SQL Database: 사용하는 이유와 피해야 할 실수

구조적 쿼리 언어(Structured Query Language) 또는 SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하는 데 사용되며 여기에 포함된 저장된 데이터에 대해 다양한 작업을 수행하는 도메인별 프로그래밍 언어로 정의될 수 있습니다. SQL은 주로 Informix, Oracle, SQL Server, Postgres, MySQL, Sybase 및 MS Access 등과 같은 모든 RDBMS에서 표준 데이터베이스 언어로 활용됩니다. SQL 확장 및 데이터베이스 엔진은 엄청난 양의 데이터를 처리하는 데 탁월합니다.

우리는 SQL이 힘든 데이터 조작에 정말 훌륭하다는 것을 알고 있습니다. 그러나 SQL은 이해하기가 매우 어려울 수 있으므로 복잡한 비즈니스 논리에는 그다지 효율적이지 않을 수 있습니다. 비즈니스 로직은 이해하기 쉽도록 객체 지향 언어로 수행할 때 더 잘 수행될 수 있습니다.

SQL은 표준으로 간주됩니다.

SQL을 아는 사람을 찾는 것은 쉽습니다. 표준 도구와 원활하게 연결하는 것은 매우 쉽고 간단합니다. SQL 학습을 위한 많은 리소스에 액세스할 수 있습니다.

SQL은 실제로 선언적입니다.

SQL의 경우 선언적으로 결과를 포함하는 형식을 올바르게 지정하면 쿼리가 정확하게 작성된다는 것을 알고 있습니다. 데이터에 액세스하고, 데이터를 조작하고, 결과로 바꾸는 가장 효과적인 방법을 이해하는 것은 실제 데이터베이스 소프트웨어의 책임입니다. 선언적 쿼리는 데이터의 기본 물리적 스키마에서 쿼리 작성자를 격리합니다. 이것을 비선언적 처리와 비교하면 애플리케이션이 매우 취약하고 쿼리에 대한 수정 없이 추가된 인덱스 또는 열과 같은 스키마 수정을 허용할 수 있다는 것을 알고 있습니다.

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SQL 스케일

NoSQL이 주목을 받은 가장 큰 이유는 "SQL은 확장되지 않는다"는 것이었습니다. 또한 인터넷 규모의 문제를 해결하려면 SQL을 포기해야 한다는 말을 자주 듣게 될 것입니다. 현재 구글과 페이스북은 그들의 SQL 시스템에 공개적으로 박수를 보냈다. 여러 NoSQL 저장소는 성능과 진행을 방해하거나 손상시키지 않고 실제로 SQL 또는 SQL-Type Query 언어를 통합했습니다.

SQL은 정말 유연합니다

많은 SQL 표준이 있지만 오픈 소스 프로젝트와 공급업체는 SQL을 실질적으로 확장했습니다. VoltDB는 개발자가 알고 있는 모든 일반적인 SQL 작업을 수행하면서 클라이언트가 요청한 특정 비표준 SQL과 함께 JSON 확장인 UPSERT 기능도 지원하는 것으로 알려져 있습니다.

SQL은 찬사를 받고 입증된 기술이며 쿼리를 작성하는 가장 쉬운 방법이라고 말할 수 있습니다. 또한 쿼리를 작성하는 가장 상호 보완적이고 호환되는 방식이어야 합니다. 전문 데이터베이스 관리 솔루션을 찾으려면 RemoteDBA.com과 같은 유명한 데이터베이스 관리 서비스를 검색하십시오.

피해야 하는 몇 가지 SQL 쿼리 설계 실수

오늘날 SQL은 전 세계적으로 가장 자주 사용되며 널리 사용되는 데이터베이스 언어 중 하나가 되었습니다. SQL Server 데이터베이스를 원활하게 운영하려면 쿼리 디자인에 집중해야 합니다.

