NoSQL 데이터베이스: 이점 및 사용 사례

NoSQL 데이터베이스는 다양한 이유로 기업에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 일반적으로 기존 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나고 많은 양의 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있으며 데이터 스키마 측면에서 더 유연한 경우가 많습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 개발 및 배포가 더 쉬울 수 있으며 더 비용 효율적일 수 있습니다.

정형, 반정형 및 비정형 데이터는 모두 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 신뢰할 수 없는 대규모 시스템의 일부로 사용하도록 설계되었습니다. 대용량 데이터 로드를 처리할 때 기존 관계형 데이터베이스보다 빠르고 확장성이 뛰어납니다. 가장 널리 사용되는 새로운 데이터 스토리지 기술인 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장하는 데 사용되고 있습니다. Oracle은 1979년에 단일 서버에서 실행될 수 있는 데이터베이스 시스템 을 개발하기 시작했습니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나고 성능이 뛰어납니다. IBM Marketing Cloud 연구에 따르면 인터넷에서 생성되는 데이터의 90%는 인터넷에서 데이터 생성이 시작된 2016년 이후 인터넷에서 온 것입니다.

스토리지 및 처리 능력의 비용이 감소함에 따라 분산 시스템이 점점 보편화되고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 분산 시스템의 기존 데이터베이스와 비교할 때 훨씬 더 나은 성능을 발휘합니다. NoSQL은 SQL과 달리 다양한 모델을 사용합니다. 데이터베이스에는 키-값 쌍, 열 지향 유형, 그래프 기반 유형 및 문서 지향 유형의 네 가지 유형이 있습니다. DynamoDB 데이터베이스는 행, 레코드 또는 튜플과 같은 다른 데이터베이스와 마찬가지로 테이블과 항목에 데이터를 저장합니다. DynamoDB에서는 테이블당 최대 3개의 항목을 저장할 수 있습니다. 많은 고객이 NoSQLDB를 구매할 때 소유 비용을 고려하지 않으며 이를 평가할 때 많은 요소를 간과합니다.

NoSQL 데이터베이스의 비용은 수백 달러에서 수만 달러 사이입니다. NoSQLDB 유지 비용은 사용하는 호스팅 서비스에 따라 크게 달라질 수 있습니다. NoSQL 전문가의 수는 기존 데이터베이스 전문가의 수보다 훨씬 적습니다. IT 컨설팅 파트너를 선택하는 결정은 프로젝트의 성공을 보장하기 위한 현명한 결정입니다.

NoSQL 데이터베이스를 사용하여 미리 정의된 스키마에 대한 최소한의 요구 사항 또는 요구 사항 없이 데이터를 저장하고 검색하는 것이 유리합니다. 애플리케이션에 새로운 유형의 정보가 추가되면 테이블 구조, 인덱스 등을 수정하지 않고도 이러한 요구 사항을 충족하도록 빠르게 적응할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스의 스키마는 고정되어 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 동일한 형식으로 유지되는 한 일관성이 없습니다. 트랜잭션은 NoSQL 데이터베이스에서 지원되지 않습니다(단순 트랜잭션만 지원함). 트랜잭션은 관계형 데이터베이스에서 지원됩니다(조인 외에도).

기존의 관계형 데이터베이스에 비해 훨씬 빠르고 쉽게 확장할 수 있습니다. NoSQL의 주요 구성 요소 중 하나이며 대규모 데이터 세트를 위한 저비용 옵션입니다. 애플리케이션이 성장하고 새 필드를 추가함에 따라 스키마가 발전합니다.

NoSQL 데이터베이스 기술 은 클라우드 컴퓨팅, 웹, 빅 데이터 및 대규모 사용자 기반과 함께 사용됩니다. 40년 된 RDBMS는 링크드인, 구글, 아마존, 페이스북과 같은 유명 인터넷 회사들이 단점을 극복할 수 있게 해주는 NoSQL로 대체되었습니다.

기업이 Nosql 데이터베이스를 사용하는 이유는 무엇입니까?

기업에서 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 한 가지 이유는 NoSQL 데이터베이스가 기존의 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나기 때문입니다. 즉, 더 많은 양의 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또 다른 이유는 NoSQL 데이터베이스가 기존 데이터베이스 보다 더 유연하기 때문입니다. 이는 회사의 특정 요구 사항을 충족하도록 쉽게 사용자 정의할 수 있음을 의미합니다. 마지막으로 NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 처리할 때 기존 데이터베이스보다 더 효율적인 경우가 많습니다. 따라서 신속하게 처리해야 하는 대용량 데이터 세트가 있는 회사에 적합합니다.

