SQL 대 NoSQL 데이터베이스

SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 오늘날 가장 많이 사용되는 데이터베이스 관리 시스템 중 두 가지입니다. 그들은 몇 가지 유사점을 공유하지만 몇 가지 중요한 차이점도 있습니다. 이 기사에서는 두 가지 유형의 데이터베이스와 이를 구현하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. SQL 데이터베이스는 일반적으로 정형 데이터를 저장하는 데 사용되는 반면 NoSQL 데이터베이스는 비정형 데이터를 저장하는 데 더 적합합니다. SQL 데이터베이스는 관계형 모델을 사용합니다. 즉, 데이터가 행과 열이 있는 테이블로 구성됩니다. NoSQL 데이터베이스는 키-값 쌍, 문서 지향 및 그래프 기반과 같은 다양한 모델을 사용합니다. SQL 데이터베이스를 구현하려면 MySQL, Oracle 또는 Microsoft SQL Server와 같은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 사용해야 합니다. NoSQL 데이터베이스를 구현하려면 MongoDB, Apache Cassandra 또는 Apache HBase와 같은 다양한 기술을 사용할 수 있습니다. 데이터베이스를 선택할 때 특정 요구 사항을 고려하는 것이 중요합니다. 많은 데이터를 저장해야 하고 빠르고 쉽게 쿼리할 수 있는 기능이 필요한 경우 SQL 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다. 지속적으로 변경되는 데이터를 저장해야 하거나 쿼리 방식에 더 많은 유연성이 필요한 경우 NoSQL 데이터베이스가 더 나은 선택입니다.

Robert Sheldon은 이 기사에서 NoSQL과 관계형 데이터베이스 의 차이점을 설명합니다. 둘 다 장단점이 있지만 설계 방식과 데이터 저장 방식이 다릅니다. 이러한 차이점을 이해하면 워크로드에 가장 효과적인 시스템 유형에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 장점은 정형 데이터를 처리할 수 있는 반면 반정형 및 비정형 데이터는 처리할 수 없다는 것입니다. NoSQL 데이터베이스에 대해 이야기할 때 일반적으로 SQL을 의미하거나 SQL을 전혀 의미하지 않습니다. 4개의 NoSQL 모델에는 각각 제품이 포함되어 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 유연성 덕분에 개발자는 딱딱한 데이터 구조가 없기 때문에 프로젝트를 더 쉽게 만들 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스만큼 성숙하지 않기 때문에 동일한 수준의 데이터 무결성을 보장할 수 없습니다. 지원하려는 워크로드의 경우 SQL과 NoSQL이 두 가지 기본 옵션입니다.

SQL은 쿼리 언어에 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스에는 사용되지 않습니다. NoSQL과 SQL 사이에는 언어적 유사성이 존재합니다. SQL은 NoSQL 데이터베이스를 위한 일반적인 검색 엔진입니다.

SQL 데이터베이스는 테이블 기반인 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값, 그래프 또는 와이드 컬럼 저장소 데이터베이스입니다. MySQL, Oracle, PostgreSQL 및 Microsoft SQL Server는 SQL 데이터베이스의 예입니다. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j 및 CouchDB는 몇 가지 NoSQL 데이터베이스에 불과합니다.

SQL 데이터베이스는 고도로 구조화되고 ACID 준수가 필요한 데이터 구조에 탁월한 선택입니다. 반면에 데이터 요구 사항이 명확하지 않거나 데이터가 구조화되지 않은 경우 NoSQL이 최선의 선택일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서 사용되는 스키마는 SQL 데이터베이스에서 사용되는 스키마처럼 미리 정의할 필요가 없습니다.

SQL에서 NoSQL로 마이그레이션하려면 관계형 테이블의 기본 키가 NoSQL 테이블의 기본 키가 됩니다. RDBMS 테이블은 비즈니스 개체를 검색하기 위해 다른 테이블에 조인되어야 하며 밀접하게 관련된 테이블은 단일 NoSQL 테이블로 결합되어야 합니다.

Sql과 Nosql 데이터베이스는 어떻게 작동합니까?

SQL 데이터베이스는 행과 열이 있는 테이블에 데이터를 저장하는 관계형 데이터베이스이며 데이터베이스 액세스에 구조적 쿼리 언어(SQL)를 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 비관계형이며 일반적으로 데이터를 문서로 저장합니다. JavaScript 또는 XML과 같은 다양한 쿼리 언어를 사용합니다.

