Nosql 데이터베이스는 데이터 관리의 미래입니다

Nosql 데이터베이스는 비관계형 방식으로 데이터를 저장하기 위해 생성됩니다. 이러한 유형의 데이터베이스는 데이터 관리와 관련하여 속도와 유연성이 필요한 회사에서 자주 사용합니다. Nosql 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스에 대한 대안을 찾는 개발자도 자주 사용합니다.

NoSQL 데이터베이스는 다양한 기능을 지원하고 개발이 간단하며 오늘날의 까다로운 데이터 센터의 요구 사항을 충족하도록 확장할 수 있다는 사실은 널리 알려져 있습니다. 데이터 분석 및 웹 애플리케이션과 같은 실시간 애플리케이션에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. NoSQL 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 차세대 데이터베이스 관리 시스템의 일종입니다. 기존 RDBMS 의 구문은 구조화된 데이터만 저장하고 검색하는 SQL(구조화된 쿼리 언어)입니다. 많은 기업이 관계형 데이터베이스와 동일한 기능을 유지하면서 더 큰 유연성과 확장성을 얻기 위해 NoSQL 데이터베이스로 마이그레이션하고 있습니다. 유연하고 개방적인 데이터 모델로 인해 NoSQL 데이터베이스로 멀티미디어 콘텐츠를 저장할 수 있습니다. 데이터 관리는 오늘날 비즈니스에서 가장 중요한 문제 중 하나입니다.

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

키-값 저장소 NoSQL 데이터베이스는 DynamoDB, Riak 및 Redis를 포함하여 잘 알려져 있습니다.

클라우드 컴퓨팅, 웹 및 빅 데이터 위에 구축된 NoSQL 데이터베이스는 기업과 조직 모두에서 사용됩니다. LinkedIn, Google, Amazon 및 Facebook과 같은 유명 인터넷 회사에서 최근에 NoSQL을 채택한 것은 RDBMS가 오랫동안 비효율적이라는 것을 보여줍니다.

트랜잭션 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스에서 지원되지 않습니다(단순 트랜잭션만 지원됨). 트랜잭션(조인된 트랜잭션이라고도 함)은 관계형 데이터베이스에서 지원할 수 있습니다. 빠르게 성장하는 환경에서 많은 양의 데이터를 처리하기 위해 NoSQL 데이터베이스가 사용됩니다. 데이터가 느리게 이동하면 이를 처리하기 위해 관계형 데이터베이스가 사용됩니다.

누가 Nosql을 사용합니까?

누군가가 NoSQL 데이터베이스를 사용하기로 선택한 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 아마도 가장 큰 이유는 NoSQL 데이터베이스가 일반적으로 기존의 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나기 때문일 것입니다. 이는 NoSQL 데이터베이스가 분산되도록 설계되었기 때문입니다. 즉, 여러 서버 또는 여러 데이터 센터에 분산될 수 있습니다. 이를 통해 장애에 대한 저항력이 높아지고 더 많은 트래픽을 처리할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스를 선택해야 하는 다른 이유에는 관계형 데이터베이스보다 설계 및 구현이 더 간단하고 대량의 비정형 데이터를 처리하는 데 적합할 수 있다는 사실이 포함됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터가 관계형 데이터베이스와 다른 형식으로 저장되는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스를 쿼리하기 위해 선언적 구조적 쿼리 언어로 API를 생성하거나 쿼리 언어의 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 변화하는 요구 사항에 빠르게 적응하여 모든 면에서 민첩하기 때문에 민첩한 개발에 이상적입니다. 최근까지 관계형 데이터베이스는 모든 데이터베이스 모델 중에서 가장 널리 사용되었습니다. 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 스키마 구조에 유연성을 제공하고 다양한 데이터 모델 집합을 지원하도록 구성할 수 있습니다. 높은 성능으로 인해 대용량 데이터와 낮은 대기 시간 또는 응답 시간을 가진 애플리케이션을 만드는 데 적합합니다. NoSQL 데이터베이스에 대해 잘 모르는 경우 바로 사용을 시작하는 것은 좋은 생각이 아닙니다.

일부 애플리케이션 간의 데이터 관계는 더 적은 수의 테이블(또는 컨테이너)을 사용하기 때문에 참조를 사용하여 모델링되지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 크기가 클 뿐만 아니라 빠르고 간단한 데이터 액세스를 제공합니다. 개발자는 또한 이러한 데이터베이스를 사용하여 프로그래밍하기가 훨씬 더 쉽다는 것을 알게 될 것입니다. NoSQL 데이터베이스의 확장은 수평 확장 기능을 활용하는 프로세스를 기반으로 합니다. 보다 효율적인 방식으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다.

