Sql 및 Nosql 데이터베이스는 어떻게 확장됩니까?

웹 애플리케이션의 인기와 생성되는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 빠르고 효율적으로 확장할 수 있는 데이터베이스의 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 확장 가능한 데이터베이스 솔루션을 찾는 개발자에게 가장 인기 있는 두 가지 선택입니다. SQL 데이터베이스 는 수십 년 동안 사용되어 왔으며 많은 애플리케이션에서 전통적인 선택입니다. 고정된 스키마를 사용합니다. 즉, 데이터베이스의 구조가 미리 정의되고 모든 데이터가 해당 스키마를 준수해야 합니다. 이로 인해 데이터 세트가 크고 복잡할 때 SQL 데이터베이스를 사용하기가 더 어려워질 수 있습니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 상대적으로 새롭고 복잡한 대규모 데이터 세트와 함께 작동하도록 설계되었습니다. 그들은 유연한 스키마를 가지고 있습니다. 즉, 필요에 따라 데이터베이스 구조를 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 NoSQL 데이터베이스를 더 쉽게 사용할 수 있지만 SQL 데이터베이스만큼 안정적이지 않을 수 있음을 의미하기도 합니다. SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 모두 확장성과 관련하여 장단점이 있습니다. SQL 데이터베이스는 작업하기가 더 어렵지만 더 안정적입니다. NoSQL 데이터베이스는 작업하기 쉽지만 그만큼 안정적이지 않을 수 있습니다.

유형에 따라 다양한 확장 기술과 원칙을 데이터베이스에 적용할 수 있습니다. 확장은 NoSQL 및 비 NoSQL 데이터베이스 모두에 중요하며 데이터베이스 샤딩 의 개념은 중요한 구성 요소입니다. 서버가 분산되면 더 많은 데이터를 저장할 수 있는 이점을 얻는 동시에 분산 시스템의 문제점도 물려받습니다. 메인프레임 데이터베이스에서 자동 샤딩을 지원하지 않기 때문에 엔지니어는 수동으로 논리를 작성하여 메인프레임 데이터베이스에서 자동 샤딩을 처리해야 합니다. 해결 방법으로 로드 밸런서와 같은 프록시를 쿼리 서비스 및 데이터베이스 앞에 배치합니다. 샤드가 너무 크면 프록시를 다시 시작할 수 있으므로 쿼리를 더 빨리 실행할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스 확장은 최종 사용자에게만 표시되는 고도로 자동화된 프로세스라고 널리 알려져 있습니다.

마스터-슬레이브 아키텍처는 일회성 트랜잭션을 기반으로 하는 반면 샤드 기반 아키텍처는 임의 트랜잭션을 기반으로 합니다. 슬레이브 샤드로 향하는 읽기 쿼리는 마스터 샤드의 부하를 줄입니다. 백업이 있는지 확인하기 위해 데이터 센터 수준에서 데이터베이스를 복제할 수 있습니다. 노드는 정보를 교환하여 서로 통신할 수 있습니다. 노드가 미리 결정된 수의 다른 노드와 통신하는 것이 일반적입니다. Cassandra의 노드는 노드가 동일한 것으로 간주되기 때문에 단순히 다른 노드에 데이터를 복제할 수 있습니다. 가십 프로토콜은 전체 노드 개념의 하위 집합입니다.

더 많은 속성을 얻기 위해 분산 데이터베이스의 특정 속성을 포기할 수 있습니다. 가용성을 유지하기 위해 데이터를 복제하는 것은 거의 항상 중요합니다. 처음에는 데이터베이스의 일관성에 약간의 차이가 있지만 시간이 지남에 따라 개선될 것입니다. SQL 데이터베이스는 금융 시스템에서 보다 정밀한 데이터에 사용되는 반면 NoSQL 데이터베이스는 조회수와 같이 덜 중요한 데이터에 사용됩니다.

데이터베이스를 확장하는 두 가지 방법은 수직 확장과 기존 데이터베이스 시스템의 CPU 또는 RAM을 늘리는 것입니다. 수평으로 확장하기 위해 전체 데이터의 하위 집합을 처리할 수 있도록 데이터베이스 클러스터 에 더 많은 시스템을 추가합니다.

