Blob은 Nosql 데이터베이스 서비스입니다.

Nosql 데이터베이스는 기존의 테이블 기반 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스 유형입니다. 대신 키-값 저장소, 문서 저장소 또는 그래프 기반 모델을 사용합니다. Blob은 키-값 저장소 모델을 사용하는 nosql 데이터베이스 서비스 유형입니다. 키-값 저장소에서 데이터는 키 집합으로 구성되며 각 키에는 해당 값이 있습니다. 값은 단순한 숫자나 문자열에서 목록이나 맵과 같은 보다 복잡한 데이터 구조에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다. Blob은 단순하고 확장 가능하며 효율적인 nosql 데이터베이스 서비스 로 고성능 및 가용성이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Blob은 사용하기 쉽고 모든 프로그래밍 언어와 통합될 수 있습니다.

BLOB 데이터 는 NoSQL 데이터베이스 시스템에 저장됩니다. 이것은 SQL Server와 같은 방식으로 파일 시스템 또는 FileStream을 사용합니다. 2단계 커밋 방법을 사용하여 2단계로 애플리케이션을 작성합니다. 전략 패턴을 사용하여 유사한 방식으로 이 디자인을 구현한 다음 나중에 파일 시스템으로 변경할 수 있습니다. Alexander Chigrik의 SQL Server 2008 R2 Management Studio 관련 문제를 해결하는 방법이 이 문서에 포함되어 있습니다. Foglight for SQL Server 사용 방법에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

이 기능은 원래 관계형 데이터베이스에 이진 콘텐츠를 저장하는 데 사용되었으며 Microsoft Azure Data Services 의 원래 릴리스에 포함되었습니다. 클라우드 네이티브 앱의 콘텐츠를 호스트하기 위해 Azure의 Blob 지원은 초기에 모바일 및 데스크톱 사용을 위한 것이었습니다.

BLOB에 따르면 키/데이터 쌍의 데이터 부분은 BLOB를 저장하는 유일한 방법입니다. 체크섬, 암호화, 중복 레코드 또는 중복 정렬 레코드를 지원하지 않는 경우 Btree, Hash 및 Heap 데이터베이스에서만 지원됩니다.

온프레미스 애플리케이션은 Azure Storage 를 활용하여 문서 및 미디어 파일과 같은 대량의 비정형 데이터는 물론 Azure Tables를 사용하여 nosql에 저장된 비정형 데이터, Azure Queues를 사용하여 신뢰할 수 있는 메시지 및 SMB 기반 Azure Files를 저장하고 검색할 수 있습니다. 클라우드로 마이그레이션할 때.

Azure Blob Storage는 Microsoft의 클라우드 기반 개체 스토리지 솔루션입니다. Blob 저장소 환경은 대량의 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 최적화되어 있습니다. 이진 및 텍스트 데이터와 같은 구조화된 데이터가 없는 것은 기본 데이터 모델 또는 정의의 결과입니다.

Nosql은 Blob과 작동합니까?

BLOB 데이터는 NoSQL 데이터 저장소 에 저장됩니다. 앞에서 설명한 것처럼 이것은 SQL Server에서 파일 시스템 또는 FileStream을 사용하는 것과 비슷하지만 다음과 같은 이점이 있습니다. 2단계 커밋은 애플리케이션을 만드는 데 사용됩니다. 키를 누르면 BLOB를 저장할 수 있습니다.

애플리케이션 데이터를 저장하는 가장 좋은 방법

각 접근 방식에는 장점과 단점이 있습니다. 파일 시스템에 파일을 저장하는 옵션은 항상 있지만 하드 드라이브의 공간을 차지할 수 있고 관리하기 어려울 수 있습니다. 데이터베이스의 파일보다 더 많은 저장 공간이 필요하지만 더 쉽게 액세스하고 관리할 수 있습니다. 경우에 따라 응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 둘의 조합이 더 나을 수 있습니다.

Blob Storage는 데이터베이스입니까?

"데이터베이스"를 정의하는 방법에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 일반적으로 Blob 저장소는 구조화되고 액세스 가능한 방식으로 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 저장소 유형입니다. 그러나 일부 사람들은 데이터베이스를 추가 기능을 제공하는 보다 정교한 저장소 솔루션 으로 생각할 수 있습니다.