결과적으로 MongoDB는 대규모 변경이 필요하지 않고 쿼리가 간단한 애플리케이션용 데이터베이스를 생성하는 데 탁월한 선택입니다. 그러나 일관되고 빠르게 실행되는 데이터베이스가 필요한 경우 MongoDB를 완전히 사용하지 말고 대신 보다 전통적인 SQL 데이터베이스 를 사용해야 합니다.

Nosql 데이터베이스: 데이터 스토리지의 새로운 표준

NoSQL 데이터베이스는 기존 SQL 데이터베이스에서 쉽게 복제하거나 관리할 수 없는 방식으로 복잡한 데이터 세트를 저장하고 모델링하는 기능으로 인해 인기를 얻고 있습니다. 본문에 따르면 NoSQL 데이터베이스는 대규모 트랜잭션 및 데이터 무결성 관리에 더 적합한 SQL 데이터베이스보다 반정형 또는 비정형 데이터를 저장하는 데 더 적합합니다. NoSQL 데이터베이스는 ACID 규정 준수 표준을 충족하도록 구성할 수 있지만 SQL 데이터베이스는 반드시 준수해야 합니다.

Nosql 데이터베이스를 사용하는 이유는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스에서는 정형, 반정형 또는 비정형 데이터가 한 곳에 저장되고 모델링되는 경우가 많습니다.

기존의 관계형 데이터베이스는 한계를 해결하기 위해 만들어진 NoSQL 데이터베이스에서 지원되지 않았습니다. 관계형 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 확장성이 뛰어나고 성능이 더 좋은 경향이 있습니다. 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 관계형 모델보다 더 빠르고 효율적인 방식으로 사용할 수 있는 유연성과 사용 편의성이 있습니다. 나중에 사용하기 위해 데이터를 저장하거나 검색할 때 더 적은 변환이 필요합니다. 보다 빠르게 저장하고 검색할 수 있는 다양한 유형의 데이터가 있습니다. 많은 NoSQL 데이터베이스 는 개발자가 제어하는 ​​선언적 스키마 생성을 허용합니다. 데이터베이스를 새 데이터 유형에 맞게 조정하려면 이 방법을 사용할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 기본 형식으로 저장하므로 개발자는 데이터를 저장소로 변환할 필요가 없습니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 많은 개발자의 도움을 받아 구축됩니다. 컴퓨터 클러스터는 데이터베이스 용량을 자동으로 구성하고 확장할 수도 있습니다.

많은 양의 데이터를 처리하기 위한 최상의 옵션 중 하나는 NoSQL입니다. 무제한의 데이터를 저장할 수 있으며 데이터 유형을 즉시 변경하도록 구성할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 유형을 미리 정의할 필요가 없는 문서 기반 데이터베이스에 적합합니다. 또한 데이터를 빠르게 처리할 수 있기 때문에 훌륭한 도구입니다. 결과적으로 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 처리하는 애플리케이션에 적합합니다.

Sql과 Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 데이터를 저장하기 때문에 점점 더 대중화되고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 개발자가 데이터 구조를 직접 변경할 수 있도록 하는 것 외에도 선언적 데이터 구조를 허용하는 경우가 많습니다.
SQL은 ACID 요구 사항을 준수해야 하는 경우 매우 구조화된 데이터에 적합한 선택입니다. 데이터 요구 사항과 관련하여 가장 좋은 옵션은 데이터가 명확하지 않거나 데이터가 구조화되지 않은 경우 NoSQL을 사용하는 것입니다. NoSQL 데이터베이스에 데이터를 저장할 때 SQL 데이터베이스에 데이터를 저장할 때와 같이 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다. 어떤 경우에는 이러한 방식으로 데이터를 저장하고 검색하는 것이 유리할 수 있으므로 더 많은 자유가 허용됩니다.

Nosql 데이터베이스는 무엇에 가장 적합합니까?

