NoSQL 데이터베이스 및 비균일 데이터

NoSQL의 비균일 데이터는 데이터베이스의 스키마와 일치하지 않는 데이터입니다. 이는 데이터가 제대로 구성되지 않았거나 정규화되지 않았거나 데이터베이스 규칙에 따라 유효하지 않은 경우에 발생할 수 있습니다. NoSQL의 비균일 데이터는 데이터베이스 성능에 문제를 일으킬 수 있으며 데이터 손실을 유발할 수도 있습니다.

비관계형 Nosql 데이터베이스란?

비관계형 데이터베이스는 표준 데이터베이스에 있는 테이블 형식 스키마에 의존하지 않는 데이터베이스입니다. 반면에 비관계형 데이터베이스는 저장되는 데이터 유형의 특정 요구 사항에 맞게 조정된 스토리지 모델을 사용합니다.

클라우드용으로 설계된 데이터베이스 소프트웨어는 기존 관계형 데이터베이스 보다 뛰어난 확장성, 성능 및 데이터 모델 유연성과 같은 이점을 제공합니다. NoSQL과 같은 데이터베이스 기술은 매우 유연하고 사용하기 쉬울 뿐만 아니라 테이블 기반 접근 방식에 국한되지 않도록 만들어졌습니다. 정형 및 비정형의 모든 데이터 유형을 쉽게 처리할 수 있으며 확장하여 비용 효율적인 방식으로 저장할 수 있습니다. 고객 경험을 개인화하는 시스템을 구축할 때 NoSQL 데이터베이스가 가장 인기 있는 선택입니다. NoSQL 데이터베이스와 관계형 데이터베이스의 주요 차이점 중 하나는 확장성입니다. NoSQL 데이터베이스 외에도 데이터와 목표에 가장 잘 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 그래프 은유를 사용하여 데이터 관계를 연결하는 데이터 저장소입니다.

다중 모델 데이터베이스는 NoSQL 및 RDBMS 시장 모두에서 인기를 얻고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 클라우드 애플리케이션을 대상으로 하는 분산 시스템을 지원하도록 설계되었습니다. 대부분의 경우 NoSQL 데이터베이스는 다른 데이터베이스 관리 시스템에 비해 다음과 같은 이점을 제공합니다. 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다. 데이터의 유형과 필드를 즉시 변경할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 여러 서버에 데이터 복사본을 복제하여 항상 데이터를 사용할 수 있습니다. 기본/보조 및 P2P의 두 가지 방식으로 NoSQL 데이터베이스를 복제하는 데 사용됩니다. 키-값, 문서, 테이블 형식 및 그래프 모델과 같은 각 NoSQL 데이터 모델에 대한 API는 고유합니다.

RDBMS는 데이터 읽기, 쓰기 및 배포용으로 설계된 반면 NoSQL 데이터베이스는 데이터 읽기, 쓰기 및 배포용으로 설계되었습니다. 예를 들어 MongoDB는 Cassandra와 같은 NoSQL 클러스터의 모든 노드에서 쓰기 및 읽기를 지원합니다. 분산 시스템 아키텍처 및 SQL과 같은 NoSQL의 많은 원칙이 이제 newSQL 데이터베이스에서 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 더 많은 사용자를 수용하기 위해 수직으로 확장할 수도 있습니다. 복제 및 내결함성 메커니즘은 확장성을 달성하는 두 가지 주요 방법입니다. 결과적으로 정전 발생 가능성을 줄이기 위해 데이터를 여러 서버에 저장할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스도 수요가 많습니다. 고장률이 낮고 높은 하중을 견딜 수 있습니다. 지연 시간과 처리량이 낮기 때문에 높은 처리량 요구 사항이 있는 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

비관계형 데이터베이스의 이점

관계형 데이터베이스 시스템을 사용하지 않으면 어떤 이점이 있습니까?
관계형 데이터베이스가 아닌 비관계형 데이터베이스를 사용하면 많은 이점이 있습니다. 비관계형 데이터베이스는 신속한 애플리케이션 개발을 위한 최선의 선택입니다. 실행 속도가 더 빠르고 더 빠른 경우가 많기 때문에 데이터를 저장하는 것이 더 편리합니다. 그러나 적응력이 뛰어나고 작업이 빠르기 때문에 어려움 없이 관리할 수 있습니다.

