키-값 데이터베이스: 장단점

NoSQL 데이터베이스는 점점 더 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 최신 애플리케이션을 위한 선택이 되고 있습니다. 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있지만 키-값 데이터베이스는 가장 인기 있는 선택 중 하나입니다. 키-값 데이터베이스는 키-값 쌍의 형태로 데이터를 저장 하는 NoSQL 데이터베이스 유형입니다. 키는 간단한 데이터 유형(예: 문자열 또는 정수)에서 복잡한 데이터 구조(예: 배열 또는 개체)에 이르기까지 모든 관련 값을 조회하는 데 사용됩니다. 키-값 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 저장하고 해당 데이터를 빠르게 검색할 수 있어야 하는 애플리케이션에 매우 적합합니다. 또한 데이터를 비정규화된 형식(즉, 기존 행과 열로 구성되지 않은 데이터)으로 저장해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 다음 프로젝트에 키-값 데이터베이스 사용을 고려하고 있다면 다음 몇 가지 사항을 염두에 두어야 합니다. 1. 키-값 데이터베이스는 대량의 데이터를 저장해야 하는 애플리케이션에 가장 적합합니다. 2. 키-값 데이터베이스는 데이터를 비정규화된 형식으로 저장해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 3. 키-값 데이터베이스는 데이터에 대해 복잡한 쿼리를 수행해야 하는 애플리케이션에 적합하지 않습니다. 4. 키-값 데이터베이스는 트랜잭션을 지원해야 하는 애플리케이션에 적합하지 않습니다.

NoSQL 데이터베이스 측면에서 각 사용 사례에 대한 단일 최상의 방법은 없습니다. Dan과 James Sullivan에 따르면 문서 데이터베이스와 키-값 데이터베이스는 몇 가지 면에서 다릅니다. 값 기반 데이터베이스를 가져오기 위한 SQL 스타일 쿼리 언어가 없으므로 키가 대신 사용됩니다. MongoDB 및 Couchbase와 같은 문서 데이터베이스는 검색 기능을 제공하여 개념을 한 단계 더 발전시킵니다. 문서 데이터베이스는 문서를 유형별로 구성된 컬렉션으로 구성합니다. 키-값 데이터베이스는 네임스페이스의 모든 키-값 쌍에 대한 컨테이너입니다. 제품과 같은 대규모 컬렉션을 분할할 수 있으므로 쿼리 성능이 향상될 수 있습니다.

각각에 작업의 하위 집합을 할당하여 여러 서버 간에 컬렉션을 분할합니다. 많은 데이터베이스 응용 프로그램은 키-값 및 문서 데이터베이스를 활용합니다. 키-값 데이터베이스는 배우기 쉬운 경우 좋은 쿼리 패턴과 데이터 구조를 제공할 수 있습니다. 쿼리 및 엔터티의 복잡성이 증가함에 따라 문서 데이터베이스가 최상의 옵션이 될 수 있습니다. 쿼리 성능을 향상시킬 수 있는 필터 기준을 사용하여 인덱싱을 제공할 수 있습니다.

엄청난 양의 데이터를 처리하고 엄청난 양의 상태 변경을 처리하는 동시에 분산 처리 및 저장을 통해 수백만 명의 동시 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 키-값 데이터베이스에는 중복 스토리지가 포함되어 있어 스토리지 노드가 파괴되더라도 데이터 손실을 처리할 수 있습니다.

키-값 Nosql 데이터베이스의 주요 목적은 무엇입니까?

키-값 nosql 데이터베이스에는 많은 목적이 있습니다. 이러한 데이터베이스를 사용하는 가장 일반적인 이유 중 일부는 다음과 같습니다. -쉽게 관계형이 아닌 데이터 저장 -스케일 아웃을 통해 성능 향상 - 데이터 스키마 의 유연성 제공 -쉬운 데이터 배포 지원

기본 키가 있는 테이블에 대한 액세스는 각 열에 대해 고유 인덱스가 생성되어 액세스가 더 쉽기 때문에 종종 더 쉽습니다. 인덱스는 요청된 데이터를 찾기 위해 테이블의 모든 행을 검색할 필요가 없기 때문에 기본 키가 없는 테이블보다 액세스 속도가 빠른 경우가 많습니다.