Nosql 데이터베이스는 기존 방식으로 구조화되지 않은 대량의 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. 또한 높은 트래픽 부하를 처리하고 실시간 데이터 액세스가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

NoSQL의 인기로 인해 모든 규모의 조직에서 점점 더 많은 조직이 NoSQL 데이터베이스를 채택하고 있습니다. 이 기사에서는 NoSQL이 인기를 얻고 있는 이유와 NoSQL이 애플리케이션 구축을 위한 최선의 선택인 경우를 설명하고자 합니다. 초기 인터넷 개척자들은 NoSQL 생성에 영감을 준 기존 데이터베이스 기술에 좌절했습니다. NoSQL 데이터베이스의 경우 사용을 시작할 정해진 시간과 장소가 없습니다. 따라서 적절한 설정점이 없습니다. NoSQL은 다양한 데이터베이스 구조와 데이터 모델을 지원할 수 있습니다. NoSQL을 사용하는 주된 이유는 이 토론에서 논의되며, 모든 것을 하나의 그룹으로 취급하는 것의 중요성을 인식합니다. 관계형 데이터가 없는 데이터베이스 시스템 은 클라우드 시대에 생성되었기 때문에 클라우드 시대에 통합되고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 실시간 스트리밍 기술과 더 잘 호환됩니다. 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB로 시작할 때 MongoDB Atlas를 무료로 사용해 볼 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스는 더 빠른 데이터 액세스, 더 나은 스토리지, 더 큰 데이터 유형 저장 용량 등 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점을 제공합니다. 또한 기존 데이터 구조와 비교할 때 다루기가 더 쉽기 때문에 대규모 데이터 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다.

Netflix는 왜 Nosql을 사용합니까?

Netflix는 확장성이 뛰어나고 기존 관계형 데이터베이스보다 빠른 성능을 제공하는 NoSQL 데이터베이스를 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 유연성이 더 높아 Netflix가 전체 데이터베이스를 다시 구축하지 않고도 쉽게 새로운 데이터 유형을 추가하고 데이터 구조를 변경할 수 있습니다.

Netflix의 클라우드 및 시스템 인프라 이사 Yury Izrailevsky가 회사의 일부 시스템을 NoSQL로 이전한 방법과 이유를 설명합니다. Netflix는 SimpleDB, HBase 및 Cassandra 외에도 세 가지 NoSQL 도구를 사용합니다. 그는 또한 고가용성(우수한 고객 서비스라고도 함)이 일반적으로 강력한 일관성보다 더 중요하다고 썼습니다. Netflix는 MongoDB를 NoSQL 데이터베이스로 사용하는 방법에 대한 백서와 블로그 게시물을 발표했습니다. 이 회사는 Hadoop 통합 플랫폼으로 HBase를 사용하고 확장성과 단일 실패 지점이 없는 Cassandra를 사용합니다. Anand의 솔루션은 병목 현상과 수직적 확장성 한계를 피하는 것입니다.

Netflix와 Linkedin, Simpledb와 Hbase 수용

세계에서 가장 인기 있는 스트리밍 서비스 중 하나인 Netflix는 Amazon Web Services에서 Cassandra에서 SimpleDB, HBase 및 Cassandra로 마이그레이션하고 있습니다. SimpleDB는 Node.js NoSQL 아키텍처 의 중요한 구성 요소이며 다중 활성 토폴로지, 전역적으로 일관된 보조 인덱스, 전역 트랜잭션 및 오픈 소스 요구 사항에 맞게 데이터베이스를 확장합니다. 또한 전 세계적으로 분산된 스트리밍 제품의 핵심 인프라 구성 요소로 Cassandra를 사용할 계획입니다. 세계에서 가장 크고 가장 인기 있는 소셜 네트워킹 사이트 중 하나인 LinkedIn은 기존 데이터베이스 외에 그래프 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 사용자 간의 관계를 강화합니다.

Nosql을 사용하지 말아야 할 때

NoSQL 데이터베이스를 사용하지 않으려는 몇 가지 주요 이유가 있습니다.
1. 거래에 ACID 준수가 필요합니다.
2. 데이터가 매우 구조화되어 있고 스키마에 대한 정밀한 제어가 필요합니다.
3. 데이터 세트에서 복잡한 조인을 수행해야 합니다.
4. 데이터는 대부분 정적이며 자주 변경되지 않습니다.
NoSQL 데이터베이스는 높은 수준의 데이터 일관성을 유지해야 하는 애플리케이션이나 복잡한 데이터 관계가 필요한 애플리케이션에 적합하지 않습니다. 데이터가 비교적 단순하고 엄격하게 제어할 필요가 없는 경우 NoSQL 데이터베이스가 좋은 옵션이 될 수 있습니다.