Nosql의 데이터 유형은 무엇입니까?

NoSQL 시스템은 기존 SQL 데이터베이스의 대안으로 정의됩니다. SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스는 매우 다른 데이터베이스입니다. 이들은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 사용되는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 다른 방식으로 데이터 모델을 생성했습니다.

NoSQL 데이터베이스는 키-값 저장소, 문서 저장소, 열 지향 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스 의 네 가지 유형으로 구성됩니다. 관계형 데이터베이스는 어떤 유형의 솔루션으로도 문제를 해결할 수 없습니다. 예를 들어 OrientDB는 NoSQL과 다중 모델 유형을 결합한 데이터베이스입니다. 대규모 관계형 데이터베이스에는 다양한 엔터티 유형과 테이블 연결 옵션이 있습니다. 모든 엔터티(사람)는 여러 열에 걸쳐 있는 행으로 표시됩니다. 열은 열 데이터베이스에 별도로 저장되므로 관련된 열이 몇 개만 있는 경우 쉽게 검색할 수 있습니다. 인덱스는 행과 열을 데이터에 표시하는 반면 열 데이터베이스는 행과 열을 데이터에 표시합니다.

키-값 저장소는 NoSQL 데이터베이스와 달리 가장 복잡하지 않습니다. 일상적인 문서를 쉽게 쿼리하고 계산할 수 있는 방식으로 저장할 수 있으며 문서를 그대로 저장합니다. 데이터가 올바르게 구성되어 있는 한 정규화는 문서 저장소에 중요하지 않습니다. 그래픽 데이터베이스의 목표는 엔터티 간의 관계를 보다 쉽게 ​​추적할 수 있도록 하는 것입니다. 그래프 데이터베이스는 데이터와 구조라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 엔터티 전체. 모서리는 선으로 표시되는 두 엔티티의 속성입니다. 문서 저장소와 키-값 저장소는 BASE를 준수하는 반면 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 ACID를 지원한다고 주장합니다.

Json을 사용한 유연한 데이터 스토리지

JSON 문서는 유연하고 사용이 간편하기 때문에 NoSQL 데이터베이스에서 널리 사용되는 데이터 유형입니다. JSON은 행과 열이 아닌 행과 열에 저장된다는 점을 제외하면 스프레드시트와 유사한 데이터 저장소 유형입니다. 이는 특정 구성 절차가 필요하지 않은 반정형 데이터를 저장하는 데 이상적입니다.

Nosql은 비정형 데이터입니까 아니면 반정형 데이터입니까?

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 반정형 데이터, 완전 비정형 데이터, 문서, 그래프 또는 동적 스키마 처리에 적합합니다. 기존 RDBMS는 고도로 구조화된 데이터를 처리할 수 있지만 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 반구조 또는 전체 구조 수준에서 처리합니다.

스프레드시트에서 텍스트, 비디오, 오디오 파일에 이르기까지 다양한 유형의 데이터가 있습니다. 구조화된 데이터는 특정 방식으로 저장소에 저장할 수 있도록 미리 정의된 데이터 유형입니다. 사전 정의된 데이터 모델이 포함되어 있지 않기 때문에 구조화되지 않은 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장되지 않습니다. 구조화되지 않은 데이터라는 용어는 구조화되지 않았지만 사용자가 일부 부분 또는 계층 구조를 식별할 수 있는 메타데이터를 포함하는 구조화되지 않은 데이터를 나타냅니다. 기계 학습 또는 인공 지능을 사용하는 과학자와 엔지니어는 효율적이고 심층적인 기술을 사용하여 이러한 유형의 데이터에서 의미를 추출합니다. 반구조화된 데이터 파일에는 동일한 형식이지만 사용자가 특정 수준의 정보에 액세스할 수 있도록 하는 메타데이터가 포함된 전자 메일 및 기타 문서가 포함됩니다. 이 기사에서는 각 데이터 유형에 대한 몇 가지 실제 사례를 살펴보고 현대 조직에서 주요 응용 프로그램에 대해 논의합니다.

