Nosql은 비관계형입니까?

Nosql은 비 관계형 데이터베이스 입니다. 여러 면에서 전통적인 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 주요 차이점 중 하나는 nosql 데이터베이스에는 스키마가 없다는 것입니다. 이는 구조를 미리 정의할 필요 없이 nosql 데이터베이스에 모든 종류의 데이터를 저장할 수 있음을 의미합니다. 따라서 nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 훨씬 더 유연하고 확장 가능합니다.

키 또는 값 쌍, JSON 문서 또는 그래프를 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다. SQL은 NoSQL 데이터베이스의 데이터를 쿼리하는 데 사용되지만 NoSQL 데이터베이스에는 존재하지 않습니다. 이러한 데이터베이스 중 다수는 SQL 호환 쿼리를 지원할 수 있지만 NoSQL이라는 용어는 비관계형 데이터베이스를 나타냅니다. 문서 저장소에는 모든 문서가 같은 위치에 있어야 한다는 요구 사항이 없습니다. 이 자유 형식 접근 방식을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 일반적으로 해시된 키는 자주 사용되는 문서의 고유 식별자입니다. 대부분의 경우 원자성 작업은 단일 문서의 여러 필드에서 수행됩니다.

일반적으로 열 패밀리 데이터베이스는 해시를 계산하는 대신 키 순서대로 데이터를 저장합니다. 기본 인덱스로 간주되며 특정 키 또는 키 집합을 사용하여 키 기반 액세스를 허용하는 행 키가 인덱스에 연결됩니다. 대안으로 일부 구현을 사용하여 열 패밀리의 열 간에 보조 인덱스를 설정할 수 있습니다. 키/값 저장소는 평균 크기의 응용 프로그램에서 키 또는 키 집합을 사용하여 간단한 조회를 수행하는 데 매우 최적화되어 있습니다. 그래프 데이터 저장소의 노드 및 에지 정보 유형은 두 가지 고유한 방식으로 관리됩니다. 엔터티는 에지로 표시되는 노드로 표시됩니다. 그래프 데이터베이스는 관계 네트워크를 기반으로 관계를 구성하기 위한 쿼리 언어 역할을 할 수 있습니다.

시계열 데이터 저장소는 매우 특정한 방식으로 원격 측정 데이터 저장소를 지원합니다. IoT 센서와 애플리케이션/시스템 카운터가 포함될 수 있습니다. 특정 Blob은 개체 데이터 저장소의 여러 노드에 복제됩니다. 네트워크에서 파일 공유를 사용하면 서버 메시지 블록(SMB)과 같은 표준 네트워킹 프로토콜을 통해 파일에 액세스할 수 있습니다. 외부 인덱스는 모든 데이터 저장소의 보조 인덱스로 사용할 수 있습니다. 이를 사용하여 방대한 양의 데이터를 인덱싱하고 해당 데이터에 대한 즉각적인 액세스를 제공할 수 있습니다. 인덱스는 인덱스 처리 프로세스를 실행하여 생성됩니다. 그들은 다국어이며 자유 텍스트 검색을 지원할 수 있습니다.

비SQL 데이터베이스는 SQL을 사용하지 않는 고성능 비관계형 데이터베이스입니다. 사용하기 쉽고 확장성, 탄력성 및 가용성은 장점 중 일부에 불과합니다. NoSQL은 정규화된 테이블을 조인하는 대신 비정형 또는 반정형 데이터를 일반적으로 키-값 쌍 또는 JSON 문서에 저장합니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 테이블에 저장하는 대신 문서에 저장합니다. 이 프로세스를 더 간단하게 만들기 위해 SQL과 다양한 상황에 적용할 수 있는 데이터 모델의 두 가지 유형으로 분류합니다. 순수한 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 또는 그래프 데이터베이스로 정의하여 NoSQL 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스의 데이터는 특정 스키마에 의해 저장됩니다. NoSQL 시스템 을 사용하여 필요한 모든 구조에 데이터를 저장할 수 있지만 NoSQL 시스템에 데이터를 저장할 때 구조를 변경할 수 있으므로 데이터가 항상 업데이트됩니다.

NoSQL 데이터베이스 스키마가 있습니까? NoSQL 데이터베이스의 스키마는 엄격하지 않다는 점에서 관계형 데이터베이스의 스키마와 다릅니다. NoSQL 데이터베이스의 기본 구조는 네 가지 주요 데이터베이스 유형 모두에서 동일합니다.

Nosql은 관계형입니까?

비관계형 데이터베이스라고도 하는 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 데이터를 저장하기 위해 테이블, 필드 또는 열에 의존하지 않습니다. 비관계형 데이터베이스는 클라우드를 지원하도록 설계되었기 때문에 수평 확장에 사용할 수 있습니다.

