NoSQL 데이터베이스: 장점 및 단점

NoSQL 데이터베이스 는 최근 몇 년 동안 데이터 저장 및 관리를 위한 대중적인 솔루션으로 부상했습니다. NoSQL 데이터베이스의 주요 장점 중 하나는 스키마가 필요하지 않아 데이터 관리가 보다 유연하고 쉬워진다는 것입니다. 그러나 일부 전문가들은 스키마가 없는 것이 데이터 쿼리 및 분석을 더 어렵게 만들 수 있기 때문에 단점이 될 수도 있다고 주장합니다. 또한 일부에서는 스키마가 없으면 데이터 불일치가 발생할 수 있다고 주장합니다. 그래서 당신은 어떻게 생각하십니까? 스키마가 없다는 것이 NoSQL 데이터베이스를 더 유리하게 만들까요 아니면 불리하게 만들까요?

NoSQL 데이터베이스에 스키마가 필요합니까? NoSQL 분야는 최근 데이터베이스 관리 분야의 화두로 떠올랐다. 가장 최근에 구현된 SQL은 NoSQL이 대부분 채운 격차를 메우는 데 어려움을 겪었습니다. 스키마가 없기 때문에 NoSQL 데이터베이스는 다양한 데이터 모델에 데이터를 저장할 수 있습니다. 코드를 작성할 때 기억해야 할 가장 중요한 점은 코드가 제공하는 다른 기능과 거리를 두어 모든 기능을 만족시킬 수 있도록 하는 것입니다. 다음 단계는 쿼리할 데이터인 데이터베이스의 기본 키를 디자인하는 것입니다. 비즈니스 엔터티에 대한 요구 사항, 사용자 요구 사항 및 쿼리 패턴이 모두 고려됩니다.

이 단계에서는 NoSQL 데이터베이스가 구현을 위해 기본 키를 사용하는 방법을 알아야 합니다. 스키마로 선언되지 않은 NoSQL 데이터베이스 는 무정부 상태의 플랫폼이 되어 NoSQL 데이터베이스가 생성될 수 있습니다. 스키마에는 여러 응용 프로그램이 있습니다. 앞선 단계와 마찬가지로 인덱스를 설계해야 하며 공유 수에 따라 크게 달라집니다.

데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 데이터, 모델의 메타데이터, 기능 및 작업 매개변수를 저장할 수 있습니다. 반면에 데이터 엔지니어는 이를 사용하여 정리된 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스인 MongoDB는 관계형 데이터베이스처럼 엄격한 미리 정의된 스키마가 필요하지 않기 때문에 스키마 없는 것으로 알려져 있습니다. 데이터가 기록될 때 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 컬렉션과 인덱스를 명시적으로 나열하는 부분 스키마를 적용합니다.

스키마란 무엇입니까? 스키마는 데이터의 구조와 내용을 JSON 형식으로 지정하는 개체입니다. JSON 스키마 표준의 확장인 Atlas App Services의 BSON 스키마는 애플리케이션의 데이터 모델을 정의하고 문서가 생성, 변경 또는 삭제될 때 유효성을 검사하는 데 사용할 수 있습니다.

시스템 스키마는 MySQL 데이터베이스의 구성 요소입니다. MySQL 서버는 그 안에 포함된 테이블에 저장된 모든 데이터를 추적해야 합니다. MySQL 스키마에는 데이터베이스 개체 메타데이터를 저장하는 데이터 사전 테이블과 다른 작업에 사용되는 시스템 테이블이 포함됩니다.

Nosql 데이터베이스의 스키마는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스의 스키마에 대한 공식적인 정의는 없지만 일반적으로 데이터베이스에 저장된 데이터의 구조 또는 형식으로 생각할 수 있습니다. 이것은 몇 개의 열이 있는 단일 테이블처럼 간단할 수도 있고 여러 테이블과 테이블 간의 관계를 포함하는 더 복잡한 구조일 수도 있습니다. 스키마를 정의하는 데 옳고 그른 방법은 없으며 특정 응용 프로그램에 가장 적합한 방법을 결정하는 것은 개별 데이터베이스 디자이너에게 달려 있습니다.

