NoSQL 데이터베이스의 JSON: 장점과 단점

이 기사에서는 JSON을 NoSQL 데이터베이스에 저장하는 방법을 살펴봅니다. 데이터베이스에서 JSON을 사용할 때의 장점과 단점을 살펴보고 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 에서 JSON 데이터로 작업하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 기사를 마치면 NoSQL 데이터베이스에 JSON을 저장하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.

문서 모델의 일부 기능은 널리 사용되는 관계형 데이터베이스에서 널리 사용되었습니다. 가장 일반적인 유형의 JSON 데이터는 이러한 시스템의 기능입니다. PostgreSQL 9.2에서는 데이터를 JSON으로 변환하는 기능이 추가되었습니다. 이전에 비효율적이고 사용할 수 없는 것으로 간주되었던 다른 모델이 이 분야에서 진전을 이루고 있습니다. node.js 생태계에서 제공하는 사실상의 인코딩을 사용하여 여러 서비스 간에 데이터를 통신할 수 있습니다. 다중 언어 시스템에서 Apache Avro 또는 프로토콜 버퍼는 일반적으로 데이터 전달 메커니즘으로 사용됩니다. XML은 현재 클라이언트 측 데이터 모델에 더 가까운 JSON에 기반을 잃고 있습니다.

서버측 언어로서 모든 서버측 언어는 Python 및 Java와 같은 JSON을 사용하여 효율적인 데이터 직렬화를 지원해야 합니다. 결과적으로 프런트 엔드와 사용자의 소셜 미디어 피드 간에 구성을 전달하는 데 필요한 데이터 변환이 줄어듭니다. 각 버전의 릴리스에 따라 변경되는 롤링 업그레이드를 실행할 수 있습니다. 역방향 또는 순방향 호환성과 관련하여 새 형식을 처리하려면 이전 응용 프로그램이 필요합니다. 한 명 이상의 사람과의 관계가 제대로 이루어지지 않으면 문제가 발생하는 것으로 알려져 있습니다. 테이블 송 이외의 다른 관계와 관련이 없기 때문에 이러한 링크를 노래 테이블에 유지할 수 있습니다. 또한 JSON을 쿼리하여 결과가 전체적으로 응용 프로그램에 친숙한지 또는 특정 키만 있는지 확인할 수 있습니다.

관련된 데이터가 너무 많기 때문에 이로 인해 데이터 스토리지 용량이 초과될 수 있습니다. Postgres 및 MongoDB를 비롯한 여러 공급업체는 JSONB 및 BSON과 같은 자체 데이터 표현 버전을 만들었습니다. 일부 문서에서는 맞춤법이 틀리거나 잘못된 키에 저장된 값을 적용할 수 있습니다.

MongoDB는 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스입니다. 문서 지향 데이터베이스 MongoDB는 스키마와 함께 JSON과 유사한 데이터 구조를 사용하는 무료 오픈 소스 교차 플랫폼 NoSQL 데이터베이스입니다.

JSON 데이터베이스는 다양한 데이터 유형을 제공하고 필요한 경우 간단히 변경할 수 있는 NoSQL 데이터베이스 중 하나입니다. 데이터는 견고한 테이블이 아닌 문서에 저장될 수 있으므로 JSON 데이터베이스의 적응성이 향상됩니다.

JSON 데이터베이스 범주는 NoSQL 데이터베이스 중에서 가장 인기 있는 것 중 하나입니다. 기존의 관계형 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스와 달리 열과 행 외부에 데이터를 저장하도록 설계되었습니다.

JSON 데이터는 임시 형식으로 저장할 수 있습니다. 예를 들어 웹사이트는 제출된 양식과 같은 사용자 생성 데이터를 생성할 수 있습니다. 또한 모든 프로그래밍 언어의 데이터 형식으로 사용하여 높은 수준의 상호 운용성을 제공할 수 있습니다.

Nosql에 Json을 저장할 수 있습니까?

SQL Server 또는 SQL Database에서 NoSQL 데이터베이스와 동일한 방식으로 JSON 문서를 저장하고 JSON 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

많은 최신 데이터베이스에서 사용되는 JSON(JavaScript Object Notation) 데이터베이스는 JSON 데이터베이스라는 데이터 형식을 사용합니다. 2006년에 처음 도입된 이 표준은 인간과 기계 모두가 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 저장, 쿼리/인덱싱 방법 설계 및 선택, 데이터 구조화와 같은 특정 사용 사례를 염두에 두고 설계 및 작성되었습니다. 그래프 데이터베이스와 같은 그래프 데이터베이스 구조는 일반적으로 인메모리 처리의 일부로 인메모리 처리를 지원합니다. 각 데이터 조각은 이러한 구조로 설정된 디스크에 저장된 일련의 관계 ID 번호에 연결됩니다. 클러스터 기반 접근 방식을 통해 데이터베이스는 더 많은 노드를 추가하여 더 큰 데이터 플랫폼을 구축할 수 있습니다. 데이터는 분산 저장 및 처리를 용이하게 하기 위해 노드 간에 분할됩니다.

