관계형 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 데이터 마이그레이션

관계형 데이터베이스는 수년 동안 기업의 선택이었습니다. 그러나 빅 데이터의 증가와 더 많은 비정형 데이터를 처리해야 할 필요성으로 인해 NoSQL 데이터베이스로 알려진 새로운 유형의 데이터베이스가 생겨났습니다. 관계형 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션하는 것은 어려운 작업일 수 있습니다. 그러나 올바른 도구와 계획을 사용하면 비교적 쉽게 수행할 수 있습니다. 데이터를 마이그레이션할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 1. 필요에 맞는 올바른 NoSQL 데이터베이스를 선택합니다. 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으므로 필요에 맞는 것을 선택하는 것이 중요합니다. 2. 관계형 데이터베이스에서 데이터를 내보냅니다. 이는 데이터베이스에 따라 다양한 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 3. 데이터를 NoSQL 데이터베이스로 가져옵니다. 다시 말하지만 이를 지원하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구가 있습니다. 4. 테스트, 테스트, 테스트. 새 NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 테스트하여 모든 항목이 올바르게 마이그레이션되었고 데이터에 액세스할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

기업 데이터 센터에서 실행되며 30년 이상 전 세계 데이터의 대부분을 보유하고 있는 고대 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 지배적인 데이터 시스템입니다. 계속할 수 없습니다. RDBMS는 더 이상 생성 및 소비되는 데이터의 양, 속도 및 다양성 증가를 따라잡을 수 없습니다. 새로운 빅 데이터 시대에는 NoSQL 데이터베이스가 필요합니다. 레거시 RDBMS 에서 최신 NoSQL 데이터베이스로의 전환이 간단하다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 관계형 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 마이그레이션할 올바른 NoSQL 소프트웨어를 선택하려면 신중한 계획이 필요합니다. SQL과 NoSQL Land는 구문이 크게 다르기 때문에 새로운 사용자에게는 언어 체조가 필요할 수 있습니다.

이로 인해 일부 개발자가 다음 프로젝트에서 NoSQL을 사용하는 것을 막을 수 있지만 그렇다고 해서 사용을 중단해서는 안 됩니다. Foursquare의 규모를 통해 수백만 명의 사용자와 25억 이상의 체크인을 유치할 수 있습니다. NoSQL의 장점 중 하나는 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 필요한 만큼 모델을 반복할 수 있는 기능입니다. 관계형 세계에서 마이그레이션한 후 많은 신규 사용자가 클라우드로 전환합니다. Foursquare와 Art.sy는 관계형 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 전환한 두 회사입니다. RDBMS 데이터를 Cassandra와 같은 열 기반 데이터베이스로 이동하는 프로세스는 데이터를 Riak과 같은 키-값 저장소로 이동하거나 데이터를 MongoDB로 마이그레이션하는 것과 다릅니다. 대부분의 성공적인 비즈니스는 기본 비즈니스 프로세스 관리 도구로 Nosql을 사용하여 처음부터 규모를 개발합니다.

NoSQL 데이터베이스는 철저히 마이그레이션할 수 있지만 여전히 데이터를 수신하는 모든 프로그래밍 언어에서 철저한 스키마 매핑이 필요합니다. 데이터가 점점 더 이기종화되고 NoSQL 데이터베이스로의 마이그레이션 속도가 계속 빨라짐에 따라 NoSQL 데이터베이스는 데이터 고유 스키마의 변경 사항을 수용하는 방식으로 데이터를 해석할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스를 Nosql 데이터베이스로 어떻게 마이그레이션합니까?

관계형 데이터베이스를 nosql 데이터베이스로 마이그레이션하려면 몇 가지 단계를 수행해야 합니다. 먼저 관계형 데이터베이스에서 nosql 데이터베이스로 가져올 수 있는 파일 형식으로 데이터를 내보내야 합니다. 다음으로 nosql 데이터베이스에 대한 스키마를 생성해야 합니다. 마지막으로 데이터를 nosql 데이터베이스로 가져와야 합니다.

Nosql에 관계형 데이터를 저장할 수 있습니까?

