NoSQL 데이터베이스는 고속 데이터 검색을 위한 완벽한 솔루션입니다!

NoSQL 데이터베이스는 조인이 너무 느리거나 너무 많은 데이터 중복을 생성하는 상황에서 자주 사용됩니다. 또한 많은 NoSQL 데이터베이스 는 수평 확장이 가능하도록 설계되어 여러 서버에 걸쳐 쉽게 샤딩할 수 있습니다. 조인은 모든 데이터가 단일 서버에 있어야 하므로 수평 확장에 적합하지 않습니다.

Oracle과 같은 보다 전통적인 데이터베이스에서 사용되는 일반 조인 연산자는 Oracle NoSQL 데이터베이스를 지원하지 않습니다. 그러나 동일한 테이블 계층 구조 내의 테이블 간에 별도 유형의 조인을 지원합니다. 공동 배치된 행은 동일한 좌표를 가진 행만 조인할 수 있기 때문에 효율적인 조인을 허용할 수 있습니다.

프로세스는 JOIN 절에서 관련 열을 사용하여 두 개 이상의 테이블에서 행을 결합합니다. 대부분의 Oracle NoSQL 데이터베이스에서는 사용자가 계층 관계가 구분된 테이블에서 데이터를 추출하려고 할 때 조인을 사용합니다.

임베딩은 MongoDB에서 흔히 볼 수 있는 패턴 중 하나입니다. 정규화는 프로세스의 일부가 별도의 구성 요소로 분류될 때 발생합니다. 조각은 일반적으로 mongo의 단일 문서이므로 조인이 필요하지 않습니다.

가입하지 않으시겠습니까? MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스는 비정규화된 데이터를 저장하기 위한 것입니다. 컬렉션 간에는 전혀 관계가 없어야 합니다. 두 개 이상의 문서에서 동일한 데이터가 필요한 경우 반복해야 합니다.

Nosql에서 조인이 가능합니까?

예, nosql 데이터베이스에서 조인이 가능합니다. 그러나 nosql 데이터베이스는 확장성과 성능이 더 뛰어나도록 설계되는 경우가 많기 때문에 관계형 데이터베이스 만큼 일반적이지 않습니다. 조인은 여러 nosql 컬렉션의 데이터를 결합하는 데 사용할 수 있지만 다른 작업보다 비용이 더 많이 들 수 있습니다.

새로운 $lookup 연산자를 사용하면 MongoDB 3.2 $lookup 연산자를 사용하여 둘 이상의 컬렉션에서 왼쪽 외부 조인 작업을 수행할 수 있습니다. 집계는 단순한 찾기 쿼리보다 이해하기 어렵고 일반적으로 완료하는 데 더 오래 걸립니다. 복잡한 검색 작업에서 강력하고 필수적이지만 취약하기도 합니다. MongoDB에 대한 집계 쿼리는 파이프라인 연산자 배열을 전달하는 다른 쿼리와 동일한 방식으로 실행됩니다. 문서에는 텍스트, 날짜 및 등급 정보 외에도 날짜, 등급 및 문서를 작성한 사용자에 대한 참조가 포함됩니다. 현재 사용자 평가를 기준으로 가장 최근 20개의 게시물을 시간 역순으로 표시합니다. $lookup 기능은 MongoDB 3.2에 추가된 중요한 기능입니다.

NoSQL 데이터베이스에서 소량의 관계형 데이터 를 사용할 때 더 어려운 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. $lookup 연산자는 정기적으로 사용하면 안 됩니다. 많은 데이터가 필요한 경우 관계형 데이터베이스(SQL)를 사용하십시오.

Mongodb는 조인에 적합합니까?

MongoDB 컬렉션 조인 작업을 위한 새로운 조회 작업이 도입되어 이제 MongoDB 조인 기능 이 MongoDB 3.2에서 지원됩니다.

MongoDB는 구조화되지 않은 데이터를 사용하는 것을 두려워하지 않습니다. MongoDB 조인을 Merge 조인 및 해시 조인 과 비교할 때 아직 Merge 조인 및 해시 조인을 수행할 수 없습니다. 한 인덱스에서 다른 인덱스로 중첩된 루프를 조인할 수 있는 인덱스를 제공함으로써 조회를 지원할 수 있습니다. 그러나 'JOIN'의 성능을 극적으로 향상시키는 것은 불가능합니다. 다음 쿼리의 경우 MongoDB의 그래픽 사용자 인터페이스인 Studio 3T의 SQL 쿼리 기능을 사용하여 다음 MongoDB 스크립트를 실행합니다. 결과는 개별 주문의 수와 해당 주문의 총 가치를 나타내며, 둘 다 개별 고객 및 매장 연락처 수로 측정됩니다. 인덱스는 이 노트에서 논의됩니다.

