NoSQL 데이터베이스: 기존 관계형 데이터베이스의 대안

NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스의 대안으로 점차 대중화되고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 고정된 스키마가 필요하지 않으며 쉽게 확장할 수 있습니다. 대기열은 NoSQL 데이터 저장소의 한 유형입니다. 큐는 선입선출(FIFO) 방식으로 데이터를 저장하는 데이터 구조입니다. 대기열은 완료할 작업 목록과 같이 순차적으로 처리해야 하는 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다. 대기열은 고정된 스키마가 필요하지 않기 때문에 일종의 NoSQL 데이터 저장소입니다. 작업 수가 증가함에 따라 대기열을 쉽게 확장할 수 있습니다.

MongoDB 또는 RavenDB를 메시지 대기열 로 사용하려는 경우 어떤 것을 선호합니까? 메시지 개체는 클라이언트를 통해 웹 서비스로 전송된 다음 웹 서비스에서 검색할 수 있습니다. 작업을 수행하는 서비스는 발생할 수 있는 모든 기준에 따라 메시지 유형을 선택할 수 있습니다. 작업 속도를 높이기 위해 시나리오를 기반으로 인덱스를 만들 수 있습니다. 대기열만 구축하는 경우 그 이상은 NoSQL을 고려해야 합니다. 사용할 구현을 결정하면 성능, 안정성 및 효율성에 더 큰 영향을 미칠 가능성이 큽니다.

NoSQL 데이터베이스(SQL이라고도 함)는 테이블이 아닌 것 외에도 관계형 데이터베이스와 다르게 데이터를 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델에 따라 다양한 유형으로 제공될 수 있습니다. 문서 유형, 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 및 그래프가 가장 일반적으로 사용됩니다.

Datastore는 광범위한 애플리케이션을 지원하는 확장성이 뛰어난 NoSQL 데이터베이스입니다. 결과적으로 Datastore는 샤딩 및 복제를 자동으로 관리하므로 애플리케이션 로드를 처리하기 위해 자동으로 확장되는 가용성과 내구성이 뛰어난 데이터베이스 를 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터 저장소는 무엇입니까?

다양한 유형의 NoSQL 데이터 저장소가 있으며 각각 고유한 장단점이 있습니다. 가장 인기 있는 NoSQL 데이터 저장소 는 MongoDB, Cassandra 및 HBase입니다.

문서 기반 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 데이터를 더 효율적으로 저장합니다. 데이터 관리를 위한 비즈니스 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있도록 조정 가능하고 확장 가능하도록 설계되었습니다. 일반적으로 NoSQL이라고 하는 데이터베이스 유형에는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스가 포함됩니다. 전 세계 2000개 기업이 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 이는 대부분의 관계형 데이터베이스를 사용하기 어렵게 만드는 기술적 문제를 제시하는 5가지 추세 때문입니다. 데이터베이스 관리는 애자일 개발에 필수적인 고정 데이터 모델을 지원하는 능력이 부족하기 때문에 애자일 개발의 주요 장벽입니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL의 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL의 데이터 모델링은 정적이지 않습니다. JSON 형식은 문서 지향 데이터베이스에 데이터를 저장하기 위한 기본 형식입니다. 이것은 ORM 프레임워크의 필요성을 제거하고 개발 프로세스를 개선합니다. SQL을 JSON으로 확장하는 강력한 쿼리 언어인 N1QL(니켈로 발음)이 Couchbase Server 4.0의 일부로 출시되었습니다. 또한 표준 SELECT / FROM / WHERE 문과 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 등에 대한 지원이 포함됩니다. 확장형 아키텍처와 단일 장애 지점이 없기 때문에 NoSQL 분산 데이터베이스는 강력한 운영상의 이점이 있습니다. 더 많은 고객이 온라인 및 모바일 앱을 통해 회사와 상호 작용함에 따라 가용성이 주요 문제가 되고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 설치, 구성 및 확장이 간단합니다. 분산된 읽기, 쓰기 및 저장을 통해 읽기, 쓰기 및 저장을 단순하게 만들도록 설계되었습니다. 다양한 크기의 클러스터를 관리하고 모니터링하는 것을 포함하여 광범위한 규모에서 작동할 수 있습니다. 데이터 센터 간에 복제하기 위해 소프트웨어를 개발할 필요가 없습니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스에는 데이터 센터 간의 복제 기능이 내장되어 있습니다. 또한 데이터베이스가 문제를 감지하고 데이터베이스 기반 복구 프로세스를 수행하기를 기다리지 않고 응용 프로그램이 자체 장애 조치를 수행할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 사용 편의성과 통합 용이성으로 인해 웹, 모바일 및 IoT 애플리케이션에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

