NoSQL 데이터베이스 확장: 팁과 요령

NoSQL 데이터베이스는 회사에서 생성하는 데이터의 양이 기하급수적으로 계속 증가함에 따라 점점 더 대중화되고 있습니다. 그러나 많은 조직은 확장하기가 더 어려워질 것을 우려하여 NoSQL로의 전환을 꺼리고 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 확장하는 것은 실제로 관계형 데이터베이스를 확장하는 것과 크게 다르지 않습니다. 가장 큰 차이점은 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능하도록 설계되었다는 것입니다. 즉, 시스템에 더 많은 노드를 추가하여 확장할 수 있습니다. 이것은 수직 확장이 가능한 관계형 데이터베이스 와 대조적입니다. 즉, 단일 서버에 더 많은 리소스를 추가해야만 확장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 확장할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 1. 데이터가 모든 노드에 고르게 분산되어 있는지 확인합니다. 2. 시스템 과부하를 피하기 위해 점진적으로 노드를 추가합니다. 3. 시스템 성능을 면밀히 모니터링하여 병목 현상을 식별합니다. 4. 시스템을 정기적으로 조정하여 최적의 성능을 보장합니다. 이러한 팁을 염두에 두고 NoSQL 데이터베이스를 확장하는 것은 관계형 데이터베이스를 확장하는 것보다 어렵지 않습니다.

유형에 따라 데이터베이스를 확장하기 위한 다양한 방법과 원칙이 있습니다. NoSQL 및 SQL 데이터베이스 의 확장은 데이터베이스 샤딩의 개념에 따라 달라집니다. 더 많은 데이터를 저장할 수 있는 이점은 서버가 분산될 때 발생하지만 분산에 따른 문제도 상속됩니다. 자동 샤딩은 모놀리식 데이터베이스에서 지원되지 않으며 엔지니어는 이를 처리하기 위해 논리를 수동으로 작성해야 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 로드 밸런서와 같은 프록시를 쿼리 서비스 및 데이터베이스 앞에 설치할 수 있습니다. 해당 프록시를 다시 한 번 사용할 수 있기 때문에 샤드가 클 때 더 빠른 쿼리를 얻을 수 있습니다. 최종 사용자가 이를 인식하지 못하기 때문에 NoSQL 데이터베이스 확장은 거의 눈에 띄지 않습니다.

각 샤드는 마스터-슬레이브 아키텍처와 달리 고유합니다. 마스터 샤드에 읽기 쿼리가 있는 경우 슬레이브 샤드로 요청이 전송됩니다. 데이터 센터 수준에서 데이터베이스를 복제하여 백업이 있는지 확인할 수 있습니다. 노드는 다른 노드와 통신하고 정보를 교환할 수 있는 노드입니다. 각 노드는 프로토콜을 통해 고정된 수의 다른 노드와 통신합니다. Cassandra에서는 모든 노드가 동일하기 때문에 노드는 데이터 손실에 대해 걱정할 필요 없이 노드 간에 데이터를 복제할 수 있습니다. 가십 프로토콜은 노드가 정보를 공유할 수 있는 여러 방법 중 하나입니다.

분산 데이터베이스는 추가 속성을 얻는 것 외에도 많은 이점을 가질 수 있습니다. 가용성을 보장하는 중요한 구성 요소는 데이터 복제입니다. 데이터베이스에 대해 비동기식 복제를 사용하는 경우 처음에는 항상 완전히 일관성이 있는 것은 아니지만 시간이 지남에 따라 일관성이 높아집니다. SQL 데이터베이스는 고정밀 데이터가 필요한 금융 애플리케이션에 사용되는 반면, NoSQL 데이터베이스는 조회수와 같이 덜 중요한 애플리케이션에 사용됩니다.

수직 확장은 하드웨어 업그레이드를 사용하여 컴퓨팅 워크로드를 점진적으로 증가시키는 프로세스를 말합니다. 분산 아키텍처 로 이동하고 더 많은 컴퓨터를 추가하여 문제를 해결하려면 수평 확장 또는 수평 확장이라고도 하는 확장이 필요합니다.

NoSQL은 수평적 방법을 기반으로 확장을 지원할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스인 MongoDB는 해당 데이터가 관계형 데이터베이스에 저장되지 않기 때문에 확장 가능합니다. 데이터는 HTTP 요청을 통해 쉽게 액세스할 수 있는 JSON과 유사한 문서로 저장됩니다. 이 방법을 사용하여 문서 배포를 여러 노드에 걸쳐 수평적으로 수행할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스를 어떻게 확장합니까?

반면에 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능합니다. 즉, 데이터베이스에 서버를 더 추가하기만 하면 필요에 따라 증가된 트래픽을 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 훨씬 더 크고 강력한 구조로 변환될 수 있기 때문에 대규모 데이터 세트 와 지속적으로 진화하는 데이터베이스에 대한 논리적 선택입니다.