컬렉션에서 몇 개의 필드만 필요한 경우 실제 쿼리 기준과 함께 이러한 필드를 포함하는 '커버링 인덱스'를 사용하면 훨씬 더 나은 작업을 수행할 수 있습니다. 그 결과 매출 지표를 만들었습니다. 사람의 ID 번호입니다. 사람과 연결된 엔터티 ID 및 매출입니다. 판매용 OrderHeaders 클러스터형 인덱스와 유사한 단일 _id 필드가 이러한 유형의 필드에 사용됩니다. 조인 순서에 반영된 집계 순서는 Studio 3T의 조인 순서를 반영하므로 실행 시간이 4.2초 단축됩니다. MongoDB와 SQL Server는 동일한 서버를 공유하며 후자는 160밀리초 내에 동일한 MongoDB 집계 를 관리합니다.

이 경우 인보이스에서 거래 기록을 살펴보고 있습니다. 변경해서는 안되는 여러 가지 타당한 이유가 있습니다. MongoDB의 미리 만들어진 형식으로 과거 데이터를 준비하고 유지하기만 하면 됩니다. 이와 같은 중간 컬렉션을 사용하여 사전 집계하면 보고서 시간이 25밀리초로 단축됩니다. 코드의 전체 샘플은 여기에서 찾을 수 있습니다. 이것은 내 컴퓨터에서 120ms를 집계하며 관련된 단계를 고려할 때 매우 인상적입니다. 마찬가지로 영업 사원의 보고서도 정확해야 합니다. 이것은 '매출'과 '위치'라는 단어를 결합하여 몇 초 만에 이루어집니다.

먼저 $null 판매원(우편 주문 고객)의 모든 레코드를 제거하여 48밀리초 안에 모든 레코드를 제거할 수 있습니다. 최종 보고서에 필요한 문서와 모든 조회 목록이 준비될 때까지 정렬을 연기해야 ​​합니다. 시작하기 전에 매칭과 프로젝션을 시작해야 합니다. 파이프라인이 각 문서를 통과할 때 필요한 데이터만 입력되도록 간결하게 유지하는 것이 중요합니다. 마지막으로 집계 파이프라인에서 단계가 수행되는 순서를 찾는 것이 중요합니다.

이를 통해 둘 이상의 소스에서 데이터를 집계할 수 있으므로 데이터 분석을 수행할 때 더 넓은 범위의 옵션을 사용할 수 있습니다. 또한 데이터를 특정 범주로 그룹화하는 기능 덕분에 데이터를 특정 범주로 분류하고 쉽게 찾을 수 있습니다.
MongoDB의 구조는 여러 면에서 다른 데이터베이스 시스템의 구조와 다릅니다. 이를 통해 더 빠른 데이터 검색과 더 나은 데이터 관리 및 저장이 가능합니다. 또한 더 많은 수의 데이터에 대한 데이터베이스 용량으로 인해 확장이 가능합니다.
엄청난 힘 때문에 MongoDB에는 다른 데이터베이스 시스템에서는 볼 수 없는 몇 가지 기능이 있습니다. 결과적으로 데이터 분석 및 데이터 저장에 매우 효율적인 방법입니다.

Mongodb의 조인 기능

MongoDB를 사용하면 하나의 데이터베이스에 두 개의 컬렉션을 결합할 수 있으며 이는 매우 인기 있는 기능입니다. MongoDB의 조인 구문은 SQL Server보다 강력하며 조인 작업이 더 효율적입니다.
그러나 MongoDB는 컬렉션 간의 쿼리 조인을 지원하지 않습니다. MongoDB에서는 $lookup 집계 함수를 사용하여 조인 작업을 수행할 수 있습니다.

Nosql을 사용하면 안 되는 이유는 무엇입니까?

NoSQL 플랫폼은 동적 작업도 지원하지 않습니다. 산성 특성이 일정하다는 보장은 없습니다. 예를 들어 민감한 데이터를 다루는 경우 SQL 데이터베이스를 선택할 수 있습니다. 또한 런타임 유연성이 필요한 경우 NoSQL을 피해야 합니다.