테이블 저장소는 관계형 데이터베이스에 저장되지 않은 데이터를 위한 탁월한 솔루션입니다. Table Storage를 사용하면 애플리케이션의 성장을 수용할 수 있을 만큼 충분히 유연한 컨테이너에 데이터를 저장할 수 있습니다. 테이블 스토리지 시스템은 비디오나 이미지 데이터와 같이 관계형 모델로 저장하기 어려운 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

Azure의 Nosql 데이터베이스: Documentdb, Graph 및 Keyvalue

Azure의 세 가지 유형의 NoSQL 데이터베이스는 Azure DocumentDB, Azure Graph 및 Azure KeyValue입니다. Azure DocumentDB를 사용하면 서버에서 데이터 파일을 관리하거나 아카이브에서 검색할 필요가 없습니다. 서버리스, 키-값이며 초당 최대 백만 건의 요청을 처리할 수 있습니다. 애플리케이션의 여러 계층에 걸쳐 데이터를 쿼리하고 관리하는 데 사용할 수 있는 그래프 데이터베이스입니다. Azure Graph는 애플리케이션의 여러 계층에서 데이터를 쿼리하고 관리하는 데 사용할 수 있는 그래프 데이터베이스입니다. 이를 통해 Azure KeyValue의 정렬 및 필터링된 목록에서 데이터를 구성하고 필터링할 수 있습니다.

대기열은 데이터베이스입니까?

데이터베이스를 정의하는 방법에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 대답은 없습니다. 일반적으로 데이터베이스는 필요에 따라 액세스하고 업데이트할 수 있도록 특정 방식으로 구성된 데이터 모음입니다. 큐는 특정 순서로 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 데이터 구조입니다. 따라서 대기열을 데이터 모음으로 간주하면 데이터베이스로 간주할 수 있습니다. 그러나 데이터베이스를 액세스 및 업데이트할 수 있는 데이터 모음으로만 간주하는 경우 큐는 데이터베이스로 간주되지 않습니다.

대기열 기반 시스템에 데이터베이스를 사용하기에 적절한 시기는 언제입니까? 모든 요청을 가능한 한 빨리 처리하려면 순서대로 정리된 대기열을 유지하는 것이 중요합니다. 이러한 유형의 상황을 처리하도록 설계된 메시지 대기열이 있어 메시지를 대기열에서 간단히 빼거나 대기열 에 추가할 수 있습니다. 주어진 시간에 데이터베이스에 수백 건의 PDF 생성 요청이 있다고 상상해 보십시오. 지속적으로 초당 더 많은 요청을 처리할 수 있는 것이 바람직합니다. 솔루션을 확장할 수 있으므로 더 많은 작업자(요청을 처리하는 프로세스)를 연결할 필요가 없습니다. 요청을 받으려면 작업자가 추가 정보를 제공해야 합니다.

메시지 대기열 은 사용자가 메시지가 저장되고 처리되도록 트랜잭션을 수행할 것을 요구하지 않습니다. 데이터베이스에서 수동으로 메시지를 폴링하는 대신 메시지 대기열이 실시간으로 푸시됩니다. 너무 많은 연결에 연결하거나 많은 CPU를 필요로 하는 다른 작업을 수행하는 동안 CPU 전원이 부족한 경우 더 많은 CPU 전원을 사용하여 메시지 대기열 서버에 전원을 공급할 수 있습니다. 많은 수의 비동기 메시지가 필요한 경우 메시지 큐를 사용하는 것이 좋습니다. 작업자가 작업을 수행하는 동안 죽으면 요청이 해결될 때까지 대기열에 보관해야 합니다. 메시지가 수신되고 처리되면 작업자는 메시지 대기열에 승인을 다시 보내 진행 상황을 알립니다.