데이터베이스 스키마 는 데이터베이스의 청사진입니다. 데이터가 관계형 데이터베이스에서 구성되는 방식은 이 모듈에 의해 정의됩니다. 문서 구조는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 문서 관리를 위한 중요한 도구입니다. 데이터베이스 스키마는 개념적, 논리적 및 물리적인 세 가지 유형으로 분류됩니다. 스타 스키마는 다양한 수준의 데이터베이스를 나타내는 반면 눈송이 스키마는 다양한 수준의 데이터베이스를 나타냅니다. 스타 스키마는 주변에 차원 테이블이 있는 단일 테이블로 구성될 수 있습니다. starschema는 일반적으로 별처럼 보이는 반면 눈송이 스키마는 눈송이와 비슷하게 보입니다.

개발자는 스키마를 사용하여 데이터베이스를 만들기 전에 데이터베이스를 디자인할 수 있기 때문에 자주 사용합니다. 또한 데이터베이스가 생성된 후 정확하고 정확하게 생성되었는지 확인합니다. 데이터베이스의 정확성은 사용자가 데이터에 액세스하고 데이터에서 이익을 얻을 수 있기 때문에 운영에 매우 중요합니다. 스키마를 사용하여 모든 데이터베이스 유형을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스 스키마는 관계형 데이터베이스 에서 데이터를 구성하는 데 사용됩니다. 스키마 또는 테이블 구조는 DBMS에서 사용되는 관계형 데이터베이스의 기본 구조입니다. 파일 시스템에서 폴더가 수행하는 것과 동일한 방식으로 테이블에 파일이 포함됩니다. 각 테이블에는 개별 개체 그룹에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 비관계형 데이터베이스와 스키마를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 비관계형 데이터베이스는 스키마를 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 비관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 만들고 유지하기가 더 어렵지만 더 유연할 수 있습니다.

Nosql 스키마는 무료입니까?

문제의 특정 NoSQL 데이터베이스 에 크게 좌우되기 때문에 이 질문에 대한 확실한 대답은 없습니다. 그러나 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 더 스키마가 없습니다. 즉, 데이터 구조 측면에서 더 유연하고 선행 계획이 덜 필요합니다. 이는 특정 상황에서 이점이 될 수 있지만 더 많은 데이터 불일치가 발생할 가능성이 있음을 의미하기도 합니다.

Nosql 데이터베이스가 이러한 스키마 개념을 처리할 수 있습니까?

예, NoSQL 데이터베이스는 스키마 개념을 잘 처리할 수 있습니다. 실제로 많은 NoSQL 데이터베이스 는 스키마가 없도록 특별히 설계되어 더욱 유연하고 쉽게 작업할 수 있습니다. 물론 항상 상충 관계가 있으며 스키마가 없는 데이터베이스가 모든 프로젝트에 적합한 선택이 아닐 수 있습니다. 그러나 많은 응용 분야에서 매우 적합할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 행과 열을 분리하여 관계형 데이터베이스 모델에서 분리하도록 설계되었습니다. 많은 사람들이 NoSQL 데이터베이스에 데이터 모델이 전혀 없다고 착각합니다. 스키마에서 데이터가 구성되는 방식을 설명하는 것이 중요합니다. NoSQL 데이터베이스의 네 가지 주요 유형 각각에 대한 데이터 모델은 이러한 차이점을 반영하도록 자연스럽게 발전할 것입니다. 결과적으로 스키마 디자인은 응용 프로그램에 대해 시간이 지남에 따라 단계적으로 이루어집니다. 필요에 따라 NoSQL 데이터베이스를 결정할 때 사용할 데이터 모델을 고려하는 것이 중요합니다. 이름에서 알 수 있듯이 각 문서의 데이터는 값 추가에 사용되는 다양한 데이터 유형 및 데이터 구조와 함께 필드 및 값 쌍으로 저장됩니다.

