NoSQL 데이터베이스에서 데이터 간의 관계를 유지하는 방법

생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 계속 증가함에 따라 NoSQL 데이터베이스 의 인기가 높아지고 있습니다. 그러나 이러한 데이터베이스가 작동하는 방식과 NoSQL 환경에서 데이터 간의 관계를 유지하는 방법에 대해서는 여전히 많은 혼란이 있습니다. 전통적인 SQL 데이터베이스에서 데이터는 테이블에 저장되고 관계는 외래 키를 통해 유지됩니다. NoSQL 데이터베이스에서 데이터는 종종 객체 지향 프로그래밍 언어의 객체와 유사한 문서에 저장됩니다. 문서는 중첩될 수 있습니다. 즉, 외래 키 없이도 관계를 유지할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서 데이터 간의 관계를 유지하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 참조 문서를 사용하는 것입니다. 참조 문서는 다른 문서에 대한 참조를 포함하는 문서입니다. 예를 들어 블로그 게시물 모음이 있는 경우 각 게시물에는 작성자 문서에 대한 참조가 있을 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서 데이터 간의 관계를 유지하는 또 다른 방법은 포함된 문서를 사용하는 것입니다. 포함된 문서는 다른 문서 내부에 저장된 문서입니다. 예를 들어 블로그 게시물 모음이 있는 경우 각 게시물에는 작성자 정보가 포함된 문서가 포함될 수 있습니다. 참조 문서나 포함된 문서를 사용하면 나중에 데이터를 업데이트하기가 더 쉽다는 장점이 있습니다. 예를 들어 블로그 게시물의 작성자를 변경하려는 경우 작성자 문서만 업데이트하면 됩니다. 각각의 개별 블로그 게시물을 업데이트할 필요가 없습니다. 참조 문서 또는 포함된 문서를 사용할 때의 단점은 데이터를 쿼리하기가 더 어려워질 수 있다는 것입니다. 예를 들어 특정 작성자가 작성한 모든 블로그 게시물을 찾으려면 각 게시물의 작성자 문서를 쿼리해야 합니다. 많은 수의 문서가 있는 경우 비효율적일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스로 작업하는 경우 데이터 간의 관계를 유지 관리하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 참조 문서와 포함된 문서는 이를 수행하는 가장 일반적인 두 가지 방법입니다.

문서 지향 데이터베이스에서 NoSQL 구현은 개체 간의 관계 개발에 충분하지 않거나 존재하지 않습니다. 이 블로그 게시물에서는 개체/관계 관리를 데이터베이스에 위임하는 방법을 보여줍니다. 개체 관계는 REST API 호출을 사용하여 생성됩니다. 이 예에서는 PUT 동사를 사용하여 고객을 문제에 연결합니다. 이러한 방식으로 관계를 나타낼 때 개체 배열은 항상 존재합니다. 개체(예: 관계)를 참조할 때마다 원본 문서의 변경 사항을 볼 수 있습니다. 데이터베이스는 각 관계의 사용을 기록하기 때문에 특정 문서가 관계에서 사용되는 위치도 볼 수 있습니다. 아래에 표시된 예제 쿼리를 사용하면 referencedby=true라는 특수 쿼리를 사용하여 문서에 대한 암시적 참조가 있는지 확인할 수 있습니다.

MongoDB에는 다양한 문서 간에 논리적 관계를 나타내는 관계가 있습니다. 참조 및 포함된 접근 방식을 사용하여 관계를 모델링할 수 있습니다. 다음 예에서 N:N 관계로 사용자의 주소를 저장하는 경우를 살펴보겠습니다.

다대다(N:M) 관계는 관계형 데이터베이스 에 단일 명령이 없기 때문에 일대다 관계보다 구현하기가 더 어렵습니다. MongoDB에서 구현될 때 동일한 방식입니다. MongoDB는 기본적으로 어떤 종류의 관계도 생성할 수 없습니다.

"NoSQL"이라고도 하는 비 관계형 데이터베이스 는 일반적으로 SQL 전용 데이터베이스입니다. 정보를 유지하는 능력은 크게 다릅니다. 비관계형 데이터베이스는 일반적으로 비표 형식으로 데이터를 저장하므로 SQL 및 NoSQL 데이터베이스와 같은 최신 데이터 구조의 요구 사항에 더 잘 적응할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스는 관계형일 수 있습니까?

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 아닙니다. 즉, SQL 데이터베이스와 다른 구조(예: 행 및 열)를 가질 수 있으며 사용자의 요구 사항을 보다 쉽게 ​​충족하도록 조정할 수 있습니다.

