않습니다.

대량의 데이터를 쿼리하는 기능은 NoSQL 시스템 의 가장 중요한 특징 중 하나입니다. 문서 데이터베이스는 대부분의 기능을 제공하기 때문에 광범위한 응용 프로그램을 지원할 수 있습니다. 키-값 저장소 및 와이드 열 저장소에서 기본 키를 사용하는 것을 포함하여 다양한 방법으로 데이터에 액세스할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 목표는 관계형 데이터베이스의 행과 열에서 벗어나는 것입니다. 대부분의 사람들은 NoSQL 데이터베이스를 데이터 모델이 없는 것으로 착각하는데, 이는 일반적인 오해입니다. 이전 섹션에서는 스키마에서 데이터를 구성하는 방법을 설명합니다.

Nosql 데이터 모델링 예제

Nosql 데이터베이스에서 데이터를 모델링하는 다양한 방법이 있으며 최상의 접근 방식은 특정 애플리케이션 및 데이터 요구 사항에 따라 다릅니다. 예를 들어 키-값 저장소에서 데이터를 모델링하는 한 가지 일반적인 방법은 키로 레코드를 빠르게 조회할 수 있는 해시 맵을 사용하는 것입니다. 문서 지향 데이터베이스에서 데이터를 모델링하는 또 다른 인기 있는 방법은 기존의 관계형 데이터베이스 보다 복잡한 데이터 구조를 더 효율적으로 나타낼 수 있는 중첩 문서를 사용하는 것입니다.

Nosql 데이터베이스 모델링 도구

nosql 데이터베이스 모델링 도구 와 관련하여 선택할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다. 예를 들어 데이터 모델을 디자인하고 시각화하는 데 중점을 둔 도구와 nosql 데이터베이스를 관리하고 최적화하는 데 중점을 둔 도구가 있습니다. 특정 요구 사항이 무엇이든 도움이 될 수 있는 nosql 데이터베이스 모델링 도구가 있을 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스를 더 작은 청크로 세분화하여 관계형 데이터베이스보다 더 유연하도록 설계되었습니다. 대부분의 사람들은 NoSQL 데이터베이스에 데이터 모델이 전혀 없다고 착각합니다. 데이터 구성 방법을 이해하는 것은 스키마를 형성하는 데 중요한 단계입니다. 이러한 차이점은 NoSQL 데이터베이스의 네 가지 주요 유형 각각에 대한 데이터 모델에 반영됩니다. 결과적으로 스키마 디자인은 응용 프로그램의 요구 사항을 충족하기 위해 시간이 지남에 따라 반복됩니다. 자신에게 적합한 NoSQL 데이터베이스를 선택하려면 먼저 사용 사례에 가장 적합한 데이터 모델을 결정해야 합니다. 각 문서에 값과 필드를 저장할 때 선택할 수 있는 다양한 유형의 데이터 유형과 데이터 구조가 있습니다.

다양한 필드 값 유형을 처리하기 위해 몇 가지 강력한 쿼리 언어가 개발되었으며 필드는 쿼리를 사용하여 검색됩니다. NoSQL 데이터베이스의 행은 키와 열 패밀리로 알려진 관련 열로 구성됩니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장하는 네 가지 유형의 기본 구조로 구성됩니다. 데이터가 구성되는 방식은 매우 유연하지만 때때로 XML-less라고 할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 일반적으로 특정 쿼리 언어를 사용하도록 구성됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 보다 유연하고 동적인 데이터 저장 방법을 제공하기 때문에 인기를 얻고 있습니다. 이러한 데이터베이스는 클라우드용으로 설계되었기 때문에 수평적으로 확장할 수 있으므로 급속한 성장에 보조를 맞추려는 기업에 적합합니다.

데이터베이스 모델링 도구란?

데이터 모델링 도구는 다이어그램을 기반으로 데이터베이스 구조 를 생성할 수 있는 소프트웨어 애플리케이션으로, 필요에 맞는 데이터 구조를 보다 쉽게 ​​생성할 수 있습니다. 사용자는 특정 산업에 맞는 인포그래픽, 다이어그램, 데이터 시각화 및 순서도를 만들 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스 설계 모범 사례

NoSQL 데이터베이스를 설계할 때 다음 모범 사례를 고려하는 것이 중요합니다.
1. 단순함 유지: NoSQL 데이터베이스는 단순하고 사용하기 쉽도록 설계되었습니다. 따라서 디자인을 최대한 단순하게 유지하는 것이 중요합니다.
2. 조인 방지: NoSQL 데이터베이스에서는 조인이 지원되지 않습니다. 따라서 데이터베이스를 설계할 때 이를 피하는 것이 중요합니다.
3. 데이터 비정규화: 데이터 비정규화는 NoSQL 데이터베이스에서 일반적인 관행입니다. 이는 성능 향상을 위해 데이터가 복제됨을 의미합니다.
4. 스키마 사용: 스키마는 NoSQL 데이터베이스에 필요하지 않지만 데이터 구성에 도움이 될 수 있습니다.
5. 적절한 데이터 유형 사용: NoSQL 데이터베이스는 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 데이터베이스의 각 필드에 적합한 데이터 유형을 선택하는 것이 중요합니다.