개발자는 앞으로 NoSQL 데이터베이스를 개발할 가능성이 낮습니다. 대중적인 응용 프로그램이 등장함에 따라 데이터베이스는 이를 강화하기 위해 점점 더 중요해지고 있습니다. 일부 인기 있는 애플리케이션은 NoSQL 데이터베이스를 인식하지 못할 수 있으며 NoSQL 데이터베이스가 유익한 이유도 모릅니다. 1996년에 웹사이트를 시작한 최초의 비즈니스 간행물인 Forbes가 그렇게 했습니다. Forbes는 1억 4천만 명의 온라인 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 MongoDB Atlas로 이전했습니다. COVID-19 팬데믹 기간 동안 클라우드 기반 인프라를 사용하여 간행물이 신속하게 대응할 수 있었습니다. Accenture는 리드 스코어링 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스로 BangDB를 선택했습니다.

Cassandra는 Facebook이 실패를 걱정하지 않고 Messenger 작업을 확장할 수 있게 해주는 NoSQL 데이터베이스입니다. Google Bigtable은 Google Mail이 세계 최대의 온라인 회사에 대한 결제를 처리할 수 있도록 하는 애플리케이션입니다. 검색에서 메시징, 프로필 관리에 이르기까지 모든 LinkedIn 응용 프로그램은 Espresso 데이터베이스를 사용하여 실행할 수 있습니다. 이제 BangDB를 무료로 다운로드하여 자세히 알아보고 자신에게 적합한 애플리케이션인지 확인할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 목록에 가장 최근에 추가된 것입니다. 그들은 몇 년 전에 비즈니스 세계에 처음 소개되었지만 최근에 인기를 얻었습니다. NoSQL 데이터베이스 사용의 가장 중요한 이점 중 하나는 대량의 비정형 데이터를 저장할 수 있다는 것입니다.
매우 유연한 방식으로 많은 양의 데이터를 저장해야 하는 기업은 NoSQL 데이터베이스를 고려해야 합니다. NoSQL 데이터베이스에는 미리 정의된 데이터 유형이 없기 때문에 무엇이든 저장할 수 있습니다. 이것이 필요한 전부이기 때문에 데이터 유형이나 레이아웃에 대해 미리 걱정할 필요가 없습니다.
NoSQL 데이터베이스는 데이터 관리에도 사용할 수 있습니다. 사용자 유연성이 높기 때문에 언제든지 데이터 유형을 변경할 수 있습니다. 달리 말하면, 데이터베이스는 조직의 필요에 맞게 조정될 수 있습니다.
비즈니스 세계에서 NoSQL 데이터베이스의 사용이 증가하고 있습니다. 대량의 비정형 데이터를 저장하는 기능 외에도 데이터 레이크 기능의 이점을 누릴 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 복잡한 비즈니스 프로세스를 관리할 수 있는 데이터베이스를 찾는 기업에 이상적인 데이터베이스입니다.

Netflix의 Nosql 데이터베이스 사용은 큰 성과를 거두었습니다.

Netflix와 같은 회사의 경우 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 그들이 사용하는 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 또한 광범위한 성능 옵션을 제공하므로 Netflix가 쉽게 확장할 수 있습니다. 또한 이러한 데이터베이스를 사용하여 Netflix는 데이터를 지속적으로 업데이트할 수 있으며 이는 Netflix와 같은 회사에 매우 중요합니다.

Nosql이 선호되는 이유는 무엇입니까?

Nosql 데이터베이스는 여러 가지 이유로 기존 SQL 데이터베이스 보다 선호됩니다. 일반적으로 데이터 스키마 측면에서 확장 가능하고 유연하며 성능이 뛰어납니다. 또한 Nosql 데이터베이스는 대량의 비정형 데이터를 처리하는 데 더 적합한 경우가 많습니다.

일부 도구와 기술이 어제보다 오늘 애플리케이션에 더 적합하다는 사실에도 불구하고 다른 도구와 기술은 미래에 작동하지 않을 수 있습니다. 올바른 데이터베이스를 선택하는 것 외에도 올바른 버전의 애플리케이션을 선택하는 것은 어려운 결정입니다. 비관계형 데이터베이스가 관계형 데이터베이스보다 선호되는 일부 시나리오는 이 기사에서 설명합니다. 1960년대부터 NoSQL 데이터베이스가 존재했지만 "NoSQL"이라는 용어는 21세기 초에야 대중화되었습니다. 관계형 데이터베이스는 데이터가 저장되는 고정 및 미리 정의된 구조입니다. NoSQL 데이터베이스에 저장할 수 있는 데이터 유형에는 제한이 없습니다. 본질적으로 마스터리스, P2P 및 교차 플랫폼인 NoSQL 데이터베이스입니다.