관계는 고유하고 동일한 방식으로 저장되지 않는다는 점에서 관계형 데이터베이스와 다르므로 NoSQL 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 많은 NoSQL 데이터베이스 사용자는 관련 데이터를 테이블 간에 분리할 필요가 없기 때문에 NoSQL 데이터베이스에서 관계 데이터를 모델링하는 것이 관계형 데이터베이스에서 데이터를 모델링하는 것보다 쉽다고 보고합니다.

데이터는 간단한 키/값 쌍, JSON 문서 또는 그래프를 사용하여 저장할 수 있습니다. DBaaS(Database-as-a-Service)는 SQL이 쿼리를 수행할 필요가 없는 데이터베이스 유형입니다. 이러한 데이터베이스 중 다수는 SQL 호환 쿼리를 지원하므로 "NoSQL"이라는 용어가 비관계형 데이터베이스를 의미합니다. 문서 저장소에는 모든 문서에 대해 동일한 구조를 가질 필요가 없습니다. 이 접근 방식을 사용하면 다양한 옵션을 활용할 수 있습니다. 키는 자주 해시되는 문서에 할당된 고유 식별자입니다. 원자 구조의 단일 문서에는 일반적으로 여러 필드에 작성된 작업이 포함됩니다.

해시를 계산하는 대신 대부분의 열 계열 데이터베이스의 데이터는 물리적으로 키 순서로 저장됩니다. 행 키는 기본 인덱스로 간주되며 특정 키 또는 키 집합을 통해 키 기반 정보에 액세스할 수 있습니다. 일부 구현을 사용하여 열 패밀리의 열에 대한 보조 인덱스를 생성할 수 있습니다. 키 값 또는 키 집합을 사용하여 간단한 조회를 수행하기 위해 키/값 저장소가 고도로 최적화되어 있습니다. 그래프 데이터 저장소의 데이터 저장소는 노드와 에지의 두 가지 범주로 나뉩니다. 노드는 모든 엔터티를 나타낼 수 있으며 에지는 모든 엔터티 또는 에지 간의 관계를 나타낼 수 있습니다. 그래프 데이터베이스와 같은 쿼리 언어를 사용하여 관계 네트워크를 쉽게 탐색할 수 있습니다.

시계열 데이터 저장소는 원격 분석 데이터를 최적의 방식으로 저장하도록 설계되었습니다. IoT 센서 또는 애플리케이션/시스템 카운터를 사용할 수 있습니다. 경우에 따라 개체 데이터 저장소는 여러 서버 노드에 Blob을 복제합니다. 파일 공유를 사용할 때 서버 메시지 블록(SMB)과 같은 표준 네트워킹 프로토콜을 사용하여 네트워크를 통해 파일에 액세스할 수 있습니다. 외부 인덱스는 데이터 저장소의 경우 보조 인덱스 역할을 합니다. 이 소프트웨어는 방대한 양의 데이터를 저장하고 거의 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 인덱스는 인덱싱 방법을 사용하여 생성됩니다. 자유 텍스트 검색은 경우에 따라 다차원일 수 있으므로 지원될 수 있습니다.

