NoSQL 데이터베이스: 높은 트래픽 및 대용량 데이터 세트를 위한 웹스케일 데이터베이스

Nosql 데이터베이스 는 높은 트래픽과 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 웹 규모 데이터베이스입니다. 확장 가능하고 높은 부하를 처리하도록 설계되었습니다. nosql 데이터베이스는 시스템에 더 많은 서버를 추가하여 수평으로 확장할 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 더 많은 트래픽을 처리하고 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다.

복잡한 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 더 큰 유연성이 필요합니다. 쉽게 확장하고 효율적으로 실행할 수 있는 데이터 저장소를 선택하는 것도 똑같이 중요합니다. 가장 중요한 문제는 'ASL' 또는 'NoSQL' 데이터베이스가 애플리케이션 실행에 더 나은지 여부입니다. SQL 데이터베이스는 꽤 오랫동안 사용되어 왔지만 NoSQL 데이터베이스는 확장이 더 쉬운 것으로 알려져 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 경우 모든 작업에서 샤딩을 수행해야 한다고 가정합니다. 노드는 데이터베이스의 모든 데이터 작업에서 예상되는 한정 함수로 식별할 수 있습니다. 데이터는 여러 시스템에 저장되기 때문에 가장 기본적인 시스템에서도 데이터 작업을 처리하는 것이 매우 효율적입니다.

이 기능을 사용하면 단순한 상용 머신을 사용하여 NoSQL 저장소를 확장할 수 있습니다. NoSQL은 사용자가 주어진 작업에 대해 주어진 시점에 동일한 노드에서만 검색되도록 데이터를 계획하고 구조화할 수 있다고 가정합니다. 또한 노드 전체에서 비정규화 데이터(시작을 위해 미리 조리된 데이터)를 수행할 수 있습니다. NoSQL 조인을 위한 장소가 있지만 SQL이 풍부하거나 최적화될 것으로 기대하지 마십시오. 실제로는 데이터가 항상 NoSQL 애플리케이션과 일치한다고 가정합니다. 일관성이 중요한 경우 시간이 지남에 따라 일관성을 수정할 수 있는 스위치를 제공하는 수많은 NoSQL 시스템이 있습니다. 사용 사례 평가 목표와 같은 아키텍처 결정의 목표는 적절한 데이터 저장소를 선택하는 것입니다.

리소스의 수평 확장 풀은 시스템을 더 추가하여 확장할 수 있는 반면, 수직 확장 풀은 시스템을 더 추가하여 확장할 수 있습니다.

SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스는 데이터가 저장되는 방식(관련 테이블 대 관련 없는 컬렉션)으로 인해 수직적 확장을 사용하는 반면, NoSQL 데이터베이스는 관련 테이블을 사용하지 않기 때문에 수평적 확장을 사용합니다.

NoSQL이 지원하는 확장 유형은 수평적입니다.

수평 확장을 위해 MongoDB는 여러 서버 간에 데이터를 이동할 수 있는 기본 제공 메커니즘을 사용합니다. 이 프로세스를 샤딩이라고 하며 Atlas UI의 구성 페이지에서 토글 버튼을 눌러 수행할 수 있습니다. 그 외에도 다운타임 없이 프로세스를 완료할 수도 있습니다.

Nosql에서 수평 확장은 어떻게 작동합니까?

NoSQL 데이터베이스의 수평 확장은 단일 시스템을 더 빠르고 강력하게 만드는 대신 시스템에 더 많은 시스템을 추가하여 데이터베이스를 확장할 수 있음을 의미합니다. 이를 통해 시스템은 성능 문제 없이 더 많은 트래픽과 데이터를 처리할 수 있습니다.

수평적 확장의 이점은 많습니다. 증가된 트래픽을 처리하기 위해 더 많은 서버를 쉽게 추가할 수 있으며 동시에 여러 서버에서 행을 로드하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 데이터 저장 비용을 절약하면서 필요에 따라 데이터를 저장하려는 기업에게 탁월한 선택이 됩니다.

Nosql 데이터베이스는 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 더 좋습니다.

관계형 데이터베이스 의 한계로 인해 대용량 데이터 세트를 처리할 수 없습니다. MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 독립적인 문서 형식으로 저장하므로 데이터를 여러 노드에 분산시킬 수 있습니다. 이 기능을 통해 데이터베이스는 대용량 데이터 세트를 빠르고 쉽게 처리할 수 있습니다.

