Nosql 데이터베이스: 무엇이고 어떤 용도로 사용됩니까?

Nosql 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스에 대한 대안으로 점점 인기를 얻고 있습니다. 그러나 그들은 실제로 무엇을 위해 사용됩니까? 간단히 말해서 nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 의 테이블 구조에 적합하지 않은 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 여기에는 소셜 미디어 게시물과 같이 고도로 구조화된 데이터 또는 웹 사이트에서의 사용자 상호 작용과 같이 구조화되지 않은 데이터가 포함될 수 있습니다. Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나고 작업하기 쉽기 때문에 자주 사용됩니다. 또한 실시간 데이터 액세스가 필요한 애플리케이션의 경우 특히 성능이 더 뛰어날 수 있습니다. 따라서 관계형 데이터베이스에 대한 대안을 찾고 있다면 nosql을 확실히 고려해 볼 가치가 있습니다. 그러나 전환하기 전에 장단점과 nosql 데이터베이스 작동 방식을 이해하는 것이 중요합니다.

많은 공급업체가 빅 데이터 및 키-값 액세스에 가장 적합한 No SQL과 같은 매우 일반적인 답변을 제공합니다. 12개의 혼란스러운 선택과 분명한 승자가 없는 상황에 직면한 개발자에게 이것이 의미하는 바는 무엇입니까? 다음 단계에서 특정 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 상상하기 어려운 경우가 많습니다. 제품에 대한 특정 사용 사례가 있다면 기꺼이 듣겠습니다. Hadoop은 NoSQL의 변두리에 있는 흥미로운 기술이지만 Hadoop으로 수행되는 작업을 확인하는 것이 유용합니다.

300만 명이 넘는 사용자가 사용할 수 있는 Ryanair의 모바일 앱은 NoSQL을 사용하여 구동됩니다. NoSQL 기술은 Marriott에서 연간 380억 달러 규모의 거래를 처리하는 예약 시스템을 관리하는 데 사용되고 있습니다. 세계 최대의 신문사인 The Washington Post는 독점 콘텐츠 관리 시스템인 Presto에 NoSQL을 사용합니다.

NoSQL은 모든 유형의 데이터를 동시에 저장하기 때문에 저장하려는 데이터 유형을 정의하는 프로세스를 거칠 필요가 없습니다. 확장 가능한 방식으로 데이터를 저장해야 합니다. 이전 기사에서 설명한 것처럼 NoSQL은 데이터가 변경될 때 훨씬 더 큰 유연성과 비용을 억제할 수 있는 기능을 제공합니다.

NoSQL의 가장 중요한 장점 중 하나는 확장성, 단순성, 코드 감소 및 유지 관리 용이성입니다. NoSQL에는 성숙하고 유연한 쿼리가 없다는 것 외에도 몇 가지 단점이 있습니다. 특정 쿼리를 찾는 것이 더 어렵습니다. NoSQL을 확장하는 단일 방법은 없습니다.

장치에 암호를 저장하는 것은 매우 어렵습니다. 암호화된 데이터는 일반 텍스트(MongoDB)를 통해 클라이언트와 서버 간에 전송되기 때문에 ldap 및 kerberos와 같은 외부 암호화 도구는 권장되지 않습니다. 데이터 파일은 암호화되지 않습니다.

Uber는 왜 Nosql을 사용합니까?

Uber는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 대규모 데이터 처리 요구 사항을 지원합니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성이 뛰어나고 많은 양의 데이터를 매우 효율적으로 처리할 수 있습니다. Uber의 데이터 처리 요구 사항은 방대하므로 NoSQL 데이터베이스 를 사용하는 것이 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 좋은 방법입니다.

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 SQL 언어를 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 대신 다양한 다른 언어와 기술을 사용합니다.

데이터베이스 NoSQL 시스템은 테이블이 아닌 문서에 데이터를 저장합니다. 데이터 관리 플랫폼은 적응 및 확장이 가능하고 최신 비즈니스 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있도록 구축되었습니다. NoSQL 데이터베이스 유형에는 여러 열에 데이터를 저장하는 데 사용되는 그래프 데이터베이스와 단일 열에 데이터를 저장하는 데 사용되는 순수 문서 데이터베이스가 포함됩니다. 전 세계 2000개 조직에서 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 이는 5가지 추세 때문입니다. 대부분의 관계형 데이터베이스가 처리하기에는 너무 어려운 기술적 문제를 제시합니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 애자일 개발에 대한 주요 경합 소스입니다. NoSQL에서 애플리케이션 모델은 데이터 모델을 정의하는 데 사용됩니다.