언제 키-값 데이터베이스를 사용하지 않아야 합니까?

키-값 데이터베이스를 사용하지 않으려는 몇 가지 상황이 있습니다. 한 가지 예는 일부 기준을 충족하는 모든 레코드 찾기와 같은 복잡한 쿼리를 지원해야 하는 경우입니다. 또 다른 예는 키-값 데이터베이스로는 불가능한 트랜잭션을 지원해야 하는 경우입니다. 마지막으로 여러 사용자의 동시 액세스를 지원해야 하는 경우 키-값 데이터베이스가 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

일반적으로 키-값, 계층적, 맵 축소 또는 그래프 데이터베이스 시스템은 구현 전략과 훨씬 더 유사합니다. 데이터가 단순히 각각에 대해 고유한 식별자를 생성할 수 있는 항목의 목록이라면 KVS가 적합합니다. 신입생 컴퓨터 과학에서 배운 데이터 구조와 비슷했습니다. NoSQL 데이터베이스에서 구조화되지 않거나 예측할 수 없거나 변경되는 데이터는 저장하기에 가장 적합한 데이터 유형입니다. 구조화된 데이터가 없다면 관계형 데이터베이스가 그다지 유용하지 않을 것입니다. 도움이 되는 주요 관계 및 제약 조건이 있는 테이블을 사용하면 정규화된 관계형 데이터를 더 쉽게 이해하고 검증할 수 있습니다. 애플리케이션이 작고 복잡한 데이터 구조를 가지고 있는 경우 관계형 데이터베이스를 사용하여 비용을 절약할 수 있습니다. 반면 난해한 관행은 섹시하고 도전적이며 재미있지만 응용 프로그램의 99.999%만이 전통적인 접근 방식을 필요로 합니다. 확장성은 시스템을 가동 및 실행하는 것과는 아무런 관련이 없으며 이것이 KV의 주된 이유입니다.

그럼에도 불구하고 키-값 저장소를 사용하는 데는 몇 가지 단점이 있습니다. 가장 먼저 해야 할 일은 작업 범위를 단순한 데이터 구조로 제한하는 것입니다. 데이터에 키-값 형식이 없으면 키-값 저장소가 이해할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다.
키-값 저장소는 데이터를 저장하는 다재다능한 방법이며 액세스 또는 수정이 필요하지 않은 데이터에 특히 적합합니다.

키-값 저장소의 다양한 용도

키-값 저장소가 적절할 때 다양한 상황에서 사용할 수 있습니다. 키-값 저장소는 대량의 연속 읽기 및 쓰기가 필요한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 키-값 저장소는 메모리에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

키-값 저장소는 무엇에 사용됩니까?

느린 메모리 시스템에 대한 읽기 및 쓰기를 줄여 애플리케이션 속도를 높이기 위해 메모리 내 데이터 캐싱에 키-값 저장소가 자주 사용됩니다. Hazelcast 기술은 키 값을 메모리에 저장하는 고속 데이터 검색 도구입니다.

연관 배열과 달리 키-값 저장소는 연관 배열을 기본 데이터 모델로 사용합니다. get, put 및 delete 명령줄 프로그램을 사용하여 데이터를 저장, 검색 및 업데이트할 수 있습니다. 키-값 저장소는 사용하기 쉽고, 확장 가능하며, 휴대 가능하고, 유연하며, 빠르고 사용하기 쉽고 확장 가능하며 휴대 가능한 스토리지 솔루션을 특징으로 합니다. 낮은 대기 시간으로 지속적인 작업 스트림을 처리할 수 있는 큰 크기와 기능으로 인해 성능이 우수합니다. 캐시에는 디스크에서 미리 계산하거나 복사할 수 있는 데이터가 포함되어 있습니다. 애플리케이션이 데이터 요청을 수신하고 캐시에 있는 경우(적중이라고 함) 캐시를 읽어 이를 제공할 수 있습니다. 캐시는 쓰기 또는 업데이트 성능을 개선하는 데 사용되지 않지만 키-값 저장소는 매우 효과적입니다.

