SQL 대 NoSQL 데이터베이스: 장단점

SQL 데이터베이스 는 수십 년 동안 데이터를 저장하는 표준이었습니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스가 점점 인기를 얻고 있는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 한 가지 이유는 NoSQL 데이터베이스가 SQL 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나기 때문입니다. 이는 성능 저하 없이 더 많은 데이터와 더 많은 사용자를 처리할 수 있음을 의미합니다. 또 다른 이유는 NoSQL 데이터베이스가 SQL 데이터베이스보다 더 유연하기 때문입니다. 이는 애플리케이션의 특정 요구 사항을 충족하도록 쉽게 사용자 지정할 수 있음을 의미합니다. 마지막으로 NoSQL 데이터베이스는 종종 SQL 데이터베이스보다 사용하기 쉽습니다. 이는 개발자가 복잡한 SQL 구문을 많이 배우지 않고도 빠르게 시작하고 실행할 수 있음을 의미합니다.

클라우드 데이터베이스를 선택할 때 데이터의 차원, 쿼리 방법 및 확장 방법을 고려해야 합니다. 데이터베이스를 결정할 때 가장 중요한 요소는 사용하려는 데이터베이스 유형(SQL(구조적 쿼리 언어) 또는 NoSQL(SQL뿐만 아니라))입니다. 이 기사는 클라우드의 빅 데이터에 대한 시리즈의 세 번째 기사입니다. NoSQL 데이터베이스는 기사, 소셜 미디어 게시물 등과 같은 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 더 적합합니다. 데이터는 열 저장소 또는 문서 지향 그래프 기반 키 쌍으로 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 유연성과 확장성은 모두 고려 사항이었습니다. 회사가 성장함에 따라 데이터베이스도 커질 것입니다.

NoSQL과 NoSQL 데이터베이스는 규모가 다르기 때문에 데이터 세트가 향후 어떻게 증가할지 고려해야 합니다. 일부 사람들은 두 가지 유형의 데이터베이스의 최상의 기능을 결합하면 더 큰 효율성을 달성할 수 있다고 믿습니다. 온프레미스에 있든 클라우드에 있든 선택할 수 있는 다양한 데이터베이스 옵션이 있습니다. 기본 데이터 스토리지로 NoSQL과 NoSQL 데이터베이스 중에서 선택하는 것은 가장 중요한 결정 중 하나입니다. 다음 게시물에서는 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 같은 더 많은 클라우드 스토리지 구성 요소를 살펴보겠습니다.

SQL 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스에는 SQL 데이터베이스가 제공하는 보안 기능이 거의 없습니다. 필요한 기밀성 또는 무결성이 없습니다. 또한 잘 정의된 스키마가 없기 때문에 권한을 할당할 수 없습니다.

Nosql이 Sql보다 선호되는 이유는 무엇입니까?

NoSQL에서는 데이터 유형 간의 관계가 없습니다. NoSQL 쿼리를 실행할 수 있지만 기존 쿼리보다 훨씬 느립니다. 애플리케이션에 높은 수준의 트랜잭션 활동이 있습니다. SQL 데이터베이스는 높은 수준의 안정성과 데이터 무결성으로 인해 대용량 또는 복잡한 트랜잭션에 이상적입니다.

데이터는 모든 데이터 과학 하위 필드의 기초입니다. 데이터는 일반적으로 데이터를 저장하는 기본 방법으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 저장됩니다. 서로 상호 작용하고 통신하려면 DBMS 언어를 사용해야 합니다. SQL(Structured query Language)은 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 최근 몇 년 동안 등장한 또 다른 용어는 NoSQL 데이터베이스입니다. 비관계형 데이터베이스와 같은 NoSQL 데이터베이스는 테이블이나 레코드에 데이터를 저장하지 않습니다. 데이터 저장소 구조 는 특정 요구 사항 집합에 맞게 조정됩니다.

일반적으로 열 지향, 문서 지향 및 키-값 쌍의 세 가지 유형의 데이터베이스가 사용됩니다. MongoDB는 Python의 문서 지향 데이터베이스의 예입니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 보다 자유롭게 데이터 구조를 만들 수 있는 경우입니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 구조가 더 엄격하고 데이터 유형이 덜 유연합니다. 초보자라면 SQL을 학습한 다음 NoSQL로 전환하는 것이 좋은 시작점이 될 수 있습니다. 각각 고유한 장점과 단점이 있으며 데이터, 애플리케이션 및 사용 용이성을 기준으로 하나를 선택해야 합니다. SQL과 NoSQL의 주요 차이점은 SQL이 성능 측면에서 독립적이지 않다는 것입니다. 데이터를 듣고 가능한 최선의 결정을 내립니다.