데이터 분리 및 균형 조정 프로세스의 일부로 클러스터의 여러 노드 간에 데이터를 분할하고 균형을 맞출 수 있습니다. 몇 가지 명령을 실행하여 클러스터를 추가할 수 있습니다. 또한 더 큰 저장 영역을 활용하여 성능이 향상되고 높은 읽기/쓰기 속도가 가능합니다. 서버 측 애플리케이션의 다른 모든 구성 요소가 매끄럽고 빠르게 설계되면 데이터가 병목 현상이 되는 것을 방지할 수 있습니다. NoSQL은 방대한 양의 데이터를 매우 빠르게 처리할 수 있기 때문에 빅 데이터 애플리케이션에 사용하는 것이 더 합리적입니다. SQL 데이터베이스는 특정 프로젝트에 더 적합하고 NoSQL 데이터베이스는 다른 프로젝트에 이상적입니다.

NoSQL 데이터베이스에는 탁월한 선택이 될 수 있는 여러 가지 장점이 있습니다. 현재 비정형 데이터의 경우 사용이 간편하고 효율적이며 대규모 데이터 컬렉션을 지원할 수 있을 만큼 충분히 큽니다. 또한 다재다능하므로 광범위한 응용 분야에서 사용할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 여러 가지 면에서 관계형 데이터베이스와 구별됩니다. 이러한 시스템은 현재의 비정형 데이터 시스템보다 더 효율적이고 사용하기 쉬우며 확장성이 뛰어납니다.

Nosql 대 Sql: 시스템에 가장 적합한 데이터베이스는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 광범위하고 유연한 데이터 모델을 사용하고, 수평으로 확장하고, 쿼리 속도가 매우 빠르고, 매우 유연하기 때문에 작업이 간편합니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 스키마가 매우 유연합니다.
문서 또는 JSON 데이터는 NoSQL 데이터베이스에 가장 적합합니다. SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 구조로 구축된 레거시 시스템에서도 일반적으로 사용됩니다. 시스템에서 여러 행을 처리해야 하는 경우 SQL 데이터베이스가 최선의 선택입니다. 시스템이 구조화되지 않은 데이터만 처리해야 하는 경우 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.

Nosql이 필요한 이유

Nosql 데이터베이스는 많은 이점으로 인해 점점 인기를 얻고 있습니다. 확장성이 뛰어나고 많은 양의 데이터를 처리할 수 있으며 매우 유연합니다. 또한 사용하기 쉽고 기존 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 덜 일반적인 형식으로 데이터를 저장하는 비관계형 데이터베이스입니다. LDA, 선언적 구조적 쿼리 언어 및 쿼리별 예제 언어는 API, 선언적 구조적 쿼리 언어 또는 쿼리별 예제 언어를 사용하여 쿼리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 민첩한 개발은 빠르게 변화하는 요구 사항에 대응하여 채택하기 시작한 모델입니다. 최근까지 관계형 데이터베이스는 가장 널리 사용되는 데이터베이스 모델이었습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하여 다양한 데이터 모델과 스키마를 생성할 수 있습니다. 대용량 데이터 볼륨을 사용하고 낮은 대기 시간 또는 응답 시간이 필요한 애플리케이션을 구축하는 데 이상적입니다. NoSQL 데이터베이스 사용을 언제 중단해야 합니까?

일부 애플리케이션(또는 컨테이너)은 더 적은 수의 테이블(또는 컨테이너)을 사용하며 해당 데이터 관계는 참조를 사용하여 모델링되지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 이해하기 쉬운 쿼리로 빠르게 확장되는 데이터 세트의 요구 사항을 해결하기 위해 만들어졌습니다. 이러한 데이터베이스는 또한 개발자가 훨씬 쉽게 프로그래밍할 수 있도록 합니다. 이 방법을 사용하면 NoSQL 데이터베이스를 수평으로 확장할 수 있습니다. 대용량 데이터의 경우 클라우드가 더 효율적일 수 있습니다.

