NoSQL 데이터베이스: 높은 쓰기 처리량 및 수평적 확장을 위한 최선의 선택

NoSQL 데이터베이스 는 높은 쓰기 처리량과 수평 확장에 최적화되어 있습니다. 따라서 소셜 미디어 애플리케이션, 실시간 분석 및 전자 상거래와 같이 삽입이 많거나 쓰기가 많은 애플리케이션에 적합합니다. NoSQL 데이터베이스는 신속하게 확장해야 하거나 많은 양의 데이터가 있는 애플리케이션에 적합한 선택일 수도 있습니다. 또한 복잡하고 구조화되지 않은 데이터가 있는 애플리케이션에 적합한 선택이 될 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 용어에 따라 본질적으로 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 내결함성 방식으로 대량의 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. CAP Theorem에 따르면 분산 컴퓨터는 다음 세 가지 결과를 동시에 보장할 수 없습니다. 2007년에서 2013년 사이에 저는 NoSQL 제국의 흥망성쇠를 썼습니다. 빅 데이터 애플리케이션에 SQL과 NoSQL 중 어느 것이 더 좋습니까? 새로운 IT 프로젝트에서 NoSQL 기술 사용을 고려하십시오. 451 Research의 "Windows Azure Data Store Map(전체 PDF)" 보고서에서는 NoSQL과 Windows Azure에서의 애플리케이션에 대해 설명합니다. NoSQL 데이터베이스는 4.5가지 유형으로 나뉩니다.

다운타임은 옵션이 아닙니다. NoSQL 측면에서 다운타임 제로보다 덜 중요한 측면은 없습니다. 마스터리스 아키텍처를 사용하면 여러 노드에 동시에 여러 데이터 복사본을 저장할 수 있습니다.

NoSQL 시스템은 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있을 뿐만 아니라 대규모 상용 서버에서 매우 빠른 속도로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 분산형 비관계형 데이터베이스입니다.

매우 구조화된 데이터가 있고 ACID 규정 준수가 우선시되는 경우 SQL이 탁월한 선택입니다. 데이터 요구 사항이 명확하지 않거나 데이터가 구조화되지 않은 경우 NoSQL이 최선의 선택일 수 있습니다. SQL 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스에는 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다.

NoSQL 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 무제한으로 저장할 수 있으며, 이는 주어진 구조에 많은 양의 데이터입니다. 또한 이동 중에 데이터 유형을 변경할 수 있을 뿐만 아니라 즉시 데이터 유형을 변경할 수 있습니다. 문서 기반 데이터베이스는 이 데이터베이스에 저장됩니다. 데이터 유형은 컴파일되기 전에 정의되지 않습니다.

Nosql에 적합한 데이터는 무엇입니까?

확장성, 성능 및 유연성을 포함하여 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 많은 이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 여러 서버에 분산될 수 있기 때문에 기존 관계형 데이터베이스 보다 확장성이 뛰어난 경우가 많습니다. 이를 통해 수평적 확장이 가능하므로 증가된 트래픽을 처리하기 위해 필요에 따라 더 많은 서버를 추가할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 대규모 데이터 세트와 함께 작동하도록 설계되었기 때문에 관계형 데이터베이스보다 성능이 더 우수할 수도 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값 쌍 및 열을 비롯한 다양한 형식으로 데이터를 저장할 수 있기 때문에 관계형 데이터베이스보다 더 유연합니다.

NoSQL과 SQL은 서로 다른 두 가지 기술이라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. NoSQL이 빅 데이터보다 나은 앱입니까? NoSQL 데이터베이스는 광범위한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다. 이동 중에 데이터 유형을 변경할 수 있는 사용자의 기능은 장치에서 가능합니다. 이 기능을 사용하면 엔터프라이즈 애플리케이션에서 데이터 병목 현상 없이 페타바이트의 데이터를 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 여러 장치에 분산되어 있으며 확장 기술을 사용합니다. 빅 데이터 애플리케이션의 가장 중요한 측면 중 하나는 확장성이며 이는 온디맨드 로드를 처리할 수 있는 노드 기반 클러스터로 달성됩니다.

관계형 데이터베이스의 확장성을 위해서는 적절한 하드웨어를 보유하는 것과 마찬가지로 NoSQL이 중요합니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 와는 다른 유형의 데이터 모델입니다. 비관계형 특성과 문서 지향 특성으로 인해 NoSQL은 사용자에게 필요한 유연성을 제공합니다. 이 모델은 복제가 문제이기 때문에 다른 모델과 같은 유연성을 가지고 있지는 않지만 동일한 수준의 스토리지를 가지고 있지 않습니다. NoSQL 데이터베이스의 진정한 의미를 배우려면 Hadoop 및 기타 빅 데이터 애플리케이션을 배우는 데 시간과 노력을 투자해야 합니다.

키-값 데이터베이스에서 키 값은 데이터에 매핑됩니다. 키-값 데이터베이스에는 데이터베이스의 각 필드에 해당하는 고유 키가 포함되어 있습니다. 키-값 데이터베이스는 문자열 또는 숫자로 구성됩니다. 넓은 열 배열은 행이 아닌 열에 데이터를 저장합니다. 차원 데이터를 저장할 때 와이드 컬럼 저장소를 사용하는 것이 좋습니다. 그래프 데이터베이스는 데이터 항목을 연결할 수 있기 때문에 고유합니다. 복잡하고 시간에 민감한 데이터는 그래프 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

Nosql은 빅 데이터 애플리케이션을 위한 더 나은 선택입니다.