지연 시간을 결정하기 위해 데이터베이스에 100,000개의 행을 삽입한 다음 첫 번째 행을 검색하는 데 걸리는 시간으로 계산됩니다. 데이터베이스에 쿼리를 보내고 초기 응답을 받는 데 걸리는 시간에 따라 데이터베이스의 가용성이 결정됩니다. 처리량을 평가하기 위해 쿼리가 데이터베이스로 전송되고 첫 번째 응답에 걸리는 시간을 측정할 수 있습니다. 데이터베이스 크기는 스토리지를 평가하는 데 사용됩니다.
RonDB는 키-값 저장소 평가에서 가장 많은 대기 시간과 가용성을 제공합니다. 또한 처리량과 저장 용량이 가장 큽니다.

키-값 저장소의 장점

데이터베이스를 생성하려면 일련의 키와 값을 지정해야 합니다. 키는 값이 아니라 데이터에 대한 고유한 식별자라는 점에 유의해야 합니다. 이러한 키는 데이터베이스에서 데이터를 조회하거나 인덱싱하는 데 사용할 수 있습니다. 키-값 저장소를 사용할 때 데이터는 키-값 쌍으로 데이터베이스에 저장됩니다. 키-값 쌍을 분리하는 것은 불가능합니다. 이러한 인덱스를 사용하면 많은 양의 데이터를 빠르고 쉽게 얻을 수 있습니다. 키-값 저장소를 사용하면 한 위치에서 모든 데이터를 추적할 필요가 없습니다. 모든 데이터는 데이터베이스에서 지원하는 형식 중 하나로 저장됩니다. 특정 형식으로 저장할 필요가 없는 데이터는 키-값 저장소에 저장할 수 있습니다.

키-값 Nosql 데이터베이스 예제

데이터베이스 쿼리 및 텍스트 검색은 Couchbase의 SQL 스타일 쿼리에서 처리됩니다. Amazon DynamoDB 는 Amazon에서 주로 사용하는 키-값 데이터베이스입니다. DynamoDB는 널리 사용되는 데이터베이스이기 때문에 많은 사용자가 사용합니다.

키 값 데이터베이스는 데이터가 키-값 형식으로 저장되고 읽기 및 쓰기에 최적화된 데이터베이스 유형입니다. 값이 키와 연결되면 연결된 값은 고유 키 또는 여러 고유 키를 사용하여 검색됩니다. 키-값 쌍 데이터 시스템의 예는 광범위한 데이터베이스 예제 및 사용 사례를 다루는 MongoDB에서 찾을 수 있습니다. MongoDB는 바이너리 JSON 문서 유형인 컬렉션에 데이터를 저장합니다. MongoDB용 기본 드라이버는 Python, C#, C 및 Node.js와 같은 언어로 작성됩니다. MongoDB는 유연한 문서를 효율적으로 저장하고 임의 검색을 위해 추가 필드에 인덱싱할 수 있는 기능을 제공하므로 강력한 키-값 저장소가 됩니다. 응용 프로그램에서 맵이나 사전과 같은 키로 값을 빠르게 검색해야 하는 사용 사례에서는 MongoDB 키-값 저장소가 사용됩니다. MongoDB 문서가 클 수 있기 때문에 애플리케이션은 스키마를 사용하여 인덱스 풋프린트를 줄이고 액세스를 최적화할 수 있습니다. 속성 패턴은 문서 배열을 사용하여 키-값 구조를 저장하는 패턴입니다.

키-값 예는 무엇입니까?

전화번호부는 훌륭한 예입니다. 여기서 키는 사람이나 회사의 이름이고 값은 전화번호입니다. 주식 거래 데이터는 키-값 쌍의 예입니다.

Mongodb는 키-값 데이터베이스입니까?

MongoDB에서 각 문서가 기본적으로 필드-값 구조인 BSON(Binary JSON) 문서 모음은 키-값 저장소입니다.

키-값 데이터베이스의 단점

키-값 데이터베이스에는 몇 가지 단점이 있습니다. 하나는 데이터를 저장하고 검색할 때 다른 유형의 데이터베이스보다 덜 효율적일 수 있다는 것입니다. 또 다른 단점은 쿼리하기가 더 어려워 특정 정보를 찾기가 어렵다는 것입니다. 마지막으로 다른 유형의 데이터베이스보다 확장하기가 더 어려울 수 있습니다.

