NoSQL 데이터베이스의 데이터 구조 평면화

NoSQL 데이터베이스로 작업할 때 데이터 구조를 데이터베이스에 저장하기 위해 데이터 구조 를 "평면화"해야 하는 경우가 많습니다. 이 프로세스에는 중첩된 데이터 구조를 단일 플랫 구조로 변환하는 작업이 포함됩니다. 이를 수행하는 몇 가지 방법이 있으며 가장 좋은 접근 방식은 사용 중인 특정 데이터 및 NoSQL 데이터베이스에 따라 다릅니다. 이 기사에서는 데이터 구조를 평면화하는 몇 가지 방법을 살펴보고 각 방법이 가장 잘 사용되는 경우에 대해 논의합니다.

Couchbase N1QL의 도움으로 NoSQL 어레이 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이 문서에는 NoSQL의 다양한 쿼리 옵션이 포함되어 있습니다. 위의 쿼리에서 UNNEST 키워드를 사용하여 Couchbase 버킷 의 포럼 버킷에서 평탄화 및 선택합니다. 다음 결과 집합을 적용하려면 WHERE 조건을 사용해야 합니다.

구조화된 데이터에 Nosql을 사용할 수 있습니까?

대부분의 NoSQL 데이터베이스는 정형, 반정형 및 비정형 데이터 를 여러 데이터베이스보다 하나의 데이터베이스에 저장하는 데 더 적합합니다.

"비정형 데이터"라는 용어에는 다양한 의미가 있으므로 다양한 맥락에서 사용할 수 있습니다. RDBMS는 모든 것을 미리 정의할 것을 기대합니다(예: 이러한 유형의 데이터를 DBMS에서 관리하는 것은 특히 열 이름과 데이터 유형을 모르는 경우 어려울 것입니다. 방문당 그의 움직임을 추적하는 데 필요합니다. No. SQL 데이터베이스의 테이블 이름은 마지막 방문 날짜가 마지막으로 방문한 날짜인 열로 모델링될 수 있습니다. BLOB는 다양한 데이터베이스에 안전하게 저장될 수 있습니다. Oracle Database 및 MySQL과 같은 관계형 데이터베이스를 포함 CLOB 또는 BLOB 데이터 는 쿼리를 사용하여 키 값을 검색할 수 없음 주요 장점은 반정형(JSON, XML 및 모든 필드를 알 수 없음) 및 비정형을 사용한다는 것입니다. 데이터.

애플리케이션은 다양한 방식으로 구조화되지 않은 데이터를 관리할 수 있습니다. 파일 시스템에 저장할 수 있습니다. 정의된 스키마가 없는 데이터베이스를 사용하여 저장할 수도 있습니다. 데이터베이스 스키마: NoSQL 데이터베이스는 정의된 스키마가 없는 데이터베이스 유형입니다. 데이터는 다양한 방식으로 저장될 수 있으며, 이는 다양한 방식으로 액세스할 수 있음을 의미합니다. 데이터 레이크의 개념은 모든 데이터를 단일 위치에 저장하는 것입니다. 데이터 환경은 크거나 작을 수 있습니다. 데이터 웨어하우스 는 조직에 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형입니다. 이 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 더 많은 정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있으므로 항상 정형화되지 않은 데이터에 이상적일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 관계형 데이터베이스는 분석 요구 사항을 더 잘 충족하기 위해 데이터를 보다 효과적이고 효율적으로 저장할 수 있는 기능으로 인해 여전히 인기가 있습니다.

평면화된 데이터 구조란 무엇입니까?

일반적으로 데이터 평면화 는 JSON의 이름-값 쌍과 같은 반구조화된 데이터를 이름이 값을 보유하는 열 이름이 되는 별도의 열로 평면화하는 프로세스로 정의됩니다. 데이터에 중첩 구조를 추가하는 것은 평면화 해제의 대안입니다.

플랫 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 엔터티 간의 복잡한 관계를 나타내지 않습니다. 데이터 제약 조건에도 제한이 있습니다. 반면 플랫 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 비교할 수 없습니다. 비 관계형 데이터베이스 와 달리 관계형 데이터베이스에는 쿼리 및 인덱싱 기능이 없습니다. 플랫 데이터베이스는 일반적으로 이를 호스팅하는 소프트웨어에서만 읽을 수 있고 유용하기 때문에 일반적으로 데이터베이스의 데이터는 이를 호스팅하는 애플리케이션에서만 사용할 수 있습니다.

XML 스키마가 활성화되면 Flatten Schema 명령이 활성화됩니다. 새 플랫 XSD는 (i) 포함된 각 스키마의 구성 요소를 활성 스키마의 전역 구성 요소로 추가하고 (ii) 활성 스키마의 구성 요소를 삭제하여 생성됩니다.
Flatten Schema 명령을 사용하면 모델의 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 데이터 세트를 평면화하여 모델의 메모리 요구 사항 수를 줄일 수 있습니다. 또한 스키마를 평면화하면 모델 학습이 더 쉬워집니다.

