Rational 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 데이터 마이그레이션

Rational 데이터베이스 에서 NoSQL 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션하려는 이유는 많습니다. 더 많은 사용자나 데이터를 처리하기 위해 애플리케이션을 확장하거나 NoSQL 데이터베이스가 제공할 수 있는 유연성과 확장성을 활용하고 싶을 수 있습니다. 이유가 무엇이든 마이그레이션을 시작하기 전에 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 이 기사에서는 Rational 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션할 때 고려해야 할 몇 가지 핵심 요소에 대해 설명합니다. 또한 안심하고 마이그레이션을 시작할 수 있도록 프로세스에 대한 높은 수준의 개요를 제공합니다.

NoSQL 데이터베이스는 단일 소프트웨어 또는 RDBMS와 NoSQL의 조합 등 다양한 설정에서 자주 사용됩니다. SQL에서 NoSQL로 전환할 때 중요한 고려 사항 중 하나는 스키마의 재설계와 데이터 논리의 리팩터링입니다. 제안된 기술에서 일부 경우에는 호스팅이 필요하고 다른 경우에는 프로세스를 최적화하여 성능을 향상시켜야 합니다. 클라우드 컴퓨팅에서 NoSQL은 가장 널리 사용되는 데이터베이스이므로 MySQL 및 Microsoft Azure보다 더 나은 선택입니다. JSON 형식은 No SQL 데이터베이스의 가장 강력한 기능입니다. 클라우드는 휴대성이 매우 뛰어나 웹 및 모바일 애플리케이션 모두에 이상적입니다.

관계형 데이터베이스를 Nosql 데이터베이스로 어떻게 마이그레이션합니까?

관계형 데이터베이스 를 NoSQL 데이터베이스로 마이그레이션하는 가장 좋은 방법은 해당 데이터베이스의 특정 요구 사항에 따라 달라지기 때문에 이 질문에 대한 천편일률적인 대답은 없습니다. 그러나 관계형 데이터베이스를 NoSQL 데이터베이스로 마이그레이션하는 방법에 대한 몇 가지 팁에는 두 데이터베이스 유형 간의 차이점 이해, NoSQL 데이터베이스와 잘 작동하는 데이터 모델 설계, 마이그레이션 프로세스 자동화에 도움이 되는 도구 사용이 포함됩니다.

30년 이상 기업 데이터 센터에서 실행된 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)은 여전히 ​​전 세계 주요 데이터 소스입니다. 이것은 무한정 계속할 수 없습니다. RDBMS는 데이터 생성, 소비 및 볼륨의 속도를 따라갈 수 없습니다. 이 새로운 빅 데이터 시대에는 NoSQL 데이터베이스가 필요합니다. 이 기사에서는 일반적으로 RDBMS에서 NoSQL 데이터베이스로의 전환에 대해 설명합니다. 관계형 세계에서 NoSQL 세계로의 전환에는 신중한 계획이 필요합니다. SQL과 NoSQL Land의 구문은 크게 다르며 새로운 사용자가 이해하는 데 약간의 연습이 필요할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 개발자는 여전히 NoSQL을 다음 프로젝트에 통합할 수 있습니다. Foursquare의 사용자 기반은 2,500만 명이 넘는 사람과 25억 회의 체크인으로 성장하여 가장 인기 있는 소셜 네트워크 중 하나가 되었습니다. NoSQL의 가장 큰 장점 중 하나는 비즈니스에서 요구하는 대로 데이터 모델을 최신 상태로 유지하기 위해 데이터 모델을 반복할 수 있다는 것입니다. 관계형 세계에서 벗어나는 것은 많은 신규 사용자의 다음 단계입니다. Foursquare와 Art.sy는 모두 관계형 데이터베이스 에서 NoSQL 데이터베이스로 이동했습니다. MongoDB 또는 Riak으로의 데이터 마이그레이션은 Cassandra와 같은 컬럼 데이터베이스로의 데이터 마이그레이션과 다릅니다. 확장과 관련하여 스마트 비즈니스는 일반적으로 처음부터 Noql을 사용합니다.

경우에 따라 관계형 데이터베이스의 스키마는 데이터베이스가 할당된 비즈니스 도메인 측면에서 NoSQL 데이터베이스의 스키마와 다릅니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하여 관계형 데이터베이스를 대체하려면 두 데이터베이스의 테이블 간 관계를 유지해야 합니다. 경우에 따라 이는 관계형 데이터베이스에서 서로 관련된 테이블을 NoSQL에서 하나로 병합해야 함을 의미할 수 있습니다.
RDBMS 테이블은 비즈니스 개체를 검색하기 위해 다른 테이블에 조인되어야 하므로 밀접하게 관련된 테이블이 단일 NoSQL 테이블로 결합되어야 합니다. 연관된 데이터가 동일한 테이블에 저장되기 때문에 비즈니스 오브젝트를 더 쉽게 검색할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스에 마이그레이션이 필요합니까?