데이터베이스 스키마는 관계형 데이터베이스에 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. NoSQL 시스템을 사용하면 어떤 구조로든 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터베이스 관리자는 관계형 데이터베이스에서 SELECT, INSERT 및 DELETE 문을 사용하여 데이터를 추가하거나 업데이트합니다. NoSQL 쿼리를 통한 문서(열) 액세스는 MongoDB 쿼리를 통한 문서(열) 액세스와 유사합니다. NoSQL 시스템은 종종 "관계형 데이터베이스"라고 부르지만 사용자가 스키마를 정의하고 관계형 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 추가, 업데이트 또는 제거하는 등의 작업을 수행하는 시스템을 말합니다. SQL은 일반적으로 특정 애플리케이션에서 사용되는 반면 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 사용됩니다. SQL 데이터베이스와 NoQL 데이터베이스는 서로 다른 엔터티를 저장할 수 있습니다.

SQL 데이터베이스는 시스템의 제한된 메모리 용량으로 인해 저장에 사용할 수 있는 문서 수가 제한되어 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 모양과 크기로 제공되며 각 데이터베이스는 데이터 저장 방식에 따라 정의됩니다. 데이터의 특성과 필요한 성능에 따라 가장 적합한 데이터베이스 시스템을 선택할 수 있습니다.

MongoDB의 JSON 유사 스토리지는 비관계형 문서 데이터베이스를 기반으로 합니다. MongoDB 데이터베이스에는 구조화되지 않은 데이터, 전체 인덱싱 및 복제, 풍부하고 간단한 API를 저장하는 데 사용할 수 있는 유연한 데이터 모델이 있습니다. MongoDB는 단순하고 기존 관계형 데이터베이스에 매핑하기 어려운 데이터를 저장하는 데 적합하기 때문에 대규모 비정형 데이터 스토리지 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

Nosql이 비관계형인 이유는 무엇입니까?

Nosql은 전통적인 테이블 구조를 사용하지 않는 데이터베이스이기 때문에 비관계형입니다. Nosql은 쉽게 확장할 수 있는 보다 유연한 방식으로 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

관계형 및 NoSQL과 같은 데이터베이스 시스템은 클라우드 네이티브 앱에서 널리 구현됩니다. 다양한 방식으로 구축되고 다양한 방식으로 데이터를 저장하며 다양한 사용자 경험 선택을 허용합니다. No-SQL 데이터베이스는 키-값 쌍 또는 비정형 또는 반정형 문서에 데이터를 저장합니다. 대량의 데이터에 몇 초 만에 응답하는 NoSQL 데이터 저장소 의 기능은 대용량 서비스에서 매우 중요합니다. 현재 항목에 대해 일관된 시스템을 요청하면 모든 복제본이 성공적으로 업데이트될 때까지 해당 응답을 기다립니다. 노드에 최신 데이터가 없더라도 즉각적인 응답을 반환합니다. Partition Tolerance는 복제된 데이터 노드가 실패하더라도 시스템이 작동을 멈추지 않도록 합니다.

DBaaS(Database as a Service)는 클라우드 네이티브 애플리케이션이 선호하는 데이터 저장 방법입니다. 이러한 서비스를 통해 네트워크에 기본 제공 보안, 확장성 및 모니터링을 제공할 수 있습니다. 각 서비스는 Azure 가상 머신에서 호스팅될 수 있으며 선택한 데이터베이스를 머신에 설치할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 기반 마이크로서비스는 애플리케이션의 요구 사항에 따라 관계형 데이터베이스 또는 NoSQL 데이터베이스를 구현할 수 있습니다. Azure에는 4개의 관리형 관계형 데이터베이스(DBaaS)가 제공됩니다. 이러한 각 솔루션에는 시간 제한 용량과 사용한 만큼만 지불하는 모델이 있습니다. Microsoft의 대표적인 SQL Server 데이터베이스와 다른 여러 오픈 소스 대안을 모두 사용할 수 있습니다.

Azure 데이터베이스에 필요한 처리 코어, 메모리 및 저장소의 양을 선택하는 것은 그만큼 간단합니다. Microsoft는 널리 사용되는 오픈 소스 데이터베이스의 관리형 버전을 제공하여 Azure를 개방형 플랫폼으로 계속 유지할 것입니다. 비활성 기간 동안 서버리스 컴퓨팅 계층은 스토리지 요금만 부과하기 위해 데이터베이스를 자동으로 일시 중단합니다. Oracle이 Sun Microsystems를 인수했을 때 MariaDB라는 MySQL 포크를 만들었습니다. Azure Database for MariaDB는 Azure 클라우드의 일부로 사용할 수 있는 완전히 관리되는 관계형 데이터베이스 서비스입니다. MariaDB 커뮤니티 에디션 서버 엔진을 사용합니다. 동적 확장을 유지하면서 미션 크리티컬 워크로드를 예측 가능한 방식으로 처리할 수 있습니다.

