NoSQL 데이터베이스: 속성 및 이점

다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 주요 속성은 확장성, 유연성 및 성능입니다. 확장성은 증가하는 데이터 및 트래픽 양을 처리할 수 있는 데이터베이스의 기능입니다. NoSQL 데이터베이스는 시스템에 더 많은 노드를 추가하여 수평적으로 확장하거나 단일 노드에 더 많은 리소스를 추가하여 수직적으로 확장할 수 있습니다. 유연성은 다양한 형식으로 데이터를 저장할 수 있는 데이터베이스의 기능입니다. 여기에는 텍스트나 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터와 테이블 형식 데이터와 같은 구조화 데이터가 포함됩니다. 성능은 높은 수준의 데이터 처리량을 처리하는 데이터베이스의 기능입니다. NoSQL 데이터베이스는 고가용성과 짧은 대기 시간을 제공하도록 설계할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 유연한 스토리지 구조를 가지고 있으며, 이것이 고유한 특징입니다. NoSQL 데이터베이스는 정형 및 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있습니다. 문서 데이터베이스는 문자열, 경로 또는 URL을 사용하여 데이터베이스에 저장된 문서를 식별할 수 있는 데이터베이스입니다. No SQL 데이터베이스의 가장 단순한 형태인 키-값 데이터베이스는 성능이 좋고 사용이 간편합니다. 데이터는 그래프 데이터베이스의 노드와 에지에 저장됩니다. 노드에는 사람, 장소 및 사물에 대한 정보가 포함되는 반면 가장자리에는 이들 간의 관계에 대한 정보가 포함됩니다. NoSQL 데이터베이스에서 저장된 데이터를 사용할 때 GET, PUT, INCLUDE와 같은 명령이 사용됩니다.

관계형 모델이나 SQL을 기반으로 하지 않기 때문에 NoSQL이라는 용어는 고도로 분산된 데이터베이스 아키텍처 , 높은 확장성, 고가용성 및 내결함성뿐 아니라 매우 많은 양의 스파스 데이터(대량의

LDA는 NoSQL 데이터베이스에 구조화된 데이터를 저장하는 데 적합하지 않습니다. 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 구조화된 데이터가 필요하지 않은 데이터를 저장할 수 있습니다.

NOSQL 시스템이란? NoSQL 데이터베이스 관리 시스템은 구조적 쿼리 언어(SQL)를 사용하는 널리 사용되는 RDBMS( 관계형 데이터베이스 관리 시스템 ) 모델을 준수하지 않는 시스템입니다.

순수한 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스 외에도 많은 NoSQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 3가지 공통적인 특징은 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스의 세 가지 기본 기능은 그림 1과 같이 확장, 복제 및 데이터 구조입니다.

관계형 데이터베이스 이외의 형식으로 데이터를 저장하는 비관계형 데이터베이스를 NoSQL 데이터베이스라고 합니다. NoSQL 데이터베이스에는 고정 스키마, 조인 또는 확장이 필요하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 분산 데이터베이스에 대량의 데이터를 저장하는 데 이상적입니다. Twitter, Facebook 및 Google과 같은 회사는 매일 테라바이트의 사용자 데이터를 수집합니다. 비공유 아키텍처는 분산 NoSQL 데이터베이스에 중앙 집중식 스토리지 또는 제어 장치가 없음을 의미합니다. 이렇게 하면 더 이상 동일한 데이터베이스를 배포하고 관리할 필요가 없습니다. 데이터는 데이터베이스의 여러 복사본 간에 분산되기 때문에 저장 위치에 관계없이 계속 액세스할 수 있습니다.

키-값 저장소의 모든 것은 키이자 값입니다. 서버 환경에서 대량의 데이터를 저장하고 처리하기 위한 것입니다. 문서 데이터베이스는 기본적으로 다른 키-값 컬렉션 버전의 컬렉션입니다. JSON과 같은 형식으로 반구조화된 문서를 저장할 수 있습니다. 반면에 SQL은 높은 수준의 선언적 쿼리 언어를 사용합니다. 이 접근 방식은 데이터 모델을 기반으로 이러한 데이터베이스를 쿼리하는 것입니다. RESTful 인터페이스는 데이터 액세스를 허용하는 많은 NoSQL 플랫폼에 존재합니다.