SQL보다 훨씬 간단한 MongoDB를 사용하면 간단한 샤딩이 가능합니다. 샤딩 덕분에 수평적으로 확장할 수 있으며 데이터에 많은 가치를 추가합니다. 어떤 사람들은 쓰기 잠금에 어려움을 겪을 수 있습니다. 즉, NoSQL DBMS 의 기능에는 제한이 없습니다. NoSQL이 다양한 용도로 쓰이려면 SQL이 아닌 다른 의미여야 하고, 관계형 모델을 무시한다면 NoSQL은 결코 다양한 용도로 SQL을 대체할 수 없을 것이다. 내가 본 대부분의 NoSQL 솔루션은 관계형 접근 방식이 아니라 키-값 저장소 접근 방식에 속하는 것으로 보입니다. 이러한 화합물은 시간이 지남에 따라 산성 특성을 잃는 경향이 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 유형

다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장단점이 있습니다. 가장 널리 사용되는 유형은 Document, Key-Value, Column-Family 및 Graph 데이터베이스입니다. MongoDB와 같은 문서 데이터베이스는 유연한 스키마가 있는 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. 데이터는 JSON 개체와 유사한 문서에 저장됩니다. 이렇게 하면 필요에 따라 필드를 쉽게 추가하고 제거할 수 있습니다. Redis와 같은 키-값 데이터베이스는 키로 쿼리할 수 있는 데이터를 저장하는 데 최적화되어 있습니다. 값은 단순한 숫자에서 복잡한 데이터 구조에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다. 키-값 데이터베이스는 종종 캐시 또는 메시지 큐로 사용됩니다. Cassandra와 같은 Column-Family 데이터베이스는 열로 구성된 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. Column-Family 데이터베이스는 확장성이 뛰어나며 여러 서버에 쉽게 분산될 수 있습니다. Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 복잡한 방식으로 관련된 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. 그래프 데이터베이스는 많은 관계가 있는 데이터를 잘 처리합니다.

기존 SQL 데이터베이스에 대한 대안 시스템은 비정형 데이터를 나타내는 NoSQL이라고 합니다. 이러한 유형의 데이터베이스 관리 시스템은 관계형 데이터베이스에서 사용되는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 다른 데이터 모델을 사용합니다. 선택할 수 있는 수많은 NoSQL 데이터베이스도 있습니다. 가장 널리 사용되는 유형의 문서 데이터베이스는 일반적으로 확장 아키텍처로 구현됩니다. 전자 상거래 플랫폼, 거래 플랫폼 및 모바일 앱 개발 플랫폼은 사용 사례의 몇 가지 예에 불과합니다. 이 기사에서는 MongoDB 및 PostgreSQL을 비롯한 최고의 NoSQL 데이터베이스를 살펴봅니다. 열을 집계할 수 있는 속도 때문에 열 기반 데이터베이스에서 열을 빠르게 집계할 수 있습니다.

일관성을 유지하기 어려운 방식으로 데이터를 작성할 수 있어야 합니다. 서로 관련된 데이터 요소를 검색하고 캡처하려면 그래프 데이터베이스를 최적화하는 것이 중요합니다. SQL에서는 JOINING 여러 테이블과 관련된 오버헤드를 제거합니다.

Nosql 데이터베이스 예제

열을 기반으로 하는 NoSQL 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 및 Hypertable이 포함됩니다.

NoSQL 데이터베이스에는 단일 스키마가 필요하지 않으며 관계형 데이터 구조를 사용할 필요가 없습니다. NoSQL 데이터베이스는 막대한 스토리지 요구 사항을 가진 사용자에게 분산될 수 있기 때문에 대규모 데이터 스토리지에 사용할 수 있습니다. Twitter, Facebook, Google과 같은 회사는 NoSQL을 사용하여 대량의 데이터를 저장하고 실시간 웹 앱을 만듭니다. 중요한 값 데이터베이스는 데이터를 키 값 쌍으로 저장하고 검색합니다. 이 유형의 NoSQL 데이터베이스는 컬렉션, 사전 또는 연관 문의 배열로 사용할 수 있습니다. 문서 유형은 주로 콘텐츠 관리 시스템, 블로그 플랫폼, 실시간 분석 및 전자 상거래에서 사용됩니다. 그래프 기반 데이터베이스는 공간 데이터, 물류 데이터 및 소셜 네트워크를 분석하는 데 자주 사용됩니다.

