좋아요를 위한 NoSQL 데이터베이스 스토리지

NoSQL 데이터베이스를 사용하여 데이터를 저장하는 경우 좋아요를 저장할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 데이터를 JSON 형식으로 저장하는 것입니다. 이런 식으로 데이터를 키-값 쌍으로 저장할 수 있습니다. 키는 사용자 ID이고 값은 좋아요 수입니다. JSON과 유사하지만 약간 다른 구문을 사용하는 XML 형식으로 데이터를 저장할 수도 있습니다.

Nosql은 관계 데이터를 저장할 수 있습니까?

관계는 NoSQL 데이터베이스에 저장할 수 있지만 관계를 처리하는 데이터베이스와는 다릅니다. 많은 NoSQL 데이터베이스 사용자는 관련 데이터를 연결된 테이블에서 분리할 필요가 없기 때문에 NoSQL 데이터베이스에서 관계 데이터를 모델링하는 것이 관계형 데이터베이스에서 데이터를 모델링하는 것보다 쉽다고 생각합니다.

개체는 문서 지향(NoSQL) 데이터베이스를 사용하여 서로 연결할 수 없습니다. 이 블로그 게시물에서는 작업을 종료하여 데이터베이스의 개체/관계에 대한 관심을 중지할 수 있는 방법을 설명합니다. REST API 호출로 객체를 관계에 추가하는 과정을 진행합니다. 이 예에서는 PUT 동사를 사용하여 고객을 특정 문제 및 책임에 연결합니다. 관계는 항상 의미 있는 방식으로 표현됩니다. 데이터베이스는 개체(예: 관계)를 참조할 때마다 원본 문서에 대한 모든 변경 사항을 추적합니다. 모든 관계를 추적하는 것 외에도 데이터베이스는 특정 문서가 관계에서 사용되는 위치를 알려줄 수 있습니다. 암시적 참조를 추적하려면 아래 표를 참조하고 특수 쿼리를 사용하십시오.

다양한 유형의 Nosql 데이터베이스

사용할 데이터베이스를 결정할 때 저장될 데이터를 이해하는 것이 중요합니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 테이블 이 아닌 문서에 데이터를 저장하지만 SQL 또는 유연한 데이터 모델로 분류됩니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성, 우수한 성능, 안정성을 갖추고 있습니다. 이러한 프로그램을 사용하면 복잡한 데이터베이스 관리 시스템 없이도 데이터를 빠르고 효과적으로 처리할 수 있습니다. 경우에 따라 성공할 수도 있지만 관계형 데이터베이스를 완전히 대체할 가능성은 낮습니다. 테이블 형식으로 구성할 필요가 없는 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스에 무엇을 저장할 수 있습니까?

다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각 데이터베이스는 특정 유형의 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 예를 들어 키-값 저장소는 간단한 키-값 형식으로 데이터를 저장하도록 설계된 반면 문서 데이터베이스 는 JSON과 유사한 형식으로 데이터를 저장하도록 설계되었습니다.

문서 NoSQL 데이터베이스는 행이 아닌 파일에 데이터를 저장합니다. 그 결과, 유연하고 확장 가능하며 빠르게 변화하는 요구 사항에 대응하는 등 다양한 방식으로 최신 비즈니스 데이터 관리 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스 는 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 글로벌 2000대 기업은 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 이러한 5가지 추세로 인해 대부분의 데이터베이스는 기술적 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 애자일 개발의 주요 장애물입니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL에서 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL에서는 단순히 데이터베이스에서 데이터를 선택하는 것만으로 데이터를 모델링할 수 없습니다. JSON 표준은 문서 지향 데이터베이스에 데이터를 저장하는 데 가장 널리 사용되는 형식입니다. 이것은 ORM 프레임워크의 필요성과 애플리케이션 개발 오버헤드의 필요성을 제거합니다. SQL을 JSON으로 확장하는 데 사용되는 강력한 쿼리 언어인 N1QL(니켈로 발음)이 Couchbase Server 4.0에 추가되었습니다. 또한 표준 SELECT / FROM / WHERE 문과 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 기능을 지원합니다. NoSQL 분산 데이터베이스의 이점은 성능 그 이상입니다. 확장형 아키텍처로 구축되었으며 단일 장애 지점이 없습니다. 웹 및 모바일 앱을 통한 온라인 고객 참여 시대에 애플리케이션의 가용성이 점점 더 중요해지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 설치, 구성 및 확장이 간단합니다. 장치의 목표는 사람들이 메모, 문서 및 저장을 포함하여 정보를 구성하는 데 도움을 주는 것이었습니다. 작은 클러스터를 관리하든 큰 클러스터를 관리하든 관계없이 모든 크기에서 사용할 수 있습니다. 분산된 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 데이터 센터 간에 데이터를 복제하는 데 별도의 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 또한 하드웨어 라우터를 통해 즉각적인 장애를 발생시킬 수 있으므로 응용 프로그램이 데이터베이스가 문제를 감지하고 자체 복구를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 향후 몇 년 동안 NoSQL 데이터베이스 기술 은 오늘날의 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션 개발에서 점점 더 많은 역할을 하게 될 것입니다.

