NoSQL 데이터베이스 및 임시 쿼리: 알아야 할 사항

임시 쿼리에 NoSQL 데이터베이스를 사용할지 여부에 대한 결정은 여러 요인에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 일률적인 대답은 없습니다. 그러나 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 처리하도록 설계되고 쉽게 확장할 수 있기 때문에 임시 쿼리에 적합합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 관계형 데이터베이스 보다 더 유연한 스키마 옵션을 제공하므로 데이터 변경 또는 추가를 더 쉽게 수용할 수 있습니다.

Mongodb는 임시 쿼리를 허용합니까?

임시 쿼리 지원을 통해 개발자는 임시 쿼리를 실시간으로 업데이트하여 상당한 성능 향상을 가져올 수 있습니다. 필드 쿼리, 범위 쿼리 및 정규식 검색을 포함하여 MongoDB에서 사용할 수 있는 여러 데이터베이스 유형이 있습니다. 반환될 수 있는 일부 필드와 일부 사용자 정의 함수가 있습니다.

MongoDB는 어려움 없이 4밀리초 쿼리를 처리할 수 있습니다. 필드, 범위, 위치, 값 및 정규식과 관련된 쿼리를 처리할 수 있습니다. 동적 쿼리를 처리할 수 있다는 점에서 CouchDB와 구별됩니다. 데이터를 생성하는 데 많은 시간이 필요한 일부 쿼리가 있었습니다. 지리 공간 기능을 지원하는 유일한 무료 문서 스토리지 NoSQL 데이터베이스입니다. 혁신적인 샤딩을 사용하면 데이터베이스를 매우 쉽게 수평으로 확장할 수 있으며 이는 매우 독특합니다. 우리는 이를 여러 서버 기반 앱에 대해 테스트했고 CouchDB보다 더 나은 성능을 보였다.

성능 향상을 위한 데이터베이스 샤딩

샤딩에 대한 자세한 내용은 가이드에서 확인할 수 있습니다.

Nosql을 사용하면 안 되는 경우는 언제입니까?

또한 NoSQL은 동적 작업을 지원하지 않습니다. ACID 속성이 있다는 보장은 없습니다. 예를 들어 재무제표와 같은 트랜잭션을 처리하는 경우 SQL 데이터베이스가 좋은 선택일 수 있습니다. 요청 시 실행되는 기능으로 인해 애플리케이션의 성능이 제한되는 경우 NoSQL을 피해야 합니다.

NoSQL 데이터베이스의 인기로 인해 모든 규모의 조직에서 NoSQL 데이터베이스를 사용하기 시작했습니다. 이 기사에서는 NoSQL이 인기를 얻고 있는 이유와 NoSQL의 이점에 대해 설명합니다. 초기 인터넷 선구자들은 기존 데이터베이스 기술 에 대한 좌절의 결과로 만들어진 NoSQL과 함께 현장의 날을 보냈습니다. NoSQL 데이터베이스 사용을 시작할 때가 되면 어떻게 해야 하는지 밝혀야 합니다. 데이터베이스 구조와 데이터 모델은 NoSQL에서 자주 사용됩니다. 이 토론에서는 다양한 애플리케이션 측면에서 NoSQL을 살펴보고 널리 채택되는 가장 일반적인 이유를 식별합니다. 클라우드 시대로 인해 NoSQL 데이터베이스는 클라우드의 일부인 자동화에 빠르게 적응했습니다. NoSQL 데이터베이스에서는 실시간 스트리밍 기술이 더 효과적인 경우가 많습니다. 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB에 대해 자세히 알아보려면 MongoDB Atlas를 무료로 사용해 볼 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 테이블과 열에 의존하지 않는다는 점에서 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 그래프, 트리 또는 세트 대신 데이터 구조를 사용하여 그래프, 트리 및 세트를 생성합니다. 더 높은 수준의 유연성과 확장성을 가진 애플리케이션에 이상적입니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스 에 비해 더 효율적이고 빠릅니다. 성능을 위해 테이블 ​​스캔에 의존하는 대신 성능에 최적화된 알고리즘을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 보다 유연하고 확장 가능한 데이터베이스가 필요한 최신 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. 사용자 경험은 뛰어나며 속도와 효율성 측면에서 기존 관계형 데이터베이스보다 더 효율적인 경우가 많습니다.