인터넷 및 클라우드 컴퓨팅 시대는 NoSQL 데이터베이스 생성을 가능하게 하여 확장 아키텍처를 보다 쉽게 ​​구현할 수 있도록 했습니다. 확장형 아키텍처는 데이터 저장소를 분산시키고 이를 처리하는 데 필요한 작업을 다수의 컴퓨터로 분산시킵니다.

많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력도 장점입니다. SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능하므로 더 많은 CPU, RAM 및 SSD 성능을 갖춘 더 큰 서버를 로드할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스는 어떻게 확장됩니까?

SQL 데이터베이스는 수직적 확장성이 있기 때문에 SQL 데이터베이스에서 RAM, SSD 또는 CPU를 늘려 단일 서버의 부하를 늘릴 수 있습니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능하므로 더 많은 서버를 추가하여 증가된 트래픽을 더 쉽게 처리할 수 있습니다.

Couchbase의 Rahim Yaseen이 몇 가지 중요한 사항을 안내합니다. 많은 양의 데이터가 조직에 넘쳐나고 있으며 이를 관리, 저장 및 활용할 방법을 찾고 있습니다. 데이터베이스 관리 의 주요 결정은 확장 또는 확장 여부입니다. 각 등록이 다른 부스에 할당되는 수동 샤딩을 통해 여러 체크인 부스에 등록을 배포할 수 있습니다. 잘 정의되고 미리 정의된 체계가 있기 때문에 작동합니다. 자동 다이얼링이 있는 경우 각 부스로 이동하여 성이 S인 사람을 찾아야 합니다. 문서 데이터베이스에는 단일 키를 통해 데이터에 직접 액세스하고 다음을 통해 다른 문서로 이동해야 하는 여러 키 직접 액세스 패턴이 있습니다. 관련 키. 보조 인덱싱 및 쿼리는 분산 데이터를 처리할 때 두 가지 주요 과제입니다.

쿼리를 실행하기 위해서는 각 노드가 쿼리 실행에 참여해야 하므로 map-reduce 기법을 사용할 필요가 없습니다. 데이터 양이 증가함에 따라 RDBMS 스타일의 확장은 점점 더 실용성이 떨어집니다. 대규모 데이터 세트의 기반이 되는 스케일업 아키텍처의 오류는 하나의 큰 오류 지점으로 귀결될 것이 거의 확실합니다. 초규모, 비공유 클러스터의 전형적인 예로서 인터넷이 그 중 하나입니다.

NoSQL 데이터베이스 는 다양한 사용자의 요구 사항을 충족하도록 수평으로 확장할 수 있습니다. 특별한 하드웨어 없이도 모든 시스템에서 사용할 수 있습니다. 결과적으로 NoSQL은 광범위한 지식 없이 빠르게 확장할 수 있는 기능이 필요한 시스템에 탁월한 선택입니다.

Sql 데이터베이스는 어떻게 확장됩니까?

척도는 소수점 오른쪽에 값이 있는 숫자입니다. 예를 들어 이 숫자의 전체 자릿수는 5이고 소수 자릿수는 2입니다. SQL Server에서 숫자 및 10진수 데이터 형식은 38비트의 최대 전체 자릿수를 달성할 수 있습니다. 이전 버전의 기본 SQL Server 최대값은 28이었습니다.

이 기사에서는 전통적인 관계형 데이터베이스 확장에 대한 몇 가지 기본 아이디어와 지침을 제공합니다. 더 나은 하드웨어를 사용하여 확장이 수직적으로(단일 데이터베이스 서버에서) 이루어져야 한다는 것이 널리 받아들여지고 있습니다. 데이터 유형을 선택할 때 항상 효율성과 기능의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 데이터 정규화 및 비정규화는 최적의 데이터 유형을 생각하는 두 가지 기본적인 방법입니다. 많은 양의 데이터를 분석할 때 데이터 전처리가 도움이 될 수 있습니다. 테이블에 적절한 인덱스를 사용하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 작업을 제대로 수행하려면 쿼리 플래너가 쿼리를 처리하는 방법을 정확히 알아야 합니다.

