Nosql에 Orm이 필요한가요?

ORM은 애플리케이션이 데이터베이스의 세부 사항을 알 필요 없이 데이터베이스와 함께 작동할 수 있도록 하는 데이터베이스와 애플리케이션 사이의 계층입니다. 이것은 응용 프로그램에 따라 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있습니다. 예를 들어 관계형 데이터베이스에서 데이터를 저장하고 검색해야 하는 애플리케이션은 ORM을 사용하면 도움이 됩니다. ORM은 데이터를 데이터베이스에 매핑하거나 그 반대로 매핑하는 세부 사항을 처리합니다. 이렇게 하면 응용 프로그램이 데이터베이스의 세부 정보가 아닌 비즈니스 논리에 집중할 수 있습니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스와 함께 작동해야 하는 애플리케이션은 ORM을 사용하여 이점을 얻을 수 없습니다. 이는 ORM이 NoSQL 데이터베이스의 세부 정보를 처리할 수 없기 때문입니다. 응용 프로그램은 데이터베이스의 세부 정보를 직접 처리해야 합니다. 결론적으로 애플리케이션에 ORM이 필요한지 여부는 애플리케이션과 사용 중인 데이터베이스 유형에 따라 다릅니다.

객체 관계 매핑(ORM)은 객체 지향 프로그래밍 언어(OOP)에서 관계 불일치 문제를 해결하기 위해 최근 몇 년 동안 발전했습니다. 가장 인기 있는 것 중 일부는 hibernate, toplink, eclipselink 등입니다. NoSQL 데이터베이스는 표준 업계 프레임워크(예: SQL)를 사용하여 생성할 수 있지만 현재 이에 대한 업계 표준은 없습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스 사용 방법을 배우는 것은 항상 어렵습니다. ORM 프레임워크는 30년 이상 존재해 왔으며 이 산업 표준은 잘 확립되어 있습니다. 좋은 사례 연구로 RDBMS에서 NoSQL 데이터베이스로 애플리케이션을 마이그레이션하는 데 ORM 도구 를 사용해야 합니다. 일반 저수준 드라이버 라이브러리보다 ORM 도구를 사용하면 다른 많은 이점이 있습니다.

ORM(개체 관계형 매핑) 방법은 프로그래머가 OOP를 사용하지 않고 데이터 작업을 할 수 있도록 언어와 데이터베이스 사이에 계층을 만듭니다.

ORM이란 무엇입니까? ORM(Object Relational Mapping)은 기본적으로 객체 지향 패러다임을 기반으로 하는 데이터베이스 구조에서 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업을 쿼리하거나 수행하는 프로세스입니다. 실제로 ORM의 도움으로 SQL에 의존할 수는 없습니다.

Nosql과 함께 Orm을 사용하는 이유는 무엇입니까?

NoSQL에서 ORM을 사용하는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫 번째 이유는 여러 NoSQL 데이터베이스에서 데이터 일관성 및 데이터 무결성을 관리하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. ORM을 사용하면 데이터 규칙과 무결성 제약 조건을 적용하여 데이터를 일관되고 정확하게 유지할 수 있습니다.
NoSQL과 함께 ORM을 사용하는 또 다른 이유는 성능 향상에 도움이 될 수 있기 때문입니다. ORM을 사용하면 각 NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 검색하기 위해 사용자 지정 코드를 작성할 필요가 없습니다. 이는 데이터에 액세스하기 위해 코드를 작성하는 데 소요되는 시간을 줄여 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
마지막으로 ORM을 사용하면 코드의 이식성을 높일 수 있습니다. ORM을 사용하면 기본 NoSQL 데이터베이스에 독립적인 코드를 작성할 수 있습니다. 이렇게 하면 필요한 경우 코드를 다른 NoSQL 데이터베이스로 쉽게 이동할 수 있습니다.

Nosql과 함께 Orm을 사용하는 이유는 무엇입니까?

결과적으로 SQL은 더 이상 필요하지 않습니다. 데이터베이스와 직접 상호 작용하고 백엔드 코드에 사용된 것과 동일한 언어로 쿼리를 수행하면 데이터베이스 성능이 향상됩니다.