몽고디비 사용법

MongoDB는 사용이 매우 간단하기 때문에 쉽게 사용할 수 있습니다. 개발자는 빠른 속도와 유연성으로 인해 속도, 확장성 및 대용량 데이터를 처리할 수 있는 능력을 높이 평가합니다.

Nosql 데이터베이스가 더 나은 이유는 무엇입니까?

Nosql 데이터베이스는 데이터 저장 방식에 더 많은 유연성을 허용하기 때문에 더 좋습니다. 이는 기존의 관계형 데이터베이스와 다른 방식으로 구성해야 하는 대량의 데이터로 작업할 때 유용할 수 있습니다. Nosql 데이터베이스는 여러 서버에 분산될 수 있기 때문에 확장하기도 더 쉽습니다.

NoSQL 데이터베이스는 확장, 빠른 쿼리 수행 및 프로그램 작성에 필요한 시간을 줄이기 위해 2000년대 후반에 처음 개발되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평 확장 및 다양한 데이터 유형을 제공하는 기능을 포함하여 기존 데이터베이스에 비해 다양한 이점이 있습니다. 경직되고 복잡한 테이블 형식 스키마가 있는 SQL(Structured Query Language) 데이터베이스는 대규모 수직적 확장이 필요하며 일반적으로 관계형 데이터베이스 를 통해 액세스됩니다. MongoDB 4.0에서는 다중 문서 ACID 트랜잭션이 도입되었으며 MongoDB 4.2에서는 MongoDB의 스패너블 클러스터에 대한 지원이 추가되었습니다. 처음에는 데이터 모델이 없습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용할 때 일반적으로 데이터 복제보다는 쿼리에 최적화되어 있습니다. 많은 번호

NoSQL 데이터베이스에는 저장소 공간을 줄이기 위한 압축 기능도 포함되어 있습니다. 예를 들어 그래프 데이터베이스 는 관계를 분석하는 데 유용할 수 있지만 일상적인 검색 요구를 충족시키기에는 충분하지 않을 수 있습니다. MongoDB 사용처 백서는 MongoDB 또는 다른 데이터베이스가 귀하의 필요에 적합한지 결정하는 데 도움이 될 것입니다. NoSQL 데이터베이스를 시작하는 가장 간단한 방법 중 하나는 MongoDB Atlas를 사용하는 것입니다. 해당 주제에 대한 포괄적인 교육을 제공하는 MongoDB University에서 온라인으로 MongoDB를 무료로 배울 수 있습니다.

SQL에 비해 Nosql의 단점

NoSQL 데이터베이스의 단점과 이점은 무엇입니까? NoSQL 데이터베이스의 주요 단점 중 하나는 다양한 문서에서 ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 트랜잭션을 지원하지 않는다는 것입니다. 적절한 스키마 설계로 인해 많은 애플리케이션에서 단일 레코드 원자성을 사용할 수 있습니다.

모든 현대 조직은 성공을 달성하기 위해 데이터에 크게 의존합니다. SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 기업에서 가장 일반적으로 사용되는 데이터베이스입니다. 각각은 고유한 방식으로 고유하며 약간의 약점이 있습니다. 둘 중 하나가 귀하에게 적합한 선택인지 확인하기 위해 각각을 자세히 살펴보겠습니다. 데이터가 증가하면 데이터베이스를 확장하는 것은 완벽한 설정을 사용할 수 없다는 것을 항상 알고 끝없는 태그 게임을 하는 것과 같습니다. 확장의 결과로 NoSQL 데이터베이스는 설정하기 쉽고 비용도 적게 듭니다. 크고 빠르게 증가하는 데이터 세트로 인해 클라우드 컴퓨팅 도구로 사용할 수 있습니다.

NoSQL은 분산 서버 및 지역에 의존하기 때문에 단일 장애 지점이 없습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 더 높은 수준의 안정성과 탄력성, 지속적인 가용성 및 다운타임이 없습니다. NoSQL과 같은 데이터베이스 유형 은 특정 사용자의 요구 사항을 충족하도록 구성할 수 있으므로 개발자는 프로젝트에 이상적인 조합을 찾을 수 있습니다. 많은 조직에서 오픈 소스인 NoSQL 데이터베이스를 선택합니다. 많은 수의 데이터 세트를 빠르고 효과적으로 처리하기 때문에 클라우드 컴퓨팅에 적합합니다. NoSQL 쿼리는 표준 언어로 실행할 수 없습니다. 결과적으로 개발자 및 데이터 과학자와 같은 더 비싼 직원이 쿼리를 수행해야 합니다.