느슨하게 연결된 테이블이 있는 관계형 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스는 다중 관계형 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스는 다른 유형의 데이터베이스와 달리 단일 백엔드를 사용하여 여러 데이터 모델을 관리합니다. 다중 모델 데이터베이스는 NoSQL 세계 의 새로운 개념이며 앞으로 이러한 유형의 데이터베이스에 더 많은 관심을 기울일 것입니다. 가장 인기 있는 데이터베이스의 순위는 http://db-engines.com/en/ranking/에서 확인할 수 있으며 마지막으로 방문한 이후 진행 상황이 어떻게 변했는지도 확인할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 적응성과 확장 용이성으로 인해 점점 인기를 얻고 있습니다. 이러한 제품은 정형 데이터를 저장하는 데 적합하지 않지만 대규모 비정형 데이터 세트를 관리하는 데 유용할 수 있습니다.

Nosql에 기본 키가 있습니까?

기본 키는 데이터베이스 테이블의 레코드에 대한 고유 식별자입니다. 기본 키는 단일 열이거나 여러 열로 구성된 복합 키일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서 기본 키는 문서를 인덱싱하고 검색하는 데 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스에는 외래 키 개념이 없으므로 기본 키는 문서를 고유하게 식별하는 유일한 방법입니다.

_id에 ID를 지정하지 않으면 MongoDB Id 개체가 자동으로 채워집니다. 해당 필드에 원하는 추가 정보를 입력할 수 있습니다. 당신이 가질 수 있는 질문을 자유롭게 해야 합니다.

Nosql 데이터베이스 구조

Nosql 데이터베이스는 빅 데이터 애플리케이션에 자주 사용되는 비관계형 데이터베이스입니다. 일반적으로 관계형 데이터베이스보다 확장성과 유연성이 뛰어나지만 관계형 데이터베이스가 제공하는 일부 기능이 희생될 수 있습니다.

많은 양의 데이터를 저장하는 데 사용되는 NoSQL 데이터베이스(SQL 및 구조적 쿼리 언어 모두)가 인기를 얻었습니다. 이 유형의 데이터베이스는 RDBMS와 달리 데이터를 저장하는 대신 관리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 일반적으로 확장, 복제 및 유연성이라는 세 가지 주요 이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스 클러스터 의 성능은 여러 물리적 시스템에 분산될 때 확장성에 영향을 받습니다. 데이터 시스템의 무결성 강도를 측정하는 데 사용됩니다. 고가용성 시스템은 네트워크 분할 또는 물리적 시스템 장애 후에도 계속 작동할 수 있는 시스템입니다. YCSB 기반의 맞춤형 벤치마크 소프트웨어로 얻은 벤치마크 결과가 제시됩니다.

맞춤형 벤치마크 소프트웨어로 얻은 벤치마크 결과는 항목 (1) 및 (2)에 의해 자동으로 실행될 수 있습니다. 블로그 기사와 같은 소셜 네트워킹 서비스는 사용자 데이터가 지속적으로 확장되는 서비스라고 가정했습니다. 벤치마킹을 수행하기 위해 MongoDB는 확장, 복제 및 유연한 데이터 구조를 지원하기 때문에 선택되었습니다. 큰 데이터 세트의 경우 작은 데이터 세트보다 시스템이 중지된 후 복구 성능이 더 느렸습니다. 이는 중지된 시스템에 데이터 복제본이 있는 시스템에서 데이터를 읽기 위한 디스크 액세스가 증가한 결과로 발생했습니다. 시스템이 확장되거나 시스템 연결이 끊어지면 데이터 크기는 데이터베이스 성능에 매우 중요합니다.

Nosql 데이터베이스의 유형

NoSQL 데이터베이스에는 키-값, 열, 문서 및 그래프 데이터베이스의 네 가지 주요 유형이 있습니다. 키-값 데이터베이스는 스키마가 없는 방식으로 키-값 쌍의 모음으로 데이터를 저장합니다. Apache Cassandra와 같은 열 데이터베이스는 행 대신 열에 데이터를 저장합니다. MongoDB와 같은 문서 데이터베이스는 데이터를 JSON과 유사한 문서로 저장합니다. Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 데이터를 노드 및 관계의 그래프로 저장합니다.

기존 SQL 데이터베이스에 대한 대체 시스템을 나타내는 범주입니다. 이들은 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 사용되는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 다른 데이터 모델을 사용합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 서로 크게 다릅니다. 가장 일반적으로 사용되는 문서 데이터베이스는 일반적으로 확장 아키텍처로 구현됩니다. 전자 상거래 플랫폼, 거래 플랫폼 및 모바일 앱 개발 플랫폼은 모두 비즈니스 애플리케이션의 예입니다. MongoDB와 Postgres를 비교하면 선도적인 NoSQL 데이터베이스를 포괄적으로 비교할 수 있습니다. 열 기반 데이터베이스는 열 값을 초 단위로 집계할 수 있습니다.