데이터가 교환되는 모든 프로그래밍 언어에는 NoSQL 데이터베이스가 제대로 작동하기 위해 마이그레이션해야 하는 고유한 스키마가 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 고유한 데이터 스키마의 변화에 ​​적응할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 환경으로 마이그레이션하여 데이터를 현대화할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스가 Nosql이 될 수 있습니까?

관계형 데이터베이스는 나중에 액세스할 수 있는 관련 데이터가 있는 데이터 테이블을 저장합니다. 이러한 테이블은 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 관리하고 ACID 보장 및 고정 스키마로 지원됩니다. SQL 데이터베이스가 없으며 고성능 비관계형 데이터 저장소를 사용합니다.

마이그레이션에 더 적합한 Db는 무엇입니까?

마이그레이션 데이터베이스는 구조화된 데이터베이스 로 구성됩니다.

Nosql에 관계형 데이터를 저장할 수 있습니까?

관계는 관계형 데이터베이스와 동일한 방식으로 NoSQL 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 많은 사람들은 관련 데이터를 테이블 간에 나눌 필요가 없기 때문에 관계형 데이터베이스보다 NoSQL 데이터베이스에서 관계 데이터를 모델링하는 것이 더 쉽다고 생각합니다.

키/값 쌍, JSON 문서 또는 그래프는 데이터를 저장할 수 있는 방법 중 일부입니다. NoSQL은 SQL을 사용하여 쿼리를 수행하지 않는 데이터 저장소를 나타냅니다. 이러한 데이터베이스 중 다수는 SQL 호환 가능함에도 불구하고 실제로는 비관계형 데이터베이스로 간주됩니다. 문서 저장소는 모든 문서가 동일한 방식으로 구성될 것을 요구하지 않습니다. 이 자유 형식 접근 방식에는 개선의 여지가 많습니다. 이 키는 자주 수행되는 문서를 해시하여 문서를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 읽기 및 쓰기 작업은 문서의 여러 필드에서 수행되기 때문에 원자성 작업이 일반적입니다.

데이터를 해시에 저장하는 대신 많은 열 계열 데이터베이스는 물리적으로 키 순서대로 데이터를 저장합니다. 행 키는 중요도에 따라 특정 키 또는 키 집합에 대한 액세스를 허용하므로 기본 인덱스로 간주됩니다. 보조 인덱스는 여러 열로 구성될 수 있는 구현에 따라 열 패밀리의 열에 대해 생성됩니다. 키 저장소는 키 값 또는 키 세트 사용과 같은 간단한 조회를 수행하도록 고도로 최적화되어 있습니다. 노드와 에지는 그래프 데이터 저장소에 저장되는 두 가지 유형의 데이터입니다. 에지는 엔터티 간의 관계를 지정하는 데 사용할 수 있는 반면 노드 관계는 엔터티를 나타내는 데 사용할 수 있습니다. 이와 같은 쿼리 언어는 그래프 데이터베이스를 사용하여 관계 네트워크를 순회할 때 매우 유용합니다.

시계열 데이터 저장소에 저장된 데이터는 원격 측정 데이터 저장에 최적화되어 있습니다. IoT 장치와 애플리케이션 및 시스템 카운터를 감지할 수 있는 센서가 시나리오의 예입니다. Blob 집합은 개체 데이터 저장소를 사용하여 여러 서버 노드에 복제할 수 있습니다. 파일 공유를 사용하면 서버 메시지 블록(SMB)과 같은 표준 네트워킹 프로토콜을 사용하여 네트워크를 통해 파일에 액세스할 수 있습니다. 보조 인덱스로 사용된다는 점에서 모든 데이터 저장소 에 대한 보조 인덱스 역할을 합니다. 대량의 데이터가 수집되는 경우 실시간 데이터 인덱서를 사용할 수 있습니다. 인덱스를 생성하기 위해 인덱싱 프로세스가 사용됩니다. 다차원적일 수 있으며 자유 텍스트 검색이 가능합니다.

반면 기존 데이터베이스 는 느리고 복잡하며 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 관리가 덜 필요합니다. 그러나 MongoDB를 관계형 데이터베이스와 통합해야 할 수도 있습니다. 다음 예는 경쟁하는 두 소스의 정보를 시각화하는 데 사용할 수 있습니다. 트랜잭션 데이터는 NoSQL 데이터베이스에서 지원되지 않습니다(단순 데이터만 지원됨). 조인 트랜잭션을 지원하는 데이터베이스를 사용하여 트랜잭션을 관리할 수 있습니다. 고속으로 도착하는 데이터는 NoSQL 데이터베이스에서 처리됩니다. 관계형 데이터베이스를 통해 저속 데이터 흐름을 처리합니다. MongoDB 및 관계형 데이터베이스로 작업할 때 각 솔루션의 강점과 약점을 고려하십시오. MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스보다 빠르고 확장 가능하며 오류 발생 가능성이 적습니다. 트랜잭션은 NoSQL 데이터베이스에서 지원되지 않으므로 트랜잭션 없이 데이터를 처리해야 합니다. 트랜잭션(데이터베이스 조인이라고도 함)은 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 도움이 되는 관계형 데이터베이스에서 지원됩니다.