DataStax의 Astra는 Apache Cassandra 및 Kubernetes에서 실행되고 마이크로서비스 아키텍처를 사용하는 다중 클라우드 DBaaS(Database as a Service)입니다. Astra는 오픈 소스 방식으로 구축된 소스인 Stargate라는 데이터 API 레이어를 사용합니다. 아래 목록에서 Azure, Google Cloud Platform 또는 AWS를 선택하여 클라우드 서비스를 바로 시작할 수 있습니다.

몽고디비와 SQL

결론은 우리가 결론에 도달했다는 것입니다. MongoDB는 데이터베이스로서 훨씬 더 발전했으며 스키마 기능 측면에서 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. SQL Server 데이터베이스는 데이터베이스 시스템을 관리하고 종단 간 비즈니스 데이터 솔루션을 제공하는 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)입니다. 비정형 데이터의 경우 MongoDB가 탁월한 선택입니다.

MongoDB 및 SQL 데이터베이스 세계는 정반대입니다. 비정형 데이터의 경우 혼돈이 있고 조직화된 데이터의 경우 정형 데이터가 있습니다. 세계는 다양한 목적을 위해 다양한 방식으로 사용되며 고유한 장점과 단점이 있습니다. 이 기사의 목표는 MongoDB와 SQL 데이터베이스를 심층적으로 비교하는 것입니다. 2000년대까지 SQL 데이터베이스는 쿼리 및 분석을 위해 가장 널리 사용되는 데이터베이스였습니다. 인터넷과 웹 2.0 붐은 엄청난 양의 비정형 데이터를 생성했습니다. 이러한 유형의 데이터는 가장 효과적인 방법으로 테이블과 유사한 스키마에 매핑할 수 없습니다.

NoSQL 데이터베이스는 이 시기에 처음 등장했습니다. 일관성, 가용성 및 파티션에 중점을 둔 CAP 정리는 MongoDB의 핵심입니다. CAP 정리는 SQL 데이터베이스의 ACID 속성과 대조되는 추가 기능으로 MongoDB의 데이터 가용성을 설명합니다. 이 시스템은 상용 하드웨어 클러스터로 구동되며 고가용성과 안정성을 위해 데이터를 여러 노드에 걸쳐 복제할 수 있습니다. 인터넷에 연결된 장치와 인터넷 애플리케이션에서 생성되는 대부분의 데이터는 구조화되어 있지 않아 기존 데이터베이스를 쓸모 없게 만듭니다. 그러나 문서 쿼리 지원을 제공하지만 제대로 설계되지 않았고 많은 정보를 제공하지 않습니다. MongoDB가 분석을 처리할 수 없는 경우 대신 관계형 데이터베이스에서 일반적인 쿼리를 실행할 수 있습니다.

MongoDB BI 커넥터는 Tableau, Cognos 등을 포함하여 널리 사용되는 여러 비즈니스 인텔리전스 도구와 호환됩니다. 데이터 웨어하우스는 비용이 많이 들 수 있는 환상적인 옵션이지만 한계도 있습니다. 또한 데이터를 관계형 스키마에 할당하도록 강제함으로써 NoSQL 데이터베이스의 가치를 약화시킬 수도 있습니다. MongoDB에 연결하려는 기존 비즈니스 인텔리전스 도구가 있는 경우 MongoDB 커넥터가 탁월한 선택입니다. 단점 중 하나는 여러 이기종 소스의 데이터를 연결할 수 없다는 것입니다. 또 다른 옵션은 MongoDB에 연결하고 데이터를 가져오고 분석을 수행하는 Python 애플리케이션을 만드는 것입니다. PyMongo를 사용하면 MongoDB 데이터를 검색하고 데이터를 MongoDB에 다시 쓸 수 있습니다. 탐색적 데이터 분석과 비교할 때 데이터 웨어하우스보다 좋은 선택일 수 있지만 상업 고객에게는 항상 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

Nosql 대. Sql: 웹 개발에 더 나은 것은 무엇입니까?

MongoDB는 데이터를 저장할 수 있는 모든 언어로 작성되었기 때문에 이를 사용하기 위해 SQL을 배울 필요가 없습니다. 웹 애플리케이션에서 MongoDB를 사용하려면 쿼리 언어에 익숙해야 합니다.