관계형 및 NoSQL과 같은 데이터베이스 시스템은 일반적으로 클라우드 네이티브 앱에서 구현됩니다. 아키텍처와 데이터 저장 방식이 다르고 정보와 데이터에 대한 액세스도 다릅니다. 비SQL 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터를 형식이 없는 쌍 또는 문서에 저장합니다. 대용량 서비스에 1초 미만의 응답 시간이 필요한 경우 NoSQL 데이터 저장소가 선호됩니다. 현재 업데이트 중인 항목에 대해 일관된 시스템을 찾고 있다면 모든 복제본이 성공적으로 업데이트될 때까지 해당 응답을 기다리십시오. 응답이 가장 최근이 아니더라도 모든 노드는 즉각적인 응답을 반환합니다. 복제된 데이터 노드에 오류가 발생하면 파티션 허용 오차로 인해 시스템이 계속 실행됩니다.

DBaaS(Database as a Service)는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 위한 다른 유형의 데이터 서비스보다 선호됩니다. 이러한 서비스를 사용하여 보안, 확장성 및 모니터링을 제공할 수 있습니다. Azure 가상 머신을 구성하고 각 서비스에 대해 선택한 데이터베이스를 그 위에 설치할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 마이크로서비스는 사용자 요구 사항에 따라 관계형 또는 NoSQL 데이터베이스를 활용할 수 있습니다. Azure DBaaS(Database as a Service) 플랫폼에는 4개의 관리형 관계형 데이터베이스가 포함되어 있습니다. JIT(Just-In-Time) 및 종량제(pay-as-you-go) 모델에 관해서는 망설일 필요가 없습니다. Microsoft의 주력 데이터베이스인 SQL Server는 다양한 오픈 소스 대안과 함께 사용할 수 있습니다.

필요한 처리 코어, 메모리 및 스토리지의 양을 선택하면 1분 이내에 Azure 데이터베이스를 프로비저닝할 수 있습니다. Microsoft는 Azure를 개방형 플랫폼으로 유지하기 위해 최선을 다하고 있으므로 인기 있는 오픈 소스 데이터베이스의 관리형 버전을 제공합니다. 서버리스 컴퓨팅 계층은 비활성 기간 동안 자동으로 데이터베이스를 일시 중단하여 스토리지 요금만 공제할 수 있습니다. Oracle은 Sun Microsystems를 인수했고 MariaDB의 관리형 버전은 MySQL의 포크로 만들어졌습니다. Azure Database for MariaDB는 Azure 클라우드의 일부로 제공되는 완전히 관리되는 데이터베이스 서비스입니다. 이 서비스는 MariaDB 커뮤니티 에디션 서버 엔진에 구축됩니다. 예측 가능한 성능과 동적 확장을 제공하여 미션 크리티컬 워크로드를 처리할 수 있습니다.

명령줄 인터페이스 도구 또는 Azure Data Migration Service는 모두 Postgres 데이터베이스를 마이그레이션하는 훌륭한 방법입니다. 글로벌 수준에서 활성/활성 클러스터링을 지원하는 것 외에도 CosmosDB는 쓰기와 읽기를 모두 지원하므로 이를 수행하도록 데이터베이스 지역을 구성할 수 있습니다. CosmosDB 데이터베이스 시스템은 최소한의 코드 또는 데이터 변경으로 기존 Mongo, Gremlin 또는 Cassandra 데이터베이스를 마이그레이션하는 데 사용할 수 있습니다. Azure Table Storage는 이를 사용하는 서비스를 위해 CosmosDB Table API로 쉽게 전송할 수 있습니다. 그림 5-13에는 Azure Cosmos DB에 대한 5개의 잘 정의된 일관성 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 옵션을 사용하면 일관성, 가용성 및 성능 간의 트레이드오프를 간단하게 관리할 수 있습니다. 아래 표는 각각의 일관성 수준을 보여줍니다.