Mongodb와 함께 Orm을 사용할 수 있습니까?

Prisma ORM 출시 이후 MongoDB 지원에 많은 관심이 있었습니다. 두 기술 모두 더 야심 찬 소프트웨어를 더 빠르고 효율적으로 만들 수 있기 때문에 개발자에게 유익합니다. 이제 곧 출시될 3.12 릴리스에서 MongoDB를 프로덕션 준비 구성 요소로 사용할 수 있습니다.

Mongodb에 Orm이 필요합니까?

MongoDB 프로그래밍 언어는 개체를 관계형 테이블로 변환하는 코드에서 복잡한 ORM(개체 관계형 매핑) 계층이 필요하지 않습니다. MongoDB의 유연한 데이터 모델 외에도 비즈니스 요구 사항이 발전함에 따라 스키마도 발전할 수 있습니다.

ODM 또는 개체 문서 매퍼라고도 하는 개체 ORM 또는 개체 관계형 매퍼는 프로그래밍 언어의 프레임워크, NoSQL 데이터베이스 및 ORM을 연결하는 데 사용됩니다. 대부분의 경우 MongoDB ORM을 사용하여 동일한 문제를 해결할 수 있지만 성능과 디자인의 차이는 많습니다. 제품은 또한 훨씬 더 야심차고 복잡합니다. Python 개발자는 PyMongo를 사용하여 다양한 방식으로 MongoDB 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다. Motor ODM은 MongoDB에 대한 비차단 액세스를 제공하도록 설계되었으며 초당 수천 개의 요청을 처리할 수 있습니다. Python 개발자는 Beanie의 도움으로 문서 내의 컬렉션에서 데이터를 쉽게 추가, 삭제, 업데이트 또는 읽을 수 있습니다. Minimongo는 MongoDB에 기반한 Python 기반의 경량, 스키마리스, 최소 및 객체 지향 모델 관리 라이브러리입니다.

MongoDB는 시간이 지남에 따라 강력한 데이터베이스 관리 시스템으로 인기를 얻었습니다. 매우 오래되고 강력한 프로그래밍 언어인 Python은 MongoDB와 같은 강력한 NoSQL 데이터베이스 서비스 와 결합하여 더 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 가이드는 귀하의 애플리케이션에 가장 적합한 Python용 상위 MongoDB ORM을 안내하고 어떤 것이 가장 좋다고 생각하는지 설명합니다.

Js의 생태계는 훌륭하고 그만한 가치가 있습니다. 잘 정의된 API뿐만 아니라 배우고 사용하기 쉬운 직관적인 인터페이스가 있습니다. MySQL, PostgreSQL 및 SQLite는 물론 MongoDB, MySQL, PostgreSQL 및 SQLite를 커넥터로 지원합니다. 처음 사용하는 경우 공식 문서를 읽는 것이 좋습니다. 이 책은 잘 쓰여졌으며 간단한 형식을 가지고 있습니다. 라이브러리에 대해 배우고 첫 번째 모델을 구성하여 시작하십시오. Node.js를 기반으로 하며 Node.js 기반 ODM(개체 데이터 모델링) 라이브러리의 도움으로 애플리케이션 계층에서 특정 스키마를 적용하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. MongoDB를 데이터베이스로 사용하려는 경우 MongoDB를 ORM으로 사용하고 싶을 것입니다. Node.js에서 가장 인기 있는 ORM 라이브러리 이므로 지금 주목해야 할 좋은 이유입니다.

Mongodb는 Orm입니까 아니면 Odm입니까?

이 질문은 개인의 취향에 따라 다르기 때문에 정답은 없습니다. MongoDB는 ORM(Object Relational Mapping)과 ODM(Object Document Mapper)으로 모두 사용할 수 있습니다. 어떤 사람들은 더 많은 유연성과 사용자 정의가 가능하기 때문에 MongoDB를 ORM으로 사용하는 것을 선호합니다. 다른 사람들은 데이터 모델링 및 쿼리를 단순화할 수 있기 때문에 MongoDB를 ODM으로 사용하는 것을 선호합니다.