Nosql 데이터베이스가 항상 올바른 선택은 아닙니다.

결함에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스는 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에서 기본적으로 지원하는 기능을 지원하지 않습니다. 원자성, 일관성, 격리, 내구성과 같은 다양한 신뢰성 기능이 필요합니다.
NoSQL 데이터베이스는 SQL 명령어와의 호환성 문제, 표준화 부족, 작업 쿼리 지원의 어려움 등의 단점이 있는 것으로 자주 언급된다. 반면에 SQL 데이터베이스는 더 안정적이고 데이터 무결성이 더 좋기 때문에 대용량 또는 복잡한 트랜잭션에 더 적합합니다. SQL 데이터베이스는 ACID 준수가 필요한 환경에서 사용하기 쉬울 뿐만 아니라 이러한 유형의 비즈니스에 더 적합합니다.

Nosql의 한계는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스의 단점은 무엇입니까? NoSQL 데이터베이스에 대한 가장 일반적인 비판 중 하나는 여러 문서(원자성, 일관성, 격리, 내구성)에서 ACID 트랜잭션을 지원할 수 없다는 것입니다. 스키마가 올바르게 설계되면 단일 레코드 원자성으로 여러 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

오픈 소스로 제공되는 데이터베이스의 일종인 NoSQL 데이터베이스는 중요한 새로운 데이터 스토리지 기술로 부상했습니다. 그들 중 대다수는 완벽하지 않습니다. 이 기사에서는 NoSQL 스토리지의 몇 가지 단점과 제한 사항을 살펴보겠습니다. 데이터가 여러 데이터베이스에서 일관성을 유지하도록 하는 일반적인 기술인 ACID 트랜잭션은 NoSQL 데이터베이스에서는 일반적이지 않습니다. NoSQL의 목표는 데이터베이스나 프로그래밍 언어 간의 인터페이스가 되는 것이 아닙니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스를 배우는 것이 더 어렵습니다. 뚜렷한 단점이 있는 NoSQL 스토리지 제품이 많이 있습니다. 다양한 NoSQL 솔루션 의 장단점을 평가할 때 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스 만큼 성숙하거나 유연하거나 확장이 간단하지 않습니다. 표준화 부족으로 인해 작업 쿼리를 지원하는 데 더 큰 어려움이 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

Nosql 데이터베이스는 확장성 및 사용 용이성을 포함하여 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 트랜잭션 지원 부족 및 높은 메모리 요구 사항을 포함하여 몇 가지 단점이 있습니다.

관계형 데이터에 Nosql을 사용할 수 있습니까?

관계는 NoSQL 데이터베이스에 저장될 수 있으며 구조 및 스토리지 측면에서 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 많은 NoSQL 데이터베이스 사용자는 관련 데이터를 분할할 필요가 없기 때문에 관계형 데이터베이스에서 관계 데이터를 모델링하는 것보다 NoSQL 데이터베이스에서 관계 데이터를 모델링하는 것이 더 쉽다고 생각합니다.

관계형 또는 NoSQL을 사용하는 데이터베이스 시스템은 일반적으로 클라우드 네이티브 앱에서 사용됩니다. 내장 기술, 데이터 스토리지 및 접근성을 포함하여 모두 고유한 특성을 가지고 있습니다. 비SQL 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터를 저장하지 않는 데이터베이스입니다. 일반적으로 키-값 쌍 또는 문서입니다. NoSQL 데이터 저장소는 1초 미만의 응답 시간을 요구하는 대용량 서비스에 가장 적합합니다. 현재 업데이트 중인 항목에 대해 일관된 시스템을 쿼리하는 경우 항목을 변경하기 전에 해당 응답을 기다립니다. 모든 노드는 가장 최근 데이터가 아니더라도 응답을 받은 시점에 관계없이 즉시 응답합니다. 복제된 데이터 노드에 장애가 발생하면 파티션 허용 오차로 인해 시스템이 계속 정상적으로 작동합니다.

