MDM에 대한 NoSQL 접근 방식

MDM 시스템에는 일반적으로 상호 관련된 많은 데이터 엔터티가 포함되어 있습니다. NoSQL 데이터베이스 는 MDM 시스템의 끊임없이 변화하는 데이터 요구 사항을 수용할 수 있는 유연한 스키마를 제공할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 확장하여 많은 수의 사용자와 데이터 엔터티를 지원할 수 있습니다.

MDM에 마스터 데이터 세트를 저장하여 조직의 각 구성원이 관련 부분에만 액세스할 수 있습니다. NoSQL과 MDM의 개념은 호환되지 않습니다. 마스터 데이터베이스는 관계형 구조를 기반으로 합니다. 핵심 가치 측면에서 보면 흥미롭겠지만 표준 관계형에 비해 테이블에 많은 것을 가져오지는 않을 것입니다. Spectrum Master Data Hub는 RDBMS 및 NoSQL의 모든 이점을 그래프 기반 NoSQL 솔루션에 통합합니다. 이 회사는 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다. • 대규모 일괄 처리(여러 기능에서 고속으로 실행)를 위한 맵 축소 기반 구현을 구현합니다. ACID가 충족되지 않더라도 걱정할 필요가 없습니다. 대규모 참조 데이터 세트는 메모리 내 캐싱을 위해 메모리에 저장할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스는 ACID 표준을 준수하도록 유지할 수 있습니다. 이 솔루션을 사용하면 전자 상거래 시스템과 통합할 수 있으므로 많은 마스터 데이터를 얻을 수 있습니다. 지금은 두 개념을 통합할 수 없지만 미래는 밝습니다. 즉시 사용할 수 있고 구현이 간단한 몇 가지 솔루션이 있습니다.

Nosql을 사용하면 안 되는 경우는 언제입니까?

또한 NoSQL은 동적 작업을 지원하지 않습니다. 이 제품이 ACID 효과를 갖는다는 보장은 없습니다. 이 경우 SQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 애플리케이션을 계속 고속으로 실행해야 하는 경우 NoSQL을 사용하면 안 됩니다.

NoSQL 데이터베이스가 최적화되면 가장 중요한 데이터 요청은 CPU 및 RAM 리소스가 적은 더 작은 스토리지 공간에 배치됩니다. 다른 유형의 유연한 기술보다 적응력이 떨어지고 비용 효율적이며 대규모로 더 나은 성능을 발휘합니다. 하나 이상의 컬렉션이 비정규화되면 해당 컬렉션에 중복 데이터가 있습니다. 결과적으로 데이터 볼륨이 더 커지고 인덱스가 더 자주 업데이트되며 노드가 동기화됩니다. 간단한 NoSQL 서버는 변경이 발생할 때 인덱스나 노드를 전파할 필요 없이 최종 일관성을 보장하도록 설계되었습니다. NoSQL 제품군 의 구성원이 새 인덱스를 생성하는 것을 숨길 수 있습니다(예: RavenDB는 자동 인덱스를 생성함). 다른 프로그램은 인덱스를 사용하지 않고 MongoDB의 모든 데이터를 읽을 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스에 액세스하려면 액세스 패턴을 이해해야 합니다. DB 구조가 알려지지 않거나 너무 자주 변경되는 경우 수정이 필요할 수 있습니다. 문서 지향 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 분할하는 OLAP 시스템에서 요구하는 원자 수준에서 사용하면 안 됩니다. To Be Continued는 NoSQL(그래프 기반 NoSQL 제외)의 데이터 무결성 검증 부족을 해결하는 가장 좋은 방법입니다. Amazon DynamoDB 가 최근에야 ACID를 준수했다는 사실에 익숙해지는 데 시간이 좀 걸렸습니다.