RDBMS 비정규화에서 관계형 패러다임의 강점을 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 동적 엔터티 및 반구조적 집계를 생성하기 위한 환상적인 도구입니다. 엔터티와 관계에 대해 생각하는 대신 계층 및 집계 접근 방식을 사용하여 NoSql을 모델링 합니다. RDBMS의 비정규화는 데이터베이스를 NoSQL 데이터베이스로 효과적으로 종료합니다. 집계의 큰 집계가 필요한 경우 코드에 조인해야 하고 작은 집계가 필요한 경우 구문 분석해야 합니다. 가능한 한 빨리 관계에 대해 더 많이 알아야 합니다.

Nosql 데이터베이스 다이어그램

Nosql 데이터베이스 다이어그램 은 기존의 관계형 데이터베이스와 다른 형식으로 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형입니다. Nosql 데이터베이스는 높은 수준의 확장성과 성능이 필요한 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

데이터 모델링 다이어그램의 이름과 구조는 ER 및 클래스 다이어그램과 다릅니다. 개발자가 단순화한 관계의 NoSQL 규칙은 개발자가 NoSQL을 시작하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 모델링할 때 항상 읽기 및 쓰기 작업을 미리 계획하는 것이 좋습니다. 참고 문헌이나 번호가 증가하는 문서를 다른 문서에 넣는 것은 결코 좋은 생각이 아닙니다. 결과적으로 시장에는 계속 성장할 많은 항목이 있으므로 제품에 해당 ID를 참조로 포함하거나 추가할 수 없습니다. 다른 컬렉션을 만들어 여러 트랜잭션을 저장하거나 그룹에서 수행된 모든 트랜잭션에 고유 식별자 필드(예: id 트랜잭션)를 간단히 삽입할 수 있습니다. NoSQL 데이터 모델링의 이름과 설계 원칙은 SQL만큼 강력하지 않습니다.

쉽게 읽을 수 있도록 다이어그램을 구성하는 기호를 포함하는 것이 항상 바람직합니다. 제품에는 완전히 선택 사항인 수많은 트랜잭션이 있지만 요구 사항을 충족해야 합니다. 응용 프로그램이 개발됨에 따라 아래 다이어그램을 개선해야 할 수도 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

Nosql 데이터베이스는 반정형 데이터용으로 설계되었습니다. 관계형 모델은 이에 적합하지 않습니다. 키-값 저장소는 다양한 키-값 쌍으로 데이터를 저장하므로 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스 스키마 예

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 기존 테이블 기반 스키마를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

데이터베이스 NoSQL은 관계형 데이터베이스와 달리 데이터 저장을 위한 고정 스키마가 필요하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스의 주요 목적은 분산 시스템에서 대규모 데이터 저장을 가능하게 하는 것입니다. Twitter, Facebook 및 Google과 같은 회사는 방대한 양의 데이터를 분석하고 실시간 웹 앱을 만들기 위해 NoSQL을 사용합니다. 데이터는 데이터베이스에 저장되고 키 값과 함께 키 쌍으로 검색됩니다. 이 유형의 NoSQL 데이터베이스는 컬렉션, 사전 또는 연관 배열에 정보를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 문서 유형은 일반적으로 콘텐츠 관리 시스템, 블로그 플랫폼, 실시간 분석 및 전자 상거래에서 사용됩니다. 대부분의 경우 그래프 기반 데이터베이스는 소셜 네트워크, 물류 또는 공간 데이터베이스에 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

MapReduce 도구를 사용하여 CouchDB에서 뷰를 정의할 수 있습니다. 이 원칙에 따르면 분산 데이터 저장소 는 세 가지 중 두 가지 이상을 보장할 수 없습니다. 데이터 일관성은 필수입니다. 작업이 실행된 후에도 데이터가 변경되어서는 안 됩니다. 서버간 통신이 불안정하더라도 시스템의 Partition Tolerance를 유지하는 것이 중요합니다.

Nosql 데이터베이스에 스키마가 있습니까?

