NoSQL 데이터베이스 아키텍처: 열 지향 접근 방식

NoSQL 데이터베이스 로 작업할 때 따를 수 있는 다양한 아키텍처가 있지만 가장 일반적인 아키텍처는 열 지향 접근 방식입니다. 이 접근 방식은 대량의 데이터로 작업할 때 도움이 될 수 있는 보다 유연한 스키마를 허용하기 때문에 자주 사용됩니다. 또한 이 접근 방식은 데이터를 더 잘 압축할 수 있도록 하여 성능을 향상시키는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

NoSQL 운동은 최근 몇 년 동안 데이터 저장 및 검색을 위한 모델과 함께 시작되었습니다. 테이블을 만들고 외래 키의 여러 행에 데이터를 저장할 필요가 없습니다. NoSQL에서 데이터는 키-값 형식으로 저장됩니다. NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 실시간으로 저장하는 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스에서 해시 함수는 가변 길이 입력을 받아 고정 길이 출력을 생성하는 잘 알려진 알고리즘을 수행하는 최상위 수준에서 사용됩니다. 이 키가 다시 해시되면 데이터베이스 엔진 은 데이터베이스에서 발견한 키(키가 있는 경우)에 해당하는 값 쌍을 검색합니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스에는 선언적, 시맨틱 및 그래프의 세 가지 유형이 있습니다. 키-값 저장소, 문서 저장소, 그래프 및 컬럼 저장소도 있습니다.

하이브리드 아키텍처에서는 다양한 데이터베이스 모델 을 사용하여 하이브리드 모델을 생성합니다. 하이브리드 아키텍처를 사용하는 경우 단일 시스템에서 SQL 및 NoSQL로 작업할 수 있습니다.

Nosql은 어떤 아키텍처를 따르나요?

속성은 NoSQL 데이터베이스의 많은 기능 중 하나입니다. 속성 집합인 ACID와 달리 규칙 및 지침 집합입니다. BA 기본 가용성, S-소프트 상태 및 E-짝수 일관성은 모두 E-짝수 일관성의 지표입니다. 데이터를 특정 형식으로 저장하는 정형 데이터베이스 와 달리 NoSQL 데이터베이스의 데이터는 키-값 형식으로 저장됩니다.

관리자는 다양한 방법으로 RDBMS 데이터베이스 및 NoSQL 데이터베이스의 용량을 변경합니다. 관계형 시스템의 용량을 늘리는 유일한 방법은 값비싼 하드웨어, 더 빠른 CPU, 더 많은 RAM을 추가하는 것입니다. 고급 기능을 갖춘 네트워킹 구성 요소입니다. 수요에 따라 쉽게 추가 및 제거되는 노드는 NoSQL 클러스터에서 "탄력적인" 용량을 제공합니다. 대기 시간이 짧은 대용량 애플리케이션은 마스터리스 아키텍처를 사용하는 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 이점을 얻을 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 최초의 애플리케이션 개발 방식을 권장한다는 점에서 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 이 데이터 복제 방법은 모든 노드가 동시에 복제되는 이러한 데이터베이스에서 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터 개체의 여러 '모양'을 사용합니다. 즉, 공존할 수 있고 데이터를 더 탄력적으로 만들 수 있지만 더 많은 오류를 만들 수도 있습니다. 데이터 모델은 스키마의 선언적 구조 모델과 달리 관계형 데이터베이스에서 선언적으로 구조화될 수 있습니다. 이 접근 방식은 개발자에게 더 많은 권한을 부여하고 종종 데이터 구조 제어에서 더 분산된 NoSQL에 의해 뒤집힙니다.

LinkedIn의 NoSQL 데이터베이스는 네트워크 플랫폼에 매우 적합합니다. LinkedIn의 데이터는 지속적으로 변경되고 롤링되므로 네트워크를 원하는 회사에 탁월한 선택입니다. LinkedIn은 NoSQL 데이터베이스를 사용하기 때문에 변경 사항이 있을 때마다 데이터베이스를 다시 빌드하지 않아도 되므로 상당한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 사용자는 사이트에 반응하여 최신 동향 및 연결에 대한 최신 정보를 얻을 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스 아키텍처란 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 SQL 기반 서버에서 벗어난 변화로 구별됩니다. 유효성 검사 논리, 액세스 제어, 쿼리 가능한 인덱스 데이터 매핑, 관련 데이터 간의 상관 관계, 충돌 해결, 무결성 제약 조건 유지 및 트리거링 절차는 데이터베이스 계층 에서 제거됩니다.