불행히도 많은 사람들이 디자인 프로세스를 중요하게 생각하지 않습니다. 따라서 그들은 부정적인 결과를 초래하는 단순한 실수를 저지릅니다. 한 가지 주요 실수는 초고속 사용자 검색 시간을 보장하지 못하는 부적절하거나 잘못 작성된 쿼리입니다. 서버에 중대한 문제가 발생할 수 있습니다. 오늘날의 디지털 시대에는 이러한 종류의 실수를 저지를 여유가 없습니다. 이러한 실수를 효과적으로 처리하기 위한 몇 가지 팁이 있습니다.

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데이터 모델을 검토하지 않음

데이터 모델은 사용자가 실제로 데이터에 액세스하는 방식을 결정합니다. 특정 모델에 대해 많은 생각을 하고 처음부터 데이터 모델을 철저히 검토해야 합니다. 그렇게 하지 않으면 복잡한 코드와 어색한 쿼리를 처리하는 등 여러 문제에 직면하게 되며 이 두 가지가 모두 성능에 부정적인 영향을 미친다는 것을 잊지 마십시오.

데이터 액세스에 필요한 쿼리를 파악하는 가장 간단한 방법은 전체 데이터 모델을 인쇄하는 것입니다. 또는 필요한 작업을 수행하기 위해 효과적인 데이터 모델 도구를 사용할 수도 있습니다. 모델링 도구 또는 인쇄물은 발생할 수 있는 문제를 명확하게 지적합니다. 이제 코드를 단순화하고, 코딩 시간을 늘리고, 정확도를 높이고, 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이전 또는 이전 코딩 기술을 사용하지 않음

이전에 사용된 기술을 사용하는 것을 고려할 때 곤경에 빠질 가능성은 희박합니다. SQL Server 2005에서 가져온 모든 코딩 방법도 오늘날에도 여전히 유용할 수 있습니다. 전반적인 결과는 놀라울 수 있습니다. 이전에 사용된 기술을 닦는 데 도움이 필요하면 인터넷에서 리뷰를 검색하십시오.

동료 평가를 최대한 활용하지 않음

전체 쿼리 계획을 배포하기 전에 누군가가 와서 검토하도록 해야 합니다. 다른 사람들이 실제로 발견한 중요한 것을 놓쳤을 가능성이 있습니다. 쿼리 성능 및 인덱스에 대한 리뷰는 코드 향상에 도움이 될 것입니다.

쿼리를 테스트하지 않음

개발자는 코드 테스트라는 아이디어를 좋아하지 않습니다. 처음에는 상당히 엄격해야 했습니다. 또한 테스트 환경은 일반적으로 전체 실제 프로덕션 환경과 일치하지 않았습니다. 그러나 테스트가 코딩의 필수 부분이라는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 반드시 코드를 세심하게 테스트하고 궁극적인 프로덕션 환경을 모방하는 것을 고려해야 합니다. 귀하의 쿼리는 수백 개 이상의 레코드로 잘 수행될 수 있지만 궁극적인 환경과 관련된 수백만 개에 대해서는 확실히 그렇지 않습니다.

기술 평가 실패

사용할 특정 기술을 고려해야 합니다. 귀하의 고유한 요구 사항에 가장 적합한 기술. 집합 기반 논리를 고려할 수 있지만 커서 논리는 많은 경우에 기반 논리를 능가할 수 있습니다. 중요한 것은 더 나은 대안이 있을 때 기술을 사용하지 않는 것입니다.

결론

쿼리는 SQL 데이터베이스의 성능과 속도를 효과적으로 결정하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 사용할 수 있는 정확한 기술을 고려하지 않거나 데이터 모델을 검토하지 않는 것과 같은 일반적인 실수를 피하는 데 집중하는 것이 중요합니다. 오래된 코딩 기술을 활용하는 데 실패해서는 안 되며 쿼리 테스트를 잊지 말고 중요한 피어 리뷰 메커니즘을 최대한 활용하지 못하는 실수를 저지르지 않아야 합니다.