NoSQL 데이터베이스의 수평적 확장성

NoSQL 데이터베이스 는 수평적 확장이 가능합니다. 즉, 단일 노드에 더 많은 리소스를 추가하는 수직적 확장과 달리 시스템에 더 많은 노드를 추가하여 확장할 수 있습니다. 이는 NoSQL 데이터베이스를 샤딩하거나 여러 조각으로 나눌 수 있으며 각 조각을 별도의 서버에 저장할 수 있음을 의미합니다. 이를 통해 데이터베이스의 수평적 확장이 가능하며 이는 수직적 확장보다 훨씬 효율적이고 확장 가능합니다.

확장은 SQL 및 NoSQL 데이터베이스에 매우 중요하며 데이터베이스 샤딩 의 개념은 확장의 필수적인 부분입니다. 이름에서 알 수 있듯이 데이터베이스를 청크(샤드)로 분할합니다.

또한 NoSQL에는 동적 작업 기능이 부족합니다. 화합물이 ACID 특성을 갖는다는 보장은 없습니다. SQL 데이터베이스는 이러한 경우 옵션입니다. 또한 애플리케이션에 런타임 유연성이 필요한 경우 NoSQL을 피하십시오.

NoSQL 데이터베이스의 단점은 무엇입니까? NoSQL 데이터베이스의 단점 중 하나는 여러 문서에 걸친 ACID 트랜잭션에 필요한 ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 트랜잭션 지원이 부족하다는 것입니다. 많은 애플리케이션은 적절한 스키마 설계와 함께 단일 레코드 원자성을 사용할 수 있습니다.

Mongodb를 샤딩할 수 있습니까?

MongoDB 백엔드는 매우 큰 데이터 세트와 높은 처리량 작업을 지원하기 위해 샤딩 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 많은 양의 데이터가 포함된 대규모 데이터베이스 또는 고속 애플리케이션 실행으로 인해 서버 용량이 손상될 수 있습니다.

MongoDB Sharding을 사용하면 무한한 수의 동시 사용자를 처리하도록 데이터베이스를 확장할 수 있습니다. 이는 시스템의 저장 용량뿐만 아니라 읽기 및 쓰기 처리량을 증가시킴으로써 달성됩니다. 선택할 수 있는 컬렉션이 많이 있습니다. 클러스터 성능을 최대화하려면 샤드 키를 신중하게 선택하십시오. MongoDB NoSQL 데이터베이스는 샤딩 기능을 사용하여 클러스터 간에 두 가지 유형의 데이터 배포를 지원합니다. 샤드의 범위 키 값을 사용하여 데이터를 범위로 나눌 수 있습니다. 해시 해싱을 사용하면 해시된 샤드의 값을 계산할 수 있습니다.

일부 샤드 키는 닫혀 있을 수 있지만 해시된 값 은 동일한 청크에 있을 가능성이 없습니다. 샤딩 설정을 구성하고 켜면 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. 몽고가 연결되어 있는지 확인하십시오. 샤드도 클러스터에 추가됩니다. 이 절차를 수행할 때마다 각 샤드에 대해 하나의 트랜잭션을 완료하게 됩니다. 데이터베이스에서 샤딩 설정을 활성화해야 합니다. 그런 다음 sh.shardCollection() 메서드를 사용하여 컬렉션을 분할합니다. 이제 첫 번째 샤드 클러스터를 만들었습니다. 지금까지 라우터(mongos 인스턴스)는 애플리케이션 상호 작용에 사용되었습니다.

MongoDB는 확장성과 성능이 필요한 중소기업을 위한 탁월한 NoSQL 데이터베이스입니다. 또한 샤딩과 같은 기능이 포함되어 있어 성능을 향상시키기 위해 샤드 간에 문서를 배포할 수 있습니다. 데이터베이스가 200GB 이상에 도달하면 백업 및 복원 프로세스가 느려질 수 있습니다. 따라서 MongoDB 데이터베이스가 특정 크기 이상으로 커질 때마다 항상 MongoDB 공급자에게 문의해야 합니다.

샤딩을 지원하는 데이터베이스는 무엇입니까?

샤딩을 지원하는 데이터베이스는 일반적으로 여러 서버에서 실행되도록 설계되었으며 각 서버는 데이터베이스의 일부를 호스팅합니다. 이렇게 하면 데이터베이스가 여러 서버에 분산되어 성능과 확장성이 향상될 수 있습니다.

Nosql의 샤딩

NoSQL 기술을 기반으로 하는 파티셔닝 패턴에는 해싱이 포함됩니다. 파티셔닝은 잠재적으로 분리된 서버에 각 파티션을 배치하는 것입니다. 가능하면 전 세계에 걸쳐 있을 수 있습니다. 전 세계의 사용자는 이 스케일 아웃의 이점을 누릴 수 있으므로 동시에 데이터 세트의 다른 부분에 액세스할 수 있습니다.