데이터베이스 NoSQL 은 데이터베이스 NoSQL과 비교할 때 더 작은 스토리지 영역과 더 적은 CPU 및 메모리에 최적화되어 있습니다. 또한 유연성이 떨어지고 대규모로 사용하는 것이 더 효과적입니다. 동일한 유형의 데이터를 여러 개 수집하면 비정상적인 데이터 구조의 영향을 받습니다. 결과적으로 인덱스와 동기화 노드의 수가 증가하여 데이터 양이 증가하고 이를 업데이트하는 데 소요되는 시간이 증가합니다. 기존 NoSQL 서버는 최종 일관성을 유지하기 위한 것이므로 변경 사항이 적용되기 전에 인덱스나 노드를 통해 전파될 필요가 없습니다. 일부 NoSQL 멤버는 새 인덱스 생성을 숨길 수 있습니다(예: RavenDB는 자동 인덱스 생성). 다른 사람들은 색인을 생성하지 않고도 전체 MongoDB 데이터베이스를 스캔할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스를 사용하려면 액세스 패턴을 충족하도록 설계해야 합니다. 알 수 없거나 자주 변경되는 경우 변경해야 할 수 있습니다. 문서 지향 NoSQL 데이터베이스는 OLAP 시스템이 데이터를 분할해야 하므로 원자적 소비를 목적으로 하지 않습니다. To Be Continued 옵션은 NoSQL의 데이터 무결성 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다(그래프 기반 NoSQL 제외). Amazon DynamoDB는 작년에야 ACID를 준수하게 되었기 때문에 게임에서 조금 늦었습니다.

NoSQL 데이터베이스에는 SQL 명령과 NoSQL 데이터베이스의 비호환성 및 성능 데이터와 관련된 성능 문제에 대한 지원 부족을 포함하여 몇 가지 단점이 있습니다. 또한 noSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 동일한 사양을 따르지 않기 때문에 호환되는 소프트웨어를 찾고 사용하기가 더 어렵습니다.

Sql 데이터베이스가 Nosql보다 나은 이유

nosql 데이터베이스보다 SQL 데이터베이스를 사용하는 것이 더 안정적이고 빠릅니다.

Nosql 조인 동등물

nosql에는 조인과 직접적으로 동일한 기능이 없지만 유사한 결과를 얻을 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 데이터를 비정규화하는 것입니다. 즉, 여러 문서에 데이터를 복제하는 것입니다. 이 작업은 수동으로 수행하거나 MongoMapper와 같은 도구를 사용하여 처리할 수 있습니다. 이를 수행하는 또 다른 방법은 조금 더 복잡하지만 더 유연할 수 있는 map/reduce를 사용하는 것입니다.

관계형 데이터베이스 조인

관계형 데이터베이스에서 조인 작업 간의 유사점은 무엇입니까?
관계형 데이터베이스의 SQL 조인은 쿼리, 필터 및 그룹 작업을 수행한다는 점에서 파이프라인 작업과 유사합니다.

몽고디비 조인

MongoDB 조인은 MongoDB가 두 데이터 컬렉션을 함께 조인하는 방법입니다. 이는 단일 결과를 생성하기 위해 여러 컬렉션의 데이터를 결합해야 할 때 유용합니다. 예를 들어 조인을 사용하여 사용자 컬렉션의 데이터를 게시물 컬렉션과 결합할 수 있습니다.

MongoDB 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 는 대량의 데이터를 저장하는 데 탁월한 선택입니다. 기존 데이터베이스와 MongoDB의 주요 차이점은 컬렉션과 문서가 아닌 테이블과 행을 사용한다는 것입니다. 키-값 쌍은 MongoDB의 가장 기본적인 단위 중 하나입니다. 이번 블로그에서는 조인과 조회의 핵심 유형인 MongoDB 조인을 사용하는 방법을 보여드리겠습니다. MongoDB 3.2에는 컬렉션에서 조인 작업을 수행할 수 있는 새로운 조회 작업이 도입되었습니다. 상관 하위 쿼리의 구문은 MongoDB 5.0 이상에서 사용하기 간단합니다. MongoDB 조인을 사용할 때 따라야 하는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

예를 들어, 다음 스니펫은 다음 문서를 사용하여 레스토랑 및 주문이 포함된 컬렉션을 생성합니다. 이 두 컬렉션 모두 주문해야 합니다. 식당 이름과 주소는 무엇입니까? 이름과 주문 간의 배열 일치를 제공해야 합니다. 다음 순서로 음료와 음료를 찾을 수 있습니다. 다음 결과가 제공됩니다.