ORM 라이브러리는 이와 유사한 다른 라이브러리와 함께 MongoDB에 구축됩니다. 이러한 기능은 ODM(개체 문서 매퍼)이라고도 하지만 MongoDB는 관계형 데이터베이스 관리 시스템 이 아닙니다. 이 목록에는 다양한 프로그래밍 언어에 대한 최고의 ODM 및 MongoDB ORM 라이브러리가 포함되어 있습니다. MongoDB 백엔드에서 실행되는 Ruby 애플리케이션과 Python 백엔드에서 실행되는 MongoDB 애플리케이션은 가능할 때마다 MongoDB의 API 패리티를 사용할 수 있습니다. 새로운 유형의 ORM인 Prisma는 Node.js용 기존 ORM과 근본적으로 다른 유형의 ORM입니다. 몽구스 선언 모델을 사용하면 개발자가 애플리케이션 계층에서 스키마를 정의할 수 있습니다. Prisma 클라이언트를 사용하면 복잡한 모델 인스턴스를 관리할 필요 없이 형식이 안전한 방식으로 데이터베이스에서 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 이 Spring Data 프로젝트는 Spring 기반 프로그래밍 모델을 사용하여 스토어별 기능을 유지하면서 새 데이터 스토어 생성을 위한 친숙하고 일관된 모델을 생성합니다. Java 개발자는 향후 MongoDB DBCollection과 상호 작용하는 POJO 중심 모델의 이점을 누릴 수 있습니다.

Mongodb에 대한 ODM의 이점

처음부터 첫 번째 프로젝트를 진행 중이거나 이미 준비된 솔루션이 없는 더 복잡한 문제를 진행 중이라면 ODM을 고려할 수 있습니다.
MongoDB 데몬이란 무엇입니까?
ODM을 사용하는 것은 개체와 문서 표현을 통합하는 좋은 방법입니다. 이러한 도구를 사용하면 MongoDB의 기본 드라이버를 간편하게 사용할 수 있고 데이터 모델링을 보다 효율적으로 만드는 스키마 기반 모델링 솔루션을 제공할 수 있습니다.

Nosql에 스키마가 필요합니까?

NoSQL에 스키마가 있습니까? NoSQL 데이터베이스의 스키마는 동일한 방식으로 구성되지 않는다는 점 에서 관계형 데이터베이스의 스키마와 다릅니다. NoSQL 데이터베이스는 사용하는 기본 구조에 따라 네 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스에 스키마가 필요합니까? NoSQL 데이터베이스 분야는 최근 많은 관심을 받고 있습니다. NoSQL은 대부분 SQL을 대체하는 역할을 했으며 SQL은 동일한 격차를 많이 메우는 데 어려움을 겪었습니다. NoSQL은 여러 데이터 모델을 기반으로 하기 때문에 데이터를 저장하기 위해 스키마를 사용할 필요가 없습니다. 코드는 여러 기능을 제공하는 동시에 모든 기능을 만족시킬 수 있어야 합니다. 보시다시피 기본 키는 데이터베이스가 쿼리할 데이터입니다. 엔터티, 사양 및 쿼리 패턴이 이 섹션에 포함될 수 있습니다.

이 단계에서는 NoSQL 데이터베이스가 기본 키를 구현하는 방법을 배웁니다. NoSQL은 스키마 없이 자체 장치에 맡겨지기 때문에 무정부 상태가 자주 발생하여 무언가를 형성합니다. 스키마와 관련하여 몇 가지 이점이 있습니다. 이전 단계와 마찬가지로 인덱스를 디자인해야 하며 선택한 숫자에 따라 크게 달라집니다.

Mongodb: 스키마 없는 데이터베이스의 장단점

관계형 데이터베이스와 달리 MongoDB에는 동일한 규칙 또는 스키마 집합이 필요하지 않습니다. 일반적으로 데이터가 기록될 때 부분 스키마가 적용되어 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 컬렉션 및 인덱스를 명시적으로 나열합니다. MongoDB의 유연성은 대량의 반정형 및 비정형 데이터에 이상적입니다.
데이터를 제어하지 않으면 NoSQL 데이터베이스는 프로세스에서 데이터의 가치를 저하시키는 프로덕션 데이터베이스가 될 수 있습니다. 높은 데이터 품질을 유지하려면 NoSQL 데이터베이스의 스키마 정의가 필요할 수 있습니다.

