Nosql 기술: 새로운 차원의 고성능 데이터베이스

Nosql 기술은 고성능, 확장성 및 유연성을 제공하도록 설계된 새로운 종류의 데이터베이스 관리 시스템을 말합니다. Nosql 데이터베이스는 빅 데이터 분석, 웹 애플리케이션 및 모바일 앱을 비롯한 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. Nosql 데이터베이스는 여러 면에서 기존의 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 수평 확장이 가능하도록 설계되는 경우가 많습니다. 즉, 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 쉽게 확장할 수 있습니다. 또한 데이터 모델 측면에서 더 유연한 경향이 있어 스키마가 없거나 스키마가 없는 접근 방식을 허용합니다. 이렇게 하면 엄격한 스키마를 미리 정의할 필요가 없으므로 더 빠르게 개발할 수 있습니다. 마지막으로 nosql 데이터베이스는 종종 고가용성과 내결함성을 염두에 두고 설계되어 미션 크리티컬 애플리케이션에 이상적입니다.

관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스의 주요 이점은 관계형 데이터베이스 와 다른 형식으로 데이터를 저장할 수 있다는 것입니다. NoSQL 데이터베이스는 관용적 언어 API, 선언적 구조적 쿼리 언어 또는 쿼리별 쿼리 쿼리 언어를 사용하여 쿼리할 수 있습니다. 결과적으로 변화하는 요구 사항에 빠르게 적응할 수 있는 민첩한 개발 패러다임을 제공합니다. 수십 년 전만 해도 가장 널리 사용되는 모델은 관계형 데이터베이스였습니다. 다양한 데이터 모델의 요구 사항을 충족하도록 조정할 수 있는 스키마로 많은 NoSQL 데이터베이스를 구성할 수 있습니다. 많은 양의 데이터와 짧은 대기 시간이 필요한 애플리케이션을 개발하는 데 이상적입니다. NoSQL 데이터베이스를 피하기 위해.

일부 응용 프로그램 간의 데이터 관계는 참조로 모델링되지 않으며 해당 테이블(또는 컨테이너)이 더 적은 경우가 많습니다. NoSQL 데이터베이스는 사용이 매우 간단하고 많은 데이터를 저장할 수 있도록 만들어졌습니다. 개발자는 이러한 데이터베이스를 사용하여 소프트웨어를 더 빠르게 만들 수도 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 확장은 확장이라는 프로세스를 사용한 수평 확장을 기반으로 합니다. 그들에 따르면 그들은 훨씬 더 효율적인 방식으로 매우 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

NoSQL의 가장 큰 장점은 확장성, 유지 관리 용이성, 낮은 코드 요구 사항 및 확장 용이성입니다. NoSQL 데이터베이스는 성숙도가 낮고 유연성이 떨어지는 단점이 있습니다. 쿼리는 조작하기가 더 어렵습니다. NoSQL 데이터베이스는 규모 면에서 자급자족하도록 설계되지 않았습니다.

결합을 피하고 고정된 스키마가 필요하지 않으며 광범위한 워크로드의 요구 사항을 충족하도록 확장됩니다. 앞으로 NoSQL 데이터베이스는 차세대 데이터베이스의 기반이 될 것입니다. NoSQL 데이터베이스 시스템은 국가 전체 또는 국가의 데이터와 같은 방대한 양의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

LinkedIn은 NoSQL 그래프 데이터베이스를 사용하여 시스템 내에서 관계를 강화하는 가장 인기 있는 애플리케이션 중 하나입니다. 대규모 네트워킹 플랫폼은 데이터의 롤링 상태를 관리하여 사용자가 네트워크에 직접 연결되지 않은 경우에도 필요할 때 필요한 곳에서 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.

RavenDB는 관계형 데이터베이스의 모든 기능을 활용하는 동시에 NoSQL 데이터베이스의 이점도 제공하는 NoSQL 문서 데이터베이스입니다. 또한 완전한 트랜잭션(ACID) 데이터 무결성이 포함되어 있어 최상의 결과를 얻기 위해 기존 SQL 데이터베이스와 함께 사용할 수 있습니다.

Nosql이란 무엇입니까?