다양한 필드 값 유형을 쿼리에 사용할 수 있으며 선택을 지원하기 위해 여러 가지 강력한 쿼리 언어가 개발되었습니다. NoSQL 데이터베이스에는 열 패밀리라고 하는 행에 키와 관련 열이 포함되어 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 기본 구조는 네 가지 주요 유형 각각에 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 그럼에도 불구하고 데이터 구성 방법에 대한 세부 정보는 공식적으로 "스키마 없음"으로 표시되더라도 매우 유연할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 일반적으로 일련의 쿼리 언어를 사용합니다.

Nosql 데이터베이스에는 어떤 유형의 스키마가 사용됩니까?

이 기능은 NoSQL 데이터베이스에서 제공하므로 더 빠르고 반복적인 개발이 가능합니다. NoSQL 데이터베이스는 유연한 데이터 모델을 사용하기 때문에 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 처리하는 데 탁월합니다.

어떤 유형의 데이터베이스가 스키마를 지원합니까?

스키마는 거의 모든 관계형 데이터베이스에 필요한 SQL의 구성 요소입니다.

Mongodb에 스키마가 필요합니까?

MongoDB는 엄격한 사전 정의 스키마가 필요하지 않기 때문에 관계형 데이터베이스가 아닌 NoSQL 데이터베이스로 간주됩니다.

Nosql 스키마

Nosql 스키마는 기존의 테이블 기반 관계형 모델을 기반으로 하지 않는 데이터베이스 스키마 입니다. 대신 보다 유연한 문서 지향 모델을 기반으로 합니다. 따라서 JSON 또는 XML과 같은 비관계형 형식으로 데이터를 저장하는 데 적합합니다.

NoSQL 기술은 RDBMS와 같이 모든 사용 사례를 다루는 유일한 기술이 아니기 때문에 디자인이 가장 중요합니다. 진정으로 맞춤화된 일련의 NoSQL 데이터베이스를 개발하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 일반적인 방법론을 기반으로 NoSQL 데이터 모델을 개발하기 위한 템플릿을 제공하려고 합니다. NoSQL 구현은 쿼리 기반 프로세스를 기반으로 설계되어야 합니다. 이 경우 요구 사항에 따라 쿼리가 변경될 수 있으므로 NoSQL 구현은 반복적으로 수정되어야 합니다. 첫 번째 단계는 쿼리 패턴을 사용하여 컨테이너를 식별하는 것입니다. 이 기능을 사용하여 엔터티의 모든 쿼리 요구 사항 및 특성 특성을 집계하고 나중에 데이터 거버넌스를 용이하게 합니다. 이를 위해서는 요구 사항 추출 및 사용자 스토리 분석과 같은 민첩한 프로세스를 사용해야 합니다.

비정규화는 Embedding/Flatting 및 Referenceencing과 같은 기술을 사용하여 달성할 수 있습니다. Column Oriented NoSQL에서 속성의 비정규화는 두 번째 엔터티에서 플랫 열 목록(선택적으로 Column Families로 그룹화됨)을 생성하여 발생합니다. 여기에 설명된 기능은 목록, 세트, ​​맵 및 포함된 구조와 같은 특수 데이터 유형 구조를 사용하여 작성됩니다. 문서 키는 클러스터에 저장된 해시 맵 형식의 유형 필드 연결이 있는 문자열 값으로 구성됩니다. HBase와 같은 일부 NoSQL 데이터베이스에서는 보조 인덱스를 사용할 수 있습니다. 어쨌든 인덱스는 데이터 마이닝 및 중요하지 않은/데이터 집약적인 쿼리와 유사하게 작동하도록 설계되어야 합니다.