빅데이터를 가져가야 한다면 SQL Server보다 nosql이 낫다. NoSQL 데이터베이스는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장하고 모델링하기 위해 기존 데이터베이스보다 선호되는 경우가 많습니다. 결과적으로 엄청난 양의 데이터를 신속하게 처리해야 하는 대용량 데이터 애플리케이션 에 탁월한 선택입니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 일반적으로 관계형 데이터 모델을 유지 관리하는 작업에 더 적합합니다. 여기서 상호 관련된 테이블은 행과 열로 유지 관리됩니다.

Nosql을 가장 많이 사용하는 데이터베이스는 무엇입니까?

사용자의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 에는 MongoDB, Apache Cassandra 및 Couchbase가 포함됩니다.

NOSQL 데이터베이스는 널리 사용되는 데이터베이스 로 발전했습니다. 기존 데이터베이스와 마찬가지로 데이터베이스는 일반적으로 구현 비용이 저렴하고 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다. 반구조화된 데이터도 저장할 수 있으므로 분산 컴퓨팅 환경에 적합합니다.

Nosql 데이터베이스의 유형

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용되는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 저장해야 하는 트래픽이 많은 웹 사이트 및 애플리케이션에 자주 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 빠르고 확장성이 뛰어납니다.

포괄적 용어로 NoSQL을 사용하는 것은 SQL 데이터베이스 이외의 모든 데이터 저장 방법을 의미합니다. 관계형 데이터베이스에 사용되는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 달리 구조화되지 않은 데이터 모델을 사용합니다. 실제로 NoSQL 데이터베이스는 서로 크게 다릅니다. 스케일 아웃 아키텍처가 있는 문서 데이터베이스가 가장 널리 사용되는 경우가 많습니다. 전자상거래 플랫폼, 거래 플랫폼 및 모바일 앱 개발은 애플리케이션 사용 사례의 몇 가지 예에 불과합니다. MongoDB와 PostgreSQL 비교는 주요 NoSQL 데이터베이스에 대한 자세한 비교를 제공합니다. 열 형식 데이터베이스는 열 값을 빠르게 집계할 수 있습니다.

그들은 그렇게 하는 방법 때문에 일관되게 데이터를 쓸 수 없습니다. 그래프 데이터베이스의 목표는 데이터 요소 간의 연결을 검색하고 캡처하는 것입니다. SQL에서 여러 테이블을 조인하는 데 필요한 오버헤드를 줄입니다.

다양한 장점을 가진 NoSQL 데이터베이스는 최근 몇 년 동안 점점 인기를 얻고 있습니다. 이는 대량의 데이터를 처리할 수 있고 일관성을 보장하기 위해 데이터를 복제할 수 있으며 데이터를 쉽게 수정할 수 있는 유연한 데이터 구조를 사용할 수 있다는 사실에 부분적으로 기인합니다.
NoSQL 데이터베이스는 대규모 데이터 컬렉션을 관리하기 위한 훌륭한 후보입니다. 대용량 데이터를 처리하는 기능, 일관성을 보장하기 위해 데이터를 복제하는 기능, 필요할 때 데이터를 쉽게 변경할 수 있는 유연한 데이터 구조 사용 등 기존 관계형 데이터베이스에 비해 다양한 이점을 제공합니다.

Nosql 데이터베이스의 이점

NoSQL 데이터베이스는 더 유연하고 강력할 뿐만 아니라 데이터를 더 조직적인 형식으로 저장할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 사용이 더 간단하고 구조적 데이터 구조(SQL)에 의존하지 않습니다. 블로그 게시물이나 고객 데이터와 같이 특정 방식으로 정리할 필요가 없는 데이터가 이상적입니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 더 쉽게 데이터를 저장할 수 있으므로 데이터를 더 효과적이고 효율적으로 저장할 수 있습니다. 또한 기존 데이터베이스 보다 처리 능력이 덜 필요하기 때문에 대용량 데이터 세트에 적합합니다. 결과적으로 대용량 데이터 저장이 필요한 클라우드 스토리지 및 전자 상거래 플랫폼과 같은 애플리케이션에 이상적입니다.

데이터 분석을 위한 최고의 Nosql 데이터베이스

데이터 분석에 사용할 수 있는 다양한 NoSQL 데이터베이스 가 있습니다. 그러나 일부 데이터베이스는 다른 데이터베이스보다 이 작업에 더 적합합니다. 예를 들어 MongoDB는 사용하기 쉽고 강력한 쿼리 언어가 있기 때문에 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 데이터 분석을 위한 다른 좋은 선택으로는 Cassandra, HBase 및 Redis가 있습니다.

NoSQL 언어는 데이터와 데이터 표현 방법 간에 관계가 없는 비관계형 데이터베이스입니다. 확장성과 신뢰성이 높기 때문에 분산 환경에서 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 쿼리하는 경우 비용이 많이 드는 조인이 필요하지 않기 때문에 성능 지연에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이 섹션에서는 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스 중 일부를 살펴보겠습니다. 문서 기반 NoSQL 데이터베이스에는 데이터를 저장하는 JSON 개체가 포함되어 있습니다. 데이터는 키-값 데이터베이스에 키-값 쌍으로 저장됩니다. 와이드 컬럼 데이터베이스는 많은 수의 동적 컬럼을 저장할 수 있습니다.

MongoDB를 배우고 싶다면 아래 기사를 읽는 것이 좋습니다. Facebook 최초의 오픈 소스 분산 데이터베이스 시스템인 Cassandra를 무료로 다운로드할 수 있습니다. ElasticSearch는 매우 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 분석, 저장 및 검색하는 데 사용할 수 있습니다. Amazon DynamoDB는 하루에 수십조 건의 요청을 처리할 수 있어 사용하기 쉬운 데이터베이스입니다.