Nosql은 기존의 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스를 가리키는 용어입니다. nosql 데이터베이스는 키-값 저장소, 문서 저장소 또는 그래프 저장소일 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 점점 더 많은 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 통합되었습니다. NoSQL 시스템은 SQL 기반 쿼리 시스템과 구별하기 위해 Not only SQL이라고도 합니다. CAP 정리에 따르면 많은 NoSQL 데이터베이스는 속도와 가용성을 위해 일관성(일관성 측면에서)을 희생합니다. 진정한 ACID 트랜잭션은 소수의 데이터베이스가 설계에 통합했음에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스에서 거의 사용할 수 없습니다. 데이터 손실을 최소화하기 위해 일부 NoSQL 시스템은 미리 쓰기 로깅과 같은 개념을 제공합니다. 데이터베이스 의미론과 참조 무결성은 관계형 데이터베이스에 내장되어 있으므로 여러 데이터베이스에 걸쳐 있지 않습니다.

이러한 차이에도 불구하고 GCP와 SQL은 신속한 데이터 처리, 재해 복구, 비즈니스 민첩성을 포함하여 대규모 데이터 비즈니스에 동일한 이점을 많이 제공합니다.
SQL은 잘 알려진 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로 GCP의 NoSQL 데이터베이스 서비스와 마찬가지로 여러 가지 장점이 있습니다. 그럼에도 불구하고 NoSQL은 고유한 기능으로 인해 특정 데이터 유형 및 애플리케이션에서 더 유용할 수 있습니다. 예를 들어 NoSQL은 스키마 바인딩되지 않은 대규모 동적 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 이 플랫폼의 성능은 뛰어나므로 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 검색 및 소셜 미디어와 같은 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 사전 정의된 스키마가 없기 때문에 더 유연하고 쉽게 확장할 수 있습니다. SQL은 여전히 ​​많은 데이터 집약적 애플리케이션에 탁월한 선택이지만 일부에게는 NoSQL이 더 나은 옵션일 수 있습니다.

Nosql을 사용하는 이유는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 이해하기 쉬운 단순하고 직관적인 형식으로 데이터를 저장하기 때문에 인기가 높아졌습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 개발자가 데이터 자체의 구조를 직접 변경할 수 있도록 허용하는 경우가 많습니다.

Nosql의 약자

Nosql은 SQL만 의미하는 것이 아닙니다. 데이터베이스에 대한 새로운 사고 방식입니다.

Oracle NoSQL 데이터베이스는 최신 애플리케이션의 요구 사항을 염두에 두고 설계되었습니다. Oracle NoSQL Database는 낮은 대기 시간과 유연한 데이터 모델을 지원하여 오늘날 가장 까다로운 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. AWS Management Console, AWS CLI 및 NoSQL WorkBench를 사용하면 Oracle NoSQL 데이터베이스 및 DynamoDB와 간편하게 작업할 수 있으므로 클라우드에서 데이터를 관리하기 위한 다용도의 강력한 도구가 됩니다.

Nosql 데이터베이스란?

Nosql 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스에 구조화되지 않은 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 이러한 데이터베이스는 데이터가 지속적으로 변경되고 빠르게 액세스해야 하는 빅 데이터 애플리케이션 에 자주 사용됩니다.

데이터는 NoSQL 데이터베이스의 테이블이 아닌 문서에 저장됩니다. 유연성, 확장성 및 빠른 응답 시간으로 인해 현대 비즈니스의 데이터 관리 요구 사항에 이상적임이 분명합니다. NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스를 비롯한 다양한 데이터 유형을 저장할 수 있습니다. 연구에 따르면 글로벌 2000대 기업이 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하기 위해 점점 더 NoSQL 데이터베이스로 전환하고 있습니다. 논의된 다섯 가지 추세는 대부분의 관계형 데이터베이스가 처리할 수 없는 기술적 과제입니다. 관계형 데이터베이스 모델은 고정 데이터를 기반으로 하기 때문에 민첩한 개발을 지원하기가 매우 어렵습니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL에서 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL의 데이터 모델은 정적이 아니라 동적입니다. 데이터는 문서 지향 데이터베이스의 사실상의 형식으로 JSON에 저장됩니다. ORM 프레임워크의 오버헤드가 제거되고 애플리케이션 개발이 간소화됩니다. 강력한 쿼리 언어인 N1QL(nickel로 발음)이 Couchbase Server 4.0 프로그래밍 환경에 추가되었습니다. 표준 SELECT, FROM, WHERE 문은 물론 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 더 많은 기능을 지원합니다. NoSQL 분산 데이터베이스는 높은 수준의 작업과 단일 실패 지점이 없다는 점에서 구별됩니다. 웹 및 모바일 앱을 통해 온라인에서 발생하는 고객 참여의 양이 증가함에 따라 수요를 충족하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 설정, 구성 및 확장이 간단합니다. 디바이스 전체에 읽기, 쓰기 및 저장을 분산하여 일관된 읽기 환경을 제공하도록 설계되었습니다. 크고 작은 규모로 관리하고 모니터링할 수 있습니다. 분산된 NoSQL 데이터베이스의 데이터 센터 간에 복제를 수행하기 위해 별도의 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. 또한 하드웨어 라우터를 사용하면 애플리케이션이 애플리케이션 수준 장애 조치를 즉시 시작할 수 있으므로 데이터베이스가 문제를 감지하고 자체 복구 프로세스를 시작할 필요가 없습니다. 오늘날 NoSQL 데이터베이스는 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션에서 점점 더 중요해지고 있습니다.

