Nosql을 사용하여 분석을 수행할 수 있습니까?

NoSQL을 사용하여 분석을 수행할 수 있습니까? 이것은 NoSQL 데이터베이스의 장단점을 논할 때 자주 나오는 질문입니다. 대답은 '예'입니다. NoSQL을 사용하여 분석을 수행할 수 있습니다. 그러나 명심해야 할 몇 가지 중요한 고려 사항이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 고성능 및 확장성을 위해 설계되었습니다. 즉, 복잡한 쿼리 또는 집계가 필요한 분석 워크로드에는 적합하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 또한 데이터 모델링에 대한 지원이 제한적인 경향이 있습니다. 이로 인해 분석을 위한 데이터 모델링이 어려울 수 있습니다. 마지막으로 NoSQL 데이터베이스에는 일반적으로 분석 기능 이 내장되어 있지 않습니다. 즉, 타사 도구를 사용하거나 자체 분석 솔루션을 구축해야 합니다. 이러한 문제에도 불구하고 올바른 데이터와 올바른 도구가 있는 경우 NoSQL은 분석을 위한 좋은 옵션이 될 수 있습니다.

Clariba는 분석 애플리케이션 을 구축하기 위해 NoSQL 데이터베이스에 대해 더 많이 알아야 했습니다. 우리는 MongoDB 위에 Java 스크립트 프레임워크를 구현했고 Mongoose는 프레임워크가 구현된 후에도 분석을 계속 제공할 수 있는 모델링 라이브러리를 제공했습니다. 내부 성능 테스트에서 자체 SAP Cloud Platform 구현보다 더 나은 성능을 보였습니다. NoSQL 환경에 가입할 수는 있지만 필수는 아닙니다. 대부분의 기업은 이미 조인이 필수인 정규화된 형식으로 데이터를 보유하고 있습니다. 성능 이점이 거의 또는 전혀 없는 조인 및 유니온을 단순하게 만드는 많은 계산 보기가 있습니다. 기존 NoSQL 솔루션을 재작성하는 것은 불가능합니다. 찾고 있는 단어는 재구축입니다.

NoSQL 구현에 대한 많은 기대가 있고 매우 유망한 것으로 입증되었지만 최신 분석 을 위한 만병통치약은 아닙니다. 특정 애플리케이션에 속도와 확장성이 중요한 경우 NoSQL 기반 솔루션이 아마도 최선의 선택일 것입니다. 개발자와 비즈니스 사용자는 성공하려면 NoSQL 기술에 적응해야 합니다.

데이터 구조는 NoSQL 시스템 을 사용하여 모든 형식으로 해석될 수 있습니다. 문서 데이터 모델, 그래프 데이터 모델, 키 값 데이터 모델 또는 와이드 컬럼 데이터 모델은 모두 성능에 영향을 주지 않고 스키마를 크게 변경할 수 있는 유연한 데이터 모델을 제공합니다.

MongoDB를 사용하면 도구 및 API를 통해 정교한 분석 쿼리 를 작성할 수 있습니다. 높은 동시성 및 분석에 최적화된 인덱싱 및 스토리지 형식을 통해 짧은 지연 시간에 통찰력과 작업이 제공됩니다.

데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 모델의 메타데이터, 기능 및 운영 매개변수를 NoSQL 데이터베이스에 저장해야 하는 경우가 많습니다. 반면에 데이터 엔지니어는 데이터에서 정리된 데이터를 추출하고 저장할 수 있습니다.

데이터가 구조화되고 ACID를 준수하는 경우 SQL을 선택하는 것이 좋습니다. 데이터 요구 사항이 명확하지 않거나 구조화되지 않은 경우 NoSQL이 더 나은 옵션이 될 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스처럼 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다.

Nosql은 분석에 적합합니까?

조직 또는 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 많은 전문가들은 nosql의 유연성, 확장성 및 대용량 데이터 처리 능력으로 인해 분석에 좋은 옵션이 될 수 있다고 생각합니다.