스키마 정의가 없기 때문에 NoSQL 데이터베이스는 확장하기가 더 어려울 수 있습니다. 스키마를 사용하지 않고 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 것이 중요하지만 실제로 수행하기는 더 어렵습니다.
또한 NoSQL 데이터베이스는 구조 측면에서 쿼리하기가 더 어려울 수 있습니다. 그 이유는 스키마가 미리 정의되어 있지 않고 데이터가 정형화되어 있지 않기 때문입니다. 결과적으로 어떤 정보를 찾고 있는지 판단하기 어렵습니다.
NoSQL 데이터베이스의 데이터 처리 기능은 매우 유연합니다. 시작할 때 스키마를 지정할 필요는 없지만 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터 유형을 제한하지 않습니다. 이 기능의 결과로 필요에 따라 새로운 유형의 데이터를 추가할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 여러 문서에서 ACID 트랜잭션을 지원하지 않는다는 단점이 있습니다. 데이터베이스를 확장할 때 어려울 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 스키마를 정의할 수 없기 때문에 미리 쿼리할 수 없습니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

내 생각에 NoSQL 데이터베이스는 완벽하지 않으며 완벽해서는 안 됩니다. 그 외에도 대부분의 NoSQL 데이터베이스에는 관계형 데이터베이스 의 표준 기능인 안정성 기능이 부족합니다. 신뢰성의 세계에서 원자성, 일관성, 격리성 및 내구성을 갖는 것으로 정의됩니다. NoSQL 데이터베이스의 한 가지 단점은 SQL이 항상 호환되지 않는다는 것입니다. 두 개의 데이터베이스가 결합되면 호환성 문제가 발생할 수 있을 뿐만 아니라 NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 쿼리하기가 더 어려워질 수 있습니다. 문제는 NoSQL 데이터베이스를 사용할지 관계형 데이터베이스를 사용할지 여부입니다. 올바른 옵션을 선택하려면 이점과 단점을 모두 철저히 조사해야 합니다.

Nosql 데이터베이스는 무엇에 가장 적합합니까?

NoSQL 데이터베이스는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 여러 데이터베이스에 저장하는 것보다 하나의 데이터베이스에 저장하는 데 더 효과적인 경우가 많습니다.

문서 기반 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 데이터를 저장합니다. 이러한 플랫폼은 최신 비즈니스 요구 사항을 수용하는 동시에 유연하고 확장 가능하며 변화하는 데이터 관리 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 전 세계 2000개 기업이 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 관계형 데이터베이스의 기능과 경쟁할 수 있는 관계형 데이터베이스를 구축하는 것을 거의 불가능하게 만드는 다섯 가지 경향이 있습니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 민첩한 개발에 필요한 많은 기능을 수행할 수 없기 때문에 민첩한 개발의 주요 장애물입니다. NoSQL에서 애플리케이션 모델은 데이터 모델을 정의합니다.

데이터를 모델링하는 방법을 지정하는 NoSQL 같은 것은 없습니다. Json은 문서 지향 데이터베이스에 데이터를 저장하기 위한 기본 형식입니다. 이는 ORM 프레임워크의 오버헤드를 줄이고 애플리케이션 개발을 간소화합니다. SQL을 JSON으로 확장하는 강력한 쿼리 언어인 N1QL(니켈로 발음)은 Couchbase Server 4.0에서 도입되었습니다. 이 프로그래밍 언어는 표준 SELECT / FROM / WHERE 문과 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 기능을 지원하는 데 사용할 수 있습니다. 강력한 운영 이점은 확장 아키텍처와 단일 장애 지점이 없기 때문일 수 있습니다. 더 많은 고객이 웹 및 모바일 앱을 통해 온라인으로 비즈니스에 참여함에 따라 정보에 안정적으로 액세스하는 것이 중요합니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 설정, 구성 및 확장이 간단합니다. 이러한 장치는 정보 읽기, 쓰기 및 저장과 같은 다양한 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 또한 소규모 및 대규모 클러스터 또는 대규모 그룹에 대해 관리되는지 여부에 관계없이 광범위하게 관리 및 모니터링할 수 있습니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스에는 데이터 센터 간의 복제 기능이 내장되어 있어 추가 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 또한 애플리케이션이 하드웨어 라우터를 통해 자체 장애 복구를 수행할 수 있으므로 데이터베이스가 장애를 발견하고 자체 복구를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하여 웹, 모바일 및 IoT 애플리케이션을 강화하는 것이 빠르게 증가하고 있습니다.