Nosql 데이터베이스 유형 및 이점

NoSQL 데이터베이스는 관계형 테이블에 데이터를 저장하는 대신 문서에 정보를 저장합니다. 결과적으로 "not only SQL"로 분류하고 다양한 데이터 유형으로 세분합니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 모두 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 관계형 데이터베이스라고도 하는 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블에 저장합니다. 다양한 유형의 데이터에 해당하는 계층 테이블이 있으며 각 테이블에는 고유한 데이터 집합이 있습니다. 예를 들어 테이블에는 회사의 고객, 제품, 주문 등에 대한 정보가 포함될 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에 대량의 데이터를 저장해야 하는 경우 관계형 데이터베이스 대신 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. 또한 특정 데이터 모델 외에 NoSQL 데이터베이스가 사용된다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어 Cassandra는 SQL을 지원하는 키-값 저장소인 반면 MongoDB는 SQL 전용입니다. NoSQL 데이터베이스는 특정 유형의 데이터 모델에 제한되지 않는다는 사실에도 불구하고 데이터 모델을 기반으로 분류할 수 있습니다. 키-값 저장소는 때때로 문서 데이터베이스로 분류되는 반면 와이드 컬럼 저장소는 때때로 컬럼 기반 데이터베이스로 분류됩니다. NoSQL 데이터베이스는 고유한 단점과 장점을 포함하여 다양한 면에서 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 적절할 수 있는 특정 상황이 있지만 유일한 옵션은 아닙니다.

Rdbms에서 Mongodb로 데이터를 어떻게 전송합니까?

RDBMS에서 MongoDB로 데이터를 전송하는 몇 가지 방법이 있습니다. 한 가지 방법은 RDBMS에서 JSON 문서로 데이터를 내보낸 다음 이를 MongoDB로 가져오는 것입니다. 또 다른 방법은 데이터를 자동으로 전송할 수 있는 MongoMigrate와 같은 도구를 사용하는 것입니다.

MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 유연한 스키마 접근 방식 덕분에 대규모 데이터 세트를 체계적인 방식으로 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 대량의 비정형 및 반정형 데이터를 매우 간단한 방식으로 저장하고 관리합니다. 이 기사를 사용하여 관계형 데이터베이스와 MongoDB의 기본 개념을 매핑하는 방법을 배웁니다. MongoDB는 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스이며 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있을 만큼 유연합니다. 코드 없는 데이터 파이프라인인 Hevo Data를 사용하면 MongoDB와 100개의 무료 또는 유료 데이터 소스(40개 이상의 무료 데이터 소스 포함)를 통합할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스 또는 선택한 다른 위치에 데이터를 직접 로드하는 데 사용할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 전환할 준비가 되지 않았을 수 있지만 유연하고 확장 가능하며 안전한 솔루션을 찾고 있다면 가치가 있습니다.

이전에 RDBMS 데이터 구조 로 작업한 사람에게는 사전 정의된 관계형 모델에서 풍부하고 동적인 데이터 모델로 전환하는 것이 어려울 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에서 MongoDB로 데이터를 마이그레이션하는 것은 어려울 수 있습니다. MongoDB의 드라이버와 도구를 사용하면 프로세스가 훨씬 쉬워집니다. 이 기사에서는 MongoDB를 사용하여 관계 및 관계형 데이터를 모델링하는 방법을 살펴보겠습니다. Linking Documents 및 Embedding Documents를 사용하여 이를 수행합니다. 이 기사를 읽은 후 MongoDB와 관계형 데이터베이스를 구분할 수 있습니다. 그런 다음 관계형 데이터베이스에서 MongoDB로 마이그레이션하는 방법을 배워야 했습니다. MongoDB 및 기타 데이터 소스를 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 비즈니스 분석을 수행할 수 있는 다른 대상으로 통합하여 비즈니스 성과를 완전히 이해하는 것이 중요합니다.

Mongodb 대 관계형 데이터베이스

데이터에 액세스하는 방법은 MongoDB와 RDBMS 간에 크게 다릅니다. 관계형 데이터베이스에서 데이터에 액세스하려면 테이블과 열의 이름이 서로 정확히 같아야 합니다. MongoDB의 문서 ID는 데이터에 액세스하는 데 사용됩니다. 검색 및 인덱싱 시스템의 성능은 이러한 차이에 의해 크게 영향을 받을 수 있습니다.
RDBMS에서 사용할 수 없는 MongoDB에 내장된 일부 기능도 있습니다. 예를 들어 MongoDB의 문서 버전 관리를 사용하면 문서의 변경 사항을 추적할 수 있습니다.