클라우드 아키텍처는 클라우드 네이티브로 설계되었습니다. 이것은 소프트웨어 개발 및 배포에서 가장 최근의 반복입니다. 이 모델의 목표는 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 모델로 배포할 수 있는 응답성이 뛰어난 애플리케이션을 활성화하는 것입니다.
조직은 소프트웨어의 전체 비용을 줄이는 동시에 개발 및 제공 프로세스를 더 잘 관리하기 위해 점점 더 클라우드 네이티브 아키텍처를 채택하고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처를 활용하여 빠르게 확장 및 축소할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 또한 이전보다 변화에 더 잘 대응하므로 오늘날의 역동적인 비즈니스 환경에 탁월한 선택입니다.
클라우드 네이티브 아키텍처의 목표는 마이크로서비스와 분산 시스템을 사용하는 것입니다. 마이크로서비스의 구현은 작고 독립적인 단일 서버 또는 가상 머신 구현입니다. 분산 시스템은 여러 서버에 분산된 마이크로 서비스 모음입니다.
클라우드 네이티브 아키텍처의 일부인 마이크로서비스는 중요한 구성 요소입니다. 애플리케이션을 독립적으로 배포할 수 있고 이 기능을 사용하여 신속하게 업데이트하고 교체할 수 있는 작은 모듈식 조각으로 분할할 수 있습니다. 소프트웨어 개발에 이 접근 방식을 활용하면 애플리케이션의 새 버전을 테스트하고 배포하는 것이 간단해집니다.
마이크로서비스 기반 아키텍처는 클라우드 네이티브 아키텍처를 만드는 데에도 사용됩니다. 서버는 다양한 마이크로 서비스 처리를 처리합니다. 이 접근 방식의 결과로 애플리케이션을 다양한 방법으로 확장하고 나머지와 격리할 수 있습니다.
반면에 마이크로서비스 기반 아키텍처는 분산 시스템을 기반으로 합니다. 이는 애플리케이션이 네트워크 내의 모든 노드에 분산되어 있음을 의미합니다. 이 방법을 통해 애플리케이션의 성능에 영향을 주지 않고 확장 또는 축소할 수 있습니다.
기업은 오늘날의 글로벌화된 세계에서 점점 더 클라우드 네이티브 아키텍처를 채택하고 있습니다. 그들은 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
소프트웨어 비용이 절감되었습니다.
소량의 스트레스를 처리하는 능력
변화에 적응하기 위해.

Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스와 관계형 데이터베이스의 주요 차이점은 데이터가 문서에 저장된다는 것입니다. 따라서 "not only SQL"로 분류되어 유연성에 따라 다양한 데이터 모델로 나뉩니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스에 속합니다.
MongoDB는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이나 RDBMS(관계형 데이터베이스 구조)를 사용할 필요가 없습니다. MongoDB를 관계형 데이터베이스와 함께 사용하면 가능합니다. 예를 들어 서로 다른 데이터 소스 모음에 대한 데이터 시각화를 만드는 경우입니다.
Cassandra의 데이터 모델은 대규모 읽기 쿼리를 위해 구축되고 최적화되었습니다. 또한 Cassandra는 관계형 데이터베이스(예: 정규화된 트랜잭션)를 위한 트랜잭션 데이터 모델링을 지원하지 않습니다. Cassandra를 사용하면 데이터를 비정규화하지 않고 한 번에 하나의 테이블을 쿼리할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 엄격함이 부족함에도 불구하고 경우에 따라 관계형 데이터베이스와 통합될 수 있습니다. 이 방법은 NoSQL 데이터베이스뿐만 아니라 데이터 모델 및 데이터 스키마를 저장하는 관계형 데이터베이스에 의존합니다. 결과적으로 NoSQL과 관계형 데이터베이스 모두에서 데이터 쿼리가 더 효율적일 것입니다.

Sql을 Nosql로 어떻게 변환합니까?

Nosql 데이터베이스는 데이터 일관성보다 확장성이 더 중요한 경우에 자주 사용됩니다. SQL 데이터베이스를 nosql 데이터베이스로 변환하려면 먼저 SQL 데이터베이스의 데이터를 파일로 내보내야 합니다. 그런 다음 nosql 데이터베이스 가져오기 도구를 사용하여 데이터를 nosql 데이터베이스로 가져올 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 단일 소프트웨어이거나 RDBMS 및 NoSQL 데이터베이스와 함께 작동하는 경우에도 다양한 설정에서 자주 사용됩니다. SQL에서 NoSQL로 마이그레이션하려면 스키마 및 데이터 논리를 리팩터링해야 합니다. 호스팅은 제안된 기술로 이루어져야 하며 성능을 최대화하기 위해 필요한 경우 호스팅을 해야 합니다. AWS(Amazon Web Services) 및 Azure(Microsoft Azure)와 같은 클라우드 플랫폼은 NoSQL을 기반으로 구축되므로 이 플랫폼으로 이동하는 것이 더 나은 결정입니다. No SQL 데이터베이스 사용의 가장 중요한 이점 중 하나는 JSON을 비롯한 다양한 형식으로 데이터를 검색할 수 있다는 것입니다. 휴대성이 높기 때문에 웹 및 모바일 애플리케이션 모두에 이상적입니다.