NoSQL 데이터베이스의 경우 애플리케이션 아키텍처도 함께 변경하는 것이 가장 좋습니다. NoSQL 접근 방식은 SQL 기반 서버와 달리 단순성을 강조합니다. 이 기사에서는 데이터 관리 에 대해 더 자세히 살펴보고 NoSQL 데이터베이스와 데이터 관리의 다양한 측면을 결합한 데이터 관리 계층을 제안합니다. 데이터 엔터티의 계층적 중첩 구조는 NoSQL 데이터베이스에서 가장 일반적으로 사용되는 기능 중 하나입니다. 중첩된 데이터 구조는 상위 문서 내에서 하위/하위 구조에 항상 액세스할 수 있는 상황에서 우아하게 작동합니다. 경우에 따라 중첩된 구조는 불필요한 양방향 관계를 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실제로 관계는 일부 실제 응용 프로그램에서 여전히 매우 중요합니다.

전통적인 RDBMS 와 다른 데이터베이스 간의 관계는 철저히 이해되었습니다. 관계 및 NoSQL 데이터베이스를 어떻게 모델링합니까? 다양한 접근법은 다음과 같이 요약될 수 있다. 데이터가 중복되지 않도록 하려면 정규화 전략을 사용하는 것이 좋습니다. 데이터를 비정규화하면 쿼리 성능도 향상될 수 있습니다. NoSQL 접근 방식이 Edgar Codd가 확립한 데이터 관리의 핵심 요소를 무효화하려고 시도한다면 잘못된 방향으로 가고 있는 것입니다. 재사용 가능한 API를 사용하여 데이터베이스에 액세스하는 대신 이 접근 방식은 데이터베이스 구현에 중점을 둡니다.

데이터 일관성 관리는 데이터 수집 및 관리를 필요로 하기 때문에 NoSQL 스토리지의 중요한 구성 요소가 됩니다. BerkeleyDB API는 인덱싱된 키-값 문서 데이터베이스 API를 모델로 한 키-값 문서 데이터베이스 API입니다. 최근 W3C 보고서에 따르면 브라우저를 통해 액세스하는 NoSQL 데이터베이스에서 쿼리 기반 인덱스보다 프로그래밍 방식 인덱스를 사용하는 것이 바람직합니다. 그러나 이것이 데이터 유효성 및 무결성 제약 조건을 제거할 수 있음을 의미하지는 않습니다. 유효성 검사를 스토리지 계층에서 데이터 관리 계층으로 이동하면 스토리지의 필요성이 줄어듭니다. 일반적으로 더 엄격한 트랜잭션 의미 체계를 기반으로 각 데이터베이스 저장소 시스템 위에 보다 완화된 일관성 기반 복제 시스템을 구현할 수 있습니다. 사용자 지정 복제 및 일관성 적용은 일부 업데이트가 더 안정적일 수 있는 반면 다른 업데이트는 더 완화될 수 있는 애플리케이션에서 매우 유용할 수 있습니다.

CouchDB에서 볼 수 있는 것과 같은 MVCC(Multi-Version Concurency Control) 스타일 충돌 해결을 기반으로 하는 충돌 해결은 순진할 수 있습니다. Persevere 2.0은 데이터 모델을 정의하고 제품을 제조업체에 연결하는 데 사용할 수 있습니다. MVC 모델을 완전히 구현했습니다. 결과적으로 이러한 유형의 사용자 인터페이스 계층은 사용자 인터페이스 로직의 데이터 모델링 문제를 덜 강조하는 mVC로 다시 자본화되어야 한다고 생각합니다.

NoSQL 데이터베이스는 고성능과 확장성이 필요한 데이터 저장소에 적합한 후보입니다. 그들은 많은 데이터를 처리할 수 있고 사용하기 쉽습니다. NoSQL 데이터베이스는 매우 안정적이고 높은 트래픽 로드를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 적응력도 매우 뛰어납니다.

Nosql이 Schemaless 아키텍처를 따르는 이유는 무엇입니까?

