NoSQL 데이터베이스에 구조화된 데이터를 저장하는 방법

NoSQL 데이터베이스는 비정형 데이터 를 저장하는 데 자주 사용되지만 정형 데이터를 저장하는 데에도 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에 구조화된 데이터를 저장하는 방법에는 몇 가지가 있으며 가장 적합한 방법은 특정 데이터와 원하는 결과에 따라 다릅니다. NoSQL 데이터베이스에 구조화된 데이터를 저장하는 한 가지 방법은 문서 지향 접근 방식을 사용하는 것입니다. 이는 데이터가 문서에 저장된 다음 컬렉션으로 구성됨을 의미합니다. NoSQL 데이터베이스에 구조화된 데이터를 저장하는 또 다른 방법은 키-값 접근 방식을 사용하는 것입니다. 즉, 데이터는 각 키가 값에 해당하는 키-값 저장소에 저장됩니다. 마지막으로 그래프 지향 접근 방식을 사용하여 구조화된 데이터를 NoSQL 데이터베이스에 저장할 수도 있습니다. 즉, 데이터는 그래프에 저장되며 노드는 데이터를 나타내고 가장자리는 데이터 간의 관계를 나타냅니다.

"비정형 데이터"라는 용어는 다양한 의미를 내포하며 사람마다 의미가 다를 수 있습니다. RDBMS는 사용자가 모든 것을 정의할 것을 기대하므로 사전에 정의할 것을 기대합니다. 특정 국가에서 얼마나 자주 방문했는지 알고 싶을 때 No.SQL 데이터베이스에서는 셀 이름이 테이블 이름에 해당하는 방식으로 테이블을 모델링할 수 있습니다.BLOB는 Oracle Database 및 기타 관계형 데이터베이스 를 포함한 모든 RDBMS에 안전하게 저장 CLOB 및 BLOB의 경우 키 값 지정 불가 반구조화(JSON, XML, 모든 필드를 알 수 없음) 구조화되지 않은 특성으로 인해.

NoSQL 데이터베이스는 반정형 데이터를 처리하는 데 자주 사용됩니다. IIoT 장치는 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 실시간으로 생성합니다. 판매자가 구조를 정의하면 구조화된 데이터의 관리 및 처리가 간편합니다.

Hadoop은 특히 방대한 양의 데이터 시대에 다양한 소스에서 생성된 방대한 양의 데이터에 숨겨진 패턴과 추세를 이해하고 회사를 구조화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비정형 데이터에 대한 Hadoop의 뛰어난 기능은 아무리 강조해도 지나치지 않지만 복잡한 정형 데이터 문제를 해결하는 데에도 사용할 수 있습니다.

빅 데이터와 같이 방대한 양의 다양하고 구조화되지 않은 데이터를 처리하고 분석하는 기업의 경우 NoSQL이 더 나은 선택입니다. NoSQL 데이터베이스에는 저장할 수 있는 데이터에 대한 관계형 데이터베이스와 동일한 제약 조건이 없습니다.

Mongodb는 구조화된 데이터를 저장할 수 있습니까?

예, MongoDB는 구조화된 데이터를 저장할 수 있습니다. BSON(Binary JSON)을 사용하여 데이터를 이진 형식으로 저장함으로써 이를 수행합니다. BSON은 JSON의 상위 집합이므로 모든 JSON 문서를 MongoDB 데이터베이스 에 저장할 수 있습니다.

예를 들어 MongoDB는 다양한 요인으로 인해 최근 몇 년 동안 인기가 높아졌습니다. 데이터를 구조화할 수 없고 유연하게 저장해야 하는 대규모 애플리케이션은 클라우드 스토리지에 적합합니다. MongoDB는 구조화되지 않은 데이터베이스로 분류되기 때문에 데이터 스토리지 에 대해 다른 접근 방식을 사용합니다. JSON은 다양한 방식으로 형식을 지정할 수 있는 데이터 유형이므로 텍스트 파일 및 기타 비정형 자산은 이 형식으로 유지됩니다. MongoDB는 이러한 목적으로 구축되었기 때문에 대용량 데이터를 처리하는 데 매우 적합합니다. MongoDB는 물리적으로 처리가 불가능하기 때문에 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.

Nosql은 어떤 유형의 데이터를 저장합니까?

NoSQL 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 즉, 기존 테이블 형식에 깔끔하게 맞지 않습니다. 여기에는 소셜 미디어 게시물, 댓글, 이미지 또는 기존 데이터베이스 구조 에 맞지 않는 기타 항목이 포함될 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 더 유연하기 때문에 많은 양의 데이터에 빠르고 쉽게 액세스해야 하는 애플리케이션에 적합한 선택이 될 수 있습니다.