SQL은 1970년대부터 사용된 구조화된 쿼리 언어입니다. NoSQL 데이터베이스에는 계층이 포함되어 있지 않으므로 SQL 데이터베이스와 달리 사용자가 액세스할 수 있는 고유한 구조를 개발할 수 있습니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능하므로 서버의 부하를 증가시킬 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하여 다양한 소스의 데이터를 조작할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 관계형 데이터베이스가 필요하지 않기 때문에 관계형 데이터베이스에서처럼 행과 테이블에 데이터를 저장하지 않습니다. 동적 스키마를 허용하기 때문에 구조화되지 않은 데이터의 계획 및 구성 필요성이 줄어듭니다. SQL 및 관계형 데이터베이스를 사용하면 대량의 데이터에 쉽게 액세스하고 확장할 수 있으며 다양한 데이터 유형을 확장할 수 있습니다.

각 정보가 같은 위치에 저장되기 때문에 그림이 다르게 나타나도록 만든 이전 버전의 소프트웨어에서는 괜찮습니다. 또한 많은 양의(또는 끊임없이 변화하는) 데이터를 처리해야 하는 경우에도 좋은 선택입니다. Facebook, Google 등과 같은 대기업은 작동하는 데 많은 양의 데이터가 필요하기 때문에 NoSQL 시스템을 사용합니다. Cassandra는 여러 서버에 분산되어 있는 엄청난 양의 데이터를 처리하는 NoSQL 데이터베이스 중 하나입니다. 강력한 무결성 보장 없이 키-값 저장소에 액세스해야 하는 경우 Redis가 최선의 선택일 수 있습니다. Elastic Search는 복잡하거나 유연한 검색이 필요할 때 탁월한 선택입니다.

문서 지향 NoSQL 데이터베이스에는 MongoDB, MySQL, DocumentDB 및 OrientDB가 포함됩니다. 이 책은 허구의 작품입니다. 컬럼형 스토리지는 Cassandra 및 DynamoDB와 같은 대형 컬럼 저장소에서 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 데이터는 방향 그래프 데이터 구조를 사용하여 Neo4j 또는 OrientDB와 같은 그래프 데이터베이스에 저장됩니다. NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아지는 주된 이유는 기존 SQL 데이터베이스 없이도 대량의 데이터를 처리할 수 있기 때문입니다. 문서 지향 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스는 모두 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 세계에서 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB는 Cassandra, HBase 및 Hypertable과 같은 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. MongoDB는 키-값 형식으로 데이터를 저장하는 문서 지향 데이터베이스입니다. Redis와 Sqoop은 열 기반이며 Cassandra를 기본 데이터베이스로 사용하는 널리 사용되는 두 가지 NoSQL 데이터베이스입니다. HBase의 열 기반 NoSQL 데이터베이스는 Bigtable 및 Cassandra를 비롯한 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 와이드 컬럼 저장소인 Hypertable은 널리 사용되는 두 가지 애플리케이션인 Neo4j 및 OrientDB에서 사용됩니다. Cassandra 및 MongoDB와 같은 열 기반 데이터베이스는 기존 SQL 데이터베이스 없이 대량의 데이터를 저장해야 하는 애플리케이션에 이상적입니다. MySQL 및 MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스는 사용이 간편할 뿐만 아니라 문서 저장 및 짧은 대기 시간이 필요한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. Redis 및 Sqoop은 데이터를 키-값 형식으로 저장하는 키-값 저장소의 예이므로 소량의 데이터를 저장하는 애플리케이션에 적합합니다. Cassandra 및 DynamoDB와 같은 와이드 컬럼 스토어는 컬럼 스토리지에 데이터를 저장하므로 많은 양의 데이터를 보관해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. Neo4j 및 OrientDB와 같은 그래프 데이터베이스는 데이터 저장을 위한 방향성 그래프 데이터 구조를 지원하므로 그래프 데이터를 저장하는 애플리케이션에 매우 적합합니다.

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DBMS는 다양한 강점과 약점으로 구성되어 있습니다. 사용할 DBMS의 선택은 전적으로 고객의 요구 사항과 요구 사항에 따라 달라집니다.

Nosql과 Sql 중에서 어떻게 선택합니까?

NoSQL 쿼리를 실행할 수 있지만 기존 쿼리를 실행하는 것보다 훨씬 느립니다. 트랜잭션이 많은 애플리케이션을 실행해야 합니다. SQL 데이터베이스의 데이터베이스 관리는 더 안정적이고 데이터 무결성을 보장하기 때문에 과부하 및 복잡한 데이터 구조와 관련된 트랜잭션에 더 적합합니다. ACID를 적절하게 모니터링해야 합니다.