Mongodb가 가장 인기 있는 Nosql 데이터베이스인 이유

점점 대중화되고 있는 Database NoSQL은 기존의 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점을 가지고 있습니다. 짧은 대기 시간을 기반으로 하는 대규모 데이터베이스 는 많은 양의 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있으므로 애플리케이션이 변경 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 광범위한 데이터 모델을 처리할 수 있을 만큼 충분히 적응할 수 있기 때문에 광범위한 데이터 유형을 처리해야 하는 애플리케이션에 적합한 선택입니다. NoSQL 데이터베이스가 많다는 사실에도 불구하고 MongoDB가 최고입니다.

Nosql 대 SQL이란 무엇입니까

Nosql과 Sql 데이터베이스 사이에는 많은 차이점이 있지만 가장 눈에 띄는 것은 Nosql 데이터베이스는 스키마가 없는 반면 Sql 데이터베이스는 그렇지 않다는 것입니다. 즉, Nosql 데이터베이스는 데이터 모델의 변경 사항에 더 쉽게 적응할 수 있는 반면 Sql 데이터베이스 변경 사항은 신중한 계획이 필요하고 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 또한 Nosql 데이터베이스는 종종 Sql 데이터베이스보다 더 많은 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 예

MongoDB, Apache Cassandra 및 Redis와 같은 NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 예가 있습니다. 이러한 데이터베이스는 대용량 데이터 세트에 고성능, 확장성 및 가용성을 제공하도록 설계되었습니다.

관계형 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 동일한 형식으로 저장하지 않습니다. NoSQL은 고정된 스키마가 없기 때문에 조인을 피하고 쉽게 확장할 수 있으므로 많은 사용자에게 좋은 옵션입니다. NoSQL 데이터베이스는 막대한 스토리지 요구 사항이 있는 분산 데이터 저장소 에 사용됩니다. Twitter, Facebook 및 Google과 같은 회사는 하루에 테라바이트의 사용자 정보를 수집합니다. 비공유 아키텍처를 기반으로 하는 분산형 NoSQL 데이터베이스에는 단일 제어 장치 또는 스토리지 시스템이 없습니다. 결과적으로 동일한 데이터에 대한 데이터베이스를 배포하고 관리할 필요가 없습니다. 데이터는 여전히 분산 데이터베이스의 여러 복사본에 분산되어 있기 때문에 항상 사용할 수 있습니다.

모든 것은 키-값 저장소에 키와 값으로 저장됩니다. Column Family Store는 많은 수의 컴퓨터를 통해 전송된 많은 양의 데이터를 저장하고 처리합니다. 문서 데이터베이스는 본질적으로 이전에 알려지지 않은 키-값 레코드를 포함하는 버전이 지정된 문서 모음입니다. 반구조화된 문서는 JSON과 같은 형식으로 저장됩니다. 반면에 SQL은 높은 수준의 세부 정보를 가진 선언적 쿼리 언어를 제공합니다. 데이터 모델 쿼리에 의존하는 대신 이러한 데이터베이스는 이름으로만 쿼리할 수 있습니다. RESTful 인터페이스는 NoSQL 플랫폼 간에 데이터를 교환하기 위해 자주 사용할 수 있습니다.

반면에 그래프 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 느슨하게 연결된 테이블이 없는 다중 관계형 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스는 여러 데이터 모델과 단일 백엔드를 처리할 수 있습니다. 다중 모델 데이터베이스는 아직 NoSQL 세계 에서 완전히 수용되지 않았지만 앞으로 더 많은 관심을 받게 될 것입니다. http://db-engines.com/en/ranking.html을 방문하여 가장 인기 있는 데이터베이스의 순위를 매기고 데이터베이스가 어떻게 개선되었는지 알아볼 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스로 데이터베이스 개발 간소화

NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 기반 애플리케이션을 더 빠르게 개발할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이러한 시스템에는 SQL이 필요합니다. AWS Management Console, Amazon Web Services CLI 및 NoSQL WorkBench 는 모두 DynamoDB 임시 실행 방법입니다.

Nosql 데이터베이스 목록

Nosql 데이터베이스는 데이터 쿼리에 표준 SQL 언어를 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 대신 확장성이 뛰어나고 사용하기 쉽게 설계된 대체 쿼리 언어를 사용합니다. 가장 인기 있는 nosql 데이터베이스 에는 MongoDB, Cassandra 및 Redis가 있습니다.