명령줄 인터페이스 도구 또는 Azure Data Migration Service를 사용하여 Postgres 데이터베이스를 Azure로 마이그레이션할 수 있습니다. 기본적으로 쓰기와 읽기를 모두 지원하며 그렇게 하도록 데이터베이스 지역을 구성할 수 있습니다. 개발 팀은 CosmosDB를 사용하여 코드 변경이 거의 또는 전혀 없이 기존 Mongo, Gremlin 또는 Cassandra 데이터베이스를 새 데이터베이스로 마이그레이션할 수 있습니다. Azure Table Storage를 사용하는 마이크로서비스는 Azure Table Storage를 기본 스토리지로 사용하여 CosmosDB Table API로 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. 그림 5-13에는 Azure CosmosDB에서 사용할 수 있는 5개의 잘 정의된 일관성 모델이 있습니다. 일관되고 신뢰할 수 있으며 효율적인 성능을 달성하려면 이러한 옵션 간에 세분화된 트레이드 오프가 이루어져야 합니다. 다음 표는 각 분야의 일관성 수준을 보여줍니다.

Microsoft 프로그램 관리자인 Jeremy Likness는 5가지 모델 각각에 대해 자세히 설명합니다. NewSQL 기술은 새로운 방식으로 관계형 데이터베이스의 ACID 보장과 분산 확장성을 결합합니다. NewSQL 데이터베이스는 기본 가상 머신의 간단한 재부팅으로 언제든지 다시 시작하거나 일정을 변경할 수 있기 때문에 임시 클라우드 환경에서 잘 작동하도록 설계되었습니다. 가장 최근 수치는 Cloud Native Computing Foundation에서 확인할 수 있습니다. 클라이언트는 단일 클라이언트를 사용하여 동일한 NewSQL 데이터베이스 프로세스 그룹을 주소 지정하기 위해 DNS 항목을 라우팅하는 서비스 구조를 사용할 수 있습니다. 서비스 주소와 연결된 데이터베이스 인스턴스는 기존 인스턴스에 부정적인 영향을 미치지 않고 애플리케이션 자체의 주소에서 분리될 수 있습니다. 동시에 서비스를 요청하면 항상 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

기존의 SQL 데이터베이스 보다 효율적이고 유연한 이러한 데이터베이스는 가장 널리 사용되는 데이터베이스 유형으로 부상했습니다.

과학자를 위한 비관계형 데이터베이스의 이점

비관계형 데이터베이스는 과학 연구 분야에서도 사용됩니다. 비관계형 데이터베이스는 데이터 분석을 위한 구조를 제공하여 과학자들이 분석에 최적화된 방식으로 데이터를 저장할 수 있도록 합니다. 행-열 모델을 사용하는 대신 과학자들은 여러 실험의 데이터를 더 잘 비교하고 행과 열에 의존하지 않는 테이블에 데이터를 저장함으로써 기존 데이터베이스 에서 볼 수 없었던 패턴을 발견할 수 있습니다.

비관계형 데이터베이스는 무엇입니까?

다양한 유형의 데이터베이스가 있지만 비관계형 데이터베이스는 기존 테이블 형식으로 데이터를 저장하지 않는 유형의 데이터베이스입니다. 비관계형 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스와 같이 빠르게 액세스해야 하는 대량의 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다.

비관계형 데이터베이스는 일반적으로 비표 형식으로 데이터를 저장하며 관계형 데이터베이스보다 더 유연합니다. NoSQL이라고도 하는 비관계형 데이터베이스는 인터넷에 연결되지 않은 SQL 전용 데이터베이스입니다. 정보를 포함하는 테이블과 정보의 조각 및 유형은 관계형 데이터베이스에 저장됩니다. 데이터는 변경될 때마다 비관계형 데이터베이스에 저장하거나 다양한 데이터 유형을 처리하는 애플리케이션에 저장할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 신속하게 변경될 수 있고 대량의 복잡하고 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있기 때문에 신속한 애플리케이션 개발에 이상적입니다. 비관계형 데이터베이스가 사용 가능해지면 더 많은 정보가 추가되어 새로운 데이터를 흡수할 수 있습니다. 이러한 시스템은 보안과 민첩성을 모두 제공하므로 신속한 애플리케이션 개발이 가능합니다. 또한 관계형 데이터베이스보다 관리 비용이 저렴하고 성능이 더 우수하며 관계형 데이터베이스보다 관리하기 쉽습니다.