확장 측면에서 MongoDB는 의심할 여지 없이 확실한 승자입니다. 데이터베이스를 수평으로 확장할 수 있기 때문에 데이터베이스 작동 방식을 변경하지 않고도 시스템에 추가 서버를 추가할 수 있습니다. 또한 MongoDB는 수직 확장이 가능하여 데이터를 여러 서버로 분할할 수 있습니다. 보다 효율적인 리소스 할당과 빠른 성능은 이 기술의 이점입니다. 또한 MongoDB는 매우 유연한 데이터 구조와 매우 풍부한 데이터 유형 세트를 가지고 있습니다. JSON, BSON 및 문서 저장소를 비롯한 다양한 형식으로 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 액세스 및 저장이 매우 간단하기 때문에 복구가 더 쉽습니다. MongoDB는 누구나 사용할 수 있는 환상적인 NoSQL 데이터베이스입니다. 빠른 처리 속도, 대규모 데이터베이스 지원 및 확장 기능을 통해 다양한 데이터 유형에 적합합니다.

Nosql의 장점

Nosql 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점이 있습니다. 훨씬 더 확장 가능하고 더 쉽게 배포할 수 있으며 일반적으로 더 성능이 좋습니다. 또한 스키마 측면에서 더 유연한 경우가 많으며 이는 특정 상황에서 큰 이점이 될 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 사용은 기존 관계형 데이터베이스의 한계로 인해 발생했습니다. 관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스는 종종 확장성이 더 뛰어나고 더 뛰어난 성능을 제공합니다. 유연성과 사용 용이성을 기반으로 하는 데이터 모델은 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개발 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사용을 위해 저장하거나 검색한 데이터의 경우 더 적은 변환이 필요합니다. 다양한 데이터 저장 옵션 덕분에 보다 편리한 방식으로 더 많은 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. 많은 NoSQL 데이터베이스의 스키마는 적응 가능하며 개발자가 다양한 방식으로 수정할 수 있습니다. 결과적으로 데이터베이스를 사용하여 새로운 유형의 데이터를 보다 쉽게 ​​생성할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 기본 형식으로 데이터를 저장하기 때문에 개발자는 데이터를 저장 형식으로 변환할 필요가 없습니다. 다수의 NoSQL 데이터베이스는 다수의 개발자가 구축합니다. 또한 컴퓨터 클러스터를 이용하여 데이터베이스를 구축할 때 자동으로 확장 및 구성하여 용량을 늘리거나 줄일 수 있습니다.

SQL 데이터베이스는 초당 수백 건의 트랜잭션만 처리할 수 있는 반면 NoSQL 데이터베이스는 초당 수백만 건의 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. NoSQL 아키텍처로 인해 이는 문서 기반 아키텍처로 인해 데이터 스토리지에서 더 큰 유연성을 허용합니다.
문서 및 JSON은 회사가 보유할 수 있는 구조화되지 않은 데이터의 예입니다. 이 데이터는 초당 수백만 건의 트랜잭션을 처리할 수 있기 때문에 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 저장해야 합니다. MongoDB의 문서 기반 아키텍처는 데이터 스토리지에서 더 큰 유연성을 허용하며, 이것이 그 이유 중 하나입니다.
MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 이점 중 하나는 사용이 쉽다는 것입니다. 회사는 시스템 성능을 저하시키지 않고 언제든지 현장에서 데이터 유형을 변경할 수 있습니다. 이동 중에 데이터 유형을 변경할 수 있는 MongoDB의 유연성이 그 이유 중 하나입니다.