Sql과 Nosql은 하이브리드 데이터베이스에서 함께 사용할 수 있습니다.

sql과 nosql을 함께 사용할 수 있습니까? 하이브리드 데이터베이스 에 결합하면 문제가 없습니다.

Rdbms에서 Mongodb로 데이터를 어떻게 전송합니까?

몇 가지 방법이 있지만 가장 일반적인 방법은 MongoDB의 mongoimport 유틸리티와 같은 도구를 사용하는 것입니다. 이 도구는 다양한 소스에서 데이터를 가져와 MongoDB 데이터베이스 에 로드할 수 있습니다.

MongoDB는 빠르고 효율적인 데이터 스토리지 모두에서 잘 작동하는 NoSQL 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 대량의 비정형 및 반정형 데이터를 저장하고 관리할 수 있습니다. 이 기사에서는 관계형 데이터베이스와 MongoDB 간의 기본 관계 개념을 매핑하는 방법을 보여줍니다. 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB는 대규모 데이터 컬렉션을 효과적으로 저장할 수 있는 유연성과 기능으로 인해 대규모 데이터 세트에 이상적인 선택입니다. Hevo Data는 MongoDB, 100개 이상의 데이터 소스(40개 이상의 무료 데이터 소스 포함), 수많은 무료 및 유료 데이터 소스의 완전 관리형 데이터 통합을 제공하는 노코드 데이터 파이프라인입니다. 데이터 웨어하우스에 직접 데이터를 업로드하면 선택한 대상에 해당 데이터가 자동으로 로드됩니다. 관계형 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 이동하는 것은 어려운 프로세스이지만 유연하고 확장 가능한 솔루션을 찾고 있다면 그만한 가치가 있습니다.

데이터베이스 관리 시스템 배경으로 인해 사전 정의된 관계형 모델에서 풍부하고 동적인 문서 데이터 모델로의 전환이 어렵다는 사실에도 불구하고 전환이 이루어질 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에서 MongoDB로 데이터를 마이그레이션할 수 있습니다. 그러나 MongoDB 드라이버와 도구를 사용하면 프로세스가 훨씬 쉬워집니다. 이 기사에서는 MongoDB에서 관계 및 관계형 데이터를 모델링하는 방법을 보여줍니다. Linking Documents 및 Embedding Documents 접근 방식을 활용하여 이를 수행합니다. 이 기사에서는 관계형 데이터베이스와 MongoDB에 대해 알아보고 이들을 구별하는 방법에 대해 알아봅니다. 그런 다음 관계형 데이터베이스에서 MongoDB로 마이그레이션하는 것과 관련된 단계를 살펴보았습니다. 비즈니스 성과를 이해하려면 MongoDB 및 기타 데이터 소스를 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 추가 비즈니스 분석을 수행할 수 있는 다른 위치에 통합하는 것이 중요합니다.

Mongodb와 Rdbms의 큰 차이점

마찬가지로 MongoDB와 RDBMS는 데이터 액세스 방식에 차이가 있습니다. 문서 액세스는 MongoDB에서 선호하는 데이터 액세스 방법입니다. 문서라는 용어는 필드 모음을 나타냅니다. 문서의 각 필드 이름을 사용하여 액세스할 수 있습니다. 이 방법을 사용하여 필드 값을 조회하는 것만으로 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
MongoDB와 RDBMS의 한 가지 중요한 차이점은 데이터가 업데이트되는 방식입니다. MongoDB 데이터베이스는 문서가 변경되면 항상 데이터를 업데이트합니다. 문서의 필드를 변경하면 새 값이 적용됩니다.

Rdbms를 Nosql로 마이그레이션

RDBMS에서 NoSQL로 마이그레이션하는 프로세스는 이 문서에 설명되어 있습니다. RDBMS에서 NoSQL 시스템으로 마이그레이션하는 경우 문서 스키마를 정의해야 합니다. 기존 애플리케이션에서 가장 일반적으로 사용되는 쿼리를 검사하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. 자주 액세스하는 데이터 그룹 목록에 액세스합니다.