Mongodb는 어떻게 수평적으로 확장할 수 있습니까?

MongoDB는 샤딩을 사용하여 수평으로 확장할 수 있습니다. 샤딩은 여러 서버에 데이터를 분할하는 프로세스입니다. 각 서버에는 데이터 세트의 자체 부분이 있으며 데이터는 서버 전체에 고르게 분산됩니다. 요청이 이루어지면 MongoDB 서버는 요청 중인 데이터가 있는 서버를 결정하고 해당 서버에서 데이터를 검색합니다. 이 프로세스를 통해 MongoDB는 수평적으로 확장되고 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

인프라 확장과 관련하여 많은 기업이 어려움을 겪고 있습니다. MongoDB 데이터베이스 서비스형 플랫폼은 광범위한 확장 옵션을 지원하며 백엔드에 내장되어 있습니다. 수평으로 확장하는 기술은 샤딩(선호되기 때문에)으로 알려져 있습니다. "계층형 확장"이라는 용어는 단일 서버 또는 클러스터가 위쪽으로 확장되는 기능을 의미합니다. 여러 노드에 데이터를 분산시키는 수평 확장 방법입니다. MongoDB Atlas 플랫폼은 여전히 ​​우리에게 달려 있는 샤드 키를 자동으로 구성합니다. 레플리카 세트와 샤딩은 유사하지만 데이터 세트는 동일하지 않습니다.

또한 애플리케이션에 대한 대량의 쓰기 트랜잭션으로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. MongoDB Atlas는 수평 및 수직 확장도 지원합니다. 분할된 클러스터를 배포하면 수평 확장이 가능합니다. 간단히 말해서 수직 확장은 클러스터 계층을 구성하는 것만큼 간단합니다. 완전한 종료의 경우 클러스터를 일시 중지하여 클러스터를 0으로 유지하여 스토리지를 제외한 전체 클러스터를 효과적으로 0으로 확장할 수 있습니다.

MongoDB는 대규모 데이터 세트를 처리하기 위해 수평으로 확장해야 하는 최신 애플리케이션과 마찬가지로 탁월한 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB에는 개발자가 데이터에 쉽게 액세스하고 조작할 수 있도록 하는 간단한 API가 있으며 스키마가 없는 스토리지를 통해 데이터를 간단하게 저장하고 검색할 수 있습니다. 또한 MongoDB는 복제를 지원하기 때문에 데이터를 여러 서버에 쉽게 복제할 수 있으므로 나중에 사용할 수 있습니다.

몽고디비의 확장성

MongoDB는 가장 탄력적인 프로그래밍 언어 중 하나입니다. MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스에서 데이터는 JSON과 유사한 문서에 저장됩니다. MongoDB 프로세스는 샤딩을 사용하여 수평적으로 확장됩니다. Srave는 여러 컬렉션과 시스템을 사용하여 데이터베이스와 시스템에 데이터를 배포하는 데이터 배포 기술입니다.

Sql Db는 수평 확장이 가능합니까?

수평적 확장에서는 전체 용량 또는 성능을 늘리거나 줄이는 것과 같은 특정 작업을 수행하기 위해 데이터베이스를 추가하거나 제거합니다. 수평 확장은 일반적으로 동일하게 구조화된 여러 데이터베이스의 데이터를 결합한 다음 별도의 테이블로 분리하여 구현됩니다.

모든 데이터베이스는 생성되는 데이터의 양을 처리할 수 있도록 매일 확장되어야 합니다. 스케일링은 수직 및 수평의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 2TB 서버의 메모리는 더 많은 데이터를 저장하기에 충분합니다. 초대형 서버를 엄청나게 비싼 가격에 구입하는 것입니다. 서버에 더 많은 시스템을 추가하는 것을 수평 확장이라고 합니다. 목표는 데이터 세트를 여러 서버 또는 샤드로 분할하는 것입니다. 비정규화에 기반한 단일 진실 지점을 갖는 것은 무의미합니다. 이 접근 방식에는 한 가지 단점이 있습니다. 마스터가 쓰기를 수행하는 동안 슬레이브 복제본을 업데이트하지 못하면 마스터가 슬레이브 복제본을 업데이트하지 않습니다.