많은 양의 구조화되지 않은 데이터를 BLOB 형식으로 저장할 수 있습니다. 빠르고 신뢰할 수 있기 때문에 빠르고 안정적으로 사용할 수 있습니다. Azure Blob 저장소는 구조화된 저장소 를 사용할 필요가 없는 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 이미지 및 멀티미디어와 같은 문서를 저장하는 데 적합합니다.

Blob 지속성 인터페이스

Blob 지속성 인터페이스 는 영구 저장소에 대한 데이터 읽기 및 쓰기를 가능하게 하는 API 집합입니다. 인터페이스는 데이터 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제를 위한 간단한 메서드 집합을 제공합니다. 인터페이스는 사용하기 쉽고 확장하기 쉽도록 설계되었습니다. Blob Persistence 인터페이스는 Apache 라이선스 버전 2.0에 따라 릴리스되는 오픈 소스 프로젝트입니다.

Blob으로 데이터 저장

이진 데이터는 이미지, 비디오 및 파일과 같은 BLOB에 저장됩니다. BLOB의 크기가 크기 때문에 일반 Java 객체에 맞추기에는 너무 큰 데이터를 저장하는 것이 좋습니다. BLOB를 생성하려면 먼저 데이터를 저장할 수 있는 Java 객체를 생성해야 합니다. getBlob 메서드를 사용하면 객체에서 BLOB 객체 를 얻을 수 있습니다. BLOB를 읽기 전에 먼저 blobreader라는 개체를 만들어야 합니다. 그런 다음 getBytes() 메서드를 사용하여 BLOB에서 바이트 배열을 가져올 수 있습니다.

결론 Azure Blob 저장소

결과는 결론입니다. Azure Blob Storage는 이미지, 비디오, 오디오 및 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있는 페타바이트 규모의 개체 스토리지 서비스입니다. 높은 가용성과 접근성 덕분에 대량의 데이터를 저장할 수 있고 전 세계 어디에서나 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

Blob 스토리지를 사용하여 분석을 위한 데이터 레이크를 만들고 클라우드 네이티브 및 모바일 앱을 빌드할 수 있습니다. 장기 데이터용으로 계층화된 스토리지를 할당하여 스토리지 비용을 절감하고 클라우드 컴퓨팅 및 머신 러닝에 대한 수요 증가에 대응하여 워크로드를 확장할 수 있습니다. Java, Python 및 Node.js를 포함하여 가장 널리 사용되는 개발 프레임워크는 Blob Storage에서 실행할 수 있습니다. Azure Blob Storage에 바이너리 데이터를 저장할 수 있는 서비스입니다. Azure Storage는 256비트 AES 암호화를 사용하여 데이터를 암호화하고 해독하며 ​​FIPS 140-2 규격입니다. Hot 및 Premium을 사용하면 성능에 민감한 데이터를 저장하고 정기적으로 액세스할 수 있습니다. 아카이브 스토리지 용량의 일부를 할당하여 스토리지 비용을 줄일 수 있습니다.

Blob 저장소가 필요한 이유는 무엇입니까?

구조화되지 않은 데이터가 증가함에 따라 Blob Storage는 텍스트 및 이진 데이터와 같은 대량의 구조화되지 않은 데이터에 최적화됩니다. Blob 저장소는 이미지나 문서를 브라우저에 저장하는 좋은 방법입니다. 분산 액세스를 위해 파일을 저장하는 데 사용됩니다.

Blob 수명 주기 관리의 목적은 무엇입니까?

Azure Storage 수명 주기 관리는 Blob 데이터를 적절한 액세스 계층으로 전환하거나 데이터 수명 주기가 끝날 때 만료시킬 수 있는 규칙 기반 정책을 사용한다는 점에서 구별됩니다. 수명 주기 정책은 기본 Blob 역할 외에도 스냅샷 또는 버전 제어 역할을 합니다.

Blob 저장소가 파일 저장소보다 나은 이유는 무엇입니까?

Azure File Storage 와 Azure Blob Storage는 동일한 수준의 중복성을 제공하지만 Azure Blob Storage는 훨씬 저렴합니다. Azure File Storage에는 데이터 저장소용 폴더가 제공되지만 Azure Blob Storage에는 폴더가 제공되지 않습니다. 플랫 구조는 데이터 저장에 이상적입니다.