데이터는 모든 데이터 과학 하위 필드의 기초입니다. 대부분의 경우 필요한 데이터는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 저장됩니다. DBMS와 상호 작용하고 통신하기 위해서는 사용되는 언어가 정확해야 합니다. SQL(구조적 쿼리 언어)은 DBMS 상호 작용에 사용되는 프로그래밍 언어에 지정된 이름입니다. 최근 몇 년 동안 데이터베이스 분야에서 NoSQL 데이터베이스라는 새로운 용어가 등장했습니다. NoSQL 데이터베이스는 테이블이나 레코드에 데이터를 저장하지 않으므로 비관계형 데이터베이스라고 합니다. 데이터 저장 구조가 아닌 특정 요구 사항으로 구성됩니다.

가장 널리 사용되는 네 가지 유형은 그래프 데이터베이스, 열 기반 데이터베이스, 문서 기반 데이터베이스 및 키-값 쌍입니다. MongoDB는 문서를 기반으로 하는 Python 기반 문서 데이터베이스 입니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 구조 설계에 더 큰 유연성을 제공하도록 설계되었습니다. SQL 데이터베이스와 달리 구조가 더 엄격하고 데이터 유형이 더 적습니다. 처음으로 SQL과 NoSQL이 초보자에게 가장 적합할 수 있습니다. 각각 고유한 장점과 단점이 있으므로 데이터, 응용 프로그램 및 개발을 더 쉽게 만드는 요소를 기반으로 자신에게 적합한 것을 결정해야 합니다. SQL이 NoSQL보다 저렴하고 효율적이라는 것은 사실이지만 이것이 우수하다는 의미는 아닙니다. 데이터에 귀를 기울이면 최상의 솔루션을 선택할 수 있습니다.

SQL 데이터베이스는 부분적으로 장점 때문에 NoSQL 데이터베이스보다 더 많이 사용됩니다. 예를 들어 NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 관리자의 서비스를 필요로 하지 않으므로 이점이 있을 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 사용하기 쉽고 더 많은 양의 데이터를 처리합니다.
그러나 NoSQL 데이터베이스에도 결함이 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. SQL 데이터베이스의 데이터 액세스 및 조작 수준은 NoSQL 데이터베이스보다 훨씬 낮습니다. 결과적으로 테이블 조인 또는 고급 SQL 함수 사용과 같은 작업을 수행하는 경우 다른 데이터베이스를 사용해야 합니다.
귀하의 요구 사항에 가장 잘 맞는 데이터베이스를 선택하는 것은 귀하에게 달려 있습니다. SQL 데이터베이스를 처음 사용하는 경우 더 복잡한 작업을 수행해야 하는 경우 NoSQL 데이터베이스로 이동하기 전에 먼저 사용 방법을 알아보세요. NoSQL 데이터베이스는 항상 다른 것 대신 사용해야 합니다.

Nosql 데이터베이스의 예

MongoDB, CouchDB 및 Cassandra는 모두 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 이러한 데이터베이스는 확장성이 뛰어나고 고성능을 제공하도록 설계되었습니다. 기존의 관계형 데이터베이스 가 데이터의 양이나 유형을 처리할 수 없는 상황에서 자주 사용됩니다.

데이터베이스 NoSQL은 관계형 데이터베이스와 동일한 형식으로 데이터를 저장하지 않는 데이터베이스 유형입니다. NoSQL을 사용하면 고정 스키마에 대해 걱정할 필요가 없고 조인할 필요가 없으며 확장할 필요가 없습니다. 스토리지 요구 사항이 높은 데이터 저장소는 NoSQL 데이터베이스로 컴파일할 수 있습니다. 예를 들어 Twitter, Facebook, Google 및 기타 회사는 매일 테라바이트의 사용자 데이터를 수집합니다. 분산 NoSQL 데이터베이스의 아키텍처는 데이터베이스에 단일 제어 장치 또는 저장소가 없음을 의미합니다. 따라서 동일한 데이터에 대해 여러 데이터베이스를 배포하고 관리할 필요가 없습니다. 데이터는 항상 지속적으로 분산되므로 분산 데이터베이스를 사용하면 무제한으로 데이터에 액세스할 수 있습니다.