데이터가 작성되는 방식 때문에 작성 시 일관성을 유지하기가 어렵습니다. 그래프 데이터베이스의 목표는 데이터 요소를 찾고 집계하기 위해 데이터 캡처 및 검색을 최적화하는 것입니다. 오버헤드가 발생하는 SQL JOINING과 달리 여러 테이블을 결합할 수 있습니다.

가장 인기 있는 Nosql 데이터베이스는 무엇입니까?

MongoDB를 포함하는 NoSQL 데이터베이스는 문서를 저장하는 오픈 소스 데이터 구조입니다.

Nosql의 장점

NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 장점은 관계형 데이터베이스에 비해 더 간단한 확장성과 더 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 능력을 포함합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 데이터 구조 변경에 더 관대하므로 새로운 요구 사항을 수용하기 위해 쉽게 수정할 수 있습니다. 마지막으로 NoSQL 데이터베이스는 저장 및 처리 능력 측면에서 더 효율적인 경향이 있어 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스 의 한계에 대응하여 생성할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나고 성능이 더 좋습니다. 관계형 모델에 비해 유연성과 사용 편의성이 뛰어나 클라우드 개발에 이상적입니다. 데이터를 저장하거나 검색할 때 더 적은 수의 변환이 필요합니다. 다양한 방법으로 데이터를 저장하고 검색할 수 있으므로 관리 및 액세스가 더 쉬워집니다. 많은 NoSQL 데이터베이스에는 개발자가 여가 시간에 수정할 수 있는 스키마가 있습니다. 또한 적응이 쉽기 때문에 데이터베이스를 새로운 유형의 데이터로 확장할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 기본 형식으로 저장하므로 개발자는 데이터를 시스템에 맞게 조정하는 대신 기본 형식으로 저장하도록 선택할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에 관심이 있는 개발자는 이 커뮤니티에 자주 참석합니다. 컴퓨터 클러스터를 사용하는 데이터베이스 구성은 또한 데이터베이스의 자동 확장 및 축소를 허용합니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스는 확장성과 사용 용이성 외에도 여러 가지 장점이 있습니다. 또한 SQL 호환성 문제와 표준화 부족 외에도 결함이 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스에는 자체 쿼리 언어가 있어 작업 쿼리 문제를 해결하기가 더 어렵습니다.

SQL과 NoSQL의 차이점

SQL과 NoSQL 데이터베이스 간에는 많은 차이점이 있지만 가장 근본적인 차이점은 각 데이터베이스가 데이터를 저장하는 방법입니다. SQL 데이터베이스는 각 행이 단일 레코드를 나타내고 각 열이 해당 레코드의 필드를 나타내는 테이블 형식으로 데이터를 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 JSON 문서와 같은 보다 유연한 형식으로 데이터를 저장합니다. 이렇게 하면 데이터 구성 방식에 더 많은 유연성이 허용되지만 일부 작업은 더 어려워질 수 있습니다.

SQL(구조적 쿼리 언어)은 대부분의 데이터베이스 관리 시스템에서 사용됩니다. 데이터는 NoSQL을 사용하여 테이블 형식이 아닌 방식으로 저장 및 검색할 수 있습니다. 이 섹션에는 장단점이 있으며 장단점을 연구하여 요약할 수 있습니다. RDBMS에서 가장 중요한 프로그래밍 언어는 SQL이며, NoSQL은 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 저장하는 데 가장 널리 사용되는 소프트웨어입니다. 귀하의 필요와 작업 중인 프로젝트 유형에 따라 다릅니다. 전자는 데이터 일관성 및 ACID 속성이 있는 복잡한 쿼리에 중점을 두는 반면, 후자는 개체 기반에 더 가깝고 많은 데이터 저장소 유형 에 적합합니다.

Nosql 데이터베이스: 장단점

이러한 데이터베이스는 SQL 데이터베이스에 비해 다양한 이점을 제공한다는 사실 때문에 점점 인기를 얻고 있습니다. 예를 들어 데이터베이스 NoSQL에는 데이터 유형 관계가 없기 때문에 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다. 더 안정적이고 데이터 무결성을 보장하기 때문에 로드가 많거나 요구 사항이 복잡한 트랜잭션에 더 적합합니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스의 데이터는 SQL 데이터베이스의 데이터만큼 빠르지 않습니다.