RDBMS와 NoSQL의 차이점은 무엇입니까? RDBMS는 미리 정의된 스키마와 테이블 기반 구조를 사용합니다. 데이터는 NoSQL에서 풍부한 문서로 구성되며 포함된 문서는 조인으로 대체됩니다. 용어와 관련하여 NoSQL과 기존 DBMS 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. MongoDB와 같은 NoSQL 기술의 발전으로 인해 데이터 환경이 극적으로 변화하고 있습니다. RDBMS에서 NoSQL로 마이그레이션할 때 여러 요소를 고려하는 것이 중요합니다. 가장 효율적인 방법은 비용 절감과 유연성입니다. 오픈 소스 데이터베이스 전문가를 사용하면 마이그레이션이 훨씬 원활해집니다.

구조화된 데이터베이스가 데이터 마이그레이션을 위한 최상의 옵션인 이유

새 데이터베이스로 마이그레이션할 때 가장 좋은 옵션은 구조화된 데이터베이스를 사용하는 것입니다. 관계형 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 다른 유형의 데이터베이스보다 작업하기가 더 어려울 수 있습니다. 반면 데이터 마이그레이션은 구조화된 데이터베이스 의 초점입니다. 대규모 데이터 세트를 보다 쉽게 ​​관리할 수 있도록 하며 보다 효과적으로 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 기존의 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 대신 키-값, 문서, 컬럼 및 그래프와 같은 다양한 모델을 사용합니다. Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 확장성과 성능이 뛰어난 경우가 많기 때문에 점차 대중화되고 있습니다.

데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 동일한 유형의 테이블이 아닌 문서에 데이터를 저장합니다. 유연하고 확장 가능하며 변화하는 데이터 관리 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있어 현대 비즈니스의 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스입니다. 전 세계 2000대 기업의 경우 이제 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하는 것이 일반적입니다. 이러한 5가지 추세는 관계형 데이터베이스가 처리할 수 없는 5가지 과제를 강조합니다. 관계형 데이터베이스의 주요 문제는 고정 데이터 모델이 어렵기 때문에 애자일 개발을 잘 지원하지 않는다는 것입니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL을 사용하여 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL에서 데이터 모델링은 정적이지 않습니다. 문서 지향 데이터베이스는 JSON을 데이터 저장을 위한 사실상의 형식으로 사용합니다. 결과적으로 ORM 프레임워크는 더 이상 오버헤드가 없고 애플리케이션이 단순화될 필요가 없습니다. SQL을 JSON으로 확장할 수 있는 강력한 쿼리 언어인 N1QL(니켈로 발음)은 Couchbase Server 4.0에서 릴리스되었습니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문을 지원할 뿐만 아니라 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 기능도 지원할 수 있습니다. 확장형 아키텍처로 구축되고 단일 장애 지점이 없는 NoSQL 분산 데이터베이스에는 많은 운영상의 이점이 있습니다. 모바일 및 웹 앱을 통한 고객 상호 작용이 증가함에 따라 가용성이 문제가 됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 설치, 구성 및 확장이 간단합니다. 모든 범위의 문어 및 구어에 대한 액세스를 제공하도록 설계되었습니다. 이러한 시스템은 대규모 또는 소규모로 사용할 수 있으며 다양한 크기의 클러스터를 관리하고 모니터링할 수 있습니다. 데이터는 분산된 NoSQL 데이터베이스의 데이터 센터 간에 복제되므로 별도의 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 하드웨어 라우터는 데이터베이스가 문제를 발견할 때까지 기다리지 않고 응용 프로그램이 모든 데이터베이스 오류에 응답할 수 있을 뿐만 아니라 즉각적인 하드웨어 기반 장애 조치를 허용합니다. NoSQL 데이터베이스 기술 의 사용은 오늘날의 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션에서 점차 대중화되고 있습니다.

고객 데이터 또는 제품 데이터와 같은 대량의 비정형 데이터를 저장할 수 있기 때문에 RavenDB는 많은 엔터프라이즈 애플리케이션에 이상적입니다. 또한 대량의 데이터를 빠르고 간단하게 처리해야 하는 애플리케이션에 매우 적합합니다. 또한 RavenDB는 데이터 관리를 위한 환상적인 도구가 되는 수많은 기능을 제공합니다.
RavenDB는 단일 데이터베이스에서 관계형 데이터베이스의 모든 이점을 제공하는 환상적인 NoSQL 문서 데이터베이스입니다.