Nosql 대 SQL

SQL은 관계형 데이터베이스 간의 인터페이스에 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 테이블과 행은 유추 데이터베이스에 의해 그들 사이에 논리적 링크가 있는 레코드로 설명됩니다. NoSQL은 관계형 속성이 없고 일반적으로 SQL 기능이 없는 데이터베이스 유형입니다.

데이터는 데이터 과학의 모든 측면의 기초입니다. 대부분의 경우 데이터는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 저장됩니다. DBMS와 상호 작용하고 통신하기 위해서는 DBMS 언어를 사용해야 합니다. SQL(구조적 쿼리 언어)은 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 데이터베이스 분야에서 등장한 또 다른 용어는 NoSQL 데이터베이스입니다. 테이블이나 레코드에 데이터를 저장하지 않는 NoSQL 데이터베이스는 이를 위해 사용됩니다. 데이터 저장소 구조는 특정 요구 사항을 충족하도록 조정됩니다.

그래프 데이터베이스는 열 지향, 문서 지향, 키-값 쌍 및 키-값 쌍의 네 가지 유형으로 분류됩니다. MongoDB는 Python의 문서 지향 데이터베이스의 예인 문서 지향 데이터베이스입니다. 기존 데이터베이스 보다 NoSQL 데이터베이스의 데이터 구조를 더 잘 제어할 수 있습니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 구조가 더 엄격하고 데이터 유형이 덜 유연합니다. SQL로 시작하여 NoSQL로 작업하는 것이 초보자에게 가장 좋은 선택일 수 있습니다. 각각의 장점과 단점이 있으므로 데이터, 응용 프로그램 및 프로세스를 더 쉽게 만드는 요소를 기반으로 하나를 선택해야 합니다. 사실 SQL은 NoSQL이나 작성 방식과 비교할 수 없습니다. 데이터를 들으면서 최상의 옵션을 선택하게 됩니다.

Nosql 대 Sql: 어느 것이 더 빠르고 안전합니까?

NoSQL은 특히 키-값 스토리지가 관련된 실험에서 속도 면에서 SQL보다 더 나은 성능을 보입니다. NoSQL 데이터베이스는 경우에 따라 ACID 트랜잭션을 지원하지 않을 수 있지만 이로 인해 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.
데이터 일관성, 데이터 무결성 및 데이터 중복성과 관련하여 SQL은 복잡한 쿼리에 대해 NoSQL보다 더 나은 선택입니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 일관성을 유지하고 동일한 쿼리 범위를 유지할 수 있는 경우 SQL 데이터베이스에 실행 가능한 옵션이지만 쿼리 속도를 유지할 수 있어야 합니다.

Nosql 예제

Nosql 데이터베이스는 데이터를 자주 읽거나 쓰고 데이터 구조가 잘 정의되지 않은 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 몇 가지 예로는 소셜 미디어 애플리케이션, 전자상거래 웹사이트 및 콘텐츠 관리 시스템이 있습니다.

NoSQL 데이터베이스와 같은 비관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 있는 것과 다른 형식으로 데이터를 저장합니다. 스키마, 조인, 고정 구조가 필요하지 않기 때문에 NoSQL로 확장하는 것이 더 간단합니다. NoSQL 데이터베이스는 분산 애플리케이션을 위한 방대한 양의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어 Twitter, Facebook 및 Google은 매일 테라바이트의 사용자 데이터를 수집합니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스에는 단일 스토리지 또는 제어 장치가 없으므로 단일 제어 장치가 없음을 의미합니다. 따라서 동일한 데이터를 저장하기 위해 여러 데이터베이스를 관리하고 배포할 필요가 없습니다. 분산 데이터베이스에서는 데이터의 여러 복사본이 유지되기 때문에 데이터가 한 곳에 보관됩니다.

모든 정보가 값으로 저장되는 키-값 저장소가 있습니다. Column Family Store는 많은 수의 컴퓨터에서 실행되는 매우 큰 데이터 저장 및 처리 시스템입니다. 문서 데이터베이스는 수정된 다른 키-값 집합의 모음이라는 점에서 데이터베이스 시스템 과 유사합니다. 반구조화된 데이터를 저장하는 데 사용되는 JSON과 같은 형식으로 저장됩니다. SQL 및 기타 선언적 쿼리 언어는 그래프 데이터베이스에서 지원되지 않습니다. 단순히 이러한 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 것이 아니라 쿼리가 데이터 기반으로 설계되었습니다. 데이터에 대한 RESTful 인터페이스는 많은 NoSQL 플랫폼에 구축될 수 있습니다.