이 자습서가 작동하려면 작동 중인 Node.js 환경이 있어야 합니다. 이 게시물에서는 nodejs-dynamodb-sample이라는 폴더에 DynamoDB 파일 의 압축을 풉니다. 이에 대한 자세한 내용을 보려면 내 GitHub 페이지(https://www.gofundme.com/adamfowleruk/nodesurvey.html)로 이동하세요. 샘플 앱은 DynamoDB에서 영화 정보를 검색하고 가져올 수 있습니다. Amazon Web Services의 S3에 데이터를 저장하고 Amazon의 Identity and Access Management 서비스(IAM)를 통해 DynamoDB에 액세스합니다. Amazon의 In-App Analytics 서비스를 사용하려면 먼저 계정을 등록하고 생성해야 합니다. POST /movies하려는 각 영화의 연도와 제목을 기록해 둡니다.

특정 연도의 영화를 찾기 위해 키 필드를 입력할 수 있습니다. 그런 다음 처음부터 자신의 응용 프로그램을 설계할 수 있습니다. 작업을 완료할 때까지 테이블을 사용할 수 있지만 사용한 후에는 삭제해야 합니다. Amazon Web Services의 DynamoDB 콘솔을 방문하여 지금까지 사용한 스토리지 양을 확인하십시오. '영화' 탭을 사용하면 테이블의 항목과 응용 프로그램의 메트릭을 볼 수 있으며 용량 탭에서 월별 예상 비용을 볼 수 있습니다. 이 코드는 내 GitHub 페이지(https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample)에서 찾을 수 있습니다.

MongoDB, Apache HBase 및 Cassandra는 수평 확장에 이상적인 세 가지 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터 구조가 보다 수평적이기 때문에 시스템에 더 많은 서버를 쉽게 추가할 수 있으며 서버를 변경할 필요도 없습니다. 또한 이러한 데이터베이스는 비교적 새롭기 때문에 아직 개발 및 개선 중이므로 시간이 지남에 따라 개선될 가능성이 높습니다.

Nosql을 확장하기 쉬운 이유는 무엇입니까?

Nosql은 수평 확장이 가능하도록 설계되었기 때문에 확장이 쉽습니다. 이는 nosql 클러스터 에 더 많은 노드를 추가하여 확장할 수 있음을 의미합니다. Nosql은 많은 양의 데이터와 초당 많은 수의 쿼리를 처리할 수 있기 때문에 확장하기 쉽습니다.

애플리케이션이 제대로 작동하려면 높은 수준의 확장성이 필요합니다. 간단하고 효율적인 사용자 인터페이스가 있는 데이터 저장소 를 선택하는 것도 똑같이 중요합니다. 논쟁의 주요 포인트는 'ASL' 또는 'Nosql' 데이터베이스를 사용하는 것이 더 나은지 여부입니다. SQL 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 구축이 간단하기 때문에 널리 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스의 모든 작업을 중지하는 것은 본질적으로 샤딩에 따라 다릅니다. 일반적으로 모든 데이터 작업에는 데이터가 있는 노드를 식별하는 데 사용할 수 있는 한정 연산자를 사용해야 합니다. 데이터는 여러 시스템에 저장되므로 가장 작은 시스템에서도 데이터 작업을 매우 간단하게 수행할 수 있습니다.

결과적으로 NoSQL 저장소는 비교적 단순한 상용 시스템을 사용하도록 확장할 수 있습니다. 사용자는 NoSQL 데이터베이스에서 특정 작업을 수행하기 위해 동일한 노드에서 한 번에 가져올 수 있는 방식으로 데이터를 계획하고 구조화한다고 가정합니다. 이러한 방식으로 데이터를 비정규화하면 노드가 사전 조리된 데이터를 실행할 준비가 되었음을 의미할 수도 있습니다. NoSQL의 조인은 가능하지만 SQL 조인만큼 강력하지는 않습니다. NoSQL의 실제 세계에서 애플리케이션 설계자는 결국 데이터 일관성이 발생할 것이라고 믿습니다. 다양한 NoSQL 시스템에서 일관성을 조정하는 스위치를 제공하는 것 외에도 많은 NoSQL 시스템은 일관성을 더욱 두드러지게 만드는 루틴을 제공합니다. 모든 아키텍처 결정에서 중요한 부분은 사용 사례를 평가하고 해당 사례를 기반으로 적절한 데이터 저장소 를 선택하는 것입니다.

모든 Nosql 데이터베이스는 확장 가능합니까?

인터넷 및 클라우드 컴퓨팅 시대의 결과로 스케일아웃 아키텍처를 보다 쉽게 ​​구현할 수 있도록 NoSQL 데이터베이스가 생성되었습니다. 확장성은 스케일 아웃 아키텍처의 많은 수의 컴퓨터에서 데이터를 처리하는 데 필요한 작업과 데이터 스토리지를 결합하여 달성됩니다.

시스템은 매우 짧은 대기 시간으로 매우 큰 데이터베이스를 처리하는 동시에 매우 높은 요청 비율을 처리할 수 있어야 합니다. eBay, Amazon, Twitter, Facebook과 같은 대용량 웹 사이트의 경우 확장성과 고가용성 이 중요합니다. 수평적 확장을 통해 서버의 여러 인스턴스를 동시에 실행할 수 있습니다.