관계형 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 다른 방식으로 저장할 수 있는 비개념 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 MongoDB, Cassandra, Elastica, Amazon DynamoDB, HBase 등을 포함하여 볼륨 측면에서 가장 많은 NoSQL 데이터베이스 상위 10개를 살펴보겠습니다. 우리 조직에서 전체 텍스트 검색이 필요한 경우 이 데이터베이스를 사용하는 것이 가장 효과적인 옵션입니다. 이 데이터베이스를 활용하면 많은 양의 데이터를 조회하고 예약할 수 있습니다. Amazon DynamoDB의 주요 목표는 고성능 애플리케이션이 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있도록 하는 것입니다. 이 데이터베이스는 700개 조직에서 하루에 10조 건의 요청을 처리할 수 있습니다. 간단한 키-값 쿼리에서 많은 수의 키-값 쿼리를 처리해야 하는 경우 DynamoDB가 최선의 선택입니다. 그들은 페타바이트의 데이터를 처리할 수 있지만 소량의 데이터가 있으면 원하는 것을 얻지 못할 것입니다. 무작위로 실시간으로 데이터에 액세스하려는 경우 특정 사용 사례에 대해 이 데이터베이스를 살펴보겠습니다.

가장 인기 있는 Nosql 데이터베이스의 장단점

Stack Overflow 개발자 설문 조사에 따르면 MongoDB는 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 입니다. MongoDB는 기존 데이터베이스와 구조가 다른 문서 지향 데이터베이스입니다. 문서는 플랫폼이 사용하는 데이터 모델을 생성하기 위해 MongoDB에서 사용됩니다. MongoDB의 문서 ID는 JSON 문자열로 표시됩니다. MongoDB는 인덱스 기반 검색 기능 외에도 많은 양의 데이터에 대한 액세스를 제공합니다. NoSQL 데이터베이스는 현재 키-값, 열 기반, 문서 기반 및 그래프 기반 데이터베이스로 분류되며 각각 고유한 특성, 장단점이 있으며 이 문서에서 자세히 설명합니다. 최고의 제품은 무엇입니까?

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스 모델을 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 대신 키-값, 문서, 컬럼 및 그래프를 비롯한 다양한 모델을 사용합니다. Nosql 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나고 사용하기 쉬우며 빅 데이터 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

기존 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스의 주요 장점은 유연성입니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 일반적인 테이블 형식이 아닌 문서와 같은 단일 데이터 구조로 데이터를 포함합니다. 이 비관계형 데이터베이스 디자인은 일반적으로 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트를 매우 짧은 시간에 관리할 수 있는 기능을 포함하여 스키마 기반 데이터베이스 디자인에 비해 몇 가지 장점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 개념에는 테이블 연결이 필요하지 않습니다. 다양한 데이터 구조를 제공할 수 있는 능력은 NoSQL이 제공하는 기능이며 데이터 분석, 소셜 네트워크 및 모바일 앱에서 사용할 수 있습니다. 데이터베이스 유형마다 고유한 이점이 있음에도 불구하고 대부분의 기업은 NoSQL 및 관계형 데이터베이스를 선호합니다. 문서 데이터베이스의 주요 목적은 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 데이터를 함께 유지하는 것입니다.

문서 데이터베이스는 콘텐츠 관리 시스템에서 사용자 프로필과 콘텐츠를 관리하는 데 자주 사용됩니다. 데이터베이스 와이드 컬럼 데이터베이스 는 정보를 컬럼에 저장하므로 사용자는 필요한 컬럼에만 액세스할 수 있습니다. Apache HBase 및 Apache Cassandra 외에도 여러 다른 데이터베이스가 이 유형의 예입니다. 그래프 데이터베이스는 그래프 내의 요소 간 연결을 저장하고 관리하기 위한 리소스 역할을 합니다. 데이터는 기본 디스크가 아닌 기본 메모리에 저장되므로 정보에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 마이크로서비스와 같은 서비스는 모든 애플리케이션에 대한 단일 공유 데이터 저장소가 필요하지 않기 때문에 매력적입니다. IBM 제품을 사용하면 다양한 비즈니스 애플리케이션을 위한 광범위한 NoSQL 및 NoSQL 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced는 IBM Cloud Pak for Data와 함께 작동하는 무료 추가 기능입니다. Apache CouchDB, PouchDB 및 라이브러리를 포함하는 오픈 소스 생태계의 일부이기 때문에 인기 있는 웹 및 모바일 개발 스택과 함께 서비스를 사용할 수 있습니다.