NoSQL에 스키마가 있습니까? 기능 계층이 있는 관계형 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 그렇지 않습니다. 네 가지 주요 유형의 NoSQL 데이터베이스 각각의 기본 구조는 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

애플리케이션에 가장 적합한 방식의 데이터. Mongodb의 세 가지 스키마 유형

MongoDB는 사용 용이성과 유지 관리 용이성을 포함하여 많은 장점이 있습니다. 이 시스템의 가장 간단한 버전은 복잡한 스키마를 사용할 필요가 없기 때문에 더 간단합니다. 유연한 스키마로 인해 애플리케이션에 가장 적합한 방식으로 데이터를 모델링할 수 있습니다. 이 기사에서는 MongoDB의 데이터 모델링을 살펴보겠습니다. MongoDB의 데이터는 기본적으로 변경될 수 있습니다. 문서 구조는 컬렉션에 의해 자동으로 적용되지 않습니다. 결과적으로 애플리케이션의 요구 사항을 가장 잘 충족하는 동시에 성능 요구 사항도 충족하는 데이터 모델을 설계할 수 있습니다. MongoDB는 논리적, 물리적 및 뷰의 세 가지 유형의 스키마를 사용합니다. 데이터베이스의 논리적 스키마는 작성 방식을 설명합니다. 논리적 스키마를 사용하여 제품이라는 데이터베이스의 구조를 정의하고 제품 목록을 생성할 수 있습니다. 논리 스키마는 데이터베이스의 데이터 간의 관계를 정의하고 저장 방법을 결정하는 데 사용됩니다. 물리적 스키마는 물리적 데이터베이스에 의해 정의됩니다. 예를 들어 물리적 스키마를 사용하여 제품이라는 데이터베이스의 데이터 구조를 정의할 수 있습니다. 또한 데이터를 색인화하고 검색하는 방법도 결정합니다. 물리적 스키마는 디렉토리나 디스크에서 찾을 수 있습니다. 보기 수준 데이터베이스에서 보기 스키마는 데이터베이스 디자인을 설명합니다. 보기 스키마는 예를 들어 제품이라는 데이터베이스의 구조를 정의하는 데 사용할 수 있습니다. 뷰 스키마는 데이터 세트의 구조를 정의하지만 저장 방법을 결정하지는 않습니다. 그러나 덕분에 문서를 지원할 수 있는 모든 저장 기술을 사용할 수 있습니다. MongoDB는 세 가지 유형을 기반으로 하는 스키마를 지원합니다. 논리적 스키마는 데이터의 구조를 정의하는 방법인 반면 물리적 스키마는 데이터 저장 형식을 정의하는 방법이고 뷰 스키마는 데이터의 구조를 정의하지만 구조를 결정하지는 않는 방법입니다. 구조화. MongoDB의 데이터 모델을 사용하면 유연성에 따라 충족하려는 요구 사항을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 많은 양의 데이터가 있는 경우 웹 스키마가 아닌 물리적 스키마를 사용할 수 있습니다. 데이터가 거의 없고 구조를 단순화하려는 경우 뷰 스키마를 사용할 수 있습니다. MongoDB의 선언적 스키마와 간단하고 강력한 사용자 인터페이스는 사용자 정의 모델 개발에 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스에는 어떤 유형의 스키마가 사용됩니까?

확장: NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 개발자의 요구 사항을 충족하기 위해 쉽게 확장 및 축소할 수 있는 스키마를 제공합니다. 유연한 데이터 모델로 인해 NoSQL 데이터베이스는 반정형 및 비정형 데이터를 저장하는 데 이상적입니다.

Json: 데이터베이스 관리의 미래?

표준 SQL 데이터베이스에서 엄격한 행-열 구조가 필요하지 않은 반구조화된 데이터가 있는 데이터는 JSON에 이상적입니다. 콘텐츠를 더 빠르고 효율적으로 생성 및 업데이트하고 스키마 유연성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 프로필이나 제품 설명을 저장하는 데 이상적입니다.

Nosql의 예는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 다양한 산업 분야에서 광범위한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 유형에 따라 분류됩니다. 예를 들어 문서 데이터베이스는 범용 데이터베이스로 분류됩니다. 키-값 데이터베이스에서는 대량의 데이터에 대해 간단한 조회 쿼리를 수행할 수 있습니다.

Mongodb가 최고의 Nosql 데이터베이스인 이유

Uber, Airbnb 및 Pinterest를 포함한 수백만 명의 사용자가 MongoDB를 사용합니다. GitHub에서 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 이기도 합니다. MongoDB를 사용하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 또한 인덱스 크기가 2GB에 불과하다는 점도 인상적입니다. 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한 MongoDB에는 샤딩 및 복제와 같은 여러 가지 유용한 기능이 있습니다. 데이터 크기가 커지더라도 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 경우 MongoDB가 의심할 여지 없이 왕입니다.