"비관계형 데이터베이스"라는 용어는 고정된 구조를 갖지 않는 데이터베이스를 의미합니다. 키-값 저장소, 열 지향, 문서 기반, 그래프 및 그래프 데이터베이스는 가장 일반적인 유형의 데이터베이스입니다. NoSQL 세계에서 키-값 데이터베이스는 사용하기 가장 간단한 유형의 데이터베이스 중 하나입니다. 데이터는 간단한 기능 세트를 사용하여 저장, 수집 및 제거됩니다. 키-값 저장소 데이터베이스에는 사용할 수 있는 쿼리 언어가 없습니다. 데이터 유형은 데이터를 처리하는 애플리케이션의 요구 사항에 따라 결정됩니다. 키-값 데이터베이스의 가장 일반적인 사용 사례는 로그인이 필요한 애플리케이션에서 세션을 기록하는 것입니다.

보다 일반적인 사용 사례 외에도 장바구니를 사용하면 전자 상거래 웹 사이트에서 각 사용자의 쇼핑 세션에 대한 데이터를 저장할 수 있습니다. 휴일 판매 및 특별 프로모션이 있을 때 키-값 저장소의 확장성이 유용합니다. 또한 시스템에는 중복 기능이 내장되어 있어 카트의 항목이 손실되지 않습니다. 키-값 데이터베이스는 특정 용도로 사용되며 일부에는 가치를 추가하고 다른 데이터베이스에는 제한을 가하는 기능을 포함합니다.

MongoDB 프로그래밍 언어 는 대중적일 뿐만 아니라 매우 유연합니다. 결과적으로 추가 로드를 처리하기 위해 서버 수를 확장할 수 있습니다. 그 외에도 MongoDB의 복제 기능은 데이터가 항상 최신 상태이고 여러 위치에 있는지 확인합니다. 결과적으로 MongoDB는 데이터를 안정적이고 일관되게 유지하려는 대규모 조직에게 매우 매력적인 옵션입니다.

Nosql은 비정형 데이터입니까 아니면 반정형 데이터입니까?

비관계형 데이터베이스는 정형 및 비정형 데이터를 NoSQL(정형 쿼리 언어가 아닌)에 저장하는 데 사용됩니다. 높은 확장성과 검색 용이성으로 인해 NoSQL은 구조화되지 않은 데이터에 이상적입니다.

데이터는 스프레드시트, 텍스트 및 비디오, 심지어 오디오 파일과 같은 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. 저장소에 저장되는 데이터 유형이며 저장되기 전에 미리 정의된 구조를 가질 것으로 예상됩니다. 구조화되지 않은 데이터 세트는 미리 정의된 데이터 모델이 없기 때문에 관계형 데이터베이스 에 저장할 수 없는 데이터 세트입니다. 구조화되지 않은 데이터는 구조화되지 않았지만 데이터의 구조 또는 데이터 계층 구조를 찾는 데 사용할 수 있는 일부 형태의 메타데이터를 포함하는 구조화되지 않은 데이터를 나타내는 용어입니다. 기계 학습 및 인공 지능 분야의 엔지니어 및 과학자는 기계 학습 및 AI와 같은 기술을 사용하여 이러한 유형의 데이터를 분석하여 의미(또는 상위 수준 구조)를 추출합니다. 여기에는 유사한 형식의 이메일 및 기타 문서가 포함되지만 형식에 관계없이 사용자가 특정 수준에서 특정 정보에 액세스할 수 있도록 하는 메타데이터가 포함됩니다. 이 문서에서는 다양한 데이터 유형 각각에 대한 몇 가지 실제 사례를 다루었으며 현대 조직에서 데이터가 어떻게 사용되는지 살펴보았습니다.

구조화된 데이터는 일반적으로 데이터베이스(나중에 데이터 웨어하우징에 사용됨)에 저장됩니다. 구조화되지 않은 데이터는 데이터를 분류하기 위해 따라야 하는 미리 정의된 스키마가 없기 때문에 비관계형 데이터베이스 또는 데이터 레이크에 저장됩니다. 반구조화 및 계층 기반 데이터의 경우 MongoDB가 좋은 옵션입니다.

데이터베이스 NoSQL 시스템은 확장성과 유연성으로 인해 인기가 높아졌습니다. 이 데이터 저장 방법은 반정형 및 비정형 데이터뿐만 아니라 비정형 및 반정형 데이터에 이상적입니다. 보다 민첩한 방식으로 데이터를 사용하기가 더 쉽기 때문에 반복 개발에 이상적입니다.