Nosql에 고정 스키마가 있을 수 있습니까?

NoSQL은 고정 스키마를 가질 수 있습니까?? NoSQL 데이터베이스는 유연하고 확장 가능하도록 설계되었으므로 고정된 스키마가 없습니다. 즉, 전체 데이터베이스 를 재설계하지 않고도 필요에 따라 필드를 추가하거나 제거할 수 있습니다.

이러한 기술은 RDBMS와 같은 모든 사용 사례에 대해 단일 소스 솔루션을 제공하지 않기 때문에 NoSQL 기술을 개발할 때 설계를 염두에 두는 것이 중요합니다. NoSQL 데이터베이스 설계에 대한 표준이면서도 사용자 정의된 접근 방식을 만드는 것이 중요합니다. 이 기사를 사용하여 NoSQL 데이터 모델 을 만들 수 있으며 이에 대한 일반적인 프레임워크를 제공하려고 합니다. NoSQL은 쿼리 기반 시스템이기 때문에 요구 사항에 따라 쿼리가 변경될 수 있으므로 설계를 반복적으로 수정해야 합니다. 쿼리 패턴을 사용하면 첫 번째 단계에서 컨테이너를 식별할 수 있습니다. 이 기능을 사용하여 엔터티의 쿼리 요구 사항을 고정하고 나중에 데이터 거버넌스를 지원할 수 있습니다. 이는 요구사항 추출 및 사용자 스토리 분석과 같은 민첩한 관행을 사용하여 달성됩니다.

비정규화는 임베딩/플래팅 및 참조를 포함한 다양한 기술을 사용하여 구현할 수 있습니다. 이러한 비정규화의 결과로 Column Oriented NoSQL의 열은 일반 열 목록(선택적으로 Column Families별로 그룹화됨)으로 설계될 수 있습니다. 다중 카디널리티 속성의 수집 및 할당은 목록, 세트, ​​맵 및 포함된 구조와 같은 특수 데이터 유형으로 구성됩니다. 문서 키의 디자인은 유형 문자열과 비즈니스 키 필드를 문자열로 곱하여 만든 해시 맵을 기반으로 합니다. 보조 인덱스가 있는 NoSQL 데이터베이스인 HBase는 한 가지 예외입니다. 인덱스가 제대로 작동하려면 중요하지 않은/데이터 마이닝 쿼리를 수행하도록 설계되어야 합니다.

어떤 데이터베이스에 고정 또는 정적 스키마가 있습니까?

SQL 데이터베이스의 스키마는 고정인지 동적인지에 따라 고정, 정적 또는 사전 정의됩니다. 동적 스키마는 NoSQL 데이터베이스의 기능 중 하나입니다. SQL 데이터베이스는 테이블 형식으로 데이터를 표시하므로 "테이블 기반 데이터베이스"라는 용어가 사용됩니다.

Nosql의 한계는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스의 장점과 단점은 무엇입니까? NoSQL 데이터베이스는 다양한 종류가 있지만 가장 중요한 단점 중 하나는 여러 문서에서 ACID(원자, 일관성, 격리 및 내구성) 트랜잭션을 지원하지 않는다는 것입니다. 스키마가 올바르게 설계된 경우 다양한 애플리케이션에서 단일 레코드 원자성을 사용할 수 있습니다.

Nosql의 스키마는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스의 키, 인덱스, 비정규화 및 기타 기능은 쿼리 및 워크플로 결과에 따라 달라지도록 설계되었습니다. 다음 사양은 쿼리 요구 사항 도출 초기에 지정해야 합니다. 비즈니스 데이터 엔터티.

SQL에서 데이터 병합이란 무엇입니까?

SQL에서 데이터 평면화는 데이터를 계층 형식에서 평면 형식으로 변환하는 프로세스를 나타냅니다. 플랫 형식에서는 모든 데이터가 단일 테이블에 저장되며 데이터 중첩이 없습니다. 이렇게 하면 여러 테이블을 조인할 필요가 없으므로 데이터 쿼리 및 처리가 더 쉬워집니다.

내가 가장 좋아하는 T-SQL 해킹 중 하나는 여러 행에서 값을 가져와 단일 문자열로 변환하는 것입니다. Scot Becker는 1년 반 전에 나에게 이 요령을 가르쳐 주었고 한동안 들어왔습니다. Northwind 데이터베이스를 사용하여 그렇게 할 수 있습니다. 원하는 대로 제품을 사용하려면 쉼표로 구분된 제품 문자열을 입력하십시오. 사용 중인 커서나 루프가 없습니다. 작업할 데이터가 많은 경우에는 이 경로가 가장 적합하지 않습니다. 많은 수의 데이터 세트로 인해 시간이 오래 걸립니다.