MongoDB는 사용이 간편할 뿐만 아니라 간소화된 인터페이스를 갖추고 있어 동적 웹사이트 및 웹 애플리케이션에 이상적인 선택입니다. 확장성으로 인해 대규모 프로젝트의 요구 사항을 충족하도록 확장할 수도 있습니다. MongoDB 데이터베이스는 NoSQL 솔루션 이 필요한 모든 프로젝트에 고려할 가치가 있습니다.

Nosql 대 Sql: 성능과 사용 편의성 면에서 어느 것이 더 낫습니까?

NoSQL 데이터베이스는 인덱싱이 필요하지 않기 때문에 SQL 데이터베이스 보다 빠른 경우가 많습니다. 또한 성능은 대용량의 기존 데이터 센터보다 우수합니다. 많은 NoSQL 데이터베이스는 사용이 간편하도록 설계되었기 때문에 개발자들 사이에서 인기가 있습니다.

Nosql은 분석에 적합합니까?

Nosql 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스 보다 빠르고 확장성이 뛰어난 경우가 많기 때문에 대량의 데이터를 처리해야 하는 분석 애플리케이션에 적합합니다. 그러나 nosql 데이터베이스는 쿼리하기가 더 어려울 수 있으며 일부 사용자에게 필요한 모든 기능을 지원하지 않을 수 있습니다.

Mongo 데이터를 위한 BI 솔루션을 찾고 있다면 MongoDB 분석 페이지에서 시작하는 것이 좋습니다. 지난 몇 주 동안 MongoDB 인스턴스를 데이터 분석에 사용해야 하는지 여부에 대해 많은 논의가 있었습니다. 이 기사에서는 MongoDB와 같은 문서 기반 NoSQL 데이터베이스와 SQL(관계형 데이터베이스라고도 함)과 같은 기존 관계형 데이터베이스 간의 차이점을 살펴봅니다. 수백만 명의 개발자가 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 중 하나인 MongoDB를 사용합니다. 일부 회사는 비즈니스가 성공적인 방식으로 데이터를 데이터 웨어하우스로 이동하도록 지원합니다. MongoDB 데이터로 분석을 수행하려는 경우 SQL 버전이 아닌 관계형 버전을 사용할 수 있습니다. Knowi의 비밀 소스의 일부로 회사는 데이터 가상화를 개발하고 있습니다.

사용자는 서비스를 통해 MongoDB의 데이터를 직접 쿼리하고 조작할 수 있지만 이를 위한 고급 인터페이스를 제공합니다. 포인트 앤 클릭 소프트웨어와 기본 MongoDB 쿼리를 모두 쿼리 생성에 사용할 수 있습니다. 이 모든 작업은 라이브 MongoDB 인스턴스에서 실시간으로 수행되므로 데이터 변환이 필요하지 않습니다. MongoDB가 첫 번째 데이터베이스 이고 마지막이 아닐 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. MongoDB 데이터 외에도 사용자는 MongoDB의 데이터 분석 및 데이터 시각화 기능을 사용하여 이를 실시간으로 쉽게 분석, 데이터 사이언스 및 시각화할 수 있습니다. MongoDB에서 분석을 확장하기 위한 최첨단 접근 방식을 연구하는 우수한 솔루션 제공업체가 많이 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 단기간에 방대한 양의 다양하고 구조화되지 않은 데이터( 빅 데이터 라고 함)를 처리하려는 기업에게 더 나은 선택입니다. 고정된 스키마 모델은 이러한 방식으로 복제할 수 없으며 데이터 저장 및 처리에 더 유연하고 샤딩을 활용하여 수평으로 확장됩니다.