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 대부분의 데이터베이스에서 사용하는 전통적인 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 대신 보다 유연한 스키마 없는 접근 방식을 사용합니다. 따라서 많은 응용 프로그램에서 더 확장 가능하고 쉽게 작업할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 데이터는 관계형 데이터베이스가 아닌 문서에 저장됩니다. 이들의 기능에는 유연성, 확장성 및 빠르게 변화하는 데이터 관리 요구 사항을 충족하는 기능이 포함됩니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 전 세계 2000개 조직에서 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 그 이유는 대부분의 관계형 데이터베이스가 처리하기 너무 어려운 5가지 경향이 있기 때문입니다. 관계형 데이터베이스는 MongoDB 데이터베이스와 달리 고정 데이터 모델을 기반으로 하기 때문에 애자일 개발에 사용할 수 없습니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL을 사용할 때 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL은 데이터 모델링에 고정된 방법을 강요하지 않습니다. 문서 지향 데이터베이스는 일반적으로 데이터 저장을 위한 사실상의 형식으로 JSON에 저장됩니다. 이 경우 오버헤드가 없으므로 ORM 프레임워크가 더 이상 필요하지 않습니다. N1QL(nickel로 발음)은 SQL을 JSON으로 확장하는 데 사용할 수 있는 강력한 쿼리 언어로 Couchbase Server 4.0에 도입되었습니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문을 지원할 뿐만 아니라 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 등도 지원할 수 있습니다. NoSQL 분산 데이터베이스의 주요 장점 중 하나는 스케일 아웃 아키텍처와 단일 장애 지점이 없다는 것입니다. 더 많은 고객 상호 작용이 웹 및 모바일 앱을 통해 온라인으로 수행됨에 따라 서비스 가용성이 점점 더 중요한 고려 사항이 되고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 설치, 구성 및 확장이 간편하여 다양한 애플리케이션에 이상적입니다. 책의 내용을 정리하고 메모를 작성하여 보관하도록 설계되었습니다. 또한 소규모 클러스터에서 대규모 클러스터에 이르기까지 모든 규모에서 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 실행하는 데 별도의 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 그것은 분산되어 있으며 데이터 센터 간의 기본 제공 복제를 포함합니다. 또한 하드웨어 라우터를 통해 즉각적인 장애 조치가 가능하므로 응용 프로그램은 데이터베이스가 오류를 발견하고 자체 복구를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. NoSQL의 인기가 높아지고 있으며 오늘날의 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션을 위한 가장 인기 있는 데이터베이스 기술이 되었습니다.

MongoDB는 다양한 주요 메트릭에서 확실한 리더입니다.
대중성과 안정성이 높은 데이터베이스를 찾고 있다면 MongoDB가 정답입니다. 시장에서 가장 인기 있는 데이터베이스 중 하나가 되는 기능이 많기 때문에 많은 응용 프로그램에서 이를 선호합니다. MongoDB는 ACID 트랜잭션을 지원하지 않으므로 결정을 내릴 때 이를 염두에 두는 것이 좋습니다.

Nosql 데이터베이스: 개요

문서 기반 NoSQL 데이터베이스는 JSON 및 XML 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 열 기반 스토리지 모델을 사용하는 문서 기반 NoSQL 데이터베이스입니다. 키-값 NoSQL 데이터베이스의 데이터는 쌍으로 저장됩니다. Redis NoSQL 데이터베이스 는 키-값 데이터베이스의 훌륭한 예입니다. SQL 데이터베이스는 일반적으로 NoSQL 데이터베이스의 크기보다 큰 열을 포함합니다. 와이드 컬럼 NoSQL 데이터베이스의 예인 MongoDB는 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터는 그래프 기반 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 그래프에 저장됩니다. Neo4j는 MongoDB를 사용하는 그래프 기반 NoSQL 데이터베이스입니다.

오라클 Nosql 데이터베이스

Oracle NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 관리가 거의 또는 전혀 없이 고가용성과 수평적 확장성을 제공하도록 설계된 분산형 키-값 데이터베이스입니다. Oracle NoSQL Database는 Berkeley DB Java Edition을 기반으로 하며 풍부한 데이터 유형 세트와 함께 간단한 키-값 모델을 사용합니다.

Spring Data용 Oracle NoSQL SDK용 Spring Data 구현 모듈은 SDK에 내장되어 있습니다. Oracle NoQL Database 클러스터 또는 Oracle NoQL Cloud Service에 연결하거나 연결하는 데 사용할 수 있습니다. maven 종속성을 프로젝트의 pom.xml 파일에 통합하면 SDK를 사용할 수 있습니다. 다음을 시작점으로 선택할 수 있으면 편리합니다. Oracle Spring은 Oracle.com에서 사용할 수 있습니다. NosqlDbConfig에서 사용하는 메소드는 다음과 같다. 엔터티 클래스를 정의해야 합니다.

Nosql 데이터 를 저장할 리포지토리를 만들어야 합니다. 그런 다음 애플리케이션의 기본 클래스를 작성합니다. org.springframework.boot:spring-boot를 설치하면 모든 구성 요소에 액세스할 수 있습니다.