키-값 데이터베이스는 키를 모든 유형의 데이터가 될 수 있는 값으로 구성하는 데이터베이스입니다. 표준 관계형 데이터베이스에 적합하지 않은 데이터 모음을 저장하기 위해 키 값 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. 문서 데이터베이스의 값에 해당하는 키를 기반으로 데이터를 저장하는 대신 구조화된 데이터가 저장됩니다. 키-값 데이터베이스와 캐시는 사용 사례와 실제 세계에서 작동하는 방식 측면에서 몇 가지 유사점이 있습니다. 본질적으로 캐시는 데이터에 대한 요청을 보다 응답적으로 만들기 위해 제공되는 데이터의 복사본이며 쓰기 또는 업데이트 요청을 수락하지 않습니다. 분산 키-값 데이터베이스는 네트워크를 통해 서로 연결되어 여러 노드에 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형으로 정의할 수 있습니다.

키-값 데이터베이스가 트랜잭션을 지원합니까?

키- 값 데이터베이스가 트랜잭션을 지원 합니까? 키-값 저장소에서 트랜잭션을 수행할 수 있습니다.

키-값 데이터베이스 사용 사례

키-값 데이터베이스는 키-값 쌍을 사용하여 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형입니다. 키는 데이터를 식별하는 데 사용되고 값은 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 키-값 데이터베이스는 자주 액세스하거나 업데이트하는 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다.

키-값 데이터베이스는 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 유형 중 하나입니다. 매우 단순하게 구축되었으며 이러한 유형의 데이터 모델에서 엄청나게 빠른 성능을 발휘할 수 있습니다. NoSQL 설계 철학은 유연성과 신속한 개발은 물론 사용하기 쉬운 애플리케이션 생성을 가능하게 합니다. 키-값 저장소는 빠르고 안정적이기 때문에 프로그래머는 일반적으로 필터나 컨트롤과 관련하여 발생할 수 있는 모든 문제를 해결합니다. 키-값 저장소는 가장 인기 있고 널리 사용되는 데이터베이스 중 일부이며 일상 생활에서 이에 의존합니다. 키-값 저장소에 따르면 기존의 관계형 데이터베이스 는 쉽게 확장 가능하고 한 시스템에서 다른 시스템으로 간단하게 이동할 수 있기 때문에 많은 수의 읽기 및 쓰기 작업을 처리하도록 설계되지 않았습니다. 이러한 도구는 관계형 및 비관계형 데이터베이스 격차를 해결하는 것 외에도 이를 해결합니다. 데이터를 분석하든 사용자를 처리하든 두 가지를 결합하여 파이프라인의 효율성을 개선할 수 있습니다.

키-값 쌍 사용의 이점

키-값 쌍은 다른 개체에 연결하지 않고 개체를 저장하는 기능이 필요할 때 탁월한 선택입니다. 키-값 쌍에 고객 ID 목록이 있는 경우 고객을 처리해야 할 때 ID를 사용하여 배열 조회를 수행할 수 있습니다.
구성 파일은 키-값 쌍에 대한 또 다른 일반적인 응용 프로그램입니다. 예를 들어 새 소프트웨어 패키지의 구성 파일을 만들어 패키지의 위치와 이름을 저장할 수 있습니다. 파일의 각 줄에는 한 쌍의 키-값 쌍이 포함되며 키는 파일 이름이고 값은 해당 위치입니다.
키-값 쌍을 사용할 때 데이터의 위치를 ​​기억할 필요가 없습니다. 검색 상자에서 파일을 검색하여 간단히 키를 기억할 수 있습니다. 이렇게 하면 파일을 한 위치에서 다른 위치로 변경할 필요가 없으므로 파일을 쉽게 읽고 유지 관리할 수 있습니다.
다른 개체에 연결해야 하는 데이터를 저장해야 하는 경우 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. 데이터베이스의 데이터에 액세스하는 데 사용하는 구문과 규칙은 다양한 방법으로 변경할 수 있습니다. 데이터베이스를 사용하여 고객 조회 테이블에서 사용하는 고객 정보를 저장할 수 있습니다.
데이터베이스에 있는 개체 간의 관계를 추적할 수 있습니다. 또한 찾고 있는 데이터를 더 쉽게 검색할 수 있으며 관계에 대한 걱정 없이 데이터에 새 개체를 추가할 수 있습니다.