Mongodb에 Orm이 필요합니까?

이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 일부 개발자는 MongoDB에 ORM(Object-Relational Mapper)을 사용하는 것을 선호하는 반면 다른 개발자는 ORM이 필요하지 않다고 생각합니다. 궁극적으로 프로젝트에 ORM을 사용할지 여부를 결정하는 것은 개별 개발자에게 달려 있습니다.

CData JDBC Driver for MongoDB를 지원하는 모든 JRE(Java Runtime Environment) 제품을 실행할 수 있습니다. 테이블로 MongoDB 컬렉션에 액세스하는 방법에는 자동 스키마 검색과 작성된 열의 두 가지가 있습니다. .rsd 파일 형식은 간단하기 때문에 문자열 사양을 작성할 필요가 없습니다. MongoDB 데이터에 연결하려면 다음 단계에 따라 연결 속성을 구성하십시오. Hibernate는 MongoDB에 연결하고 액세스하려는 테이블에 대한 Java 객체를 생성할 뿐만 아니라 다른 구성 작업을 수행합니다. 일반적인 JDBC URL은 MongoDB 드라이버에 내장된 연결 문자열 디자이너를 사용하여 만들 수 있습니다. 데이터베이스에 연결할 필요가 없는 자유 형식 쿼리도 있습니다.

Cdata.mongodb는 hibernate.cfg 파일에 있어야 합니다. MongoDBDriver Jdjbc:mongodeb:server=jdbc:mongodeb 서버 이름은 MyServer, 포트는 Port, 데이터베이스는 Test입니다. SQL Server는 SQL을 동적으로 실행합니다. 이전 단계에서 생성한 엔터티를 사용하여 이제 MongoDB 데이터를 검색하고 수정할 수 있습니다.

Nosql 대 SQL 사용 시기

관계형 데이터베이스에서 SQL은 데이터베이스와 컴퓨터 간의 인터페이스 역할을 하는 프로그래밍 언어입니다. 관계형 데이터베이스(역방향 데이터 모델이라고도 함)는 행과 테이블의 레코드를 논리적으로 연결하여 데이터를 처리합니다. NoSQL 데이터베이스는 SQL에 의존하지 않으며 선언적 메서드를 포함하지 않습니다.

MongoDB를 사용하는 것과 비교하여 언제 NoSQL 또는 NoSQL을 사용해야 합니까? 저장하는 정보의 유형과 이를 저장하는 가장 좋은 방법에 따라 더 나은 정보가 결정됩니다. 데이터는 각각 고유한 방식으로 저장하기 때문에 두 가지 유형으로 모두 저장할 수 있습니다. 일부 팀은 다른 팀보다 하나를 선택하는 반면 다른 팀은 둘 다 사용하기로 선택합니다. NoSQL 엔진은 확장을 위해 클라우드 컴퓨팅을 사용하도록 설계되었습니다. 클라우드는 확장이 가능하기 때문에 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다. NoSQL로 작업할 때 애자일 개발 팀은 실패할 가능성이 적습니다.

NoSQL을 다룰 때 답이 없는 어려운 문제에 직면할 가능성이 더 큽니다. 데이터 소스가 많거나 많은 양의 데이터를 처리하는 경우 NoSQL은 적합하지 않습니다. 데이터 일관성이나 100% 데이터 무결성이 마음에 들지 않는다면 NoSQL이 SQL보다 더 나은 옵션입니다. NoSQL을 사용하면 데이터를 변경해야 할 때 유연성을 높이고 비용을 낮출 수 있습니다. 일부 응용 프로그램은 둘 중 하나를 자주 사용하지만 사용 시기와 위치는 사용량에 따라 자주 결정됩니다. Integrant의 엔지니어들은 JavaScript와 Java 간의 미들웨어 프로젝트에 대한 솔루션을 찾기 위해 매우 열심히 노력했습니다. 이 간략한 개요에서 Integrant는 소프트웨어 개발 프로젝트에 리소스를 할당하기 위한 몇 가지 최상의 권장 사항을 제공합니다.