큐는 항목 모음을 논리적 순서로 저장할 수 있는 데이터 구조입니다. 대기열에 배치된 항목은 대기열에 추가된 후 가능한 빨리 처리됩니다. 특정 순서로 항목을 처리하려는 경우 대기열이 유용할 수 있습니다. SELECT 문은 대기열의 내용을 변경하는 데 사용할 수 있는 방법입니다. SELECT 문은 대기열에서 항목을 선택하고 원하는 경우 다른 위치로 보낼 수 있는 방법입니다. SELECT 문은 항목을 다른 위치에서 적절한 대기열 로 보내고 항목을 대기열에 삽입하는 데에도 사용됩니다. INSERT, UPDATE, DELETE 또는 TRUNCATE 문은 대기열을 대상으로 시도할 수 없습니다. 특정 순서로 항목을 처리해야 하는 경우 대기열이 유용합니다. 그러나 대기열의 항목을 수정하면 안 됩니다.

데이터베이스 시스템에서 대기열 시스템의 중요성

대기열 메커니즘이 있는 데이터베이스는 모든 데이터 센터에 탁월한 추가 기능입니다. 대기열 시스템은 다양한 용도로 사용할 수 있으므로 DBMS 기능을 갖추는 것이 중요합니다. 대기열 기능을 표준 데이터베이스 시스템 에 통합함으로써 다른 응용 프로그램에서 더 많은 액세스 권한을 얻을 수 있습니다. 이 업데이트를 통해 대기열 시스템은 더욱 강력하고 다양해졌으며 유용성과 잠재력이 증가했습니다.

Mongodb에 대기열이 있습니까?

큐는 문서의 생성 데이터 또는 주어진 우선 순위에 따른 문서 순위를 기반으로 오름차순으로 MongoDB 데이터베이스에 삽입되는 문서 모음입니다.

이미 MongoDB를 사용하고 있다면 이 방법을 사용하여 멋진 API로 대기열을 만들 수 있습니다. MongoDB v3 드라이버 또는 이전 데이터베이스가 있는 경우 mongodb- [email protected] 옵션 이 권장됩니다. 이 패키지는 기능이 완전하고 안정적인 것으로 분류됩니다. 널리 사용되고 있음에도 불구하고 새로운 개발이 거의 이루어지지 않고 있습니다. 문제가 있거나 잘못 사용하는 경우 알려주십시오. 생성하는 각 대기열은 고유한 대기열이 됩니다. resizing-image-queue 또는 notify-owner-queue라는 MongoDB 컬렉션을 생성할 수 있으며 둘 다 사용할 수 있습니다.

메시지를 받은 후 30초 이내에 메시지를 받지 못하면 검색할 수 있도록 다시 대기열에 넣습니다. 사용 불능 대기열을 폴링하여 사용 불능 메시지가 발견되었는지 확인하십시오. get()에서 원래 대기열의 모든 메시지를 죽은 대기열로 반환할 때 죽은 대기열의 페이로드는 메시지입니다. 항목이 대기열에서 제거되었지만 승인되지 않은 경우 다음에 나가려고 할 때 이 죽은 대기열로 이동됩니다. 항목이 대기열에서 제거되었지만 승인되지 않은 경우 다음에 나가려고 할 때 이 죽은 대기열로 이동됩니다. 대기열은 여전히 ​​메시지를 ping하여 사용자가 살아 있고 요청을 처리하고 있음을 알리는 방식으로 볼 수 있습니다. ping 작업에 전달하는 가시성 시간은 // 가시성 시간(이 경우 이 대기열에서 %d개 메시지%d개 메시지%d개; ) 메소드에 의해 결정됩니다. // queue.ping(msg.ack, (err, id) = 최근 24시간 동안 대기열에 있었던 메시지 수와 현재 메시지 수.

수신되었지만 아직 활성화되지 않은 새 메시지의 수를 계산할 수 있습니다. up.size() +.inFlight() +.done()을 더하면 get.total()이 가능해야 하지만 둘은 총계를 계산하는 데 사용되는 서로 다른 작업이기 때문에 근사치일 뿐입니다. 때때로 계절은 매우 다릅니다. 정기적으로 시스템을 청소하려면 setInterval 옵션을 사용하십시오. Console.log('처리된 메시지가 대기열에서 삭제되었습니다.')*).

몽고디비 큐

MongoDB 큐(또는 메시지 큐)는 정렬된 선입선출 방식으로 메시지를 저장하기 위한 메커니즘을 제공합니다. 메시지는 언제든지 대기열에 삽입할 수 있으며 받은 순서대로 처리됩니다. 따라서 MongoDB 큐는 특정 순서로 수행해야 하는 작업을 처리하거나 비동기식으로 처리할 수 있는 작업에 이상적 입니다.