데이터 구조를 보면 인덱스를 추가할지 아니면 쿼리를 다시 작성할지 결정할 수 있습니다. SQL:1992 표준에 정의된 네 가지 기본 격리 수준은 우리가 데이터베이스 시스템 을 사용하는 방법에 큰 영향을 미칩니다. 응용 프로그램 계층의 압축이 원하는 이점을 제공하는지 여부를 결정하기 전에 먼저 데이터 저장 방법과 압축이 필요한지 여부를 검사해야 합니다. 특정 위치에 칼럼을 삽입하는 것은 시간이 오래 걸리므로 테이블 끝에 새로운 칼럼을 삽입하는 것이 바람직하다. 데이터베이스의 후드는 이미 압축된 데이터로 복잡할 수 있습니다. 더 많은 서버를 추가하여 쓰기 작업을 위해 수평으로 확장할 수 있지만 읽기 전용 복제본을 사용하여 용량을 확장할 수도 있습니다. 강력한 파티셔닝을 통해 데이터베이스 테이블(샤드)의 일부를 다른 서버에 저장할 수 있습니다.

샤딩은 데이터를 데이터베이스에 저장하는 프로세스입니다. TimescaleDb 또는 PostGIS와 같은 다른 데이터베이스 확장을 사용하여 데이터 처리 및 저장 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 전송하고 처리할 수 있습니다. Hadoop 또는 Clickhouse와 같은 분석 데이터베이스로 보낼 수도 있습니다. Apache Spark 배포는 대규모 데이터 계산에 사용할 수 있는 무료 오픈 소스 분산 클러스터 컴퓨팅 소프트웨어입니다. 데이터를 이동하는 다른 방법으로는 데이터베이스 복사, SQL을 사용하여 데이터 추출 등이 있습니다. AWS 또는 Azure와 같은 클라우드 공급자를 선택하는 경우 관리형 SQL 데이터베이스를 지원하지 않는다는 점에 유의해야 합니다.

이 제한은 여러 노드에 분산된 대규모 데이터 세트를 처리할 때 확대됩니다. 이러한 데이터 세트는 MySQL 클러스터에 의해 관리 가능한 청크로 분해되고 노드에 병렬로 배포됩니다. 데이터베이스에 언제든지 스냅샷이 있으면 쿼리가 결과를 반환할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 결과적으로 이 확장성 이점을 사용하여 대규모 데이터 세트를 실시간으로 분석하거나 데이터를 대량으로 처리할 수 있습니다. MySQL Cluster는 기존 관계형 데이터베이스와 동일한 기능을 유지하면서 비용과 시간을 절약할 수 있는 사용 편의성으로 인해 간단한 작업이 필요한 워크로드에 탁월한 선택입니다. MySQL 클러스터는 성능을 희생하지 않으면서 데이터베이스를 수평으로 확장하려는 기업에게 훌륭한 옵션입니다. 기업은 기존의 관계형 데이터베이스 시스템 대신 MySQL Cluster를 활용하여 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.

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Nosql 또는 Sql이 더 확장 가능합니까?

대부분의 경우 SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능합니다. 더 많은 트래픽을 처리하기 위해 더 많은 CPU, RAM 또는 SSD 용량으로 단일 서버를 업그레이드할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평으로 확장할 수 있습니다. 샤딩을 통해 NoSQL 데이터베이스의 서버 수를 늘려 더 많은 트래픽을 처리할 수 있습니다.

애플리케이션은 복잡해짐에 따라 더 많은 확장성이 필요합니다. 효율적이고 쉽게 확장할 수 있는 데이터 저장소도 고려해야 합니다. 둘 사이의 주요 차이점은 데이터베이스가 'ASL'인지 'NoSQL'인지 여부입니다. SQL 데이터베이스는 오랫동안 사용되어 왔지만 NoSQL 데이터베이스는 확장 용이성으로 잘 알려져 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 모든 작업에는 샤딩이 필요합니다. 각 데이터 작업에는 데이터가 상주하는 노드를 식별하는 한정 메서드가 포함되어야 합니다. 데이터는 여러 시스템에 저장되므로 저전력 시스템에서도 데이터 작업이 더 쉬워집니다.