데이터 세트는 원하는 결과를 얻기 위해 여러 데이터베이스에 저장하여 배포됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 더 큰 데이터 세트를 더 작은 청크로 나눌 수 있으므로 여러 데이터 노드를 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터가 여러 머신에 분산되기 때문에 샤딩된 데이터베이스 는 단일 머신이 처리할 수 있는 것보다 더 많은 요청을 처리할 수 있습니다. 샤딩을 사용하여 증가된 로드를 무제한으로 처리하면 데이터베이스의 처리량, 스토리지 용량 및 가용성을 높일 수 있습니다. 워크로드가 주로 읽기용으로 작성되는 경우 데이터 복제는 상당한 성능 향상을 제공하며 샤딩을 전혀 사용할 필요가 없을 수 있습니다. 주로 쓰기 기반 워크로드 또는 읽기-쓰기가 혼합된 워크로드에는 다른 아키텍처가 필요합니다. 샤딩에는 다양한 유형과 아키텍처가 있습니다.

범위 기반 샤딩을 사용하는 것은 간단하고 직관적인 수평 분할 방법입니다. 그러나 그 효과는 적절한 키의 가용성과 적절한 범위의 선택에 따라 결정됩니다. 해시된 또는 알고리즘 샤딩 레코드가 입력으로 적용되며 여기서 해시 함수 또는 알고리즘은 출력 또는 해시 값을 생성하는 데 사용됩니다. 해시 기반 샤딩을 사용하여 데이터를 하나의 물리적 공간에 보존할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스 에서 특정 테이블과 관련된 데이터는 다른 테이블에 분산될 수 있습니다. 적절한 키를 얻을 수 없더라도 입력을 해싱하면 샤드 간에 데이터를 고르게 분산할 수 있습니다. 브로드캐스트 작업 감소를 지원하고 성능을 높일 수 있습니다. 지리 기반 샤딩 서비스도 관련 데이터를 단일 서버의 한 곳에 보관합니다. 원거리 샤드는 지리적으로 분산된 샤드이며 키의 키는 샤드의 지리적 위치 키입니다. 지오샤드 할당에 대해 이 문서에서 다루지 않은 다른 여러 옵션이 있습니다.

Sql에서 샤딩이란 무엇입니까?

데이터 저장소는 해싱 방법을 통해 여러 데이터베이스에 분산된 다음 여러 시스템에 저장될 수 있습니다. 이를 통해 더 큰 데이터 세트를 더 작은 청크로 분할하고 여러 데이터 노드에 저장하여 시스템의 전체 용량을 늘릴 수 있습니다.

이 알고리즘은 균등하게 분할된 데이터를 보장하지 않습니다.

이 알고리즘에 따르면 이 알고리즘은 데이터가 샤드 간에 고르게 분산되도록 보장하지만 샤드 간에 고르게 분산된다는 보장은 없습니다. 데이터 이름이 user_id인 파티션 열의 행은 5개의 샤드에 균등하게 분산됩니다. 그러나 5개의 샤드에 대한 데이터 값은 균등하게 분할되지 않습니다.

Mongodb는 샤딩을 사용합니까?

기술 조합을 사용하여 여러 머신이 샤딩 방법을 통해 데이터를 공유할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 배포하고 대용량 작업을 수행할 때 MongoDB는 샤딩을 사용합니다. 많은 양의 데이터가 있는 데이터베이스 시스템 또는 높은 처리량이 필요한 애플리케이션은 상당한 양의 스토리지 용량을 차지할 수 있습니다.

샤딩의 미래: PostgreSQL

미래를 위한 계획을 세우십시오. 샤딩 솔루션을 배포하는 것은 가능할 뿐만 아니라 필수 단계이기도 합니다. 프로세스의 일부로 정기적으로 조정 및 최적화가 필요합니다. 오늘날의 샤딩 솔루션은 빠르게 발전하고 있으며 최신 정보를 유지해야 합니다. PostgreSQL은 지난 몇 년 동안 샤딩 공간 에서 상당한 발전을 이루었으므로 여러 플랫폼에서 사용할 수 있는 솔루션을 원한다면 사용을 심각하게 고려해야 합니다.

Nosql 샤딩 대 파티셔닝

큰 데이터 세트를 더 작은 섹션으로 정렬하기 위한 파티셔닝 및 알고리즘은 유사합니다. 데이터는 여러 컴퓨터에 분산될 수 있도록 분할되는 반면 샤딩은 여러 컴퓨터에 분산될 수 있도록 합니다. 일반적으로 분할된 데이터는 단일 데이터베이스 인스턴스 를 기반으로 하위 집합으로 나뉩니다.

빼기에 의한 분할은 수평 분할과 함께 분할의 한 유형입니다. 또 다른 방법은 테이블을 더 작은 청크로 나누는 수직 분할입니다. 수직 분할을 복제하는 경우 이를 수직 분할이라고 합니다. 데이터를 분할하려면 스키마를 복사한 후 샤드 키를 사용하십시오. 다음은 테이블을 분할하는 것이 적절한 경우에 대한 몇 가지 예입니다. 데이터가 분할되면 종종 쿼리를 수행하기가 더 쉽습니다. 응용 프로그램에 주문 내역 레코드가 포함된 주문 테이블이 포함되어 있고 이 테이블이 매주 분할된다고 가정합니다. 일주일 동안 주문을 요청하면 Orders 테이블의 한 파티션에만 액세스할 수 있습니다. 이 쿼리에 대한 파티션 가지치기 절차는 이론적으로 100배 빠르게 실행할 수 있습니다.