NoSQL을 사용한다고 해서 데이터 모델이 정적이라는 의미는 아닙니다. JSON은 편리하고 사용하기 쉽기 때문에 문서 지향 데이터베이스에 데이터를 저장하기 위한 사실상의 형식입니다. 이는 ORM 프레임워크의 오버헤드를 줄일 뿐만 아니라 애플리케이션 개발도 단순화합니다. JSON으로 SQL을 해석할 수 있는 강력한 쿼리 언어인 N1QL(니켈로 발음)이 Couchbase Server 4.0과 함께 출시되었습니다. 또한 명령문(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 여러 기능을 결합하는 데 사용할 수 있습니다. 확장형 아키텍처와 함께 사용할 경우 NoSQL 분산 데이터베이스는 많은 운영 이점을 제공합니다. 온라인 채널을 통한 고객 참여가 증가함에 따라 서비스 가용성이 점점 더 중요해지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 구현, 구성 및 확장이 간단하다는 이점이 있습니다. 사용자가 읽기, 쓰기 및 쓰기 데이터를 동일한 위치에 저장할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 시스템은 관리 및 모니터링을 포함하여 대규모에서 소규모 클러스터에 이르기까지 모든 규모에서 작동합니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스는 소프트웨어 없이도 서버 간에 복제할 수 있습니다. 또한 하드웨어 라우터를 사용하여 응용 프로그램의 장외 장애를 빠르고 안정적으로 활성화할 수 있습니다. 응용 프로그램은 데이터베이스가 문제를 감지하고 자체 창구 복구를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 오늘날의 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션에서 NoSQL 데이터베이스의 인기가 점점 높아지고 있습니다.

최근 몇 년 동안 다양한 방식으로 인기를 얻었습니다. Stack Overflow에서 가장 인기 있는 데이터베이스로 지속적으로 순위를 매겨 인기 측면에서 확실한 리더가 되었습니다. 또한 DataGrip에서 가장 인기 있는 데이터베이스 중 하나로 지속적으로 순위를 매겨 플랫폼에서 가장 인기 있는 데이터베이스가 되었습니다. 예를 들어 NoSQL 데이터베이스는 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어가 데이터, 모델의 메타데이터, 기능 및 작업을 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 엔지니어는 이를 사용하여 정리된 데이터를 저장하고 검색하는 것 외에도 정리된 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. 인기 있고 신뢰할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 실행하려면 MongoDB를 시작하는 것이 좋습니다.

Nosql 데이터베이스가 대규모 데이터 볼륨 애플리케이션에 탁월한 선택인 이유

NoSQL 데이터베이스는 많은 양의 데이터, 짧은 대기 시간 및 적응 가능한 데이터 모델이 필요한 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. 다양한 애플리케이션의 요구를 충족시키기 위해 다양한 데이터 모델을 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스 목록

몇 가지 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 가장 널리 사용되는 유형은 열 지향, 문서 지향 및 키-값 데이터베이스입니다.
열 기반 데이터베이스는 자주 쿼리해야 하는 대량의 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 재무 데이터와 같이 열로 쉽게 나눌 수 있는 데이터에도 적합합니다. 그러나 열 기반 데이터베이스는 업데이트하기 어려울 수 있으며 구조화되지 않은 데이터를 잘 처리하지 못합니다.
문서 지향 데이터베이스는 행과 열에 깔끔하게 맞지 않는 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 또한 다양한 방식으로 쿼리해야 하는 데이터를 저장하는 데 유용합니다. 그러나 문서 지향 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 쿼리할 때 속도가 느려질 수 있습니다.
키-값 데이터베이스는 자주 쿼리할 필요가 없는 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 또한 제품 정보와 같이 키-값 쌍으로 쉽게 나눌 수 있는 데이터를 저장하기에도 좋습니다. 그러나 키-값 데이터베이스는 업데이트하기 어려울 수 있으며 구조화되지 않은 데이터를 잘 처리하지 못합니다.