NoSQL 스토어 확장을 더 쉽게 하기 위해 간단한 상용 머신이 사용됩니다. NoSQL을 기반으로 사용자는 특정 작업에 필요한 모든 데이터를 동일한 노드에서 한 번에 가져올 수 있는 방식으로 데이터를 미리 계획하고 구조화할 것이라고 가정합니다. 데이터를 정규화하려면 노드 전체에서 정규화해야 합니다(작동을 위해 미리 조리된 데이터). NoSQL에서는 파일을 조인할 수 있지만 최적화된 구조의 SQL 스타일 조인은 기대하지 마십시오. NoSQL 세계의 애플리케이션은 시간이 지남에 따라 데이터 일관성이 보장된다고 믿습니다. NoSQL 시스템이 필요한 것 이상으로 일관성을 변경할 수 있는 스위치를 제공하는 것이 합리적입니다. 다른 측면과 마찬가지로 모든 아키텍처 결정의 중요한 측면은 사용 사례를 살펴보고 올바른 데이터 저장소를 선택하는 것입니다.

많은 수의 사용자가 필요하므로 올바른 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다. MongoDB, Apache HBase 및 Cassandra는 표준 데이터베이스 보다 더 빠르게 배포할 수 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. 그 이유는 ACID 모델을 준수하지 않아 성능이 저하될 수 있기 때문입니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 필요할 때 높은 수준의 성능을 발휘할 수 있습니다. 데이터베이스를 선택할 때 요구 사항에 적합한지 확인하십시오.

관계형 데이터베이스를 사용하는 이유는 무엇입니까?

데이터베이스가 잘 보호되고 대기 시간이 짧기 때문에 데이터베이스를 수직으로 확장하는 것이 좋습니다. 비관계형 데이터베이스는 ACID 준수 관계형 데이터베이스와 달리 성능 및 확장성에 대한 일관성과 보안이 부족합니다. NoSQL 데이터베이스는 서버 수에 제한이 없고 처리 속도가 느려 빠르게 확장할 수 있기 때문에 수평적 확장에 탁월한 선택입니다.

Sql이 수평 확장이 불가능한 이유는 무엇입니까?

SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)이기 때문에 수평 확장이 불가능합니다. RDBMS는 수평으로 확장하도록 설계되지 않았습니다. 수직으로 확장되도록 설계되었습니다. 즉, 단일 서버에 더 많은 리소스(CPU, 메모리 등)를 추가하여 확장하도록 설계되었습니다.

수평적 확장에 Nosql이 더 나은 이유는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 수평으로 확장할 수 있습니다. 더 많은 트래픽을 처리하는 것 외에도 샤딩을 사용하면 NoSQL 데이터베이스에 더 많은 서버를 추가할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 수평적 확장 기능이 수직적 확장 기능을 초과하기 때문에 자주 변경되는 대규모 데이터 세트에 대해 NoSQL 데이터베이스가 선호되는 것은 비밀이 아닙니다.

Nosql 데이터베이스를 확장하는 방법

nosql 데이터베이스 확장은 더 많은 리소스를 추가하여 증가된 워크로드를 처리할 수 있도록 시스템 용량을 늘리는 프로세스입니다. nosql 데이터베이스를 확장하는 프로세스는 수직적 확장과 수평적 확장의 두 가지 주요 접근 방식으로 나눌 수 있습니다.
수직 확장은 더 많은 CPU 코어, 메모리 또는 스토리지를 추가하는 것과 같이 시스템의 단일 노드에 더 많은 리소스를 추가하는 프로세스입니다. 이 접근 방식은 더 많은 데이터 또는 더 많은 사용자를 처리하기 위해 nosql 데이터베이스의 용량을 늘리는 데 사용할 수 있습니다.
수평 확장은 시스템에 더 많은 노드를 추가하는 프로세스입니다. 이 접근 방식은 시스템에 더 많은 노드를 추가하고 노드 전체에 워크로드를 분산하여 더 많은 데이터 또는 더 많은 사용자를 처리하도록 nosql 데이터베이스의 용량을 늘리는 데 사용할 수 있습니다.