기존 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점이 NoSQL 데이터베이스의 부상에 기여했습니다. 이러한 데이터베이스는 일반적으로 사용하기가 더 간단하고 유연하여 더 빠르고 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한 웹 애플리케이션, 모바일 앱 및 대용량 데이터 애플리케이션을 비롯한 다양한 애플리케이션에 더 적합합니다.
NoSQL 데이터베이스의 가장 중요한 장점 중 하나는 적응성입니다. JSON뿐만 아니라 바이너리 및 텍스트 데이터를 저장하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 애플리케이션은 광범위한 데이터를 동시에 저장할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 데이터 처리 효율성 향상과 같이 기존 관계형 데이터베이스에 비해 상당한 이점을 제공합니다. 이는 NoSQL 데이터베이스가 기존 관계형 데이터베이스와 비교할 때 많은 알고리즘 변경으로 구별된다는 사실로 설명할 수 있습니다. 결과적으로 데이터베이스가 더 빠르게 실행될 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스의 단점 중 하나는 기존 관계형 데이터베이스만큼 광범위하게 지원되지 않는다는 것입니다. 결과적으로 작업을 수행하려면 다양한 도구가 필요합니다. 이러한 단점에도 불구하고 점점 더 많은 기업에서 NoSQL 데이터베이스를 채택함에 따라 이러한 단점이 줄어들었습니다.
NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 기존의 관계형 데이터베이스에 비해 여러 가지 장점이 있습니다. 다른 형태의 컴퓨팅보다 비용 효율적이고 적응 가능하며 사용이 간편합니다. 또한 점점 대중화되고 있다는 점에 주목할 가치가 있으므로 응용 프로그램에 통합하는 것이 좋습니다.

관계형 대 비관계형 데이터베이스

데이터베이스에는 관계형과 비관계형의 두 가지 유형이 있습니다. 관계형 데이터베이스는 테이블에 데이터를 저장하고 이러한 테이블은 키로 함께 연결됩니다. 비관계형 데이터베이스는 문서에 데이터를 저장하며 이러한 문서는 키로 함께 연결되지 않습니다.

관계형 데이터베이스는 테이블과 열의 개념을 기반으로 구축된다는 점에서 테이블 데이터베이스와 유사합니다. 테이블에는 일관된 구조를 제공하기 위해 구성된 다양한 행과 열이 포함되어 있습니다. 테이블의 각 행에는 데이터 값 세트가 포함됩니다. 테이블의 각 열에는 고유한 데이터 값이 포함됩니다.
관계형 데이터베이스는 이해하기 쉬운 방식으로 구성할 수 있기 때문에 데이터 저장을 위한 훌륭한 선택입니다. 사람의 이름, 주소 및 전화번호가 포함된 테이블은 관계형 데이터베이스에서 찾을 수 있습니다. 이 유형의 데이터베이스는 업데이트가 간단하기 때문에 우수한 데이터 스토리지를 제공합니다. 테이블에 새 주소가 포함된 경우 사람의 주소를 업데이트하는 것은 간단합니다.
그러나 관계형 데이터베이스를 사용하는 데는 몇 가지 단점이 있습니다. 관계형 데이터베이스의 한 가지 단점은 데이터 처리와 관련하여 비관계형 데이터베이스만큼 효율적이지 않다는 것입니다. 이러한 단점 외에도 관계형 데이터베이스는 데이터 처리 측면에서 비관계형 데이터베이스만큼 빠르지 않습니다.
NoSQL 데이터베이스와 관계형 데이터베이스의 차이점은 NoSQL 데이터베이스가 동일하지 않다는 것입니다. NoSQL 데이터베이스에는 테이블과 열이 전혀 포함되어 있지 않습니다. 문서 및 노드 기반 NoSQL 데이터베이스는 문서 및 노드 기반 데이터베이스의 개념을 기반으로 합니다. 문서는 노드에 저장된 데이터 모음이며 액세스할 수 있습니다. 데이터를 저장할 수 있는 데이터베이스의 노드 또는 지점은 일반적으로 서버에 있습니다.
NoSQL 데이터베이스에 조직이 부족할 때 이해하기 어려운 데이터를 저장하기 위한 훌륭한 도구입니다. NoSQL 데이터베이스에서 사람의 이름, 주소, 전화번호는 모두 테이블에 저장됩니다. 이 유형의 데이터베이스를 사용하면 이전에 복구할 수 없었던 데이터를 추적할 수도 있습니다. 예를 들어 사람의 주소가 변경되면 테이블의 정보를 업데이트하기가 어렵습니다.
그러나 NoSQL 데이터베이스에는 몇 가지 단점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있지만 그렇게 효율적이지는 않습니다. NoSQL 데이터베이스의 두 번째 주요 단점은 관계형 데이터베이스만큼 데이터 처리 속도가 빠르지 않다는 것입니다.