문서에 새 속성을 추가하는 기능은 문서 스키마의 확장입니다. DBA의 필요성을 제거하여 애플리케이션 스키마 관리를 간소화하고 마이크로서비스 제공을 가속화합니다. 문서 키 이름은 관계형 테이블의 열 이름으로 처리될 수 있습니다. Couchbase를 사용하려는 경우 높은 수준의 성능과 유연성에 액세스할 수 있다는 사실을 알고 그렇게 할 수 있습니다. 클러스터에 새 노드를 추가하는 것은 간단한 프로세스이며 데이터 밸런싱 및 복제는 명령줄에서 자동으로 수행됩니다. 데이터베이스 서비스는 데이터베이스에 구성된 모든 인덱스, 파티션, 복제 및 데이터 액세스 기능을 관리합니다.

JSON 파일은 읽고 쓰기가 간편한 저비용 데이터 교환 형식입니다. 이 언어를 사용하여 여러 플랫폼과 애플리케이션에서 데이터를 표현할 수 있습니다. Amazon DocumentDB는 빠르고 확장 가능하며 가용성이 높고 완벽하게 관리되는 문서 데이터베이스 서비스를 통해 MongoDB 워크로드를 지원합니다. 그 결과 JSON 데이터를 저장, 쿼리 및 인덱싱하는 것이 간단합니다.

Mongodb에 Json을 저장할 수 있습니까?

예, JSON을 MongoDB에 저장할 수 있습니다. JSON은 사람이 읽을 수 있는 방식으로 데이터를 나타내는 데 사용되는 형식입니다. MongoDB는 데이터를 JSON 형식 으로 저장할 수 있는 데이터베이스입니다.

MongoDB는 2000년대 중반에 개발된 고성능 NoSQL 데이터베이스입니다. 문서(레코드) 및 컬렉션(테이블) 레코드는 MongoDB에 비관계형 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. JSON(JavaScript Object Notation) 형식은 JavaScript에만 기반을 둔 유일한 형식입니다. BSON(Binary JSON )은 다양한 데이터 유형을 저장할 수 있는 JSON 문자열입니다. 이 기사에서는 MongoDB에서 JSON 데이터를 처리하는 방법을 배웁니다. 데이터 구조화, 가져오기 및 내보내기는 작업 중 일부에 불과합니다. 평신도의 관점에서 MongoDB는 JSON과 MongoDB를 모두 지원합니다. 새 테이블을 만드는 대신 아래 이미지와 같이 관련 데이터와 목록을 동일한 문서에 포함합니다.

Nosql 데이터베이스에서 Json이란 무엇입니까?

JSON(JavaScript Object Notation)은 가벼운 데이터 교환 형식입니다. 인간이 읽고 쓰는 것은 쉽다. 기계가 쉽게 구문 분석하고 생성할 수 있습니다. JavaScript 프로그래밍 언어, 표준 ECMA-262 3판 – 1999년 12월의 하위 집합을 기반으로 합니다. JSON은 완전히 언어 독립적인 텍스트 형식이지만 C 계열 언어(C, C++, 자바스크립트 등). 이러한 속성은 JSON을 이상적인 데이터 교환 언어로 만듭니다.

JSON 데이터베이스는 반구조화된 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 문서 유형 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 형식은 시간과 비용이 많이 드는 쓰기 방법인 행-열보다 훨씬 더 유연합니다. 파일 시스템과 달리 문서 데이터베이스는 각 문서가 개별적으로 처리되는 방식으로 구성됩니다. MongoDB는 다양한 유형의 인덱스를 지원하기 때문에 NoSQL 데이터베이스는 표준 데이터베이스보다 성능이 좋습니다. 여러 문서를 함께 연결(정보 포함)하거나 별도의 문서를 만든 다음 함께 연결할 수도 있습니다. 중첩된 배열 또는 포함된 문서와 같은 문서 내의 개체 중첩은 쿼리가 간단합니다. MongoDB와 같은 문서 데이터베이스에는 풍부한 쿼리 언어(MQL)와 집계 파이프라인이 있어 기존보다 훨씬 쉽게 데이터를 처리하고 변환할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 데이터베이스는 추가 코딩 없이 Python 및 R과 같은 널리 사용되는 데이터 분석 프로그램에 쉽게 전달할 수 있습니다. 성능 및 공간 최적화와 같은 MongoDB의 다른 기능은 MongoDB를 가장 인기 있는 JSON 데이터베이스로 만듭니다.