MapReduce를 사용하여 CouchDB에서 뷰를 정의할 수 있습니다. 연구에 따르면 세 가지 보장 중 두 가지만 분산 데이터 저장소 에서 제공됩니다. 데이터 일관성: 작업 실행 후에도 데이터 일관성이 유지되어야 합니다. 서버 간 통신이 불안정한 경우 시스템 작동이 중단되어서는 안 됩니다.

Nosql 데이터베이스는 어디에 사용됩니까?

NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션의 성장으로 인해 점점 보편화되고 있습니다. NoSQL 시스템은 SQL과 유사한 쿼리 언어로 언급될 뿐만 아니라 다국어 영구 데이터 저장소 역할을 할 뿐만 아니라 Not only SQL로도 알려져 있습니다.

Nosql 데이터베이스를 사용하는 세 가지 이유

NoSQL 데이터베이스는 다양한 이유로 인기가 있습니다. 이 솔루션은 사용하기 쉽고 빠르며 확장 가능하도록 설계되었습니다. 웹 애플리케이션, 모바일 애플리케이션, 빅데이터 분석 등 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 또한 사용 편의성과 유연성으로 인해 매우 인기가 있습니다.

Nosql 데이터베이스 구조

NoSQL 데이터베이스는 테이블에 데이터를 저장하는 대신 문서에 데이터를 저장합니다. 결과적으로 "not only SQL"로 분류하고 다양한 유연한 데이터 모델로 세분합니다. NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 또는 그래프 데이터베이스와 같이 원하는 만큼 다양한 유형을 가질 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터베이스입니다. 전통적인 관계형 데이터베이스의 고정된 구조가 부족합니다. 결과적으로 기존 데이터베이스 는 확장 및 성능 향상이 점점 더 어려워지고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 라이선스가 필요하지 않으며 저렴한 하드웨어에서 실행할 수 있습니다. 대부분의 NoSQL 데이터베이스에는 관계형 데이터베이스에 사용할 수 있는 기본적으로 지원되는 안정성 기능이 없습니다. 이런 의미에서 일관성을 유지하면서 성능을 위해 노력해야 합니다. 자체 독점 코드를 구현하는 것 외에도 개발자는 시스템 코드도 작성해야 합니다.

결과적으로 많은 애플리케이션이 안전하고 신뢰할 수 있는 트랜잭션에 어려움을 겪을 수 있습니다. 문서 저장소는 키-값 모델을 기반으로 한다는 점에서 키 값 저장소와 유사합니다. 결과적으로 데이터베이스 수준에서 일관성이 부족하여 응용 프로그램이 더 많은 안정성과 일관성 기능을 제공할 수 있습니다. 문서 저장소에서 값은 저장된 데이터를 인코딩하는 데 사용됩니다. XML, JSON 또는 BSON(이진 인코딩 JSON)은 모두 이러한 문서에 허용되는 인코딩입니다. 그래프 데이터베이스를 사용하면 개발자가 속성이 아닌 개체 간의 관계에 집중할 수 있습니다. MongoDB는 유연한 스키마 저장소를 가지고 있기 때문에 개체를 저장할 때 항상 동일한 구조와 필드가 필요한 것은 아닙니다.

Hypertable은 데이터 저장소 분산 기술을 사용하여 데이터 저장소가 분산될 수 있는 노드 수를 최대화합니다. MongoDB와 Cassandra는 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템 중 두 가지입니다. MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스는 C를 사용하여 구축됩니다. 인코딩된 데이터(문서라고도 함)는 인코딩된 형식으로 저장됩니다. 원하는 문서를 검색하기 위해 위치해야 하는 필드를 포함하는 데이터베이스에 쿼리 문서가 생성됩니다. 여러 시스템(노드)에 데이터를 분할하고 배포하는 것을 데이터 계층화라고 합니다. Cassandra에서 사용하는 것과 유사한 데이터 복제 체계를 사용합니다. 자동화 문제로 인해 관리자가 마스터-슬레이브를 필요로 하는 경우가 있지만 레플리카 세트는 실패를 처리하고 자동화하는 데 더 좋습니다.