SQL 대 Nosql

SQL 데이터베이스는 세로로 확장할 수 있는 반면 NoSQL 데이터베이스는 가로로 확장할 수 있습니다. SQL 데이터베이스는 테이블 기반일 수 있지만 NoSQL 데이터베이스는 문서, 키, 그래프 또는 행을 저장할 수 있습니다. SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에 더 적합한 반면 NoSQL 데이터베이스는 JSON 또는 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터에 더 적합합니다.

모든 데이터 과학 하위 필드는 데이터를 기반으로 합니다. 데이터는 일반적으로 필요할 때 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 저장됩니다. DBMS의 언어는 DBMS와 상호 작용하고 통신하는 데 사용되어야 합니다. SQL(Structured Query Language)은 DBMS에서 사용하는 프로그래밍 언어입니다. 최근 데이터베이스 분야에서 "nosql 데이터베이스"라는 용어가 등장했습니다. 테이블이나 레코드에 데이터를 저장하지 않는 NoSQL 데이터베이스는 테이블이나 레코드에 데이터를 저장할 필요가 없습니다. 단순히 데이터를 저장하는 대신 특정 요구 사항을 충족하도록 설계 및 최적화되었습니다.

가장 일반적으로 사용되는 데이터베이스 유형은 그래프 데이터베이스, 열 지향 데이터베이스, 문서 지향 데이터베이스 및 키-값 쌍입니다. 문서 지향 데이터베이스인 MongoDB는 Python 언어에서 찾을 수 있습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 데이터 구조를 더 잘 제어할 수 있습니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 데이터 유형이 더 엄격하고 덜 유연합니다. SQL과 NoSQL은 기본 사항을 배우고자 하는 초보자에게 가장 좋은 옵션일 수 있습니다. 이들 각각에는 많은 장점과 단점이 있으며 데이터, 응용 프로그램 및 작업을 더 쉽게 수행할 수 있는 요소를 기반으로 자신에게 적합한 것을 선택해야 합니다. 결국 SQL과 NoSQL은 경쟁하지 않습니다. 그들은 경쟁하지도 않습니다. 데이터를 분석하면 그것이 자신에게 가장 이익이 된다는 것을 알게 될 것입니다.

기존 데이터베이스 와 달리 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 문서 중심 방식으로 데이터를 저장하므로 데이터를 보다 효율적으로 읽고 쓸 수 있습니다. DBMS에 저장된 데이터는 탐색 또는 계층 구조로 볼 수 있습니다. 데이터는 RDBMS를 사용하여 테이블 형식으로 저장됩니다. DBMS에서 데이터를 읽을 때 원하는 열이 표시되기 전에 먼저 구문 분석해야 합니다. 그러나 NoSQL에 데이터를 저장하는 것이 더 유연하고 효율적이므로 읽기 및 쓰기 작업을 더 빠르게 실행할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존 RDBMS에 적합하지 않은 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있을 뿐만 아니라 다른 DBMS에 적합하지 않은 데이터를 저장하는 데에도 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 가장 큰 특징은 지속적으로 업데이트되거나 대량의 트랜잭션이 포함된 데이터 세트입니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 기존 RDBMS에 비해 많은 이점을 제공하며 최근 몇 년 동안 더욱 인기를 얻고 있습니다. 기존 RDBMS로는 너무 방대한 데이터를 저장하는 기능은 이러한 시스템의 가장 중요한 특성 중 하나입니다.

Sql이 Nosql보다 빠릅니까?

속도 면에서 NoSQL은 일반적으로 SQL보다 빠르며, 특히 실험에서 키-값 스토리지의 경우 더 빠릅니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 완전히 지원하지 않을 수 있으며 이로 인해 데이터가 일치하지 않을 수 있습니다.

아마존은 Nosql인가 Sql인가?

SQL은 다양한 데이터베이스 기반 애플리케이션을 위해 다양한 관계형 데이터베이스에서 사용되지만 이러한 도구는 모두 Ruby로 작성되었습니다. DynamoDB에서는 AWS Management Console, AWS CLI 또는 NoSQL WorkBench 를 사용하여 임시 작업을 완료할 수 있습니다.