MySQL과 같은 SQL 데이터베이스는 효율성이 떨어지고 트래픽이 많은 애플리케이션용이 아니기 때문에 JSON을 지원하지 않습니다. 결과적으로 MySQL은 많은 양의 데이터가 필요하고 높은 성능을 유지하려는 사람들에게 좋은 선택입니다. 소규모 애플리케이션에 사용할 수 있는 경량 데이터베이스만 필요한 경우 JSON을 사용해야 합니다.

Json 데이터베이스: 반정형 데이터 저장을 위한 완벽한 솔루션

JSON 데이터베이스는 반구조화된 데이터를 저장할 수 있습니다. 유연하고 효율적이라는 사실은 정규화된 테이블이 필요하지 않은 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있음을 의미합니다.

Json Nosql 데이터베이스

JSON NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스에 대한 보다 유연하고 확장 가능한 대안을 제공하기 때문에 점점 인기를 얻고 있습니다. JSON 데이터베이스는 복잡한 데이터 구조를 처리하고 실시간 데이터 액세스가 필요한 애플리케이션에 특히 적합합니다.

MapR 데이터베이스(현재 HP Enterprise Server Data Fabric의 일부)와 같은 문서 데이터베이스는 스키마 없는 데이터베이스라고도 합니다. 문서 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 미리 정의된 동일한 구조를 필요로 하지 않습니다. 그러나 문서 데이터베이스를 만들기 위해 데이터를 구성하려는 방법의 측면을 정의해야 합니다. 애플리케이션이 데이터 모델링과 관련하여 제대로 작동하지 않으면 장기적으로 잘 작동할 가능성이 없습니다. HPE Ezmeral 데이터 패브릭을 사용하여 스키마를 비정규화하고 단일 행에 저장하거나 여러 인덱스가 있는 NoSQL 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. 데이터를 키 범위로 그룹화하면 행 키로 읽고 쓰기가 더 쉽습니다. ER 모델은 함께 읽을 수 있는 데이터가 별도로 저장되도록 물리적 모델을 정의하는 데 사용할 수 있습니다. NoSQL 모델을 사용하면 데이터를 함께 액세스하고 저장하기 위해 데이터를 비정규화하거나 복제할 수 있습니다.

이것은 데이터가 하나의 테이블에 저장되고 일반적으로 관계형 데이터베이스에 저장되는 여러 인덱스를 포함하는 비정규화된 데이터 저장소입니다. 테이블이 일대다 관계에 있는 경우 단일 문서로 모델링할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 행은 유사한 개체의 특정 인스턴스를 나타냅니다. 개체 지향 프로그래밍 모델은 예를 들어 동일한 기본 유형을 확장하여 서로 다른 개체 유형을 연결할 수 있습니다. 각 문서에는 트리 구조의 노드에 해당하는 행 키가 포함되어 있습니다. 부모 필드에는 노드 ID가 저장되고 자식 필드에는 노드 ID가 배열로 저장됩니다. 이 블로그 게시물에서는 문서 데이터베이스 데이터 모델링과 관계형 데이터베이스 모델링 간의 몇 가지 차이점을 살펴보겠습니다. 문서 모델을 사용하면 각 하위 유형의 객체가 기본 유형 또는 다른 하위 유형에 있는 것과 동일한 방식으로 속성을 저장할 수 있습니다. 이를 통해 동일한 테이블에서 다양한 제품 유형을 모델링하고 유형별로 제품을 그룹화할 수 있습니다.

Json 또는 Mongodb: 데이터 스토리지를 위한 더 나은 선택은 무엇입니까?

JSON 형식의 데이터 저장은 읽고 쓰기가 간단하고 가볍고 읽기 쉽기 때문에 네트워크를 통해 쉽게 전송할 수 있기 때문에 널리 사용됩니다. MongoDB는 속도, 유연성 및 확장성으로 인해 데이터 저장소로 널리 사용됩니다.

데이터베이스에 Json을 저장하는 가장 좋은 방법

응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 일부 사람들은 JSON 데이터를 저장하기 위해 MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스를 사용할 것을 권장합니다. 이는 문서 지향 데이터베이스가 JSON과 유사한 형식으로 저장된 데이터로 작업하도록 설계되었기 때문입니다.