FloQast의 사명은 제품 팀이 혁신적인 제품 개발을 가속화하고 자동화할 수 있도록 하는 것입니다. 전통적으로 AWS SQS는 메시지 대기열 서비스 로 사용되었습니다. 이로 인해 작업성 유지 및 복제 측면에서 문제가 발생했습니다. 대신 메시지 큐로 MongoDB를 선택했습니다. AWS Lambda에서는 모든 대기열에 메시지를 쉽게 추가할 수 있습니다. 별도의 Lambda를 사용하기 위해 기존 서비스를 업그레이드할 필요가 없습니다. 대기열에 액세스하면 서비스는 MongoDB의 원자 findAndModify 메서드를 사용하여 첫 번째 항목을 가져오고 개발자의 지침에 따라 Lambda를 호출합니다.

Mongodb의 변경 스트림이란 무엇입니까?

실시간으로 애플리케이션 개발자는 oplog를 뒤쫓거나 복잡한 데이터 구조의 복잡성과 위험을 처리할 필요 없이 데이터의 변경 사항을 볼 수 있습니다. 애플리케이션에서 변경 스트림을 사용하여 모든 컬렉션, 데이터베이스 또는 배포에서 데이터의 모든 변경 사항을 구독하고 즉시 반응할 수 있습니다.

트리거를 사용하여 데이터베이스 작업 자동화

트리거 메커니즘을 사용하여 데이터베이스 작업을 자동화하고 시스템을 보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 연결된 MongoDB Atlas 클러스터에서 문서가 추가, 업데이트 또는 제거되면 트리거가 서버 측 논리를 처리할 수 있습니다. 결과적으로 시스템을 원활하게 실행하고 데이터베이스 작업을 자동화할 수 있습니다.

Nosql 문서 데이터베이스

비관계형 데이터베이스라고도 하는 NoSQL 데이터베이스는 기존의 테이블 기반 관계형 데이터베이스 구조를 사용하지 않는 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

문서 지향 데이터베이스는 전통적인 열과 행을 사용하지 않고 JSON에 데이터를 저장하는 현대적인 방법입니다. 이 반구조화된 데이터는 그렇지 않으면 RDBMS가 필요한 어려운 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 문서 저장소는 민첩한 소프트웨어로 더 빠르게 작업하려는 개발자가 사용할 수 있는 자연스럽고 유연한 솔루션을 만듭니다. 표현력이 풍부한 쿼리 언어와 다양한 인덱싱 기능을 사용하여 다양한 방식으로 쿼리할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에는 ACID 트랜잭션을 실행할 때 익숙한 보증 세트가 있습니다. 분산 시스템을 사용하면 보다 효율적이고 적응 가능한 방식으로 데이터를 확장하고 보호할 수 있습니다. 각 문서는 독립적인 단위의 여러 서버에 분산되므로 데이터 지역성의 필요성이 줄어듭니다.

문서 데이터베이스는 직관적이고 사용이 간편하며 관계형 데이터베이스보다 데이터 속도가 더 빠릅니다. 데이터의 품질은 낮아지고 테이블은 경직됩니다. 기본 스케일 아웃을 수행할 수 없기 때문에 기존 관계형 데이터베이스를 분할하려면 값비싼 스케일 업 시스템에 대한 비용을 지불해야 합니다. 문서 지향 데이터베이스에서 다양한 문서 유형 중에서 선택할 수 있습니다. 그러나 각 매장에 있는 필드는 선택 사항일 수 있습니다. 각 문서의 구조는 동일하지만 해당 필드는 다릅니다. 각 문서에는 정보를 추가, 변경, 삭제 및 쿼리하는 데 사용할 수 있는 고유한 ID가 있습니다. 문서 인코딩은 일반적으로 캡슐화된 데이터(또는 정보)를 표준 형식으로 변환하는 프로세스로 간주됩니다.

문서 지향 데이터베이스 구조는 덜 엄격하므로 불일치가 덜 발생합니다. 데이터베이스 내의 열이 아닌 문서에서 직접 정보를 쿼리하면 데이터가 문서에 더 직접적으로 저장됩니다. 데이터와 관련된 정보 필드를 포함하는 단일 필드를 사용하여 문서 저장소에 데이터를 추가할 수 있습니다.