비관계형 데이터베이스 유형

비관계형 데이터베이스는 문서 데이터 저장소, 열 기반 데이터베이스, 키-값 저장소, 문서 저장소 및 그래프 데이터베이스의 5가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 유형은 자주 결합되어 단일 애플리케이션을 작성합니다.

IBM 연구원인 EF Codd는 1970년 그의 연구 논문 "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"에서 "관계형 데이터베이스"라는 용어를 만들었습니다. 키를 사용하여 여러 테이블을 관계형 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL 및 IBMDB2는 가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스입니다. RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)는 데이터의 무결성과 정확성을 보장하는 좋은 방법입니다. 참조 무결성을 달성하려면 기본 및 외래 키 관계가 필요합니다. 레코드가 삭제되는 경우 기본 키 외에도 기본 키를 포함하는 모든 관련 레코드를 삭제해야 합니다. 고아 레코드라는 용어는 시스템에서 제외된 레코드를 설명하는 데 사용됩니다.

비관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 테이블, 행, 기본 키 또는 외래 키를 포함하지 않습니다. 저장되는 데이터 유형에 최적화된 스토리지 모델을 사용하여 모든 유형의 데이터를 처리할 수 있는 방식으로 NoSQL 데이터베이스를 구축할 수 있습니다. 문서 데이터 저장소, 열 형식, 키-값 저장소, 그래프, 인덱스 및 그래프 데이터베이스는 가장 일반적인 유형의 NoSQL 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스의 목적은 엔터티 간에 정보를 효율적으로 저장하는 것입니다. ORM(Object-Relational Mapping)은 관계형 데이터베이스에서 사용하는 SQL(Structure Query Language) 대신 NoSQL 데이터베이스에서 사용됩니다. 자주 사용되는 NoSQL 언어로는 Java, Javascript 등이 있습니다. NET 및 PHP.

그 자체로 똑같이 유용한 두 가지 유형의 데이터베이스가 있지만 둘 다 다른 이유로 다른 방식으로 사용됩니다. 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스의 구분이 항상 절대적이지는 않으며 둘 다 사용할 수 있습니다. 프로젝트에 가장 적합한 데이터베이스 유형을 결정하려면 조직의 요구 사항과 애플리케이션 기능을 분석하십시오.

표준 관계형 데이터베이스와 같은 문서 데이터 저장소를 통해 사용자는 미리 정의된 데이터 관계를 기반으로 여러 데이터베이스에서 미리 정의된 데이터 관계를 관리할 수 있습니다. 반면에 문서 데이터 저장소는 테이블이 아닌 문서를 기반으로 한다는 점에서 고유합니다. 문서 데이터 저장소는 일반적으로 텍스트 형식의 파일을 포함하며 표준 SQL 명령을 사용하여 쿼리할 수 있습니다. 표준 관계형 데이터베이스와 같은 열 기반 데이터베이스를 사용하면 사용자가 여러 데이터베이스에서 미리 정의된 데이터 관계를 관리할 수 있습니다. 반면 열 지향 데이터베이스는 데이터가 테이블이 아닌 열에 저장된다는 점에서 고유합니다. 결과적으로 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 데이터를 보다 효과적으로 쿼리할 수 있습니다. 키-값 저장소는 사용자가 여러 데이터베이스에서 미리 정의된 데이터 관계를 관리할 수 있다는 점에서 표준 관계형 데이터베이스와 유사합니다. 키-값 저장소는 테이블이 아닌 키와 값만 포함하기 때문에 고유하다는 점에 유의해야 합니다. 그래프가 테이블보다 그래프 데이터베이스에서 더 많이 사용된다는 사실에도 불구하고 여전히 고유한 디자인입니다. 그래프 데이터베이스에는 숫자나 텍스트뿐만 아니라 다른 유형의 데이터도 포함됩니다. 데이터를 텍스트 파일에 저장하는 대신 그래프를 여러 다른 형식으로 저장할 수 있습니다. 기존 데이터베이스 가 처리할 수 없는 다양한 방식으로 데이터를 쿼리하는 기능을 통해 다양한 방식으로 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

비관계적 의미

많은 경우에 단어나 구의 의미는 그 구성 요소에 의해 결정될 수 없습니다. 이것은 의미가 종종 관계적이거나 다른 것들과 관련하여 존재하기 때문입니다. 예를 들어, "left"라는 단어는 "left turn" 또는 "left-handed"라는 구에서 사용될 때 다른 의미를 갖습니다. 이 경우 "왼쪽"이라는 단어의 의미는 구문의 다른 단어와의 관계에 따라 결정됩니다.