스키마의 다양한 용도

SQL 데이터베이스는 해당 문의 데이터 구조를 설명하는 SQL 문과 스키마로 구성됩니다. 데이터베이스 관리자는 스키마를 통해 데이터에 액세스하는 방법을 제어할 수 있습니다. 사용자는 스키마를 사용하여 데이터베이스 관리자가 데이터를 처리하는 방법을 제어할 수도 있습니다.
SQL 데이터베이스 스키마는 데이터 구조를 설명하는 일련의 규칙입니다. 규칙은 데이터베이스 관리자가 데이터 액세스 방법을 제한하는 데 사용할 수 있습니다. 이 규칙은 데이터베이스 관리자가 액세스할 수 있는 데이터를 제한하는 데 사용할 수도 있습니다.

Nosql 데이터 모델

NoSQL 데이터 모델이란 무엇입니까? RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)와 달리 DBMS에 의존하여 이를 강화하지 않습니다. 결과적으로 데이터가 어떻게 관련되는지, 즉 모든 요소가 어떻게 연결되는지를 결정하는 명시적인 방법이 없습니다.

Redis의 8가지 데이터 모델링 패턴: 종합 전자책은 NoSQL의 데이터 모델링에 대한 포괄적인 연구입니다. 이 책은 개발자가 전통적인 관계형 데이터베이스 와 관련된 문제 없이 최신 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있는 8가지 데이터 모델을 살펴봅니다. NoSQL 데이터베이스는 하나의 테이블이 다른 테이블에 삽입된 상태로 공통 위치에 두 개의 개별 테이블 또는 컬렉션을 저장할 수 있습니다. 관련 데이터를 모두 찾고 관계를 따라가면 관계를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. NoSQL의 각 테이블은 자체 애플리케이션의 일부로 자체 뷰를 제공합니다. 일대다 관계를 모델링하려면 별도의 컬렉션에 무한 목록(예: 알려진 차원 목록)을 포함합니다. 이 경우 제품은 유일한 제품입니다. 변수는 많은 리뷰, 저자 이름, 게시 날짜, 등급 및 의견입니다.

한 가지 패턴은 경계가 없는 쪽과의 다대다 관계 개발을 따릅니다. 관계형 데이터베이스의 각 제품은 별도의 테이블에 저장되어야 합니다. Redis Stack을 사용하면 유형 필드를 기반으로 컬렉션 유형을 구별할 수 있습니다. 버킷 패턴은 시계열 데이터를 지속적으로 집계하고 저장할 수 있도록 하여 오버헤드를 제거합니다. 개정 패턴은 실시간 데이터가 필요한 다양한 상황에서 사용될 가능성이 있습니다. 이러한 패턴을 사용하여 NoSQL에서 공동 작업의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 이 패턴은 인적 자원, CMS, 제품 카탈로그 및 소셜 네트워크와 같은 무거운 JOIN 작업과 함께 사용할 때 특히 유용합니다.

RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)는 이 모델을 복제할 수 없습니다. 데이터는 디스크, 메모리 내 또는 둘 다에 저장할 수 있습니다. Redis Launchpad 웹 사이트에는 여러 Redis 및 NoSQL 애플리케이션이 포함되어 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 다양한 데이터 모델