Microsoft 프로그램 관리자인 Jeremy Likness는 5가지 모델에 대해 훌륭하게 설명했습니다. NewSQL로 알려진 새로운 데이터베이스 기술은 분산 확장성과 ACID 보장을 결합하여 객체 지향 데이터베이스를 생성합니다. 클라우드 환경이 일시적인 경우 언제든지 다시 시작하거나 일정을 변경할 수 있는 기본 가상 머신이 있기 때문에 newSQL 데이터베이스가 번창할 수 있습니다. 앞의 그림에는 Cloud Native Computing Foundation에서 만든 오픈 소스 프로젝트가 포함되어 있습니다. 서비스 구성을 사용하는 다른 워크로드와 달리 클라이언트는 동일한 NewSQL 데이터베이스 프로세스 그룹에 단일 DNS 요청을 보낼 수 있습니다. 연결된 서비스 주소에서 데이터베이스 인스턴스를 분리하면 기존 애플리케이션 인스턴스의 가용성에 영향을 주지 않고 확장할 수 있습니다. 서비스에 대한 특정 요청은 동시에 전송되는 요청 수에 관계없이 항상 동일한 결과를 생성합니다.

많은 장점으로 인해 NoSQL 데이터베이스는 빠르게 대중화되고 있습니다. 수평 확장, 더 많은 데이터 처리, 더 유연하게 데이터 저장, 다른 시스템과의 통합 기능은 모두 클라우드 컴퓨팅의 장점입니다. 기존의 관계형 데이터베이스 에 비해 NoSQL 데이터베이스에는 많은 이점이 있습니다.

Mongodb는 관계형일 수 있습니까?

개선된 유연성과 수평적 확장성을 갖춘 잘 확립된 비관계형 데이터베이스 시스템이라는 것 외에도 MongoDB는 참조 무결성 및 동시성과 같은 관계형 데이터베이스에 비해 몇 가지 장점이 있습니다.

Snowflake는 관계형 데이터베이스입니까?

Snowflake가 강력한 관계형 데이터베이스라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 표준 3개(테이블, 관계 및 조인)와 좀 더 특이한 눈송이 모델을 포함하여 모든 주요 관계형 데이터 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 이 데이터베이스는 실시간 스트리밍, 개체 인덱싱, 쿼리 가속화는 물론 최신 데이터베이스 에서 볼 수 있는 모든 최신 관계형 데이터베이스 기능도 지원합니다. 상관관계인가 아닌가? 이 데이터베이스는 관계형 데이터베이스입니다.

관계 또는 조인을 지원하지 않는 Nosql 데이터베이스는 무엇입니까?

MongoDB, Cassandra 및 Hbase를 포함하여 관계 또는 조인을 지원하지 않는 몇 가지 nosql 데이터베이스가 있습니다. 이러한 데이터베이스는 다른 데이터베이스만큼 대중적이지는 않지만 여전히 많은 조직에서 사용하고 있습니다.

Oracle NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스에서 사용되는 일반 조인 연산자를 지원하지 않습니다. 그러나 동일한 계층 구조를 가진 테이블에 대해 특별한 유형의 조인을 제공합니다. 결과적으로 공동 배치된 행만 일치할 수 있기 때문에 조인 실행이 매우 간단합니다.

Nosql의 엔터티 관계

nosql의 엔터티 관계는 nosql 데이터베이스에 있는 둘 이상의 엔터티 간의 관계입니다. 이 관계는 일대일, 일대다 또는 다대다일 수 있습니다.

문서 데이터베이스의 Er 다이어그램

그러나 ER 모델링 원칙을 사용하여 유사한 방식으로 문서 지향 데이터베이스에 대한 ER 다이어그램을 구성할 수 있습니다. 문서를 저장하는 데 사용할 수 있는 데이터 모델을 만듭니다. 저장하려는 문서 유형, 각 문서의 필드 및 속성, 모델 전체가 이 데이터 모델에 모두 포함되어야 합니다. 데이터 모델을 생성하려면 엔터티 다이어그램이 필요합니다. 아래 다이어그램은 문서 저장소의 데이터 구조를 보여줍니다. 그런 다음 관계 다이어그램을 사용하여 데이터 모델을 만듭니다. 아래 다이어그램은 데이터 모델 내의 엔터티 간의 관계를 보여줍니다.

Nosql의 다대다 관계

수 대 다 관계는 두 엔터티가 동일한 엔터티의 여러 인스턴스에 의해 연결될 수 있는 관계입니다. 몇 가지 실제 사례가 있습니다. 의사는 많은 의사를 보유하면서 많은 환자를 치료할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스를 사용하여 내 node.js 애플리케이션에 대한 분류 구조(지리적 용어)를 구현하고 싶습니다. 지리적 태그 뒤에 있는 아이디어는 특정 도시나 마을에서 태어난 사람들을 해당 용어로 식별하고 나중에 필터링한 다음 태그를 지정하는 것이었습니다. John Doe는 1957년 Blackburn(Lancashire)에서, Paul Brown은 1960년 리버풀에서, Georgia Doe는 Wirral에서 1982년에 태어났습니다. 불가능합니다. 저는 NoSQL 세계 의 초보자입니다(NoSQL 데이터베이스를 설계한 적이 없기 때문에 심각한 설계 과제가 있습니다). 이를 해결하기 위한 몇 가지 옵션이 있다고 생각합니다.