Nosql 데이터베이스: 대용량 데이터, 짧은 대기 시간 및 유연한 데이터 모델의 이점

대용량 데이터 볼륨, 짧은 대기 시간, 다양한 방식으로 데이터를 모델링하는 기능이 필요한 애플리케이션은 NoSQL 데이터베이스의 이점을 누릴 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 또는 그래프 데이터베이스를 기반으로 하는 데이터베이스입니다. 다양한 데이터 모델을 사용하여 다양한 방법으로 이러한 데이터베이스에서 데이터에 액세스하고 관리할 수 있습니다. 이와 같은 대규모 데이터베이스는 높은 데이터 볼륨, 짧은 대기 시간 및 유연한 데이터 모델을 갖춘 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었습니다.

Sql에서 Nosql 변환기 온라인으로

SQL을 NoSQL로 변환하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 일반적인 방법은 온라인 변환기를 사용하는 것입니다. 이 서비스를 제공하는 많은 웹사이트가 있으며 일반적으로 간단한 프로세스입니다. SQL 파일을 업로드하기만 하면 변환기가 나머지 작업을 수행합니다.

Microsoft SQL Server 데이터베이스를 Couchbase Server 데이터베이스로 자동 변환하는 프로젝트입니다. 데이터베이스 간에 이동하는 것은 시작하기 전에 언어 간에 번역하는 것과 매우 유사하다는 점을 명심하는 것이 중요합니다. 경로는 위험, 노력 및 보상을 감수하는 경로이며 여러 옵션이 있는 경로입니다. Couchbase를 사용하면 테이블이 엄격하게 적용되지만(따라서 "관계형" 데이터베이스라는 용어가 사용됨) 컬렉션과 같은 것은 없습니다. 스키마를 무시하고 범위를 생성하기 위한 인수로 기본 범위(MySQL의 dbo와 거의 동일)를 사용합니다. SqlServerToCouchbase 유틸리티는 찾은 각 테이블에 대한 컬렉션을 생성합니다. SQL Server의 테이블 이름은 Couchbase Server보다 훨씬 길 수 있습니다.

N1QL 쿼리는 문서 키를 사용하지 않으며 쿼리 유형에 따라 다른 인덱스를 활용할 수 있습니다. 그러나 이것은 레벨 5 변환이므로 시작하기에 충분해야 합니다. 최신 버전의 Couchbase Server를 사용하면 인덱서를 사용하여 필요한 모든 쿼리에 대해 N1QL 인덱스를 추천할 수 있습니다. 동등한 전체 테이블 스캔(예: 기본 인덱스)은 기본적으로 Couchbase Server에서 지원되지 않습니다. SqlServerToCourier 유틸리티를 사용하면 각 테이블에서 모든 행을 검색하고 각 컬렉션의 JSON 문서에 기록할 수 있습니다. 이제 Couchbase Server 7의 베타 버전을 다운로드 및 테스트할 수 있습니다. 변환 유틸리티를 사용하여 SQL Server 데이터베이스의 Couchbase Server 변환을 만들 수 있습니다. 그러나 현재로서는 클라이언트 코드를 변환할 수 없습니다. 이것은 마이그레이션하는 데이터베이스(SQL Server 또는 다른 데이터베이스)에 관계없이 해결하기 어려운 문제입니다.

Mongodb에서 두 문서를 결합하는 방법

두 문서가 MongoDB에서 조인될 때 동일한 방식으로 조인되어야 합니다. 첫 번째 문서에서 결합하고 싶은 필드를 입력하면 두 번째 문서에서도 결합하고 싶은 필드를 입력할 수 있습니다.
두 번째 문서에서 조인할 필드를 찾고 첫 번째 문서에서 해당 필드로 이동합니다.
$lookup(Aggregation) 함수를 만들고 이를 사용하여 한 번에 여러 필드를 조인합니다.
필드에 조인한 경우 결과 필드에 데이터가 표시됩니다.
$where 함수를 사용하여 데이터를 필터링할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스를 Mongodb로 변환