MongoDB와 같은 문서 데이터베이스는 스키마를 사용하지 않지만 대부분의 다른 NoSQL 데이터베이스는 스키마를 사용합니다. 이러한 데이터베이스의 데이터는 문서를 만드는 데 사용할 수 있는 단순한 일반 텍스트 파일입니다. MongoDB에는 .mongo라는 파일 확장자가 있는 반면 대부분의 다른 문서 데이터베이스에는 .Json 또는이라는 파일 확장자가 있습니다. XML. 파일 모음은 이러한 파일의 데이터가 일반적으로 모음으로 나누어진다는 점을 제외하면 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사합니다. 컬렉션의 각 문서는 고유 키로 식별되며 컬렉션에서 다른 문서를 볼 수 있는 것과 같은 방식으로 컬렉션에서 볼 수 있습니다. 키-값 저장소는 NoSQL 데이터베이스 데이터 모델의 한 유형입니다. 키-값 저장소는 한 쌍의 키와 값이 함께 저장되는 데이터베이스 유형입니다. 키-값 저장소에 문서를 추가하려면 먼저 문서의 키를 찾고 해당 필드에 해당 값을 입력해야 합니다. 와이드 컬럼 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스에서 사용되는 또 다른 데이터 모델입니다. 와이드 컬럼 데이터베이스는 표준 SQL 테이블보다 큰 테이블에 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다. 행과 열로 깔끔하게 구성되지 않은 데이터를 구성하려는 경우 넓은 열 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 와이드 컬럼 데이터베이스는 다음 개요가 있는 테이블에 데이터를 보유할 수 있습니다. 항목을 설명합니다. 아주 좋은 분을 만난 건 정말 행운이라고 생각해요. 소녀는 주변에 있는 것이 즐겁습니다. 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스에서 사용되는 마지막 데이터 모델입니다. 그래프의 데이터는 데이터 구조의 그래프 데이터베이스에 저장됩니다. 그래프의 노드와 에지는 통합된 엔터티를 형성하는 방식으로 배열됩니다. 노드는 개별 문서인 반면 에지는 노드와 나머지 문서 사이의 링크입니다. 이러한 모든 데이터 모델에는 몇 가지 장점과 단점이 있습니다. 키-값 저장소는 사용하기 간단하지만 트랜잭션을 만드는 데 사용할 수 없습니다. 와이드 컬럼 데이터베이스는 단일 컬럼 데이터베이스보다 사용하기 어렵지만 더 큰 데이터 스토리지 및 트랜잭션 지원을 제공합니다. 반면에 그래프 데이터베이스는 사용하기가 더 어렵기 때문에 더 많은 데이터를 저장할 수 있고 개체 간에 더 복잡한 관계를 제공할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스 설계 도구

오늘날 시장에는 많은 nosql 데이터베이스 설계 도구 가 있습니다. 각 도구에는 고유한 강점과 약점이 있으므로 작업에 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 가장 인기 있는 nosql 데이터베이스 설계 도구에는 MongoDB, Couchbase 및 Cassandra가 있습니다.

NoSQL 데이터베이스가 성공하려면 먼저 선택해야 합니다. NoSQL 데이터베이스는 비관계형이므로 SQL 데이터베이스보다 더 유연합니다. 액세스할 비즈니스 데이터 엔터티는 먼저 데이터 설계자와 개발자가 카탈로그화해야 합니다. 응용 프로그램 설계의 첫 번째 단계는 데이터를 보다 효율적으로 쿼리할 수 있도록 하는 키와 인덱스를 정의하는 것입니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 고가용성과 짧은 대기 시간이 보장됩니다. 파티션 데이터를 활용함으로써 데이터 설계자와 운영자는 여러 노드에 로드를 분산하여 향후 성장을 계획할 수 있습니다. 미래에 변경될 가능성이 없고 파티션 간 쿼리를 거의 생성하지 않는 데 사용할 수 있는 파티션 키를 만듭니다.

Nosql 데이터베이스 설계에 사용되는 도구는 무엇입니까?

Hackolade, DbSchema 및 Cassandra Data Modeler는 사용할 수 있는 NoSQL 데이터베이스 스키마 설계 도구 중 일부입니다. Hackolade의 시각적 스키마 디자인은 광범위한 NoSQL 데이터베이스에 적합합니다. DbSchema는 이전에 게시된 NoSQL 데이터베이스를 스키마로 변환합니다.

Nosql 데이터베이스 디자인이란?