DBaaS(Database as a Service)는 데이터 서비스 모음을 사용하는 클라우드 네이티브 애플리케이션입니다. 이러한 서비스에는 기본 제공 보안, 확장성 및 모니터링 기능이 포함되어 있습니다. Azure 가상 머신의 각 서비스에 즐겨찾는 데이터베이스를 배치한 다음 Azure 가상 머신을 설정할 수 있습니다. 데이터 요구 사항에 따라 관계형, NoSQL 또는 두 기술을 모두 사용하는 클라우드 네이티브 기반 마이크로서비스를 구현할 수 있습니다. Azure는 Azure DBaaS(Database as a Service) 서비스의 일부로 클라우드에서 4개의 관계형 데이터베이스를 관리할 수 있습니다. 그들 모두 적시에 로드를 처리할 수 있는 종량제 비즈니스 모델을 가지고 있습니다. Microsoft의 주력 SQL Server 데이터베이스 및 다양한 오픈 소스 대안 외에도 사용할 수 있습니다.

필요한 메모리 양, 처리 코어 및 저장소를 선택하여 몇 분 만에 시스템에 Azure 데이터베이스를 추가할 수 있습니다. Azure의 개방형 플랫폼에 대한 Microsoft의 지속적인 노력은 널리 사용되는 오픈 소스 데이터베이스의 관리형 버전을 제공하는 회사의 제안에 반영되어 있습니다. 비활성 기간의 데이터베이스 고정은 서버리스 컴퓨팅 계층에서 자동으로 처리되므로 스토리지 요금만 부과됩니다. 예를 들어 관리형 버전의 MariaDB는 Oracle이 Sun Microsystems를 인수한 결과 생성되었습니다. Azure 클라우드에서는 MariaDB에 대해 별도의 데이터베이스를 실행할 필요가 없습니다. 대신 Azure Database for MariaDB는 서비스로 관리됩니다. 이 서비스는 MariaDB 커뮤니티 에디션 서버 엔진을 사용합니다. 이 시스템은 미션 크리티컬 워크로드를 처리하는 동시에 동적 확장성 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

명령줄 인터페이스 도구 또는 Azure Data Migration Service를 사용하여 Postgres 데이터베이스를 MongoDB로 마이그레이션할 수 있습니다. 또한 CosmosDB를 사용하면 전역적으로 활성/활성 클러스터링을 지원하여 쓰기와 읽기를 모두 지원하도록 데이터베이스 지역을 구성할 수 있습니다. 개발자는 데이터나 코드를 최소한으로 변경하여 기존 Mongo, Gremlin 또는 Cassandra 데이터베이스를 CosmosDB로 빠르게 마이그레이션할 수 있습니다. Azure Table Storage를 사용하는 경우 CosmosDB Table API를 사용하는 마이크로서비스는 마이그레이션이 간단합니다. Azure CosmosDB는 그림 5-13에서 각각 잘 정의된 5개의 일관성 모델과 함께 제공됩니다. 이러한 옵션을 사용하여 일관성, 가용성 및 성능과 관련하여 세분화된 절충안을 만들 수 있습니다. 다음 표에는 목록의 일관성 수준이 나와 있습니다.

Microsoft 프로그램 관리자인 Jeremy Likness는 5가지 모델 각각에 대해 훌륭하게 설명합니다. NewSQL 기술 은 NoSQL의 분산 확장성과 관계형 데이터베이스의 ACID 보장을 결합하여 관계형 데이터베이스를 대체하기 위한 것입니다. 새로운 SQL 데이터베이스는 가상 머신을 마음대로 다시 시작하고 일정을 변경할 수 있는 임시 클라우드 환경에서 번성하도록 설계되었습니다. 이전 그림의 결과로 Cloud Native Computing Foundation은 위에 나열된 오픈 소스 프로젝트에 대한 링크를 제공했습니다. 서비스 구성을 사용하여 클라이언트는 단일 DNS 항목에서 동일한 NewSQL 데이터베이스 프로세스 모음을 쉽게 처리할 수 있습니다. 우리의 접근 방식을 사용하면 서비스 주소에서 데이터베이스 인스턴스의 연결을 해제하여 기존 애플리케이션 인스턴스를 방해하지 않고 확장할 수 있습니다. 서비스에 요청을 보낼 때마다 항상 동일한 결과를 얻게 됩니다.