복제는 클러스터의 노드 간에 데이터를 교환하는 작업입니다. 데이터를 복제하면 서버의 가용성과 복구를 높일 수 있습니다. 또한 복제를 사용하여 여러 노드 클러스터에 로드를 분산시킬 수 있습니다. 조직은 데이터를 더 작은 청크로 수평으로 나누고 이러한 청크를 여러 노드에 분산시킬 수 있습니다. 수평 분할은 성능을 향상시킵니다. 기본 MongoDB 클러스터 외에도 여러 유형의 MongoDB 클러스터 가 있습니다. 일반적으로 단일 노드 클러스터는 가장 단순한 유형의 클러스터이며 테스트 및 개발에 적합합니다. 2노드 클러스터는 가장 일반적인 클러스터 유형이며 중대형 애플리케이션에 적합합니다. 3노드 클러스터도 널리 사용되며 대규모 애플리케이션에 적합합니다. 예를 들어 2노드 클러스터에서 데이터는 각 노드에서 두 개의 개별 샤드로 나뉩니다. 이 경우 각 노드에는 데이터 복사본이 있습니다. 한 노드의 로드가 증가하면 다른 노드가 로드를 처리할 수 있습니다. 부하 분산된 클러스터는 가장 일반적인 유형의 클러스터 중 하나입니다. 3노드 클러스터는 3개의 개별 데이터 센터로 구성되며 각 데이터 센터에는 3개의 개별 샤드가 포함됩니다. 한 노드의 부하가 높아지면 다른 두 노드가 인계받을 수 있습니다. 균형 잡힌 클러스터는 이러한 클러스터 중 하나입니다. MongoDB 데이터베이스는 복제 및 수평 파티셔닝(또는 샤딩)과 같은 수평적 확장 기능을 갖춘 최신 문서 기반 데이터베이스입니다. 데이터베이스를 수평으로 확장하는 프로세스에는 수요 증가를 처리하기 위해 더 많은 인스턴스 또는 노드를 추가하는 작업이 포함됩니다. 더 많은 용량이 필요한 경우 클러스터에 서버를 추가하기만 하면 됩니다. 또한 서버는 일반적으로 데스크톱 컴퓨팅에 사용되는 서버보다 작고 저렴합니다. 클러스터의 노드 간에 데이터를 복사하는 과정입니다. 데이터를 분할하면 데이터를 더 작은 청크로 수평으로 나누고 분산 시스템의 여러 노드에 분산시킵니다. 여러 유형의 MongoDB 클러스터가 있으며 각각 고유한 기능 세트가 있습니다. 3노드 클러스터도 일반적이지만 4노드 클러스터만큼 효과적이지는 않습니다.

관계형 데이터베이스로 수평 확장

기존 SQL 데이터베이스는 더 많은 서버를 수용해야 하기 때문에 일반적으로 수평 확장이 불가능하지만 여전히 다른 시스템의 복제본을 추가할 수 있습니다. 미리 쓰기 로그는 주 서버에서 다른 시스템으로 모든 쓰기 작업을 전파하는 데 사용됩니다. 쿼리 구문의 유연성으로 인해 관계형 데이터베이스는 수평으로 확장할 수 없습니다. 쿼리를 실행할 때까지 어떤 데이터도 가져오지 않도록 하기 위해 SQL을 사용하면 데이터에 너무 많은 조건과 필터를 추가할 수 있으므로 데이터베이스에서 어떤 부분이 검색될지 예측할 수 없습니다. 결과적으로 데이터베이스가 많은 양의 데이터를 처리하려고 하면 느려질 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 수평적으로 확장할 수 있기 때문에 Spark Streaming 또는 배치 계산을 위한 저장 매체 역할을 하여 Spark가 일반적으로 덜 효과적인 영역을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 클라우드 SQL 플랫폼 은 기본적으로 이러한 구성을 지원하지 않지만 ProxySQL과 같은 산업 도구를 사용하여 구현할 수 있습니다. 그러나 Cloud SQL의 기본 개념은 이러한 유형의 시나리오를 위한 것이 아닙니다.

Nosql이 수평 확장 가능한 이유

NoSQL 데이터베이스는 요구 사항에 따라 수평 또는 수직으로 확장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 샤딩하고 프로세스에 더 많은 서버를 추가하여 트래픽이 많은 상황을 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 수직이 아닌 수평으로 확장할 수 있기 때문에 크고 자주 변경되는 데이터 세트에 선호되는 선택입니다.