Crow's Foot Notation: 다대다 관계

수 대 다 관계를 그래픽으로 나타낼 때 일반적으로 데이터베이스에서 Crow's Foot Notation을 볼 수 있습니다. 테이블 간의 관계는 이 표기법에 따라 일련의 선으로 표시됩니다. 그래프의 원점(왼쪽 위 모서리)은 일반적으로 "외부"라고 하는 테이블로 내려가는 선으로 시작합니다(원점이 있는 곳이기 때문). 그 다음 행은 관련 테이블로 이동한 다음 하위 테이블로 이동합니다.

Nosql 설명서

Nosql 문서는 nosql 코드 를 작성하는 데 사용되는 프로세스 또는 규칙 집합입니다. nosql 코드를 더 읽기 쉽고 이해하기 쉽게 만들기 위해 고안된 코딩 스타일입니다.

NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 고정된 형식으로 데이터를 저장하지 않습니다. 가장 일반적인 유형은 문서, 키 값, 넓은 열 및 그래프입니다. 2000년대 후반 스토리지 비용이 크게 감소하면서 NoSQL 데이터베이스가 개발되었습니다. 개발자는 이러한 도구를 사용하여 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 저장하여 광범위한 프로젝트에서 작업할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스는 가장 일반적인 NoSQL 데이터베이스 중 일부입니다. 조인이 필요하지 않기 때문에 쿼리가 더 빠릅니다. 가장 일반적인 사용 사례에는 중요한(예: 금융 데이터) 응용 프로그램과 더 재미있는(예: 스마트 고양이 화장실에서 IoT 판독값 저장) 응용 프로그램이 포함됩니다.

이 자습서에서는 NoSQL 데이터베이스가 작동하는 방식과 다양한 애플리케이션에 유용한 이유를 살펴봅니다. 또한 NoSQL 데이터베이스와 해당 애플리케이션에 대한 몇 가지 일반적인 오해를 살펴보겠습니다. DB-Engines에 따르면 MongoDB는 세계에서 가장 널리 사용되는 비관계형 데이터베이스입니다. 이 자습서에서 MongoDB 데이터베이스를 쿼리하기 위해 컴퓨터에 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 클러스터는 MongoDB 데이터베이스 가 저장되는 데이터베이스 모음입니다. 클러스터가 있으면 Atlas 데이터 저장소에 액세스할 수 있습니다. 선호하는 프로그래밍 언어에 따라 Atlas Data Explorer, MongoDB Shell 또는 MongoDB Compass에서 수동으로 세 가지 유형의 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

이 예는 Atlas의 샘플 데이터 세트를 가져오는 방법을 보여줍니다. NoSQL 데이터베이스는 유연한 데이터 모델, 수평 확장, 매우 빠른 쿼리 및 사용 용이성과 같은 개발자에게 여러 가지 이점을 제공할 수 있습니다. 데이터 탐색기에서 새 문서를 삽입하고 기존 문서를 편집하고 문서를 삭제할 수 있습니다. 집계 프레임워크를 사용하면 매우 강력한 방식으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 차트에서 Atlas 및 Atlas Data Lake 데이터를 쉽게 볼 수 있습니다.

Nosql 쿼리

NoSQL 데이터베이스는 데이터 일관성보다 확장성이 더 중요한 경우에 자주 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 SQL과 유사한 쿼리 언어를 지원할 수 있음을 강조하기 위해 "not only SQL"이라고도 합니다.

이전에는 데이터 모델과 쿼리 시스템이 밀접하게 통합되었습니다. 이제 개발자 생산성을 우선시하는 데이터베이스 시스템을 만들고 개발자 생산성을 우선시하기 위해 데이터 모델에서 쿼리 방법을 추상화하기 시작할 수 있습니다. 세계 최초의 상용 데이터베이스인 SABRE는 1994년 IBM과 American Airlines가 항공권 효율성을 개선하기 위해 설립했습니다. NoSQL 데이터베이스는 지난 몇 년 동안 확장성, 가동 시간, 중복성, 유연성 및 유연성을 위해 최적화되었습니다. Riak 및 MongoDB의 옵션으로 map-reduce를 추가하는 것 외에도 CouchDB 및 Riak에도 추가했습니다. 우리는 SQL에서 직접적인 임시 선언 쿼리를 기대했지만 스크립팅 속임수에 더 가깝습니다. 쉽게 확장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하는 경우 쿼리가 주요 초점이 아닙니다.