NoSQL과 같은 비개념 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 다른 방식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 기사에서는 MongoDB, Cassandra, Elastica, Amazon DynamoDB , HBase 등과 같은 최고의 NoSQL 데이터베이스를 살펴보겠습니다. 이와 같은 상황에서 전체 텍스트를 검색해야 하는 경우 이 데이터베이스가 최선의 선택입니다. 이 데이터베이스는 대량의 데이터를 식별하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다. Amazon DynamoDB의 주요 목표는 크기에 관계없이 고성능 애플리케이션을 제공하는 것입니다. 약 700개 조직에서 하루에 10조 건의 요청을 처리할 수 있는 이 데이터베이스를 사용합니다. 간단한 키-값 쿼리에서 많은 수의 중요한 쿼리를 처리해야 하는 경우 DynamoDB가 최선의 선택입니다. 상대적으로 적은 양의 데이터가 있을 때 이 데이터베이스는 페타바이트의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 원하는 결과를 얻지 못할 것입니다. 사용 사례에서 데이터에 대한 실시간 액세스가 필요한 경우 이 데이터베이스를 사용해야 합니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 기존 테이블 기반 스키마를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 애플리케이션과 같은 대규모 데이터 저장 및 처리에 자주 사용됩니다.

NoSQL 시스템은 기존 SQL 데이터베이스와 다른 유형의 데이터베이스를 사용하는 시스템입니다. 이들은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 에서 사용되는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 다른 데이터 모델을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스 세계도 매우 독특합니다. 일반적으로 사용되는 문서 데이터베이스는 일반적으로 스케일 아웃 아키텍처를 사용하여 구현됩니다. 사용 사례는 전자 상거래 플랫폼, 거래 플랫폼 및 모바일 앱 개발을 포함한 다양한 산업에서 사용할 수 있습니다. MongoDB와 Postgres의 비교는 두 가지 주요 NoSQL 데이터베이스에 대한 자세한 비교를 제공합니다. 열 형식 데이터베이스에서 주어진 열을 쉽게 집계할 수 있습니다.

그들이 데이터를 쓰는 방식은 일관성을 유지하기 어렵게 만듭니다. 그래프 데이터베이스는 최적화된 알고리즘을 사용하여 데이터 요소 간의 연결을 캡처하고 검색합니다. SQL JOINING 다중 테이블의 오버헤드는 이러한 방법을 사용하여 피할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스는 다양한 쿼리에 대해 관계형 데이터베이스보다 성능 이점이 더 많으며 더 많은 데이터를 처리하도록 확장할 수 있습니다.
데이터베이스 NoSQL은 관계형 데이터베이스보다 더 빠른 성능과 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 능력 때문에 다양한 유형의 쿼리에 점점 더 많은 사람들이 사용하면서 대중화되고 있습니다. SQL 데이터베이스는 복잡한 쿼리를 처리할 때 NoSQL 데이터베이스보다 실패할 가능성이 적습니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스는 일부 유형의 쿼리에 대해 더 높은 수준의 성능을 제공할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스가 인기를 얻고 있는 이유

NoSQL 데이터베이스가 대중화되는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 데이터가 저장되는 방식은 데이터가 사용하는 방식과 다르기 때문에 특정 애플리케이션을 더 효율적으로 만듭니다. 또한 이러한 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나 대규모 조직에서 유용합니다.

노스크캠프

Nosql 캠프 는 nosql 데이터베이스 기술의 개발자와 사용자를 위한 컨퍼런스입니다. 이 컨퍼런스에서는 nosql 전문가 및 사용자의 강연과 네트워킹 및 협업 기회를 제공합니다.

코딩 기술이 필요하지 않습니다. Redis, MongoDB, Apache Cassandra 및 Neo4j를 포함하여 NoSQL 데이터베이스에 대해 자세히 알아보세요. 이 과정에서는 NoSQL을 사용하여 가상 소셜 네트워크의 모험을 따라 비정형 데이터에서 통찰력을 분석하고 추출하는 방법을 배웁니다. 컬럼 패밀리 데이터베이스의 장단점을 고려하여 자세히 살펴봅니다. 이러한 결과를 기반으로 적합한 문서 데이터베이스를 결정할 수 있습니다. 이 과정은 비용 관리를 개선한 데이터베이스인 Neo4j를 활용한 회사인 Gousto와 함께 마무리됩니다.