완료할 프로젝트가 있고 Mongo 데이터를 위한 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 찾으려면 MongoDB Analytics 페이지를 확인하십시오. 지난 몇 주 동안 MongoDB 인스턴스를 사용하여 데이터 분석을 직접 수행할 수 있는지에 대해 많은 논쟁이 있었습니다. 이 기사에서는 MongoDB와 같은 문서 기반 NoSQL 데이터베이스와 관계형 데이터베이스라고도 하는 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS) 간의 차이점을 살펴보겠습니다. 전 세계 수백만 명의 개발자가 세계에서 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 중 하나인 MongoDB를 사용합니다. 기업이 데이터를 데이터 웨어하우스로 이동하도록 지원하는 회사는 잘하고 있습니다. 대안으로 SQL 데이터베이스에서 MongoDB 데이터를 사용한 다음 데이터의 관계형 버전을 사용하여 분석할 수 있습니다. 이 회사는 비밀 소스의 일부로 데이터 가상화를 실험하고 있습니다.

사용자는 사용자 인터페이스를 사용하는 동안 MongoDB에서 직접 쿼리를 생성하고 데이터를 조작할 수 있습니다. 포인트 앤 클릭 소프트웨어를 사용하여 쿼리를 생성할 수 있는 반면 기본 MongoDB 쿼리 는 MongoDB로 생성할 수 있습니다. 실시간으로 데이터 변환을 수행할 필요가 없습니다. 이 모든 작업이 시스템의 MongoDB에서 실시간으로 수행되기 때문입니다. 분석과 관련하여 최초의 데이터베이스도 마지막도 아닐 것입니다. MongoDB 데이터를 사용하여 사용자는 실시간으로 데이터 과학 앱을 분석, 시각화 및 생성할 수 있습니다. 다수의 유능한 솔루션 제공업체가 MongoDB에서 분석을 확장하는 혁신적인 방법을 연구하고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 유연하고 효율적이기 때문에 대량의 데이터를 저장하는 데 NoSQL 데이터베이스보다 더 좋은 방법은 없습니다. MongoDB는 모든 필드 또는 쿼리 범위에 대해 고급 검색 기능을 제공하므로 대량의 데이터를 저장하는 데 탁월한 선택입니다. 또한 MongoDB는 빅 데이터 스토리지의 요구 사항을 수용하기 위해 수평으로 확장되므로 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스: 뛰어난 확장성을 제공하는 Mongodb

반면 다른 NoSQL 데이터베이스는 수행하려는 분석 유형에 따라 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 MongoDB는 대규모 데이터 저장 및 확장성을 위한 탁월한 NoSQL 플랫폼입니다. 다른 NoSQL 데이터베이스만큼 잘 알려져 있지 않기 때문에 일부 데이터 분석가는 이를 첫 번째 선택으로 고려하지 않을 수 있습니다.

분석에 가장 적합한 Db는 무엇입니까?

Oracle Database는 관계형, 그래프, 정형 및 비정형 데이터를 포함한 모든 데이터 유형을 처리할 수 있는 기능으로 인해 업계에서 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나이며 시장에서 가장 우수한 데이터베이스 중 하나입니다.

분석가는 매일 모드를 사용하여 다양한 언어로 수천 개의 쿼리를 작성합니다. 실패한 쿼리는 분석가가 어려움을 겪고 있다는 분명한 신호입니다. 내 분석에서는 PostgreSQL, Redshift, BigQuery, Hive 및 Imperato를 포함하여 가장 인기 있는 8개의 데이터베이스를 살펴보았습니다. Vertica, SQL Server 및 Redshift는 오류율이 가장 높고 PostgreSQL 및 Redshift는 오류율이 가장 낮습니다. 언어는 응용 측면에서 더 야심적일 수 있으므로 더 어렵기보다는 더 높은 오류율이 발생합니다. 복잡한 쿼리의 가치는 무엇입니까? 그 값을 어떻게 계산할 수 있습니까?