키-값 저장소에서 모든 데이터는 키와 값으로 간주됩니다. 데이터는 Column Family Store를 실행하는 다수의 시스템에 의해 다양한 크기의 열에 저장되고 처리됩니다. 문서 데이터베이스 는 기본적으로 다른 키-값 컬렉션을 포함하는 이전에 생성된 문서 버전입니다. 반구조화된 문서는 JSON과 같은 형식으로 저장할 수 있습니다. 데이터베이스 관리자는 SQL에 비해 높은 수준의 선언적 쿼리 결과를 생성하는 능력이 부족합니다. 이러한 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 대신 쿼리 모델이 사용됩니다. RESTful 인터페이스는 NoSQL 플랫폼의 공통 기능입니다.

정보를 느슨하게 저장하는 관계형 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스는 다중 관계형입니다. 그래프 데이터베이스는 단일 통합 백엔드로 광범위한 데이터 모델을 지원하기 위한 것입니다. 다중 모델 데이터베이스는 NoSQL의 새로운 개념이며 시간이 지남에 따라 이 범주에 대한 관심이 높아질 것입니다. 가장 인기 있는 상위 10개 데이터베이스의 순위는 http://db-engines.com/en/ranking.html에서 확인할 수 있습니다.

문서 지향 데이터베이스인 RavenDB는 NoSQL 데이터베이스의 모든 이점과 관계형 데이터베이스의 편의성을 제공합니다. 또한 기존 SQL 데이터베이스와 결합하여 두 가지 데이터 무결성 유형의 이점을 얻을 수 있으므로 두 가지 유형의 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다. RavenDB의 NoSQL 데이터베이스는 실제 애플리케이션과 NoSQL 데이터베이스 모두에 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스 구조

NoSQL 데이터베이스는 테이블이 아닌 문서에 데이터를 저장합니다 . 그 결과 "not only SQL" 클러스터로 세분화되는 다양하고 유연한 데이터 모델이 생성됩니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 예입니다.

관계형 데이터베이스와 달리 문서 데이터베이스는 데이터를 문서에 저장합니다. 이러한 솔루션은 조정 가능하고 확장 가능하며 몇 분 만에 최신 비즈니스 요구 사항에 대응할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스 중 일부에 불과합니다. 글로벌 2000대 기업은 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 다섯 가지 추세가 이에 기여하며 대부분의 데이터베이스는 이를 처리할 수 없습니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 성능 저하로 인해 애자일 개발의 주요 장벽입니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL의 데이터 모델을 정의합니다.

단순히 NoSQL로 데이터를 모델링하는 방법을 정의하는 것은 불가능합니다. 문서 지향 데이터베이스에 데이터를 저장하기 위한 사실상의 형식으로 JSON이 사용됩니다. ORM 프레임워크가 필요하지 않으므로 애플리케이션 개발 프로세스가 더 빨라집니다. 강력한 SQL 쿼리 언어인 N1QL(nickel로 발음)이 Couchbase Server 4.0 릴리스에 추가되었습니다. 이 응용 프로그램의 배열 배열은 표준 SELECT/FROM/WHERE 문뿐만 아니라 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER/INNER) 등도 지원합니다. 확장형 아키텍처를 사용하고 단일 장애 지점이 없는 NoSQL 분산 데이터베이스는 매력적인 운영상의 이점이 있습니다. 고객이 온라인 및 모바일 거래에 참여함에 따라 가용성이 점점 더 중요한 관심사가 되고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스를 간단하게 설정, 구성 및 확장할 수 있습니다. 정보를 더 쉽게 읽고, 쓰고, 저장할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 다양한 크기의 클러스터 관리 및 모니터링을 포함하여 모든 크기의 다양한 크기의 클러스터를 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 여러 데이터 센터 간의 복제 기능이 내장되어 있어 별도의 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 또한 응용 프로그램이 하드웨어 라우터를 사용하여 자체 장애 복구를 수행할 수 있습니다. 응용 프로그램은 데이터베이스가 문제를 감지하고 자체 장애 조치를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 오늘날 대부분의 웹, 모바일 및 IoT 애플리케이션은 NoSQL 데이터베이스에서 실행됩니다.

Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어납니다.

Nosql은 많은 스토리지를 사용할 수 있습니까?
많은 양의 데이터가 필요한 경우 NoSQL 데이터베이스는 매우 유연합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장하도록 구성된 관계형 데이터베이스와 달리 구조가 전혀 없습니다. 구조화해야 하는 데이터의 양을 줄여 데이터 저장 공간을 늘립니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 데이터 검색 속도를 높이기 위해 인덱스에 의존하지 않기 때문에 훨씬 더 쉽게 확장할 수 있습니다.