MongoDB 문서는 특정 스키마에 저장할 필요가 없으며 순서에 관계없이 저장할 수 있고 다양한 필드를 가질 수 있습니다. 유연성과 확장성이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. ACID 트랜잭션 집합은 신뢰할 수 있는 것으로 간주되기 위해 모든 데이터베이스 시스템에서 충족되어야 하는 속성 집합입니다. 데이터 일관성이 없으면 데이터 일관성을 보장하기 어렵습니다. MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에서는 일반적으로 ACID 트랜잭션이 지원되지 않습니다. 이러한 속성은 이러한 요구 사항이 있는 트랜잭션에 사용하기에 적합하지 않습니다. MongoDB 데이터베이스는 구조화된 데이터와 동일한 방식으로 구조화되지 않습니다. 또한 보다 구조화된 데이터베이스가 필요한 응용 프로그램에서는 일반적으로 사용되지 않습니다. 결과적으로 최신 애플리케이션은 일반적으로 ACID 트랜잭션이 필요한 NoSQL 데이터베이스에 적합하지 않습니다.

Nosql 데이터베이스를 데이터 웨어하우스로 사용할 수 있습니까?

데이터 웨어하우스는 비즈니스 및 금융 산업에서 가장 일반적으로 사용되며 SQL 시스템은 스키마가 구조화된 데이터 세트용으로 형식화되어 있기 때문에 잘 작동합니다. 이러한 의미에서 데이터 웨어하우스는 NoSQL 데이터베이스보다 SQL 데이터베이스를 우선시하기 때문에 일반적으로 NoSQL 데이터베이스와 호환되지 않습니다.

NoSQL과 Data Warehouse가 두 가지 예입니다. 데이터 웨어하우스와 NoSQL은 많은 유사점을 공유하지 않습니다. 둘 다 유일한 공통 개념에 따라 많은 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스에서 팩트 및 차원의 수는 엔터티(차원 또는 3NF 모델에서 생성될 수 있음)의 수와 마찬가지로 일반적으로 매우 큽니다.

Nosql Dbs가 지원할 수 있는 데이터 유형은 무엇입니까?

값은 문자열, 숫자, 부울, 배열 또는 일반적인 객체가 될 수 있습니다. 키-값 데이터베이스는 각 항목에 키와 값이 있는 더 단순한 데이터베이스입니다. 와이드 컬럼 저장소의 데이터는 테이블, 행 및 동적 컬럼에 저장됩니다.

SQL에 대한 대체 데이터베이스 시스템을 설명하는 데 사용할 수 있습니다. 이들은 데이터 모델의 관계형 데이터베이스에서 발견되는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 다른 데이터 모델을 사용합니다. 모든 NoSQL 데이터베이스와 다른 유형의 데이터베이스에는 고유한 특성이 있습니다. 확장형 아키텍처의 문서 데이터베이스는 가장 널리 사용되는 조직에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 플랫폼의 다양한 사용 사례에는 전자 상거래 플랫폼, 거래 플랫폼 및 모바일 앱이 포함됩니다. MongoDB와 PostgreSQL을 비교하면 두 가지 주요 NoSQL 데이터베이스를 철저히 분석할 수 있습니다. 컬럼형 데이터베이스 의 값은 단순히 컬럼 값을 입력하여 빠르게 계산할 수 있습니다.