매우 짧은 대기 시간으로 매우 높은 요청 속도로 매우 큰 데이터베이스 를 처리할 수 있어야 합니다. 확장성 및 가용성은 eBay, Amazon, Twitter 및 Facebook과 같은 대용량 웹 사이트의 중요한 요구 사항입니다. 서버에서 동시에 여러 인스턴스를 실행할 수 있는 기능이 있는 경우 수평 확장이 이상적입니다.

확장성과 유연성으로 인해 NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스에 비해 인기를 얻고 있습니다. 또한 처리 및 저장이 어려울 수 있는 구조화되지 않은 데이터에 대한 테이블 기반 데이터베이스와 비교할 때 성능이 더 좋습니다.

Nosql 데이터베이스를 확장하는 방법

NoSQL 데이터베이스를 확장하는 가장 좋은 방법은 애플리케이션과 저장되는 데이터의 특정 요구 사항에 따라 달라지기 때문에 이 질문에 대한 일률적인 답은 없습니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스를 확장하는 방법에 대한 몇 가지 팁에는 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 용량과 성능을 높이고 샤딩을 사용하여 여러 노드에 데이터를 분산하고 데이터를 여러 노드에 복제하여 고가용성을 보장하는 방법이 포함됩니다.

Couchbase의 Rahim Yaseen이 안내하는 몇 가지 중요한 사항에 대해 설명합니다. 조직은 막대한 양의 데이터를 관리, 저장 및 수익화하기 위해 안간힘을 쓰고 있습니다. 한 가지 중요한 데이터베이스 결정은 확장 여부입니다. 등록은 수동 샤딩의 체크인 부스에 배포됩니다. 이는 잘 정의된 미리 정의된 체계로 인해 달성됩니다. 오토샤딩의 일환으로 누가 S로 시작하는 성을 가지고 체크인했는지 확인하려면 각 부스를 방문해야 합니다. 문서 데이터베이스에는 사용자가 특정 키를 통해 다른 문서로 이동하고 단일 키를 통해 데이터에 액세스해야 하는 액세스 패턴이 있습니다. 열쇠. 분산 데이터 세트의 크기가 커짐에 따라 인덱싱 및 쿼리가 점점 더 어려워집니다.

쿼리의 모든 노드가 참여해야 하기 때문에 map-reduce 기술을 사용하는 것은 무의미합니다. 데이터의 양이 증가함에 따라 RDBMS 모델 의 확장 가능성이 점점 더 낮아집니다. 대규모 데이터 세트의 경우 스케일업 아키텍처의 실패는 매우 큰 실패 지점이 될 가능성이 높습니다. 인터넷은 초규모의 비공유 클러스터의 한 예입니다.

Nosql 데이터베이스: 확장성의 미래

데이터는 Nosql 데이터베이스의 여러 시스템으로 전송되기 때문에 확장성이 매우 뛰어납니다. 결과적으로 특수 장비가 필요한 고가의 기계를 구입하는 대신 CPU 성능을 쉽게 추가할 수 있습니다. 또한 Nosql 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 제한 없이 보유할 수 있어 매우 다재다능한 데이터 관리 시스템입니다.

Sql 데이터베이스를 수평으로 확장할 수 있습니까?

예, SQL 데이터베이스는 수평적으로 확장할 수 있습니다. 즉, 각 서버가 총 데이터의 일부를 처리하는 여러 서버에 분산될 수 있습니다. 이것은 단일 서버가 제공할 수 있는 것보다 더 큰 확장성 을 허용합니다.

Sql 데이터베이스가 수평 확장이 불가능한 이유는 무엇입니까?

쿼리 구문의 유연성으로 인해 관계형 데이터베이스 에서 수평 확장이 불가능합니다. SQL의 결과로, 쿼리가 완료될 때까지 데이터베이스 시스템이 어떤 부분이 반환될지 알지 못하도록 데이터에 조건과 필터를 얼마든지 추가할 수 있습니다.

Sql이 수직으로 확장되는 이유는 무엇입니까?

수직 확장의 목표는 기존 시스템의 전력 소비와 RAM 용량을 증가시켜 기본적으로 사용 가능한 리소스를 늘리는 것입니다. 수직 확장은 더 쉬울 뿐만 아니라 비용도 저렴합니다. 이 문제는 또한 장기적인 수정이 필요하지 않습니다.