ACID 속성을 보장할 수 있는 스토리지 엔진을 찾고 있다면 어떤 대가를 치르더라도 NoSQL을 피해야 합니다. SQL 데이터베이스는 정기적으로 수행해야 하는 금융 거래와 같은 동적 작업에 이상적입니다. 또한 애플리케이션에 데이터 노드를 동적으로 변경하는 기능이 필요한 경우 NoSQL 스토리지 엔진을 피해야 합니다. 속도가 주요 관심사라면 NoSQL 마이크로서비스가 탁월한 솔루션이 될 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스는 빅 데이터에 더 적합합니다.

빅 데이터의 경우 NoSQL 데이터베이스는 수평적 확장을 위해 설계되었기 때문에 확장에 더 적합합니다. 또한 대규모 쿼리를 처리할 때 더 효율적일 수 있습니다.

Nosql 예제

Nosql 데이터베이스는 빅 데이터 애플리케이션에 자주 사용되는 비관계형 데이터베이스입니다. 확장성이 뛰어나고 여러 서버에 쉽게 배포할 수 있습니다. nosql 데이터베이스의 예로는 MongoDB, Cassandra 및 Hadoop이 있습니다.

NoSQL 데이터베이스에는 데이터 저장을 위한 구문이 없다는 점에서 관계형 데이터베이스와 구별됩니다. 다음은 NoSQL의 핵심 기능 중 일부입니다. 단순한 설계, 원활한 수평 확장성, 세분화된 가용성 제어입니다. NoSQL 데이터베이스에는 많은 장점이 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. SQL과 같은 기존 데이터베이스는 일반적으로 트랜잭션 관리와 같은 애플리케이션에 더 비용 효율적입니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 여전히 다양한 비즈니스 기능에 사용된다는 사실에도 불구하고 일반적으로 점점 더 대중화되고 있습니다. Noql 데이터베이스는 업계 전반에서 실시간 클라우드, 웹 및 빅 데이터 애플리케이션을 처리할 수 있는 능력 덕분에 인기가 높아졌습니다. NoSQL 솔루션은 모든 노드에 대해 일관된 속성을 가진 서버리스 P2P 아키텍처의 이점을 누릴 수 있습니다.

개선 사항을 통해 더 쉽게 읽고 쓸 수 있을 뿐만 아니라 장시간 온라인 상태를 유지할 수 있습니다. 다음은 NoSQL 데이터베이스의 5가지 주요 유형입니다. 조직은 '이상적인' 변형이 없기 때문에 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터베이스 유형을 선택해야 합니다. 일반적으로 NoSQL의 키-값 쌍은 고유한 키와 특정 데이터 항목에 대한 포인터가 있는 해시 테이블을 기반으로 합니다. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB 및 Oracle BDB는 NoSQL 데이터베이스 솔루션의 몇 가지 예입니다. 각 열은 열 기반 NoSQL 데이터베이스에서 개별적으로 처리됩니다. 이러한 데이터베이스는 주로 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우스, 라이브러리 카드 카탈로그 및 CRM과 같은 애플리케이션을 관리하는 데 사용됩니다. 데이터베이스 NoSQL은 다중 관계성 외에 그래프 모델을 사용하는 데이터베이스 유형입니다.

저장소의 노드에는 각 엔터티에 에지가 할당되는 반면 관계에는 노드 ID가 할당됩니다. 이미 데이터가 있기 때문에 관계를 설정하기에 이상적인 위치입니다. 이 유형의 데이터베이스는 주로 소셜 네트워킹 및 데이터 분석과 같은 애플리케이션에 사용됩니다. MongoDB와 같은 문서 지향 NoSQL 데이터베이스는 문서를 저장하기 위해 동적 스키마로 구축할 수 있습니다. 솔루션에는 JavaScript를 사용하여 문서를 인덱싱, 변환 및 결합하는 기능이 포함되어 있으며 JSON 데이터 교환은 CouchDB에 문서를 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. Oracle NoSQL 데이터베이스 는 키-값 및 JSON 테이블 데이터 모델을 지원하도록 구축되었으며 온프레미스 또는 클라우드를 통해 액세스할 수 있습니다. 특수 그래프 데이터베이스인 InfiniteGraph는 그래프 데이터 모델을 실행하는 데 사용됩니다.