MongoDB는 완전히 자동화되어 있기 때문에 샤드 간 데이터 공유(또는 샤드 간 데이터 공유)가 줄어들어 데이터베이스의 확장성이 매우 높아집니다. B-Tree, T-Tree 및 O2-Tree를 포함하여 NoSQL 데이터베이스에 대한 다양한 인덱스가 있습니다. T-Tree의 세 가지 유형의 노드는 오른쪽 및 왼쪽 자식이 있는 노드, 자식이 없는 리프 노드 및 자식이 하나만 있는 하프 리프 노드입니다. O2-Tree는 현재 인덱싱 방법의 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다. 업데이트와 관련하여 B-Tree는 업데이트 비율이 0일 뿐만 아니라 분명히 동기화되지 않았습니다. T자 모양의 상판이 있는 나무는 성능이 더 좋습니다. 높은 성능과 확장성으로 인해 NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아졌습니다.

이러한 단점에도 불구하고 일관성과 신뢰성을 허용하는 기능에는 여전히 차이가 있습니다. 새로운 기능은 이러한 문제를 해결하기 위해 NoSQL DBMS에서 사용할 수 있는 도구 중 하나입니다. NoSQL 데이터베이스의 사용은 몇 가지 중요한 문제를 해결하는 좋은 첫 단계이지만 몇 가지 우려 사항이 있습니다.

Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 같은 방식으로 조인을 지원하지 않습니다.

Oracle의 nosql이 합류합니까?
NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 같은 방식으로 조인을 제공하지 않습니다. 조인을 다른 방식으로 사용하면 데이터를 검색할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스 목록

몇 가지 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 는 MongoDB, Apache Cassandra 및 Redis입니다.

NoSQL 데이터베이스라는 용어는 관계형 데이터베이스와 다르게 데이터를 저장할 수 있는 비개념 데이터베이스를 가리킵니다. 이 기사에서는 상위 5개 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB 및 HBase를 살펴보겠습니다. 이 데이터베이스는 조직에 대한 전체 텍스트 검색이 필요한 경우 최상의 옵션입니다. 이 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. DynamoDB는 기본적으로 고성능 애플리케이션을 실행하기 위해 대규모로 사용하기 위한 것입니다. 이 데이터베이스는 하루에 10조 개의 요청을 처리할 수 있으며 거의 ​​700개 조직에서 사용됩니다. 대부분의 경우 DynamoDB는 많은 수의 키-값 쿼리를 처리해야 하는 경우 최상의 솔루션입니다. 소량의 데이터가 있는 경우 이 데이터베이스에서 페타바이트의 데이터를 처리할 수 없으므로 필요한 데이터를 받지 못합니다. 사용 사례에서 데이터에 대한 실시간 액세스가 필요한 경우 이 데이터베이스가 최선의 선택이 될 것입니다.

다양한 유형의 Nosql 데이터베이스

기존 관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스의 장점에는 속도, 확장성 및 견고성이 포함됩니다. 또한 사용하기가 보다 사용자 친화적이어서 특정 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의할 수 있습니다.
일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 키-값, 열 기반, 문서 기반 및 그래프 기반의 네 가지 유형으로 분류됩니다. 이 기사에서는 각각의 장단점에 중점을 두고 간략한 개요를 제공합니다.
데이터를 저장하기 위해 키-값 데이터베이스는 키-값 저장소를 사용합니다. 키-값 저장소의 각 레코드에는 연결된 고유 키가 있습니다. 데이터베이스를 쿼리하면 키와 연결된 값이 검색됩니다.
키-값 저장소와 같은 열 기반 데이터베이스는 키가 아닌 열을 사용합니다. 열 기반 데이터베이스에는 각 열과 관련된 데이터 유형(문자열, 숫자, 날짜 등)이 있습니다. 데이터베이스를 쿼리하면 열의 모든 값이 반환됩니다.
문서 데이터베이스는 데이터를 저장할 수 있는 문서 모델을 기반으로 구축됩니다. 문서 기반 데이터베이스는 데이터 유형별로 구성된 명명된 필드로 알려진 데이터 항목 모음으로 구성됩니다. 데이터베이스를 쿼리하면 문서의 특정 필드에 대한 값이 반환됩니다.
그래프 데이터베이스는 직관적인 방식으로 데이터를 그래프 모델에 저장할 수 있습니다. 그래프 기반 데이터베이스는 함께 연결된 노드 및 에지 모음으로 구성됩니다. 데이터베이스를 쿼리하면 그래프의 특정 노드에 대한 값이 반환됩니다.