느슨하게 연결되는 경우가 많은 관계형 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스는 기본적으로 다차원적입니다. 그래프 데이터베이스의 주요 이점은 단일 백엔드에서 광범위한 데이터 모델을 처리할 수 있는 능력입니다. 현재 다중 모델 데이터를 처리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스는 소수에 불과하며 앞으로 더 많아질 것입니다. Database engines.com은 가장 인기 있는 데이터베이스의 순위와 사용자 수 측면에서 데이터베이스가 확장되는 방식을 정리했습니다.

Nosql Dbms의 예입니까?

MongoDB는 대중적인 NoSQL 데이터베이스 입니다. 가장 인기 있는 오픈 소스 NoSQL 시스템 중 하나입니다. MongoDB는 JSON과 유사한 문서를 동적 스키마에 저장하는 문서 지향 데이터베이스입니다. 무료 버전의 Apache CouchDB를 사용할 수 있습니다. Apache 데이터베이스는 오픈 소스의 웹 지향 데이터베이스입니다.

Json: Nosql 데이터베이스를 위한 완벽한 형식

웹 개발자는 JSON이 처리 및 읽기가 간단한 경량 데이터 마크업 형식임을 알게 됩니다. 이 파일은 XML 및 JSON-LD와 같은 다른 형식으로 변환할 수도 있습니다.
JSON은 대규모 데이터 세트에 대한 다양한 스토리지 옵션을 허용하므로 NoSQL 데이터베이스에 탁월한 선택입니다.

비관계형 데이터베이스의 예는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스 솔루션에는 MongoDB, Apache Cassandra, Redis, Couchbase, Apache HBase 등이 포함됩니다. 응용 프로그램을 빠르게 개발하려는 경우 사용하는 것이 가장 좋습니다.

Excel 시트를 데이터베이스로 바꾸려고 애쓰지 마세요.

Excel 스프레드시트는 관계형 데이터베이스를 만들 수 있지만 상당한 노력이 필요합니다. 또한 Excel 스프레드시트는 RDM(관계형 데이터베이스 모듈)으로 내보낼 수 없습니다. 따라서 관계형 데이터베이스를 사용하기 전에 사용자는 스프레드시트의 복제본을 생성해야 합니다.

Nosql 튜토리얼

Nosql은 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 강력한 데이터베이스 시스템 입니다. 확장하기 쉽고 대규모 조직에 적합한 많은 기능이 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 스키마가 필요하지 않고 조직의 요구 사항에 맞게 확장할 수 있는 비관계형 데이터 관리 시스템입니다. 이 자습서에서는 몇 가지 주요 NoSQL 개념을 배웁니다. NoSQL 데이터베이스는 Google, Facebook, Amazon 및 기타 대용량 데이터를 처리하는 대규모 인터넷 대기업 사이에서 인기가 높아졌습니다. Carlo Strozzi는 1998년에 파일이 포함된 데이터베이스를 설명하는 방법으로 NoSQL을 발명했습니다. Eric Evans는 2009년에 비관계형 데이터베이스가 증가하는 현재 추세를 설명하기 위해 이 용어를 제안했습니다. 2009년과 2010년에는 NoSQL 컨퍼런스가 열렸습니다. 지난해 애틀랜타에서 열렸던 NoSQL East도 이곳에서 열렸다.

다음 프로젝트에 Nosql이 올바른 선택입니까?

NoSQL을 배우는 것은 어렵지 않지만 올바른 애플리케이션을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. NoSQL은 고정 스키마, 정규화된 데이터 및 표현 쿼리와 같은 관계형 데이터베이스와 동일한 기본 원칙을 따르지 않는다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 다양한 용도로 사용할 수 있으므로 다양한 애플리케이션에서 실행 가능합니다. 예를 들어 Amazon Web Services에서는 SQL뿐만 아니라 확장 가능한 애플리케이션을 위해 DynamoDB를 사용하여 NoSQL을 구축하는 방법도 배울 수 있습니다.