SQL 대 Nosql 예제

SQL 데이터베이스는 관계형입니다. 즉, 정의된 관계로 연결된 테이블에 데이터를 저장합니다. 이 접근 방식은 쉽게 정의하고 검색할 수 있는 구조화된 데이터에 강력합니다. NoSQL 데이터베이스는 비관계형입니다. 즉, 키-값 쌍을 기반으로 하는 유연한 형식으로 데이터를 저장합니다. 이 접근 방식은 기존 테이블 형식에 잘 맞지 않는 구조화되지 않은 데이터에 가장 적합합니다.

NoSQL과 MongoDB 중에서 결정할 때 저장하려는 정보 유형과 가장 좋은 저장 방법을 고려해야 합니다. 데이터는 각 데이터 유형에 따라 다른 방식으로 저장됩니다. 둘 중 하나를 선택하는 것이 유리한 경우도 있지만 대부분의 팀은 둘 다 사용하는 것을 선호합니다. NoSQL 엔진의 주요 목표는 클라우드 컴퓨팅을 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 확장할 수 있는 용량으로 인해 클라우드 컴퓨팅은 향상된 확장성을 제공합니다. 빠르게 변화하는 애자일 환경에서 NoSQL은 개발자와 잘 작동합니다. 기본적으로 NoSQL 솔루션은 어려운 문제를 해결하기 어려워 실패할 확률이 높습니다.

많은 양의 데이터 또는 다양한 데이터 유형으로 작업하는 경우 NoSQL을 피해야 합니다. 데이터 일관성에 집중하거나 100% 데이터 무결성을 보장하는 대신 NoSQL을 사용하여 데이터 무결성을 보장합니다. NoSQL은 적응력이 뛰어나고 변화하는 데이터 요구 사항에 적응할 수 있을 뿐만 아니라 비용을 제어할 수 있는 기능도 제공합니다. 우리는 종종 어느 것을 사용할 것인지가 아니라 동일한 응용 프로그램 내에서 두 가지를 언제 어디서 사용할 것인지에 대한 결정을 내립니다. 미들웨어와 관련된 프로젝트를 해결하기 위해 Integrant의 엔지니어들은 JavaScript와 Java에 대해 열정적으로 토론했습니다. 소프트웨어 개발 프로젝트에 리소스를 할당하기 위한 Integrant의 주요 권장 사항에 대한 이 짧은 요약은 리소스를 효과적으로 할당하는 방법에 관심이 있는 모든 사람에게 이상적입니다.

인기가 높아짐에 따라 당면한 작업에 적합한 NoSQL 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다. SQL 데이터베이스는 쿼리를 보다 효율적으로 처리하기 때문에 구조화된 데이터에 대한 복잡한 쿼리에 더 편리하고 쿼리 처리 시간을 줄이기 위해 여러 테이블에서 데이터를 조인합니다. NoSQL 데이터베이스는 제품 간에 일관성이 없으며 쿼리 복잡성이 증가함에 따라 데이터 쿼리에 더 많은 작업이 필요합니다.
NoSQL 데이터베이스는 임시 쿼리에 사용되거나 쿼리할 데이터가 많지 않을 때 잘 작동합니다. 당면한 작업을 기반으로 NoSQL 데이터베이스를 선택하는 것 외에도 개발자는 발생하는 쿼리나 문제를 추적해야 합니다. 전반적으로 NoSQL 데이터베이스가 인기를 얻고 있지만 문제를 일으키지 않도록 신중하게 선택해야 합니다.

Nosql의 예는 무엇입니까?

MongoDB는 광범위한 사용자의 요구를 충족하기 위해 다양한 산업에서 사용됩니다. 사용되는 NoSQL 데이터베이스 유형에 따라 목적의 특성이 결정됩니다. 예를 들어 MongoDB와 같은 데이터베이스 시스템 은 범용으로 분류됩니다. 대량의 데이터 외에도 키-값 데이터베이스의 조회 쿼리는 간단합니다.

Netflix는 Sql 또는 Nosql을 사용합니까?

다양한 사용 사례를 위한 클라우드 기반 인프라에는 구조화된 스토리지 액세스가 필요합니다. Netflix는 작업에 가장 효과적인 도구를 사용하도록 제작되었습니다. 우리는 이 게시물에서 SimpleDB, Hadoop/HBase 및 Cassandra를 선택했는데 모두 NoSQL에 대한 요구 사항을 충족한다고 느꼈기 때문입니다.