쿼리의 복잡성은 관리하기 어려울 수 있습니다. 즉, 다양한 방법으로 복잡성을 제어할 수 있습니다. Redshift는 분석 데이터베이스 , 특히 Vertica 및 SQL Server와 같은 언어로 작성된 데이터베이스와 관련하여 확실한 승자입니다. 약 20%의 분석가가 모드를 사용하여 여러 유형의 데이터베이스에 대한 쿼리를 작성합니다. PostgreSQL 또는 BigQuery를 사용하는 분석가는 한 언어 또는 다른 언어에서 오류율이 더 높은 경향이 있습니까? 이러한 일대일 결과를 집계하기 위해 쌍별 비교를 사용했습니다. Myridium과 Postgres는 초보자를 위한 최고의 SQL 언어이고 Redshift는 고급 사용자를 위한 최고의 SQL 언어입니다. Vertica는 가장 어려운 언어에서 가장 덜 어려운 언어로 승격되었습니다. Redshift는 속도를 희생하지 않고 사용 편의성을 추구하는 분석가에게 Hive 및 Vertica를 능가합니다.

분석에 Nosql이 더 나은 이유는 무엇입니까?

많은 양의 데이터를 처리할 때 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스 는 유연한 스키마 요구 사항으로 인해 SQL보다 훨씬 유리합니다. 전통적으로 대부분의 데이터 분석가는 NoSQL 데이터베이스보다 SQL 데이터베이스를 선호했습니다. Looker를 포함한 대부분의 BI 도구는 NoSQL 데이터베이스에 대한 쿼리 기능을 지원하지 않습니다.

Mongodb는 추가 조작이 필요한 데이터를 저장하기 위한 최선의 선택입니다.

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스 기능 덕분에 기계 학습 및 데이터 과학자 모두에게 탁월한 선택입니다. MongoDB에는 CRUD 작업, 백엔드 집계 프레임워크 및 텍스트 검색 엔진과 같은 여러 가지 강력한 기능이 있어 추가 조작이 필요한 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다.

PostgreSQL은 분석에 적합합니까?

PostgreSQL이 맨 위에 나왔습니다. 예, MySQL과 PostgreSQL의 창 기능은 동일합니다. 반면 PostgreSQL은 더 많은 집계 함수를 제공하고 모두 창 함수로 사용할 수 있으므로 더 넓은 범위의 데이터 분석 옵션을 제공할 수 있습니다.

PostgreSQL이 정말 더 저렴한 옵션입니까?

PostgreSQL은 안정성 측면에서 두 번째입니다. 대규모 데이터 중단 시 PostgreSQL은 Oracle보다 빠르게 재구축할 수 있습니다.
Oracle은 PostgreSQL보다 비용이 높습니다. 그러나 Oracle Database의 성능과 신뢰성이 필요한 경우 구매를 고려하는 것이 좋습니다.

Mongodb는 분석에 적합합니까?

MongoDB는 분석 워크로드에 적합한 강력한 문서 지향 데이터베이스 시스템입니다. 쉬운 데이터 모델링을 가능하게 하는 유연한 스키마와 풍부한 쿼리 언어를 통해 개발자가 쉽게 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 MongoDB의 수평적 확장성과 내장된 복제 기능은 대규모 데이터 분석에 이상적인 선택입니다.

MongoDB는 애플리케이션 개발에 가장 많이 사용되는 데이터베이스 중 하나입니다. 개발자가 선호하는 고유한 확장성을 가진 유연한 데이터베이스입니다. 다양한 수준의 성공으로 MongoDB에서 분석을 실행하는 5가지 방법이 있습니다. MongoDB를 직접 사용하여 분석 쿼리를 실행하는 것이 가장 간단한 방법입니다. 그런 다음 데이터를 복사해야 하는 경우 데이터 웨어하우스를 사용할 수 있습니다. 데이터를 이동할 필요가 없으므로 빠르게 시작할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 데이터 웨어하우스는 높은 수준의 쿼리 대기 시간으로 인해 평판이 좋지 않습니다.