NoSQL 검색 데이터베이스의 주요 목표는 반정형 데이터에 대한 분석 성능을 제공하는 것입니다. 데이터 모델은 소프트웨어에 내장된 데이터 모델입니다. 그에 따르면 관계형 모델은 데이터를 행과 열로 구성된 테이블로 정규화합니다. 테이블, 행, 열, 인덱스 및 테이블과 다른 데이터베이스 요소 간의 관계는 모두 스키마에 지정됩니다.

Google의 Nosql 데이터베이스는 빅 데이터에 이상적입니다.

Google의 NoSQL 데이터베이스 서비스 는 고정된 스키마가 필요 없이 매우 큰 동적 데이터 세트를 처리할 수 있다는 점에서 고유합니다. 결과적으로 실시간 이벤트 처리, 데이터 분석, 검색 엔진 생성 등 다양한 작업을 처리할 수 있습니다. Amazon의 관계형 데이터베이스 서비스(RDS)는 데이터베이스 기반 애플리케이션의 개발을 간소화하는 포괄적인 도구 세트입니다. SQL은 이러한 모든 도구에서 사용됩니다. AWS Management Console, AWS CLI 또는 NoSQL WorkBench는 모두 DynamoDB 작업 및 임시 작업 수행에 사용할 수 있습니다.

Nosql 대 SQL

SQL은 관계형 데이터베이스와 함께 실행되는 프로그래밍 언어입니다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 논리적 연결이 있는 행과 테이블의 레코드로 모델링합니다. 일반적으로 SQL이 작동하는 데 SQL이 필요하지 않은 비관계형 데이터베이스인 NoSQLDBM 대신 SQL이 사용됩니다.

모든 데이터 과학 하위 필드의 기초는 데이터입니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 일반적으로 필요한 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. DBMS와 상호 작용하고 통신하려면 해당 언어를 사용해야 합니다. DBMS(Distributed DBMS) 쿼리는 SQL(Structured Database Language)을 사용하여 처리됩니다. 최근 데이터베이스 분야에서 등장한 또 다른 용어는 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 테이블과 레코드에 정보를 저장하지 않습니다. 데이터 저장 구조 대신 각 애플리케이션에 맞게 특별히 설계되고 최적화되었습니다.

열 지향, 문서 지향, 키-값 쌍 및 그래프 데이터베이스의 네 가지 유형의 데이터베이스가 있습니다. MongoDB 데이터베이스는 Python의 문서 지향 데이터베이스의 예입니다. 이름에서 알 수 있듯이 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 데이터 구조를 보다 자유롭게 수정할 수 있습니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 구조가 더 엄격하고 데이터 유형이 덜 유연합니다. SQL과 NoSQL이 초보자에게 가장 좋은 첫 단계라는 결론을 내리는 것이 합리적입니다. 각각 고유한 장점과 단점이 있으므로 데이터, 응용 프로그램 및 프로세스의 이점을 기반으로 결정을 내리십시오. 결국 SQL은 NoSQL이나 다른 어떤 것보다 낫지 않습니다. 데이터를 기반으로 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.

반면에 SQL 데이터베이스는 현재 데이터를 저장하고 검색하는 데 가장 널리 사용되는 형식이 될 것입니다.

Nosql 데이터베이스 설계 원칙

NoSQL 데이터베이스 설계 원칙은 엄격한 관계 스키마보다는 데이터 유연성을 강조합니다. NoSQL 프레임워크 를 개발할 때 중복과 비정규화를 고려할 수 있다. NoSQL 데이터베이스는 테이블 간에 데이터를 공유하지 않기 때문에 데이터 요소를 다시 저장하는 것은 허용됩니다.

RDBMS 비정규화는 관계형 패러다임을 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 반구조적으로 모델링할 수 있기 때문에 NoSQL 데이터베이스에서 동적 엔터티 및 반구조적 집계를 모델링하는 것이 유리합니다. 엔터티 및 관계를 모델링하는 대신 계층 및 집계 측면에서 NoSQL을 모델링해야 합니다. 비정규화는 데이터베이스를 RDBMS의 NoSQL 호환 데이터베이스로 효과적으로 종료합니다. 집계의 집계가 필요한 경우 코드를 조인해야 하고 집계의 일부만 필요한 경우 이를 구문 분석해야 합니다. 가능한 한 빨리 관계에 대한 이해를 발전시켜야 합니다.