XQuery와 Jsoniq는 문서 데이터베이스에서 계층적 문서를 검색하는 데 사용할 수 있는 표준 쿼리 언어를 만들려는 시도입니다. XML 문서 데이터베이스인 MarkLogic은 XQuery 외에 XQuery를 사용하는 반면 ArrangoDB는 데이터 모델링을 위해 조정된 자체 상위 집합을 사용합니다. 두 언어 모두 디스크에 저장된 데이터 형식과 밀접한 관련이 있으며 둘 다 상업적으로 사용되었습니다. 문서 데이터베이스에서 사용되는 쿼리 언어 중 하나 또는 둘 모두는 데이터베이스에서 사용되는 쿼리 언어와 관련이 있습니다. N1QL(또는 첫 번째 형식이 아닌 쿼리 언어)은 SQL과 달리 본질적으로 SQL과 매우 유사합니다. 관계가 강제되지 않는다는 사실에도 불구하고 우리는 공식적이든 비공식적이든 관계없이 문서에 대해 협업합니다. Couchbase와 Cassandra는 관계형 검색 없이 이러한 방식으로 데이터를 쿼리할 수 있도록 인덱스 및 쿼리 구문 분석에 많은 시간과 노력을 들였습니다.

Nosql에서 쿼리할 수 있습니까?

NoSQL이라는 이름은 SQL을 의미하지 않습니다. SQL은 No SQL로 쿼리를 작성하는 데 선호되는 방법이 아닙니다. 소프트웨어는 데이터를 관계형 형식으로 저장하지 않고 조직적인 방식으로 저장합니다.

Nosql 예제는 무엇입니까?

Cassandra, HBase 및 Hypertable과 같은 열 기반 NoSQL 데이터베이스가 일반적입니다.

Nosql이 SQL보다 쉬운가요?

SQL 데이터베이스는 쿼리를 처리하고 테이블 간에 데이터를 조인하는 이점이 있으므로 임시 요청과 같은 구조화된 데이터에 대해 더 복잡한 쿼리를 허용합니다. 특히 많은 양의 데이터를 처리할 때 NoSQL 데이터베이스의 제품 간 일관성은 이러한 유형의 데이터베이스에서 공통적인 특징입니다.

Nosql 데이터 모델

NoSQL 데이터 모델이란 무엇입니까? 장단점은 무엇입니까? 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)과 같은 것은 없으며 이것은 복제가 불가능한 모델입니다. 결과적으로 모델이 데이터가 어떻게 관련되어 있는지, 즉 모든 것이 어떻게 결합되는지 이해할 수 있는 명시적인 방법이 없습니다.

8 Redis의 데이터 모델링 패턴은 NoSQL 데이터 모델링의 기초와 시작을 ​​위한 모범 사례를 다룹니다. 이 책은 개발자가 기존 데이터베이스 가 제기할 수 있는 어려움 없이 최신 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있는 8가지 데이터 모델을 검토합니다. NoSQL을 사용하면 두 개의 개별 테이블 또는 컬렉션을 결합하여 단일 테이블 또는 컬렉션을 만들 수 있습니다. 결과적으로 모든 관련 데이터를 찾고 관계를 이해하는 것이 더 쉽습니다. NoSQL의 각 테이블은 자체적으로 볼 수 있습니다. 일대다 관계를 모델링하려는 경우 제한된 목록(예: 크기가 알려진 목록)과 제한되지 않은 목록을 별도로 포함합니다. 이 경우 제품이 하나이고 수많은 리뷰, 저자 이름, 발행일, 평점 및 댓글이 '다수' 변수입니다.

첫 번째 패턴은 경계가 없는 면이 있는 여러 대다 관계입니다. 관계형 데이터베이스의 목표는 제품을 별도의 테이블에 저장하는 것입니다. 스키마가 매우 유연하고 컬렉션 유형에 따라 유형 필드를 구분할 수 있기 때문에 모든 Redis Stack 스키마를 이 기능으로 설정할 수 있습니다. 시계열 데이터를 누적하고 집계하면 버킷 패턴이 오버헤드를 줄입니다. 리비전 패턴은 실시간 데이터가 필요한 다양한 상황에서 사용할 수 있습니다. 이러한 패턴을 사용하여 NoSQL에서 JOIN 작업과 관련된 복잡성을 줄일 수 있습니다. 트리 및 그래프 패턴은 인적 자원, CMS, 제품 카탈로그 및 소셜 네트워크와 같은 다양한 무거운 JOIN 기반 작업에 특히 유용합니다.