데이터 요구 사항이 충분히 크지 않은 경우 가정에서 관계형 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 분석을 위해 최적화된 또 다른 NoSQL 데이터 저장소를 사용하여 데이터를 복제할 수 있습니다. Elasticsearch는 Apache Lucene의 인덱싱을 Elasticsearch의 인덱싱 기능과 결합하여 빠른 분석을 제공합니다. Rockset은 조인을 포함하여 모든 기능을 갖춘 SQL 구현을 통해 MongoDB에서 실시간 분석을 제공합니다. 앞에서 언급한 옵션 중 일부는 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션에 적합하지만 다른 옵션은 분석과 더 관련이 있습니다. Rockset의 실시간 분석 데이터베이스는 클라우드 기반이며 최신 데이터 팀에 이상적입니다. MongoDB CDC(변경 데이터 캡처)는 Rockset에 내장된 MongoDB 커넥터이며 MongoDB 변경 스트림은 Rockset을 통해 전달됩니다. 더 저렴한 비용으로 더 빠른 분석을 위해 무차별 대입 스캔을 통해 인덱싱하면 더 최신 데이터를 얻을 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 부상으로 인해 전통적인 관계형 데이터베이스 시장이 붕괴되었습니다. 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 MongoDB에는 많은 이점이 있습니다. 쉽게 사용하고 확장하고 설정할 수 있습니다. 플랫폼은 모든 유형의 스트리밍 또는 배치 데이터를 처리할 수 있습니다. 집계를 위한 프레임워크도 포함되어 있습니다.

Nosql 시각화 도구

오늘날 시장에는 다양한 nosql 시각화 도구 가 나와 있습니다. 가장 인기 있는 것은 Tableau, QlikView 및 Power BI입니다. 이러한 각 도구에는 고유한 기능 세트가 있습니다. 그러나 이들 모두는 사용자가 nosql 데이터베이스에 저장된 데이터를 쉽게 시각화하고 분석할 수 있도록 합니다.

SQL은 Not Only SQL의 약자로 관계형 테이블이 아닌 다른 형식으로 데이터를 저장하는 데이터베이스를 가리킨다. 데이터 시각화 도구를 사용하면 대량의 데이터에서 차트, 그래프 및 인포그래픽을 만들 수 있습니다. 이 과정에서는 NoSQL 데이터 시각화 개발에 가장 널리 사용되는 도구를 살펴봅니다. MongoDB 차트, Compass, Studio 3T 및 Knowi는 NoSQL 데이터베이스를 시각화할 수 있는 최고의 도구입니다. MongoDB BI 커넥터를 사용하면 Tableau와 같은 도구를 MongoDB와 통합할 수 있습니다. 다른 데이터 분석 도구의 커넥터는 본질적으로 더 다양합니다. Knowi Knowi 플랫폼은 기본적으로 구조화되지 않은 데이터를 지원하고 MongoDB를 포함한 많은 NoSQL 데이터베이스와 기본적으로 통합되는 비즈니스 인텔리전스 플랫폼입니다. Tableau를 사용하면 몇 가지 간단한 단계만으로 대화형 대시보드 템플릿을 만들 수 있습니다. SAP Lumira에는 차트, 지도 및 교차 분석과 같은 다양한 내장 UI(사용자 인터페이스) 구성 요소가 포함되어 있습니다.

Marklogic과 Tableau: 데이터를 분석하고 시각화하는 가장 좋은 방법

모든 데이터를 실시간으로 분석하고 시각화할 수 있는 유일한 NoSQL 데이터베이스 플랫폼인 MarkLogic과 셀프 서비스 시각적 분석 시장의 선두주자인 Tableau를 결합하면 모든 데이터를 실시간으로 분석하고 시각화할 수 있습니다. 경우에 따라 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 보다 효율적인 저장 및 검색이 가능하므로 많은 양의 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다. 데이터베이스 스키마용 설계 도구를 사용하여 특정 NoSQL 유형 에 적합한 스키마를 생성할 수 있으며 MongoDB 시각화 도구를 사용하여 MongoDB의 데이터를 시각화할 수 있습니다.