성능, 확장성 및 록인 부족으로 인해 NoSQL 데이터베이스에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 데이터, 모델의 메타데이터, 기능 및 작동 매개변수를 저장할 수 있습니다.
데이터 과학자는 이를 사용하여 데이터, 모델의 메타데이터, 기능 및 작업 매개변수를 저장할 수 있습니다. 기계 학습 엔지니어는 이를 사용하여 무엇보다도 모델의 메타데이터, 기능 및 작업 매개변수를 저장할 수 있습니다.
데이터 엔지니어가 정리된 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스가 대중화되는 이유

NoSQL 데이터베이스의 인기는 더 많은 데이터 항목을 처리할 수 있어 관계형 데이터베이스보다 적은 메모리를 사용할 수 있다는 사실에 의해 주도되고 있습니다. 관계형 스키마에 맞지 않는 데이터를 처리하는 기능도 널리 사용되는 기능입니다.
관계형 데이터베이스는 여전히 가장 많이 사용되는 데이터베이스 유형입니다. 복잡한 데이터 구조를 가진 테이블과 같이 체계적으로 쿼리해야 하는 데이터에 적합합니다.
용량이 크기 때문에 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 적합하지 않은 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 많은 사람들이 체계적인 데이터 검색 과정을 거치지 않고도 데이터를 분석할 수 있다는 것을 알게 됩니다.

Nosql을 사용하지 말아야 할 때

NoSQL 데이터베이스를 사용하지 않으려는 몇 가지 주요 이유가 있습니다.
-거래를 위해서는 ACID 준수가 필요합니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 ACID를 준수하지 않습니다.
- 데이터는 고도로 구조화되어 있으며 해당 구조를 유지하려면 관계형 모델이 필요합니다.
- 데이터 양이 많고 NoSQL 데이터베이스의 확장성이 필요한 경우. 데이터 크기를 관리할 수 있는 경우 추가 확장성이 필요하지 않을 수 있습니다.
-실시간 분석이 필요합니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 실시간 분석을 위해 설계되지 않았습니다.

SQL은 샤딩을 위해 MongoDB보다 사용하기 어렵지만 MongoDB는 훨씬 쉽습니다. 데이터에 큰 이점인 샤딩을 사용하여 수평으로 확장할 수 있습니다. 일부 사용자는 쓰기 잠금에 만족하지 못할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 사용은 제한될 수 없으므로 그들이 하는 일을 할 수 있음을 받아들입니다. NoSQL의 경우 "nosql"이라는 문구는 관계형이 아님을 의미해야 하며 관계형 모델이 무시되면 다양한 이유로 NoSQL이 SQL을 대체하지 않습니다. 내가 본 대부분의 NoSQL 솔루션은 키-값 저장소 기반이거나 관계형인 것으로 보입니다. 이러한 화합물의 산성화는 더 자주 발생합니다.

반면에 NoSQL 데이터베이스는 보다 유연하고 적응 가능한 방식으로 특정 조직의 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 텍스트와 같은 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 반면, SQL 데이터베이스는 테이블과 같은 보다 구조화된 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 일반적으로 데이터베이스 기술 을 선택할 때 조직의 요구 사항을 결정하는 것이 가장 중요한 고려 사항입니다.