Nosql 문서

NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스보다 데이터를 구성하고 액세스하는 방식에 훨씬 더 많은 유연성을 제공하기 때문에 점점 인기를 얻고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 기존 테이블 기반 구조를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. 대신 보다 유연한 스키마 없는 데이터 모델을 사용하여 보다 쉽게 ​​확장하고 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.

기존의 열/행 데이터베이스와 달리 문서 지향 데이터베이스는 이제 데이터 저장을 위한 XML 기반 형식입니다. RDBMS의 반구조화된 데이터는 파악하기가 더 어렵습니다. 이 경우 더 어려운 문제를 처리할 수 있습니다. 문서 저장소를 사용하면 민첩한 소프트웨어 개발자가 자연스럽고 유연한 솔루션으로 만들어 더 빠르게 작업할 수 있습니다. 표현형 쿼리 언어를 사용하면 다각적인 인덱싱을 통해 다양한 방식으로 쿼리할 수 있습니다. ACID 트랜잭션을 수행하는 기능을 통해 관계형 데이터베이스에서와 동일한 수준의 보안을 유지할 수 있습니다. 분산 시스템을 사용하면 데이터의 확장성과 탄력성이 향상됩니다. 각 문서는 독립적인 단위이므로 서버 간에 배포하기가 더 쉽고 데이터 지역성 손실을 방지할 수 있습니다.

읽기 속도가 더 빠른 관계형 데이터베이스와 달리 직관적이고 실용적인 모델링을 사용합니다. 데이터 품질이 낮아지고 테이블이 경직됩니다. 관계형 데이터베이스에는 기본 확장 기능이 없기 때문에 기존 데이터베이스를 분할(샤딩)하기 위해 값비싼 확장 시스템을 구입해야 합니다. 문서 지향 데이터베이스에는 다양한 유형의 문서가 있으며 선택적 필드로 설정할 수 있습니다. 각 문서의 구조적 구성은 동일하지만 필드는 다릅니다. 목록의 각 문서에는 고유한 ID가 있으므로 문서를 추가, 변경, 삭제 및 쿼리할 수 있습니다. 문서 소유자는 일반적으로 문서의 의도와 일치하는 형식과 형식으로 인코딩된 캡슐화된 데이터(또는 정보)에 대한 책임이 있습니다.

문서 지향 데이터베이스는 다른 데이터베이스보다 구조가 훨씬 더 유연합니다. 쿼리가 수행되면 데이터베이스의 열이 아닌 문서에서 직접 정보를 검색합니다. 데이터 세트에 추가해야 하는 유일한 데이터 필드는 문서 저장소에서 관련된 데이터 필드입니다.

Mongodb: 문서 기반 Nosql 데이터베이스

문서 기반 NoSQL 데이터베이스에는 MongoDB가 포함됩니다.

진정한 Nosql

구축 중인 애플리케이션 또는 시스템의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 진정한 nosql 데이터베이스 는 기존의 관계형 모델을 따르지 않고 대신 보다 유연한 스키마 없는 접근 방식을 사용하는 데이터베이스입니다. 이를 통해 더 쉽게 확장하고 데이터 손상에 대한 저항력을 높일 수 있습니다.

소프트웨어 엔지니어 인터뷰에서 지원자들은 NoSQL과 확장되지 않는 SQL을 자주 언급합니다. 이들은 회의에서 또는 장래의 고용주로부터 가장 많이 듣는 유행어입니다. SQL이 확장되지 않는다는 것이 정말 사실입니까? NoSQL과 SQL의 이면에 있는 사고방식을 간략하게 설명하겠습니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 조인하는 데 리소스를 낭비하지 않기 때문에 때때로 조인 데이터베이스 없음이라고도 합니다. 이 경우 핵심 확장성 개념은 키가 데이터에 액세스할 수 있는 유일한 키라는 것입니다(예: 사용자 정보를 얻기 위한 user_id). 수천 개의 서버(샤드라고 함)를 사용하면 부하(CPU, 메모리)를 서버에 할당할 필요가 없습니다.