이 플랫폼은 확장 가능하고 크로스 플랫폼이며 클라우드 기반이며 높은 처리량 요구 사항을 충족한다는 목표로 구축되었습니다. 'DO' 쿼리 언어로 복잡한 그래프 및 값 기반 쿼리를 지원합니다. 이 기술은 의료, 통신, 사이버 보안, 금융, 제조 및 네트워킹을 비롯한 다양한 산업에서 폭넓은 청중을 찾았습니다.

Nosql 데이터베이스: 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 더 나은 이유

데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 이러한 애플리케이션에 더 적합하기 때문에 테이블 기반 SQL 데이터베이스보다 더 광범위한 애플리케이션에서 사용됩니다. NoSQL 시스템은 "Not Only SQL" 또는 "Not Only SQL"이라고도 합니다. 이들은 SQL과 유사한 쿼리 언어를 지원하거나 다국어 지속 아키텍처에서 SQL 데이터베이스와 나란히 있을 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 애플리케이션과 사용자가 생성하는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 점점 인기를 얻고 있습니다. 소셜 미디어 게시물, 웹 로그 및 센서 데이터와 같은 대량의 비정형 데이터를 처리하는 데 특히 적합합니다. nosql 데이터베이스의 이점 중 하나는 기존 관계형 데이터베이스 보다 훨씬 쉽고 저렴하게 확장할 수 있다는 것입니다.

데이터는 관계형 데이터를 기반으로 하는 데이터베이스가 아니라 문서에 저장됩니다. 유연하고 확장 가능하며 데이터 관리 측면에서 현대 비즈니스 요구에 신속하게 대응할 수 있도록 구축되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 또는 그래프 데이터베이스를 포함하여 다양한 방식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 글로벌 2000대 기업은 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 대부분의 관계형 데이터베이스가 처리하기에는 너무 어려운 일련의 기술적 문제를 제시하기 때문에 다섯 가지 경향이 이에 대한 책임이 있습니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 애자일 개발의 주요 문제입니다. NoSQL을 사용하는 경우 애플리케이션 모델을 사용하여 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL 구현은 미래에 데이터를 모델링하는 방법을 지정하지 않습니다. JSON은 문서 지향 데이터베이스의 데이터 저장을 위한 사실상의 형식입니다. 능률적인 애플리케이션 개발 프로세스는 ORM 프레임워크의 오버헤드와 그에 소요되는 시간을 모두 줄여줍니다. 새로 출시된 Couchbase Server 4.0은 SQL을 JSON으로 변환할 수 있는 강력한 쿼리 언어로 N1QL(니켈로 발음)을 추가합니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문을 지원할 뿐만 아니라 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 기능도 지원합니다. 대규모로 작동하고 단일 장애 지점이 없는 NoSQL 분산 데이터베이스는 많은 운영상의 이점을 제공합니다. 고객이 앱과 웹을 통해 온라인으로 비즈니스를 수행할 때 애플리케이션의 가용성이 점점 더 중요해집니다.

NoSQL 데이터베이스는 설정, 구성 및 확장이 간단합니다. 데이터를 읽고, 쓰고, 저장할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 모든 규모의 클러스터 관리 및 모니터링을 포함하여 광범위한 규모에서 사용할 수 있습니다. 분산된 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 데이터 센터 간에 복제할 수 있습니다. 추가 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. 또한 하드웨어 라우터를 즉시 구현할 수 있으므로 응용 프로그램은 데이터베이스가 문제를 감지하고 자체 복구 프로세스를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. NoSQL 데이터베이스는 오늘날의 웹, 모바일 및 사물 인터넷 애플리케이션에서 점점 더 중요해지고 있습니다.

Nosql 데이터베이스 대. 관계형 데이터베이스

nosql 데이터베이스와 관계형 데이터베이스의 차이점은 무엇입니까?
반면에 NoSQL 데이터베이스는 행을 포함하지 않지만 관계형 데이터베이스는 행을 포함합니다. 열로 연결된 테이블로 구성되고 NoSQL 데이터베이스로 알려진 관계형 데이터베이스는 데이터를 다르게 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 테이블이 아닌 열에 데이터를 저장합니다.