Mongodb: 대량의 비정형 데이터에는 적합하지만 민감한 정보에는 적합하지 않음

예를 들어 MongoDB는 구조화되지 않은 데이터를 저장하기 위한 탁월한 NoSQL 데이터베이스이지만 사용자 개인 정보의 보안 로깅이 필요한 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스만큼 안전하지 않으며 특정 애플리케이션에 더 유용한 일부 기능을 사용할 수 없습니다. SQL 데이터베이스는 데이터를 안전하게 보관해야 하는 모든 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 기존의 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 대신 키-값, 문서, 컬럼 및 그래프를 비롯한 다양한 모델을 사용합니다. Nosql 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나고 관리하기 쉬우므로 대량의 데이터가 있거나 고성능이 필요한 애플리케이션에 적합할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 의존하지 않고 데이터를 문서에 저장합니다. 오늘날의 급변하는 비즈니스 환경에서 데이터 관리 시스템은 유연하고 확장 가능하며 변화하는 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있어야 합니다. NoSQL의 데이터베이스 유형에는 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스가 포함됩니다. 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하기 위해 점점 더 많은 Global 2000 기업이 NoSQL 데이터베이스를 채택하고 있습니다. 기술의 다섯 가지 추세는 대부분의 관계형 데이터베이스에 가장 큰 문제를 제기합니다. 고정 데이터 모델로 인해 민첩한 개발자가 관계형 데이터베이스에서 이를 지원하기 어렵습니다. NoSQL 데이터베이스 모델은 애플리케이션 모델로 정의할 수 있습니다.

데이터 모델링은 NoSQL이 분명히 밝혔듯이 정적일 필요가 없습니다. 문서 지향 데이터베이스에서 사실상의 형식인 JSON은 데이터 저장에 가장 일반적으로 사용됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 ORM 프레임워크가 더 이상 필요하지 않으며 애플리케이션 개발이 간소화됩니다. 여기에는 JSON을 해석하는 데 사용할 수 있는 강력한 SQL 쿼리 언어인 N1QL(니켈로 발음)이 포함됩니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문 외에도 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 등을 지원합니다. NoSQL 분산 데이터베이스는 확장하도록 설계되었으며 단일 장애 지점이 없기 때문에 운영상의 이점이 많습니다. 점점 더 많은 고객이 모바일 앱과 웹 사이트를 통해 브랜드에 참여함에 따라 적절한 앱과 웹 가용성이 점점 더 중요해지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스를 설정, 구성 및 확장하는 것은 간단합니다. 통합된 방식으로 읽기, 쓰기 및 저장이 가능하도록 설계되었습니다. 소규모 및 대규모 클러스터를 포함하여 광범위한 규모의 모니터링 및 관리에 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 분산되어 있으며 추가 소프트웨어 없이 여러 데이터 센터 간에 복제할 수 있습니다. 또한 하드웨어 라우터를 통한 즉각적인 장애 조치가 가능하므로 애플리케이션이 데이터베이스에서 문제를 알리기를 기다리지 않고 자체 장애 조치를 수행할 수 있습니다. 웹, 모바일 및 IoT 애플리케이션이 계속 발전함에 따라 NoSQL 데이터베이스가 점점 보편화되고 있습니다.

그럼에도 불구하고 MongoDB는 많은 기능, 성능 및 확장성으로 인해 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스로 남아 있습니다. 빠르고 확장 가능하며 유연한 데이터베이스 가 필요한 수많은 애플리케이션이 있습니다. MongoDB는 풍부한 문서 모델일 뿐만 아니라 적합한 애플리케이션입니다.

문서 기반 Nosql 데이터베이스는 사용하기 쉽습니다.

MongoDB 및 CouchDB와 같은 문서 기반 NoSQL 데이터베이스는 JSON 또는 XML 파일에 데이터를 저장합니다. 동일한 명령을 사용하여 XML 또는 JSON 파일에서와 동일한 방식으로 이러한 데이터베이스의 데이터에 액세스하고 쿼리할 수 있습니다. Redis와 같은 키-값 저장소의 데이터는 유형에 따라 정렬됩니다. 결과적으로 동일한 명령을 사용하여 파일에서와 같은 방식으로 이러한 저장소에서 데이터를 쉽게 읽거나 쓸 수 있습니다. DynamoDB 및 기타 와이드 컬럼 스토어는 표준 64비트 정수보다 훨씬 더 넓은 컬럼에 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 방법은 검색 및 처리 속도 측면에서 대용량 데이터 세트에 이상적입니다. 그래프의 노드 및 에지로서 데이터는 Neo4j 데이터 저장소 에 저장됩니다. 동일한 명령 세트를 사용하여 그래프에서와 같이 이러한 저장소의 데이터를 쿼리하고 트래버스할 수 있습니다.