스키마는 데이터베이스를 구성하는 데 사용되는 청사진 또는 계획입니다. 스키마에는 데이터베이스에서 허용되는 데이터와 데이터 구성 방식을 제어하는 ​​규칙이 포함될 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 종종 "스키마 없는" 아키텍처를 따른다고 합니다. 즉, 저장된 데이터에 특정 스키마를 적용하지 않습니다. 이는 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 방식에서 훨씬 더 많은 유연성을 허용하므로 주요 이점으로 볼 수 있습니다.

"스키마 없는" 데이터베이스라는 용어는 최근 IT 업계에서 대중화되었습니다. 스키마 없는 데이터베이스를 개발자의 손에 맡기는 대신 공개 시장으로 가져갈 때입니다. 데이터가 스키마 없는 데이터베이스에 저장되면 키/값 쌍(KV라고도 함) 또는 JSON 문서로 저장됩니다. 스키마 없는 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 행과 달리 계정 행의 상태를 완전히 변경할 수 있습니다. 엔터티를 그룹화하는 방법을 결정하는 데 필요한 모든 것은 엔터티의 단일 특성입니다. 이 활동의 ​​대부분은 스키마가 없는 데이터베이스에서 완전히 제거됩니다. 이것은 생존이 데이터에 크게 의존하는 기업에 심각한 타격입니다.

대기 시간을 충족하려면 최신 장비를 높은 자본 및 운영 비용으로 구매해야 합니다. 수동 배포 오류로 인해 며칠 또는 몇 달이 지연될 수 있습니다. 유연한 데이터 스토리지 모델로 인해 NoSQL 데이터베이스는 복잡한 마이그레이션 및 변경 동기화를 줄입니다. 스키마 없는 데이터베이스에서 싸우지 않고 데이터 보기를 정의할 수 있습니다. Schemaless 데이터베이스는 복잡한/독점 인프라의 개발 또는 배포와 대규모 자본 또는 운영 지출을 필요로 하지 않습니다. 버튼을 누르면 작은 인스턴스를 거의 모든 크기로 확장할 수 있습니다.

이 자유는 당신을 자유롭게 할 수도 있고 도전할 수도 있습니다. 애플리케이션 중단에 대한 두려움 없이 데이터를 변경할 수 있는 기능은 자유로울 수 있습니다. 유연하고 효율적인 스키마를 찾고 가능한 최상의 방식으로 데이터를 구조화하는 것은 어려울 수 있습니다. 스키마 없는 데이터베이스는 기존 RDBMS 와 달리 고유한 문제가 있으며 기존 RDBMS와 비교할 때 상당한 유연성과 효율성을 제공할 수 있습니다.

다음 중 가장 간단한 Nosql 아키텍처는 무엇입니까?

다양한 유형의 NoSQL 아키텍처가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 가장 단순한 NoSQL 아키텍처는 매우 기본적인 유형의 NoSQL 데이터베이스인 키-값 저장소입니다. 키-값 저장소는 매우 빠르고 확장 가능하지만 그다지 유연하지 않으며 복잡한 쿼리를 지원하지 않습니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 아닌 데이터를 저장할 수 있습니다. 최신 비즈니스 데이터 관리 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있도록 적응 및 확장이 가능하도록 구축되었습니다. NoSQL이라는 용어는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스를 비롯한 광범위한 데이터베이스 유형을 나타냅니다. 글로벌 2000대 기업이 부상하면서 NoSQL 데이터베이스는 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하는 수단으로 각광받고 있습니다. 기술적 문제로 인해 관계형 데이터베이스를 사용하기 어렵게 만드는 5가지 주요 추세가 있습니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 민첩한 개발을 잘 지원하지 않습니다. NoSQL을 사용하는 경우 데이터 모델은 애플리케이션 모델에 의해 정의됩니다.