구조화되지 않은 데이터 스토리지

구조화되지 않은 데이터 스토리지 시스템 은 저장하는 데이터에 어떤 구조도 부과하지 않는 파일 시스템입니다. 데이터는 단순히 플랫 파일로 저장되며 파일 시스템에서 부과하는 구조가 없습니다. 이러한 유형의 스토리지 시스템은 일반적으로 특정 방식으로 구성할 필요가 없는 텍스트 또는 이미지와 같은 이진 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

이 범주에는 구조화되지 않은 데이터의 약 80%가 포함됩니다. 구조화되지 않은 데이터의 양, 다양성 및 속도로 인해 저장하기가 어렵습니다. 전통적으로 대량의 비정형 데이터를 처리하도록 구축된 스토리지 시스템은 미래에는 그렇게 할 수 없을 수도 있습니다. 결과적으로 데이터 스토리지 인프라 는 많은 수의 트랜잭션과 확장성을 처리할 수 있어야 합니다. 빅 데이터 프로젝트를 개발할 때 기업에서 구조화되지 않은 데이터를 저장할 계획을 미리 세우는 것이 중요합니다. 민첩하고 비용 효율적이며 확장 가능하고 다양한 사용 사례에 맞는 스토리지 인프라를 선택하는 것이 중요합니다. Nosql(Norelational) 데이터베이스는 이 정보를 저장하는 훌륭한 방법입니다.

MongoDB Atlas 또는 DaaS(MongoDB as a Service)와 같은 기타 클라우드 데이터베이스 는 훌륭한 옵션입니다. MongoDB 데이터베이스는 문서를 기반으로 BSON(json과 같은) 형식으로 데이터를 저장합니다. 문서의 속성은 데이터 유형에 따라 다릅니다. 데이터가 백업되고 복제될 수 있기 때문에 문서 저장소는 확장성이 뛰어나고 설계에 사용할 수 있습니다. MongoDB Atlas 서비스로서의 데이터베이스 플랫폼은 데이터베이스 저장을 위해 AWS, Azure 및 Google Cloud와 같은 주요 클라우드 플랫폼을 사용합니다. 데이터 웨어하우스에 액세스하려면 구조화되지 않은 데이터에 대해 추출, 변환 및 로드 단계(ETL)를 수행해야 합니다. 데이터 웨어하우스는 분석할 준비가 되었는지 확인하기 위해 다양한 소스의 데이터를 처리하고 저장합니다. 데이터 레이크는 원시 데이터와 처리된 데이터가 혼합된 기본 형식으로 모든 데이터를 저장합니다.

단순성, 경량 및 처리 용이성으로 인해 JSON은 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 이상적입니다. HDFS, Cassandra 및 MongoDB를 포함하여 이 애플리케이션에서 모두 지원하는 다양한 형식으로 쉽게 변환할 수 있습니다. 데이터를 조인할 필요가 없기 때문에 우리 솔루션은 구현이 간단했습니다. json_archive 함수를 사용하여 각 JSON 개체에 대해 별도의 파일을 만들 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 다양한 방식으로 저장할 수 있습니다. 우선, 관계형 데이터베이스는 대량의 비정형 데이터를 저장하고 쿼리하는 가장 효율적인 방법입니다. 많은 양의 데이터를 매우 효율적으로 압축할 수 있으며 많은 경우 쿼리 언어, 의미 체계 및 특정 데이터 유형을 제공하는 기타 메커니즘이 포함됩니다. 둘째, 관계형 데이터베이스의 구조는 데이터 쿼리를 용이하게 합니다. 모든 레코드는 관계형 데이터베이스에 단일 JSON 객체로 저장되며 모든 데이터는 하나로 저장됩니다. 특정 레코드를 찾고 있든 전체 레코드 세트를 찾고 있든 필요한 정보를 찾을 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 세 번째 장점은 대량의 데이터를 처리할 수 있다는 것입니다. 수천만 개의 레코드를 저장할 수 있을 뿐만 아니라 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다.

비정형 데이터: 무엇을, 어디에, 어떻게 저장할 것인가

구조화되지 않은 데이터는 어떤 형식으로도 저장할 수 있지만 일반적으로 텍스트 또는 텍스트가 아닌 형식으로 저장됩니다. 비정형 데이터는 일반적으로 미리 정의된 구조에 맞지 않기 때문에 더 큰 저장 용량이 필요합니다. 클라우드 스토리지는 모든 위치에서 데이터에 액세스할 수 있는 보안 및 기능을 제공하므로 구조화되지 않은 데이터에 대한 탁월한 옵션입니다. 파일 스토리지를 사용하는 것은 대량의 데이터를 정리하기 위해 저장하는 좋은 방법입니다. 이 소프트웨어는 경로 기반 스토리지를 기반으로 합니다. 즉, 데이터를 저장하는 데 폴더와 디렉토리가 사용됩니다. 데이터를 찾으려면 파일 스토리지 시스템에서 데이터가 상주하는 위치를 아는 것이 중요합니다.