작동 중인 Node.js 환경이 있는 경우 이 자습서를 완료할 수 있습니다. 가져온 DynamoDB 파일이 포함된 nodejs-dynamodb-sample이라는 폴더를 생성했습니다. 샘플에 대한 링크는 내 GitHub 페이지를 참조하십시오. 샘플 앱을 사용하여 DynamoDB에서 동영상 데이터를 검색할 수 있습니다. 이 기사에서는 Amazon의 IAM(Identity and Access Management) 서비스를 사용하여 S3에 데이터를 저장하고 Amazon Web Services(AWS)에서 DynamoDB에 액세스합니다. Amazon의 IAM 서비스를 이용하기 위해서는 먼저 사용자 등록 및 생성이 필요합니다. 영화 제목과 연도를 입력하여 새로운 POST /movies 계정을 만들 수 있습니다.

특정 연도의 영화를 추적하려면 키 필드를 입력하십시오. 그런 다음 이를 기반으로 자신의 애플리케이션 생성으로 이동할 수 있습니다. 테이블을 사용한 후에 테이블을 삭제하지 않으면 AWS 호스팅 및 서비스 비용이 발생할 위험이 있습니다. Amazon Web Services의 DynamoDB 콘솔을 방문하면 AWS에 얼마나 많은 스토리지가 있는지 확인할 수 있습니다. 항목 테이블의 테이블에서 항목을 보고, 응용 프로그램에서 지표에 액세스하고, '영화'를 클릭하여 예상 월별 비용을 확인할 수 있습니다. 이 연습의 코드는 내 GitHub 페이지(https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample)에서 찾을 수 있습니다.

Nosql 및 Sql 데이터베이스의 장단점

여러 가지 이유로 NoSQL 데이터베이스가 기존 SQL 데이터베이스 의 대안으로 등장했습니다. 스케일링 프로세스는 스케일링을 염두에 두고 설계되었기 때문에 최종 사용자에게는 거의 보이지 않습니다. 결과적으로 높은 처리량 또는 낮은 대기 시간이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. NoSQL 데이터베이스는 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터에 더 적합한 반면 SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에 더 적합합니다. 일반적으로 각 데이터베이스 유형에서 트랜잭션을 처리하는 방법에는 차이가 있습니다. SQL 데이터베이스는 트랜잭션에 대한 테이블 행으로 구분되는 반면 NoSQL 데이터베이스는 트랜잭션에 대한 문서로 구분됩니다. 이 차이가 항상 명확하지는 않지만 경우에 따라 중요할 수 있습니다.

Nosql은 어떻게 수평적으로 확장됩니까?

Nosql 데이터베이스는 확장 가능하도록 설계되었습니다. 즉, 속도 저하 없이 증가하는 데이터 및 트래픽 양을 처리할 수 있습니다. 이를 달성하는 한 가지 방법은 수평적으로 확장하는 것입니다. 즉, 필요에 따라 시스템에 더 많은 서버를 추가하는 것입니다. 이것은 더 강력한 서버를 추가하는 것을 의미하는 수직적 확장과 대조됩니다.

Nosql 데이터베이스는 수평 확장이 더 쉽습니다.

NoSQL 데이터베이스는 스키마가 없기 때문에 행을 조인하지 않고도 개체를 다른 서버에 저장할 수 있으므로 수평 확장이 더 쉽습니다. 수평 확장의 일부로 여러 서버에서 시스템의 데이터베이스를 로드합니다.

SQL과 NoSQL의 차이점

SQL 데이터베이스는 데이터 저장 및 검색을 위해 구조화된 쿼리 언어를 사용하는 관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 구조적 쿼리 언어를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스로, 종종 SQL 데이터베이스보다 확장성과 성능이 뛰어납니다.

SQL(구조적 쿼리 언어)은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 에서 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 테이블 형식이 아닌 NoSQL 모델에서 저장 및 검색된 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 두 제품 모두 장단점을 완전히 이해하여 장단점을 명확하게 파악할 수 있도록 나열되었습니다. SQL은 RDBMS에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어이며 비정형, 반정형 및 정형 데이터를 저장하는 데 사용되는 반면 NoSQL은 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 저장하는 데 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 요구 사항과 작업 중인 프로젝트에 따라 어느 것이 더 나은지 좋은 옵션입니다. 두 가지 유형 사이에는 차이가 있습니다. 전자는 데이터 일관성 및 ACID 속성이 있는 복잡한 쿼리에 중점을 두는 반면 후자는 객체 기반이며 광범위한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다.