데이터 모델링은 NoSQL에서 전통적인 의미로 정의되지 않습니다. 데이터는 문서 지향 데이터베이스의 일부로 JSON 형식으로 저장됩니다. ORM 프레임워크는 더 이상 필요하지 않으며 개발 프로세스가 간소화됩니다. SQL을 JSON으로 확장하는 강력한 쿼리 언어인 N1QL(니켈로 발음)은 Couchbase Server 4.0에서 도입되었습니다. 또한 배열(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 SELECT / FROM / WHERE 문 이외의 다른 기능도 지원합니다. NoSQL 분산 데이터베이스의 이점은 확장 아키텍처 사용 및 단일 장애 지점 없음을 포함하여 다양합니다. 더 많은 고객 참여가 모바일 및 웹 앱을 통해 온라인으로 처리됨에 따라 신속하고 효율적인 서비스를 제공하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 크기가 다양하고 설치가 쉬우며 특정 요구 사항을 충족하도록 구성할 수 있습니다. 읽기, 쓰기 및 저장의 이동을 허용하도록 설계되었습니다. 다양한 크기의 클러스터를 관리 및 모니터링하고 모든 규모에서 작업을 수행할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 실행하기 위해 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. 분산된 NoSQL 데이터베이스에 데이터를 저장하는 것만큼 간단합니다. 또한 하드웨어 라우터를 사용하면 데이터베이스가 문제를 감지하고 독립적인 복구 프로세스를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없으므로 즉각적인 장애가 가능합니다. NoSQL 기반 데이터 구조는 오늘날의 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션의 일부로 점차 대중화되고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 아키텍처는 열을 기반으로 합니다. 이는 데이터가 일반 데이터베이스 와 같이 행과 열에 저장됨을 의미합니다. 일반 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 일관성보다는 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 대용량 데이터용으로 설계되었기 때문에 변화에 신속하게 대응하는 능력에 제한을 받지 않습니다. NoSQL 데이터베이스가 어떤 유형의 데이터인지는 중요하지 않습니다. 대규모 데이터 스토리지에 사용할 수 있습니다. 빠른 변화에 대응해야 하는 기업에게도 좋은 선택입니다. NoSQL 데이터베이스는 열 기반이기 때문에 빠르고 쉽게 데이터를 검색할 수 있습니다. 특정 정보에 빠르게 액세스할 수 있기 때문에 이러한 솔루션은 빠른 답변을 찾는 기업에게 탁월한 선택입니다. 또한 대량의 데이터가 필요한 기업이 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것도 좋은 생각입니다. 결과적으로 추가 서버가 필요한 비즈니스에 탁월한 옵션입니다. NoSQL 데이터베이스는 열 기반 데이터 구조를 사용하여 쉽게 확장할 수 있습니다. 결과적으로 데이터베이스에 더 많은 데이터를 추가해도 비즈니스 성능이 저하되지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 저장해야 하는 기업에 적합한 선택입니다.

Nosql 소개

Nosql은 전통적인 관계형 형식 이 아닌 다른 형식으로 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다. nosql 데이터베이스는 다양한 형태를 취할 수 있지만 모두 확장 가능하고 사용하기 쉽다는 공통된 특성을 공유합니다.

관계형 데이터베이스는 대규모 공유 데이터 뱅크를 위한 데이터의 관계형 모델이라는 제목의 EFCodd의 1970년 논문의 결과입니다. 분산 시스템은 컴퓨터 네트워크를 통해 서로 통신하는 많은 컴퓨터 및 소프트웨어 구성 요소를 사용하는 시스템입니다. 시스템이 공통 목표를 달성하려면 컴퓨터가 서로 상호 작용하고 리소스를 공유해야 합니다. 분산 컴퓨팅 시스템은 빠른 컴퓨팅 속도로 인해 다른 유형의 시스템보다 더 큰 컴퓨팅 성능을 가지고 있습니다. 기존의 관계형 데이터베이스 와 달리 NoSQL 데이터베이스는 SQL 또는 기타 유사한 알고리즘을 사용할 필요가 없습니다. NoSQL 시스템을 사용하면 스케일 아웃을 활용하기 때문에 훨씬 빠르게 데이터를 저장할 수 있습니다. Carlo Strozzi는 1998년 비즈니스 아이디어로 NoSQL이라는 용어를 만들었습니다.

전통적인 데이터베이스 는 공통적으로 네 가지 명백한 특성을 가지고 있습니다. 관계형, 분산형, 비관계형, 원자성, 일관성, 격리 또는 내구성을 준수하지 않습니다. CAP Theorem에 따르면 분산 시스템용 애플리케이션을 개발하는 동안 충족해야 하는 세 가지 기본 요구 사항이 있습니다. CAP 정리에 따르면 분산 컴퓨터 시스템은 이러한 세 가지 속성이 모두 동시에 존재한다고 보장할 수 없습니다. NoSQL 데이터베이스는 네 가지 범주로 분류됩니다(가장 일반적인 범주는 범주임). 에지 또는 아크는 그래프 데이터 구조에서 순서가 지정된 쌍의 유한한(또는 변경 가능한) 집합입니다.