구조화된 데이터는 일반적으로 데이터베이스에 저장되며 데이터 웨어하우스 도 포함됩니다. 지정된 특성에 대해 따라야 하는 정의된 스키마가 없기 때문에 구조화되지 않은 데이터는 Data Lakes 데이터베이스 또는 비관계형 데이터베이스에 저장됩니다. MongoDB와 같은 최신 NoSQL 데이터베이스는 어떤 방식으로든 반구조화된 데이터(구조 또는 계층 포함)를 저장하는 데 사용됩니다.

이 유형의 데이터베이스는 더 빠른 개발 및 더 유연한 데이터 모델과 같은 이점을 제공하므로 널리 선택됩니다. 선도적인 NoSQL 솔루션인 MongoDB는 특히 구조화되지 않은 데이터를 잘 보관합니다. 결과적으로 문서 데이터 모델은 모든 관련 데이터를 단일 문서에 저장하며 이는 엄격한 관계형 데이터베이스 모델보다 훨씬 더 유연합니다. 결과적으로 MongoDB는 비정형 및 반정형 데이터에 탁월한 선택입니다.

반정형 데이터의 많은 이점

이름에서 알 수 있듯이 반구조화된 데이터는 구조, 수량 또는 구성과 같은 범주에 깔끔하게 들어맞지 않습니다. 두 가지 유형의 데이터는 혼합 및 일치로 간주될 수 있습니다. 저장할 수 있는 반구조화된 데이터 유형은 JSON, XML 및 텍스트입니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스보다 느슨한 일관성 모델을 사용하는 데이터 저장 및 검색을 위한 메커니즘을 제공합니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 확장성이 더 뛰어나고 더 나은 성능을 제공합니다.

기존 데이터베이스 와 달리 NoSQL 데이터베이스는 더 유연합니다. NoSQL 데이터베이스는 문서와 같은 다른 유형의 데이터베이스와 동일한 데이터 구조에 데이터를 저장합니다. 비관계형 데이터베이스는 낮은 수준의 관계성으로 인해 크고 일반적으로 구조화되지 않은 데이터 세트를 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터베이스 NoSQL 시스템은 테이블 연결이 필요하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 광범위한 데이터 구조를 저장할 수 있으므로 데이터 분석, 소셜 네트워크 및 모바일 앱에 유용합니다. 각 데이터베이스 유형에는 몇 가지 장점이 있지만 NoSQL 및 관계형 데이터베이스는 비즈니스에서 많이 사용됩니다. 문서 데이터베이스는 응용 프로그램에서 사용할 때 서로 동기화된 문서로 데이터를 포함합니다.

문서 데이터베이스는 콘텐츠 관리 시스템과 사용자 프로필에서 자주 사용됩니다. 정보는 대용량 데이터베이스의 열에 저장되므로 사용자가 특정 열에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 Apache HBase 및 Apache Cassandra는 이러한 유형의 데이터베이스에 대한 두 가지 예입니다. 그래프 데이터베이스는 그래프 요소 간의 연결 네트워크를 관리 하고 저장합니다. 데이터는 디스크가 아닌 메모리에 저장되기 때문에 기존의 디스크 기반 데이터베이스보다 빠르게 액세스할 수 있습니다. 마이크로서비스 기반 애플리케이션을 사용하면 여러 애플리케이션에서 단일 공유 데이터 저장소가 필요하지 않기 때문에 이점이 있습니다. 결과적으로 IBM은 광범위한 애플리케이션을 위한 광범위한 NoSQL 및 NoSQL 데이터베이스를 제공할 수 있습니다. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced는 IBM Cloud Pak for Data Suite의 구성요소입니다. Apache CouchDB, PouchDB 및 기타 널리 사용되는 웹 및 모바일 개발 라이브러리는 모두 오픈 소스 생태계의 일부인 서비스에서 지원됩니다.