몽고디비 애널리틱스 도구

MongoDB 분석 도구를 사용하면 사용자가 MongoDB 데이터베이스 에 저장된 데이터를 분석할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하여 보고서를 생성하고, 데이터를 시각화하고, 통계 분석을 수행할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스 작업을 지원하기 위해 MongoDB에서 사용할 수 있는 8가지 도구가 있습니다. 데이터베이스 관리, 관리, 쿼리 작성 및 편집, 슬라이싱 및 다이싱과 같은 분석 프로세스, 보고서 생성은 모두 이러한 도구를 사용하여 수행됩니다. 도구와 그 특성을 살펴보면 각 도구가 얼마나 가치가 있는지 잘 알 수 있습니다. MongoDB에서 Nucleon Database Master 도구는 쿼리 작성에서 MongoDB에서의 관리 및 표시에 이르기까지 모든 작업을 관리하고 단순화합니다. NoSQLBooster는 변수, 메서드 및 MongoDB 속성을 관리하기 위한 강력하고 널리 사용되는 교차 플랫폼 도구입니다. Spark 라이브러리를 결합하여 완전한 MongoDB 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스를 사용하는 경우

다음을 포함하여 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다.
- 데이터가 전통적인 방식으로 구조화되지 않았거나 관계형 데이터베이스 스키마에 잘 맞지 않습니다.
-데이터가 지속적으로 변경 및/또는 빠르게 증가하고 있습니다.
- 고성능 및/또는 수평적 확장성이 필요합니다.
-유연하거나 스키마가 없는 데이터가 필요합니다.

NoSQL 데이터베이스의 성장으로 모든 규모의 조직에서 이 기술을 채택하게 되었습니다. 이 기사에서는 NoSQL이 인기를 얻고 있는 이유와 NoSQL이 애플리케이션 구축에 적합한 경우는 언제입니까? 그것은 전통적인 데이터베이스 기술에 대한 초기 인터넷 개척자들의 좌절에서 발전했습니다. NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아짐에 따라 가능한 경우 NoSQL 데이터베이스 사용의 장단점을 명확히 하는 것이 중요합니다. NoSQL 데이터베이스는 XML을 비롯한 다양한 형식으로 작성할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 토론에서는 NoSQL을 전체적으로 고려하고 사람들이 NoSQL을 사용하는 주된 이유를 식별하며 일반적인 애플리케이션에 대한 통찰력을 제공합니다. 클라우드 시대는 NoSQL 데이터베이스의 개발을 가져왔고 그들은 클라우드 자동화에 매우 빠르게 적응했습니다. NoSQL 데이터베이스와 실시간 스트리밍 기술의 통합은 종종 관계형 데이터베이스보다 낫습니다. MongoDB를 무료로 사용해보고 싶다면 가장 간단한 방법은 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB Atlas를 사용하는 것입니다.

NoSQL 데이터베이스가 기존 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점으로 인해 최근 몇 년간 인기를 끌었다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 이러한 데이터베이스의 데이터베이스는 스토리지와 관련하여 일반적으로 더 빠르고 효율적입니다. 애플리케이션에 유연성이 필요하거나 데이터 볼륨에 상당한 변경이 필요한 경우 NoSQL 데이터베이스에 대해 생각해 볼 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 실험에서 일반적으로 SQL 데이터베이스보다 느리지만 키-값 쌍을 저장하는 데는 더 뛰어났습니다.

Nosql 데이터베이스 사용 사례

NoSQL 데이터베이스는 실시간 데이터 및 웹 애플리케이션에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. SQL과 유사한 쿼리 언어를 지원하거나 다국어 지속 아키텍처에서 SQL 데이터베이스를 보완할 수 있음을 강조하기 위해 Not only SQL이라고도 합니다.
NoSQL 데이터베이스의 가장 중요한 장점은 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 한 곳에 저장하고 모델링할 수 있다는 것입니다.