NoSQL 솔루션은 구현이 매우 간단하지만 더 복잡한 솔루션은 별도의 구현이 필요합니다. 키를 사용하면 부하를 분할하여 관계형 데이터베이스를 효과적으로 확장할 수 있습니다. FAANG 회사(Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google, Microsoft 등) 사이에서 인기를 얻은 SPHR 데이터베이스를 사용하여 데이터베이스를 구축했습니다. DynamoDB 프로그램은 원자성과 내구성을 모두 갖춘 규모로 원자성 및 내구성과 유사한 것을 제공합니다. 결과적으로 CAP 정리 때문에 항상 완전한 일관성을 잊어야 합니다. 글로벌 규모를 달성하려면 먼저 이러한 문제를 극복해야 합니다. NoSQL 데이터베이스는 항상 새 열에 새 인덱스를 생성할 수 있지만 삽입할 수도 있습니다.

CPU 최적화는 NoSQLDB의 고유한 기능입니다. SQL 프로그램은 3개의 타사 프레임워크(3NF)를 사용하여 디스크 공간 최적화를 수행합니다. No.SQL(및 일반적으로 높은 확장성) 성공의 열쇠는 액세스 패턴을 이해하는 것입니다.

Nosql 데이터베이스의 이점

NoSQL 데이터베이스의 데이터베이스 기능은 여러 가지 이유로 시간이 지남에 따라 인기가 높아졌습니다. SQL(구조적 참조 언어) 기능이 없기 때문에 대량의 분산 데이터를 관리하는 데 이상적입니다. 또한 오늘날 세계에서 가장 널리 사용되는 데이터베이스입니다.

Nosql 무정부 상태

Nosql 무정부 상태 는 질서를 유지하기 위해 중앙 집중식 권위나 통치 기구가 필요하지 않다고 믿는 마음 상태입니다. 이 믿음은 인간이 선천적으로 자치를 할 수 있고 조화롭게 살기 위해 무엇을 하라고 지시하는 사람이 필요하지 않다는 생각에 근거합니다.

관계형 데이터베이스는 데이터를 다양한 테이블로 구성하며 각 테이블은 공유 변수에 연결됩니다. SQL 프로그래밍 언어는 관계형 데이터베이스에서 데이터를 코딩하고 요청하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다. 데이터를 사용하려면 데이터 분석과 데이터 처리 모두에 사용할 수 있는 특수 목적 프로그래밍 언어를 사용해야 합니다. 관계형 데이터베이스가 모든 상황에서 최선의 선택은 아니기 때문에 데이터를 저장하는 새로운 방법이 있습니다. 이러한 아이디어는 더 편리하고 빠른 NoSQL과 더 적응력이 뛰어난 non-NoSQL의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 데이터베이스 관계형 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스보다 완료 시간이 훨씬 느립니다. 이러한 속도 이점은 단일 작업과 동일한 수준으로 시스템 전체에서 실현될 수 있습니다.

조인은 해당 구조에 존재하지 않기 때문에 NoSQL 기술에서는 사용되지 않습니다. 데이터 포인트가 비정규화되면 자동으로 복제됩니다. 그러나 NewSQL은 모든 상황에 적합하지 않으며 유망한 개발입니다. 빅 데이터를 실행하는 많은 전문 소프트웨어가 제대로 작동하려면 다양한 데이터베이스가 필요합니다. 메모리 내 기술을 사용하면 기존 하드 드라이브보다 훨씬 빠른 RAM에 데이터를 저장할 수 있습니다.