NoSQL 데이터베이스용 스키마를 생성하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? NoSQL 데이터베이스용 스키마를 생성할 때 데이터베이스의 기본 구조가 시작점 역할을 할 수 있습니다. 또한 스키마 편집기를 사용하여 스키마를 생성할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스: 장점 및 단점

NoSQL 데이터베이스는 때때로 비즈니스에서 더 일반적으로 사용되는 SQL 데이터베이스와 비교됩니다. NoSQL 데이터베이스는 SQL이 처리할 수 있는 것과 다른 방식으로 데이터를 저장하는 애플리케이션에도 유용합니다.
예를 들어 문서 데이터베이스는 데이터를 JSON 또는 XML 형식으로 저장할 수 있습니다. 키-값 저장소에 데이터를 저장할 때 두 개의 키-값 쌍이 있어야 합니다. 데이터는 넓은 열 저장소에서 다양한 너비의 열에 저장되므로 잘 정의되지 않았거나 빠른 액세스가 필요한 데이터를 저장하는 데 이상적입니다. 그래프를 표시하여 서로 다른 엔터티 간의 관계를 나타내기 위해 데이터를 그래프 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.
반면에 SQL 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스만큼 강력하지 않습니다. 또한 SQL 데이터베이스는 훨씬 더 비싸고 제한된 수의 트랜잭션만 처리할 수 있습니다. 결과적으로 관계형 데이터베이스에 저장하기 어려운 비정형 데이터는 이러한 시스템에서 처리할 가능성이 높습니다.
그러나 NoSQL 데이터베이스에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. SQL 데이터베이스는 명확하게 정의되어 있고 다중 행 트랜잭션에 훨씬 더 적합하지만 이러한 데이터베이스는 그다지 적합하지 않을 수 있습니다. 또한 SQL 데이터베이스보다 배우기가 더 어렵습니다.

데이터 저장소

데이터 저장소는 컴퓨터에서 액세스할 수 있는 데이터 저장소입니다. 애플리케이션에서 활발하게 사용되는 데이터를 저장하는 데 사용되는 활성 데이터 저장소와 애플리케이션에서 활발하게 사용되지 않는 데이터를 저장하는 데 사용되는 수동 데이터 저장소의 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다. 데이터 저장소는 테이블 형식으로 데이터를 저장하는 관계형 데이터 저장소와 비표 형식으로 데이터를 저장하는 비관계형 데이터 저장소의 두 가지 하위 유형으로 더 나눌 수 있습니다.

데이터 저장소란 무엇입니까?

데이터 저장소는 데이터가 데이터베이스에 저장되어 있든 하나 이상의 파일에 저장되어 있든 관계없이 두 개 이상의 데이터 저장소 간에 존재하는 연결입니다. 데이터 저장소이거나 프로세스의 데이터 소스이거나 데이터 저장소에 대한 프로세스의 준비된 데이터 결과의 소스일 수 있습니다.

기본 스토리지의 중요성

현재 사용 중인 데이터, 프로그램 및 명령을 저장하는 컴퓨터의 기본 저장소입니다. 마더보드의 기본 스토리지로 인해 매우 빠르게 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 서버는 네트워크의 여러 클라이언트로부터 데이터를 수신하고 저장하는 컴퓨터입니다. 파일에 대한 장기간 액세스를 위해 디스크에 저장됩니다. 스토리지는 서버 시스템의 구성 요소로 포함되거나 서버에서 분리될 수 있습니다.

일반적인 그래프 데이터베이스 모델

일반적인 그래프 데이터베이스 모델에는 속성 그래프 모델, 리소스 설명 프레임워크 모델 및 트리플 스토어 모델의 세 가지가 있습니다. 속성 그래프 모델은 가장 인기 있는 모델이며 Neo4j를 비롯한 많은 그래프 데이터베이스에서 사용됩니다. 리소스 설명 프레임워크 모델은 그래프 데이터베이스에 데이터를 저장하기 위한 표준 모델이며 AllegroGraph와 같은 데이터베이스에서 사용됩니다. 트리플 스토어 모델은 Virtuoso를 비롯한 많은 그래프 데이터베이스에서 사용되는 간단한 모델입니다.

Mongodb: 그래프 데이터베이스?

MongoDB는 그래프 데이터베이스입니다.