MySQL, Oracle 및 Microsoft SQL Server와 같은 관계형 데이터베이스는 데이터 저장 및 검색을 위한 강력한 도구입니다. 그러나 그들은 도시에서 유일한 게임이 아닙니다. MongoDB는 유연성과 확장성으로 인기를 얻고 있는 강력한 문서 지향 데이터베이스입니다.
관계형 데이터베이스를 MongoDB로 변환하려는 경우 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 첫째, MongoDB는 관계형 데이터베이스와 다른 데이터 모델을 사용합니다. MongoDB에서 데이터는 중첩될 수 있고 다양한 데이터 유형을 가질 수 있는 JSON과 같은 문서로 표현됩니다. 이렇게 하면 데이터를 구조화하는 방법에 많은 유연성이 제공됩니다.
둘째, MongoDB는 분산 데이터베이스이므로 여러 서버에 분산될 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터가 증가함에 따라 데이터베이스를 쉽게 확장할 수 있습니다.
마지막으로 MongoDB에는 데이터 그룹화 및 요약과 같은 작업을 수행할 수 있는 강력한 쿼리 및 집계 기능이 있습니다. 이는 데이터 분석에 매우 유용할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스를 MongoDB로 변환하려는 경우 다음 사항을 염두에 두어야 합니다. MongoDB는 데이터를 저장하고 검색하는 강력한 도구가 될 수 있지만 MongoDB와 관계형 데이터베이스의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

MongoDB와 관계형 데이터베이스 간에 데이터베이스를 매핑하기 위해 MongoDB는 SQL을 가져옵니다. NoSQL 데이터베이스는 최근 몇 년 동안 인기를 얻었습니다. JSON 형식으로 데이터를 저장하는 NoSQL 데이터베이스인 오픈 소스 MongoDB는 문서 지향 NoSQL 데이터베이스의 훌륭한 예입니다. 이 기사를 읽으면 RDBMS/SQL 도메인, 해당 기능, 용어 및 MongoDB 데이터베이스에 대한 쿼리 언어 매핑을 더 잘 이해할 수 있습니다. MongoDB에서는 실행 가능한 동적 문서를 만들 수 있습니다. 컬렉션의 각 문서는 다른 스키마를 가질 수 있습니다. 필드는 int 및 배열 유형을 동시에 보유할 수 있으며 배열은 다음 인스턴스에 저장할 수 있습니다.

NosSQL 데이터베이스는 동적 스키마를 사용하기 때문에 확장성이 매우 높습니다. 관계형 데이터베이스는 기본 키 id와 contact_id를 사용하여 사용자와 연락처라는 두 부분으로 분할할 수 있으며 둘 다 사용자 및 연락처 테이블에 있습니다. 일반적으로 MongoDB는 auto generated_id 필드를 기본 키로 사용하여 문서를 식별합니다. 문서 연결 및 포함된 문서를 사용하여 이러한 관계를 설계하는 방법을 시연합니다. 이 기사에서는 컬렉션(또는 테이블) 생성 및 편집, 문서(또는 행) 삽입, 읽기, 업데이트 및 제거와 관련된 프로세스를 살펴보겠습니다. MongoDB에서는 컬렉션 구조를 명시적으로 생성할 필요가 없습니다(CREATE TABLE 쿼리를 통해 테이블 ​​구조에서와 같이). 컬렉션에서 첫 번째 삽입이 발생하면 문서 구조가 자동으로 변경됩니다.

MongoDB가 쿼리 데이터를 업데이트하면 하나의 문서(및 일치하는 텍스트)만 업데이트됩니다. $or 연산자는 논리 OR을 find 메소드의 기준에 연결하는 데 사용됩니다. 예를 들어 내림차순으로 -1을 필드 값으로 사용합니다. 예를 들어 다음 문은 처음 5개를 건너뛰는 10개의 게시물을 생성합니다. 문서 제거는 간단하며 SQL과 매우 유사합니다. 각 MongoDB 컬렉션에는_id 필드를 입력하여 사용자 지정할 수 있는 인덱스가 포함되어 있습니다. 필드에 대한 새 인덱스를 생성하기 위해 ensureIndex 메서드를 사용합니다. 또한 일부 온라인 도구는 SQL 쿼리를 MongoDB 쿼리로 변환하는 데 도움이 될 수 있습니다.