MongoDB의 데이터베이스는 규모와 사용자 수 모두에서 수평 및 수직 확장이 가능합니다. MongoDB에서는 더 많은 리소스를 추가하고 데이터를 더 작은 청크로 분할하여 클러스터를 수직 또는 수평으로 확장할 수 있습니다. 결과적으로 MongoDB는 대규모 애플리케이션 및 데이터 저장소에 널리 사용됩니다.

빠른 확장 및 높은 데이터 볼륨을 위한 최고의 Nosql 데이터베이스

다른 NoSQL 데이터베이스는 다른 데이터베이스와 마찬가지로 특정 요구 사항에 맞게 확장할 수 있습니다. 예를 들어 MongoDB는 빠르게 확장하고 많은 데이터를 처리할 수 있기 때문에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Redis 기반 데이터 저장소는 메모리 내 기능과 속도로 인해 널리 사용됩니다.

Nosql 수직 확장

Nosql 데이터베이스는 수평 확장이 가능합니다. 즉, 시스템에 더 많은 노드를 추가하여 증가된 트래픽을 처리할 수 있습니다. 이는 단일 노드에 더 많은 리소스를 추가하여 시스템을 확장하는 수직적 확장과 대조됩니다.

매일 생성되는 데이터의 양을 처리할 수 있도록 모든 데이터베이스를 확장해야 합니다. "스케일링"이라는 용어는 수직 및 수평의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 더 많은 데이터를 저장하려면 2TB 서버에 투자해야 합니다. 단일 서버는 점점 더 비싸지고 커집니다. 서버에 기계를 추가하는 과정에서 수평적 확장이 이루어집니다. 이 경우 데이터는 세트로 분할되어 여러 서버 또는 샤드에 분산됩니다. 비정규화 모델을 따르기 때문에 단일 지점이 필요하지 않습니다. 이 접근 방식은 마스터가 쓰기를 수행하지 못할 때 슬레이브 복제본에 대한 정보를 업데이트하지 않기 때문에 마스터가 쓰기를 수행하지 못할 때 정보를 업데이트하지 않을 수 있습니다.

Sql의 수직 확장이란 무엇입니까?

수직 확장 접근 방식 의 목표는 동일한 논리 서버의 리소스를 늘려 단일 시스템의 용량을 늘리는 것입니다. 기존 소프트웨어가 최상의 성능을 발휘하려면 메모리, 스토리지 및 처리 능력과 같은 리소스로 업그레이드해야 합니다.

데이터베이스를 수평으로 확장하는 방법

수평 확장이란 무엇이며 어떻게 작동합니까? 수평 확장 방식은 부하를 수용하기 위해 추가 노드를 추가해야 하는 방식입니다. 노드 간에 관련 데이터를 배포하는 것이 어렵기 때문에 관계형 데이터베이스에서는 이것이 매우 어렵습니다.

부하를 공유하기 위해 더 많은 인스턴스를 추가하는 것 외에도 수평 확장(또는 확장)은 애플리케이션 또는 서비스의 인스턴스 수 증가를 수반합니다. 반대로 수직 확장을 위해서는 CPU 성능 및 메모리와 같은 더 많은 리소스를 인스턴스에 추가해야 합니다. HTTP의 기본 프로토콜, 대부분의 웹 앱 및 API로 인해 서로 독립적으로 쉽게 확장할 수 있습니다. 일부 데이터베이스에서는 이제 여러 인스턴스 간에 작성된 데이터를 동기화하고 공유할 수 있습니다. 트래픽이 이러한 방식으로 라우팅되면 가장 자주 요청되는 항목에 더 많은 리소스가 할당됩니다. 리버스 프록시는 일반적으로 HTTP 요청을 처리하는 데 사용되지만 데이터베이스가 항상 사용되는 것은 아닙니다. 대부분의 데이터베이스는 nginx 또는 HAproxy와 같은 소프트웨어로 전달할 수 있으며 둘 다 TCP 수준에서 수행할 수 있습니다.

프록시가 프로토콜 수준에서 연결이 작동하는 방식을 이해할 수 있는 경우 읽기 전용 복제본이 동기화되지 않았는지 또는 네트워크 연결이 활성화된 경우에도 반응할 수 없는지 확인할 수 있습니다. 복제본의 부하와 연결 수에 따라 경로를 조정할 수 있습니다. 다양한 기능을 수행할 수 있는 일부 프록시 서버가 있습니다. 영구 볼륨 및 클레임에서 몇 가지 발전이 있었지만 각 인스턴스를 동일하게 평가하는 데이터베이스를 선택하지 않으면 고유한 어려움도 있습니다. 컨테이너가 클러스터 주변으로 이동하고 있기 때문에 읽기 전용 복제본 중 하나를 다시 시작해도 좋습니다. 이것이 기본 데이터베이스 에 발생하면 기뻐할 것 같지 않습니다.