데이터가 기록되는 방식 때문에 일관성을 유지하기가 어렵습니다. 그래프 데이터베이스가 데이터 요소 간의 연결을 캡처하고 검색하도록 최적화되는 것은 매우 일반적입니다. 오버헤드가 낮기 때문에 여러 테이블을 입력하기 위해 SQL이 필요하지 않습니다.

예를 들어 MongoDB는 JSON 형식의 문서에 데이터를 저장합니다. 문서는 읽고 업데이트하기 쉬우며 표시되는 대로 읽고 업데이트할 수 있기 때문에 동시에 복제하고 업데이트할 수 있습니다. Facebook, Google 및 Netflix를 비롯한 여러 대기업에서 데이터베이스로 MongoDB를 사용합니다. Redis 및 기타 키-값 저장소도 데이터 저장을 위한 탁월한 선택입니다. 데이터는 정렬된 키 및 값 목록을 사용하여 이러한 방식으로 저장됩니다. 키는 문자열인 반면 값은 문자열 또는 다른 유형의 값입니다. Redis는 Twitter 및 Reddit을 비롯한 여러 비즈니스에서 사용하는 오픈 소스 Redis 서비스입니다. 열 수가 많은 데이터베이스는 Cassandra와 같은 엔터프라이즈 데이터베이스로 알려져 있습니다. 이러한 방식으로 더 적은 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있으므로 확장이 가능합니다. Twitter 및 Pinterest를 비롯한 여러 회사에서 Cassandra를 사용합니다. Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 그래프 모델을 사용하여 데이터를 저장하는 새로운 유형의 NoSQL 데이터베이스입니다. 그래프는 복잡한 네트워크와 관계를 나타내는 데 사용됩니다. IBM 및 Twitter와 같은 회사는 Neo4j를 사용하여 데이터 센터를 관리합니다. NoSQL 데이터베이스는 유연하고 확장 가능하며 고성능 및 고기능을 제공하기 때문에 우수한 사용자 경험이 필요한 모바일, 웹 및 게임과 같은 다양한 최신 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

Nosql은 구조화된 데이터를 지원합니까?

일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 보다 빠르고 민첩한 개발을 가능하게 하는 유연한 스키마를 제공합니다. 유연한 데이터 모델을 기반으로 NoSQL 데이터베이스는 비정형 및 반정형 데이터를 처리할 수 있습니다.

다음 Nosql DB 중 Node J에서 지원하는 것은 무엇입니까?

js에 대한 데이터베이스 지원은 관계형 또는 NoSQL 데이터베이스인지 여부에 관계없이 보편적입니다. 반면에 Node는 MongoDb와 같은 NoSQL 데이터베이스의 이점을 누릴 수 있습니다.

다음 Nosql 데이터베이스 중 일괄 데이터 분석 또는 Olap에 적합한 것은 무엇입니까?

Hadoop, NoSQL(Not Only SQL) 및 기타 스크립팅 언어와 같은 빅 데이터 기술은 배치 분석 데이터베이스에 이상적입니다. 분석의 경우 Hadoop은 콜드 데이터의 대규모 컬렉션을 분석하기 위한 탁월한 도구입니다.

Nosql 데이터베이스 예제

열 기반 NoSQL 데이터베이스는 Cassandra, HBase 및 Hypertable에서 찾을 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 관리하기 위해 고정된 스키마가 필요하지 않은 데이터베이스입니다. 분산 데이터 저장소의 경우 NoSQL 데이터베이스는 가장 높은 저장소 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. Twitter, Facebook 및 Google은 NoSQL을 사용하여 대량의 데이터를 처리하고 실시간 웹 애플리케이션을 구축하는 회사 중 하나입니다. 키-값 데이터베이스는 데이터를 키 값 쌍으로 저장하고 검색합니다. 이 유형의 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 컬렉션, 사전, 연관 배열 또는 다른 유형의 NoSQL 데이터베이스와 함께 사용됩니다. 문서 유형은 CMS 시스템, 블로그 플랫폼, 실시간 분석 및 전자 상거래에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 대부분의 그래프 기반 데이터베이스는 소셜 네트워크, 물류 및 공간 데이터에 사용됩니다.