비관계형 데이터베이스의 이점

최근 몇 년간 비관계형 데이터베이스의 인기에 기여한 여러 요인이 있습니다. 기존의 관계형 데이터베이스보다 이러한 데이터베이스에 액세스하는 것이 더 빠르며 신속한 애플리케이션 개발에 더 적합합니다. 또한 적응력이 뛰어나 더 맞춤화된 데이터베이스 솔루션이 가능합니다.

비관계형 데이터베이스 예

비관계형 데이터베이스는 관계형 모델을 기반으로 하지 않으며 쿼리에 SQL을 사용하지 않습니다. 비관계형 데이터베이스의 예로는 MongoDB, BigTable 및 Redis가 있습니다.

MongoDB 데이터베이스는 모든 플랫폼에서 작동하도록 설계되었으며 본질적으로 비관계형입니다. MongoDB 데이터는 MongoDB 컬렉션 및 BSON 파일에 저장됩니다. "컬렉션"이라는 용어는 테이블과 행으로 볼 수 있는 하나 이상의 문서 모음을 의미합니다. JavaScript를 사용하는 객체 표기법을 JSON이라고 합니다. Mongo에 포함된 데이터는 단일 문서에 저장할 수 있습니다. 힘을 합치기 위해 많은 돈을 쓸 필요는 없습니다. BSON(Binary JavaScript object notation)은 JavaScript용 객체 표기법의 한 유형입니다.

MongoDB에서는 내부 데이터가 저장되는 곳입니다. MongoDB가 모든 것을 처리하므로 내부 BSON 형식에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 대부분의 다른 데이터베이스와 마찬가지로 MongoDB에는 테이블이나 행이 포함되어 있지 않습니다. 컬렉션은 Mongo에서 데이터의 컨테이너인 반면 문서는 컬렉션입니다. 3개의 별도 테이블에 데이터를 포함하는 관계형 데이터베이스와 달리 Mongo는 한 번에 3개의 테이블 모두에 데이터를 포함할 수 있습니다. MongoDB는 바이너리 JSON으로 디스크에 데이터 를 저장할 때 BSON 형식을 사용합니다. 데이터가 다른 위치에서 액세스되는 것을 방지하는 문서 내에 포함된 문서 이는 비관계형 데이터베이스에서 작업할 때 중요합니다.

관계 및 참조는 관계형 데이터베이스에서 정의할 수 있는 것과 동일한 방식으로 MongoDB에서 정의할 수 있습니다. 언제든지 변경할 수 있는 스키마가 필요하고 데이터에 대해 유연해야 하는 경우 비관계형 데이터베이스로 충분합니다. 즉, NoSQL 또는 Not Only SQL은 SQL이 필요하지 않은 비관계형 데이터베이스입니다. 소프트웨어는 기존의 관계형 데이터베이스와 완전히 다른 방식으로 데이터를 저장합니다. MongoDB와 같은 문서 데이터베이스에는 테이블과 행이 없고 대신 컬렉션과 문서가 있습니다. 결과적으로 우리의 코드는 유지 관리가 더 간단해지고 깔끔해질 것입니다. Mongo의 문서 스키마는 동적으로 생성된다는 점에서 동적이며 자체 설명적입니다.

Mongo는 모든 모양이나 크기로 문서를 저장하므로 응용 프로그램과 동일한 방식으로 단순하거나 복잡할 수 있습니다. 배우기 쉽고 강력한 쿼리 언어가 있습니다. 일반적으로 데이터는 쿼리하기 쉽고 트랜잭션이 거의 필요하지 않습니다. 이 경우 풀에 새 서버를 추가해도 기존 서버를 종료할 필요가 없습니다.

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 보다 유연하고 확장 가능한 데이터베이스 솔루션에 대한 요구가 증가함에 따라 최근 몇 년 동안 점점 인기를 얻고 있습니다. 이러한 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 사용하기 쉽고 관대하기 때문에 많은 웹 및 모바일 애플리케이션에 적합합니다.

NoSQL 데이터베이스는 테이블 계층 구조가 아닌 문서 저장소에 의해 관계형 데이터베이스와 구별됩니다. 적응성, 확장성, 최신 비즈니스의 데이터 관리 요구 사항에 몇 분 만에 대응할 수 있도록 구축되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스의 네 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 미션 크리티컬 애플리케이션에 NoSQL 데이터베이스를 추가함으로써 Global 2000은 NoSQL 데이터베이스 채택을 가속화했습니다. 위에서 식별된 다섯 가지 추세는 관계형 데이터베이스에 사용하기 가장 어려운 것입니다. 관계형 데이터베이스는 주로 고정 데이터 모델이기 때문에 애자일 개발에서 가장 심각한 장애물 중 하나입니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL의 데이터 모델을 정의합니다.