Nosql 데이터베이스

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

문서 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 데이터를 문서에 저장합니다. 오픈 소스 플랫폼을 기반으로 하며 유연하고 확장 가능하며 적응 가능한 광범위한 기능을 통합하여 최신 비즈니스 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다. 순수 문서 데이터베이스 , 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스를 포함하여 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있습니다. 글로벌 2000대 기업은 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있으며 대다수가 1년 이내에 채택하고 있습니다. 이는 대부분의 관계형 데이터베이스에 너무 어려운 기술적 문제를 제기하는 5가지 경향 때문입니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 애자일 개발을 지원하기가 매우 어렵습니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL의 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL에서는 데이터를 단순히 모델링할 수 없습니다. 모델링은 시간이 지남에 따라 이루어져야 합니다. JSON의 데이터는 문서 지향 데이터베이스에 저장하기 위한 사실상의 형식입니다. 선언적 선언적 방법을 사용하면 ORM 프레임워크가 불필요해지고 애플리케이션 개발이 간소화됩니다. N1QL("nickel"로 발음)은 Couchbase Server 4.0에 추가된 새로운 SQL-to-JSON 언어입니다. SELECT / FROM / WHERE 문, 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 등 여러 유형의 문이 지원됩니다. NoSQL 분산 데이터베이스는 확장형 아키텍처로 설계되어 어떤 장애도 발생할 수 없기 때문에 강력한 운영상의 이점을 제공합니다. 고객과의 온라인 및 모바일 상호작용이 증가함에 따라 가용성이 더욱 중요한 관심사가 되고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 설치, 구성 및 확장이 간편합니다. 장치는 읽기 및 쓰기가 모두 가능하도록 설계되었으며 정리할 수 있도록 설계되었습니다. 이 소프트웨어는 클러스터 관리 및 모니터링 분야를 포함한 모든 애플리케이션에 적합합니다. NoSQL 데이터베이스의 데이터는 독점 소프트웨어 없이도 여러 데이터 센터에서 복제할 수 있습니다. 또한 하드웨어 라우터를 통해 즉각적이고 완전한 장애 조치를 제공하므로 응용 프로그램이 자체 장애 조치를 수행하기 전에 데이터베이스가 문제를 발견할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. NoSQL은 오늘날의 웹, 모바일 및 사물 인터넷 애플리케이션에서 선호하는 데이터베이스 기술이 되고 있기 때문에 NoSQL의 채택이 증가하고 있습니다.

MongoDB는 다재다능하고 쉽게 확장할 수 있기 때문에 대규모 데이터 세트를 구성하고 관리하는 데 이상적인 도구입니다. 또한 색인 및 검색 외에도 전체 텍스트 검색 기능이 있습니다. 또한 이 프로그램은 풍부한 쿼리 언어를 지원하므로 강력한 보고서 및 분석을 쉽고 빠르게 생성할 수 있습니다.
MongoDB는 빠르고 확장 가능하며 유연한 데이터베이스가 필요한 애플리케이션을 포함하여 광범위한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 전체 텍스트 검색 기능이 있는 문서 지향 데이터베이스가 필요한 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스(SQL 데이터베이스라고도 함)는 비표 형식이기 때문에 관계형 데이터베이스와 다르게 데이터를 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델에 따라 여러 유형으로 나눌 수 있습니다. 문서 유형, 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 및 그래프가 가장 일반적으로 사용됩니다.

Nosql 데이터베이스는 예를 들어 무엇을 설명합니까?

관계형 데이터베이스에 데이터를 저장하는 대신 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 문서에 저장합니다. 이 컨텍스트에서 우리는 SQL만을 참조하고 여러 유연한 데이터 모델로 나눕니다. NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스 , 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 또는 그래프 데이터베이스일 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 장점은 무엇입니까?

다양한 데이터 모델을 통해 NoSQL 데이터베이스에서 데이터에 액세스하고 관리할 수 있습니다. 대용량 데이터, 낮은 대기 시간 및 유연한 데이터 모델을 수용하기 위해 이러한 데이터베이스는 이러한 애플리케이션에 맞게 특별히 최적화되었으며 다른 데이터베이스의 데이터 일관성 제한 중 일부는 이를 수용할 수 있도록 완화되었습니다.