MapReduce를 사용하여 사용자는 CouchDB에서 뷰를 정의할 수 있습니다. 즉, 분산 데이터 저장소 가 3개 중 2개 이상의 보증을 제공하지 않으면 작동하지 않습니다. 작업이 실행된 후 어떤 일이 발생하든 데이터가 일관성이 있어야 하므로 일관성이 중요합니다. 서버 간의 통신이 불안정하더라도 시스템은 계속 작동해야 합니다.

어느 쪽을 결정해야 할까요? 정답입니다.
SQL 데이터베이스는 순차 데이터 처리가 필요한 테이블 기반 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. 또한 고객 또는 제품 정보와 같은 구조화된 데이터의 통합이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
NoSQL 데이터베이스의 단점은 구조화되지 않은 데이터를 자주 다루는 애플리케이션에 적합하지 않다는 것입니다. 또한 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 검색 엔진 및 소셜 미디어 플랫폼과 같은 애플리케이션에 더 좋습니다.
어느 것이 가장 좋습니까? 응용 프로그램에 의해 결정됩니다. 테이블 기반 데이터베이스를 찾고 있다면 SQL을 선택하십시오. 필요한 경우 NoSQL 데이터베이스가 최선의 선택입니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스는 여러 가지 이유로 유용합니다. SQL 데이터베이스는 종종 HTML로 작성된 데이터베이스보다 느리고 확장성이 뛰어납니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 SQL 데이터베이스와 유사하기 때문에 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한 NoSQL 시스템은 더 적응력이 뛰어나 더 광범위한 응용 프로그램과 새로운 사용 사례를 허용합니다. NoSQL 데이터베이스에는 몇 가지 장점이 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. 일부는 데이터 관리 및 분석에 사용되는 기존 SQL 데이터베이스 를 포함하여 특정 유형의 애플리케이션에 해당 기능이 적합하지 않다고 주장합니다. 전반적으로 NoSQL 데이터베이스는 계속해서 인기를 얻고 있으며 앞으로도 그럴 것으로 예상됩니다.

몽고디비 Nosql 데이터베이스

MongoDB 데이터베이스는 문서 계층 구조가 없는 데이터베이스입니다. 그 결과 Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server와 같은 기존 관계형 데이터베이스 와 크게 다른 NoSQL 데이터베이스(NoSQL = Not-only-sql)라고 합니다.

가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 중 하나인 MongoDB는 데이터를 JSON 형식으로 저장합니다. MongoDB는 성능, 확장성 및 가용성 측면에서 SQL, Oracle 및 Oracle과 같은 다른 데이터베이스 스크립팅/코딩 언어와 유사합니다. 이 장에서는 NoSQL의 다양한 유형과 이점에 대해 설명합니다.

MongoDB 대 OrientDB 전투는 꽤 오랫동안 가열되었습니다. 두 데이터베이스는 매우 유사하지만 결정을 내릴 때 고려해야 할 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 독립형 데이터베이스인 OrientDB는 MongoDB의 모든 기능을 제공하지 않습니다. MongoDB 데이터베이스는 또한 수평으로 확장되므로 데이터베이스 크기를 쉽게 유지할 수 있습니다. OrientDB는 MongoDB 대안으로 점차 대중화되고 있는 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. True Graph Engine에 대해 배우면서 그래프 이외의 데이터 유형을 더 잘 이해할 수 있습니다.

몽고디비의 이점

MongoDB의 장점과 단점은 무엇입니까?
MongoDB는 뛰어난 확장성, 복잡한 데이터 구조 지원 및 유연성 외에도 여러 가지 장점이 있습니다.