데이터 모델이 정적이지 않은 경우 NoSQL에서 동적으로 정의할 수 있습니다. 문서 지향 데이터베이스는 일반적으로 JSON 형식의 데이터 저장소입니다. ORM 프레임워크를 제거하는 것 외에도 개발 시간과 비용이 줄어듭니다. Couchbase Server 4.0의 새 버전에는 SQL-to-JSON 쿼리 언어인 N1QL(nickel로 발음)이 도입되었습니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문을 지원할 뿐만 아니라 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 여러 기능도 지원합니다. NoSQL 분산 데이터베이스의 장점은 확장 용이성과 단일 장애 지점이 없다는 점을 포함하여 많습니다. 더 많은 고객이 모바일 및 웹 플랫폼의 앱을 통해 온라인으로 비즈니스와 상호 작용함에 따라 가용성 문제가 증가하고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스를 설정, 구성 및 확장하는 것은 간단합니다. 읽기, 쓰기 및 저장을 분산하기 위해 설계되었습니다. 작든 크든 상관없이 모든 크기로 사용할 수 있으며 관리 및 모니터링이 가능합니다. NoSQL 데이터베이스는 단일 데이터베이스와 달리 두 데이터 센터에서 동시에 실행되도록 구축되어 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 또한 하드웨어 라우터를 통해 즉시 배포할 수 있습니다. 응용 프로그램은 데이터베이스가 오류를 감지하고 수행할 때까지 기다릴 필요 없이 자체 복제할 수 있습니다. 오늘날 클라우드 컴퓨팅, 모바일 애플리케이션 및 사물 인터넷은 모두 NoSQL 데이터베이스를 사용합니다.

엄청난 양의 데이터를 처리하는 NoSQL 데이터베이스의 능력은 잘 알려져 있습니다. 또한 사용 방법에 있어 높은 수준의 유연성을 제공합니다.
NoSQL 데이터베이스는 관계형 모델에 의존하지 않는 데이터베이스 유형입니다. 대신 다른 구조를 사용하여 더 많은 유연성을 허용합니다. 또한 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터베이스 NoSQL 시스템은 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어가 사용할 수 있습니다. 모델의 메타데이터, 기능 및 작업 외에도 데이터를 이러한 파일에 저장할 수 있습니다. 반면에 데이터 엔지니어는 이를 사용하여 데이터를 정리하고 저장할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 조작하는 것이 더 쉽습니다. 애플리케이션을 개발할 때 스키마를 지정할 필요가 없습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터 유형을 제한하지 않습니다. 계정에 새 유형을 추가하여 필요에 따라 변경할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스에 대량의 데이터가 추가되면 그 규모가 입증됩니다.

Sql과 Nosql 데이터베이스의 차이점

특히 SQL 데이터베이스는 데이터 행이 열로 구성되는 계층적 모델을 기반으로 합니다. 테이블의 각 열은 특정 유형의 데이터를 저장하고 각 테이블은 하나 이상의 열로 구성됩니다. SQL 쿼리는 데이터 검색에만 필요합니다.
반면에 NoSQL 데이터베이스는 계층 구조를 염두에 두고 설계되지 않았습니다. 데이터는 열 기반 시스템에서 모델링됩니다. 결과적으로 데이터베이스의 모든 행은 단순히 데이터 모음입니다. 데이터가 표로 정리되어 있지 않기 때문에 저장 및 관리가 더 쉽습니다.
또한 NoSQL 데이터베이스는 단순히 데이터를 저장하는 것 이상으로 사용될 수 있습니다. 데이터베이스 구성에 사용되는 스키마 및 기타 정보도 저장됩니다. 이러한 유형의 데이터베이스는 빠른 생성 및 관리가 필요한 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.
SQL과 NoSQL은 단지 두 가지 예일 뿐입니다. 예를 들어 SQL은 SQL을 사용하는 관계형 데이터베이스 모델입니다. 데이터 시스템의 각 테이블은 서로 연결되어 있으며 데이터는 테이블로 구성됩니다. "데이터베이스" 키워드를 사용하여 SQL 쿼리를 실행하여 데이터를 검색할 수 있습니다.
반면에 NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스와 동일한 관계형 모델을 사용하지 않습니다. 데이터는 테이블 구조가 없기 때문에 이러한 방식으로 체계화되지 않습니다. 단순히 데이터베이스에 저장된 데이터 모음입니다. 결과적으로 SQL 쿼리는 실행하기가 더 어렵습니다.
또한 NoSQL 데이터베이스는 다양한 데이터 유형을 저장할 수 있습니다. 결과적으로 높은 수준의 사용자 정의 및 데이터 제어가 필요한 애플리케이션에 탁월한 옵션입니다.