이 모델은 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)에서 지원하지 않는 모델을 기반으로 하기 때문에 지원되지 않습니다. 데이터 저장은 디스크 사용, 메모리 내 사용 또는 두 가지 모두를 포함하여 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다. Redis Launchpad에는 NoSQL 및 Redis를 사용하여 작성된 여러 애플리케이션이 있습니다.

문서 애플리케이션 Nosql 데이터

문서 응용 프로그램을 사용하여 데이터를 저장하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 첫째, 문서 데이터베이스는 매우 유연하며 다양한 형식으로 데이터를 쉽게 저장할 수 있습니다. 즉, 원하는 경우 JSON, XML 또는 이진 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 둘째, 문서 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스보다 확장하기 쉬운 경우가 많습니다. 여러 서버에 걸쳐 매우 쉽게 샤딩할 수 있기 때문입니다. 마지막으로 문서 데이터베이스는 특정 유형의 쿼리에 대해 관계형 데이터베이스보다 더 나은 성능을 제공하는 경우가 많습니다.

문서 지향 데이터베이스의 데이터는 다른 최신 데이터베이스와 마찬가지로 열/행이 아닌 JSON 형식으로 저장됩니다. 이러한 유형의 데이터를 사용하면 RDBMS로 마스터하기 훨씬 더 어려운 문제를 처리할 수 있습니다. 문서 저장소를 통해 개발자는 민첩한 소프트웨어를 자연스럽고 적응 가능한 솔루션으로 만들어 더 빠르게 협업할 수 있습니다. 표현력이 풍부한 쿼리 언어와 다각적인 인덱스 기능을 통해 다양한 방식으로 쿼리를 쉽게 수행할 수 있습니다. ACID 트랜잭션을 활용하면 관계형 데이터베이스에서 익숙한 모든 보장을 유지할 수 있습니다. 데이터는 분산 시스템의 결과로 무한히 확장 가능하고 탄력적일 수 있습니다. 각 문서는 별도로 보관되며 데이터 지역성이 손상되지 않도록 서버 간에 보다 쉽게 ​​배포됩니다.

문서 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 더 빨리 읽을 수 있는 직관적이고 실용적인 모델링을 사용합니다. 데이터 품질이 낮아지기 때문에 테이블의 경직성이 떨어집니다. 기본 확장이 없기 때문에 기존 관계형 데이터베이스 를 분할하려면 값비싼 확장 시스템에 비용을 지불해야 합니다. 문서 지향 데이터베이스의 모든 문서 저장소에는 서로 다른 유형의 문서에 대한 필드가 포함되어 있으며 선택 사항입니다. 각 문서의 구조 구성은 동일하지만 각 문서에는 고유한 필드가 있습니다. 각 문서에는 정보를 추가, 변경, 삭제 및 쿼리하는 데 사용할 수 있는 고유한 ID가 있습니다. 문서 인코딩은 일반적으로 일부 표준 형식 또는 캡슐화된 데이터(또는 정보)의 압축을 포함한다고 가정합니다.

문서 지향 데이터베이스는 훨씬 더 유연하고 일관성이 필요하지 않다는 점에서 기존 데이터베이스와 다릅니다. 데이터를 데이터베이스 내의 열로 보내는 대신 문서에서 직접 데이터를 검색합니다. 모든 데이터 세트에 새 정보 필드를 추가할 필요는 없으며 문서 저장소의 관련 필드만 추가하면 됩니다.

Mongodb와 SQL의 차이점

문서는 별개라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 문서에 포함될 수 있는 필드 수에는 제한이 없습니다. 문서 유형은 관련 필드도 포함할 수 있습니다. 예를 들어 문서는 데이터베이스의 고객을 나타낼 수 있습니다. 문서에는 고객의 전체 이름, 주소 및 전화번호가 포함됩니다. 고객의 주문 내역 및 계정 잔액도 필드에 포함될 수 있습니다.
MongoDB와 SQL의 차이점은 데이터베이스가 테이블이 아니며 문서도 테이블이 아니라는 것입니다. MongoDB에는 SQL과 같은 필드 모음이 없습니다. 반면 문서 컬렉션은 관련된 필드로 구성됩니다.