다음 모델은 내 테이블에 사용자 관련 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. uid(기본 키) 및 사용자에 대한 기타 데이터를 JSON 형식으로 저장하는 메타 열. 개발자로서 속성당 하나의 열을 사용하는 이유는 무엇입니까(여러 열을 사용하는 것과 반대)? 'foo'라는 사용자에 대해 어떻게 쿼리를 수행할 수 있습니까? 데이터는 JSON 문서를 통해 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. 외래 키는 열에 만들 수 있지만(JSON 문서에는 없음) 열 사이에는 만들 수 없습니다(분리 가능). 임의의 문서 크기 제한이 아닌 크기 제한 없이 원하는 만큼 많은 필드를 추가할 수 있으려면 MongoDB와 같은 NoSQL 솔루션을 고려하는 것이 중요합니다. 표 1: 관계형 데이터베이스의 값당 열 수.

JSON을 사용하는 이점 중 하나는 팀이 규율이 없을 때 JSON 필드에 다른 키/값 쌍을 만드는 것이 간단하므로 스키마 마이그레이션을 피하려는 유혹이 있다는 것입니다. 예를 들어 WordPress의 구조는 이러한 유형의 콘텐츠를 쉽게 식별할 수 있도록 합니다(최소한 WordPress는 내가 처음 관찰한 곳이었고 아마도 다른 곳에서 시작되었을 가능성이 큽니다). JSON Blob 보다 빠르고 더 많은 키를 보유할 수 있지만 일부 NoSQL 솔루션만큼 빠르지는 않습니다. 두 모델의 혼합이 반드시 문제를 일으키는 것은 아니지만(여분의 공간이 없다고 가정할 때) 두 데이터 세트가 동기화되지 않으면 문제가 발생할 수 있습니다. PostgreSQL의 PLV8 지원(더 유연한 저장 프로시저 언어가 있는 다른 RDBMS와 함께)은 다른 RDBMS보다 더 나은 선택입니다. 비관계형 모델을 관계형 데이터베이스와 결합하려는 경우 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 더 적합하다고 생각합니다. 다른 관찰자들이 지적했듯이 검색 프로세스는 느려질 것입니다. 쿼리하는 가장 간단한 방법은 -ID 열을 삽입하는 것입니다.

Dynamodb: Json 문서를 저장하는 방법

큰 JSON 개체를 포함하는 열에 대해 최대 4GB의 데이터를 처리할 수 있고 텍스트처럼 삽입, 업데이트 및 읽을 수 있는 longblob 유형을 사용할 수 있습니다. dynamodb에 json 파일을 어떻게 저장합니까? JSON 문서는 DynamoDB 테이블에 속성으로 저장할 수 있습니다. 이를 위해 withJSON 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 JSON 문서를 구문 분석하고 각 요소를 DynamoDB 데이터에 매핑합니다. Postgres는 json에 적합합니까? 정적 JSON 데이터 와 SQL 구조의 활성 데이터를 사용하는 경우 PostgreSQL은 JSONB 표현이 효율적이고 인덱싱을 허용하므로 좋은 선택입니다.

Json 데이터를 저장하고 쿼리하려면 확장 가능한 데이터베이스를 만들어야 합니다.

확장 가능한 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 처리하고 해당 데이터에 대한 빠른 액세스를 제공할 수 있는 데이터베이스입니다. JSON 데이터를 저장하고 쿼리하는 한 가지 옵션은 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것입니다. MongoDB는 JSON 형식으로 데이터를 저장하는 데 적합한 문서 지향 데이터베이스입니다. 또 다른 옵션은 MySQL과 같은 관계형 데이터베이스를 사용하는 것입니다. MySQL은 JSON 데이터를 저장하는 데 적합하지 않지만 Json2Mysql과 같은 라이브러리의 도움으로 사용할 수 있습니다.

Mysql의 Json 데이터 유형

문자열 형식과 문자열 형식 간에 변환할 필요는 없습니다. 이 문서는 프로그래밍 지식 없이도 구문 분석하거나 형식을 지정할 수 있습니다. 결과적으로 MySQL은 JSON 데이터 유형을 기본 유형으로 사용합니다. MySQL 열에 JSON 데이터를 저장하면 몇 가지 이점이 있지만 데이터베이스는 중첩 배열 또는 객체 유형을 지원하지 않습니다.

Azure에 Json 데이터를 저장하는 가장 좋은 방법

Azure에 JSON 데이터를 저장하는 몇 가지 방법이 있습니다. 한 가지 방법은 Azure Blob Storage를 사용하는 것입니다. Blob 컨테이너를 만든 다음 해당 컨테이너에 JSON 데이터를 저장할 수 있습니다. 또 다른 방법은 Azure Table Storage를 사용하는 것입니다. 테이블을 만든 다음 해당 테이블에 JSON 데이터를 저장할 수 있습니다.