SQL 대 NoSQL: 쓰기 작업에 가장 적합한 데이터베이스는 무엇입니까?

SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 모두 쓰기 작업에 대해 더 좋거나 나쁘게 만드는 고유한 장점과 단점이 있습니다. SQL 데이터베이스 는 일반적으로 금융 거래와 같이 높은 수준의 일관성이 필요한 쓰기 작업에 더 적합합니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 로깅과 같이 일관성과 덜 관련된 쓰기 작업에 더 적합합니다.

선택할 데이터베이스를 결정할 때 관계형 데이터베이스(SQL) 또는 비관계형 데이터베이스(NoSQL)를 선택하는 것이 가장 중요합니다. 프로젝트에 필요한 데이터베이스 유형에 대해 정보에 입각한 결정을 내리려면 둘 사이의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 빅 데이터의 경우 NoSQL 데이터베이스는 유연성과 동적 스키마 설계로 인해 이상적입니다. 요구 사항에 따라 키-값 쌍, 문서 기반, 그래프 데이터베이스 또는 와이드 컬럼 저장소를 사용할 수 있습니다. 따라서 정해진 구조 없이 문서를 작성할 수 있으므로 각 문서가 고유한 구조를 가질 수 있습니다. 빅 데이터 및 데이터 분석의 맥락에서 NoSQL에는 많은 질문이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 타사에서 구축하고 관리하지만 다른 데이터베이스는 커뮤니티 지원이 필요합니다.

대부분의 경우 NoSQL은 SQL보다 빠르지 않습니다. 오히려 단일 데이터 엔터티에서 읽기 및 쓰기 작업을 수행하는 SQL과 유사합니다. Google, Yahoo, Amazon 등은 대용량 데이터용 NoSQL 데이터베이스를 개발한 회사들입니다. 기존 관계형 데이터베이스는 필요한 추가 데이터 처리를 처리할 수 없었기 때문에 새 데이터베이스가 필요했습니다. NoSQL 데이터베이스는 향후 수요를 충족하기 위해 필요에 따라 수평으로 확장할 수 있습니다. 이 기술은 콘텐츠 관리 시스템, 빅 데이터 애플리케이션 및 실시간 분석과 같이 특정 스키마 정의가 없는 애플리케이션에 특히 유용합니다.

NoSQL은 또한 높은 쓰기 처리량(메모리 캐시 및 추가 전용 스토리지 의미 체계 구현), 낮은 읽기 대기 시간(캐싱 및 스마트 스토리지 데이터 모델 을 통해) 및 유연성(스키마 없는 설계 및 비정규화 사용)을 가능하게 합니다.

이 경우 하나의 데이터 엔터티는 분할되지 않고 별도의 엔클로저에 보관됩니다. 즉, NoSQL 데이터베이스는 단일 데이터 엔터티에서 읽기 및 쓰기 작업을 수행할 때 SQL 데이터베이스보다 더 나은 성능을 발휘합니다.

SQL 대 NoSQL 분석 설명 차트 SQL Nosql ProsConsConsConConConConConConConConConConConConCon

SQL이 데이터의 ACID 속성을 준수한다는 사실은 데이터 일관성, 데이터 무결성 및 데이터 중복성 측면에서 복잡한 쿼리에 대해 NoSQL보다 안전합니다.

SQL 또는 Nosql을 사용해야 합니까?

사용할 최상의 데이터베이스 기술 은 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 다르기 때문에 이 질문에 대한 일률적인 대답은 없습니다. 그러나 일반적으로 SQL 데이터베이스는 높은 수준의 데이터 일관성과 복잡한 쿼리 지원이 필요한 프로젝트에 더 적합하고 NoSQL 데이터베이스는 높은 확장성과 성능이 필요한 프로젝트에 더 적합합니다.

NoSQL 데이터베이스는 무엇보다도 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 모델링할 수 있습니다. 유연한 데이터 모델, 수평 확장, 매우 빠른 쿼리 및 개발자의 사용 용이성을 포함하여 이를 사용하면 몇 가지 이점이 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 대형 열 저장소 및 그래프 데이터베이스는 사용 가능한 NoSQL 데이터베이스 중 일부에 불과합니다. 다재다능함과 적응성으로 인해 NoSQL 데이터베이스가 인기를 얻고 있습니다. 대량의 데이터를 처리할 수 있으며 기존 데이터베이스에 깔끔하게 맞지 않는 데이터를 저장할 수 있는 기능으로 인해 기존 데이터베이스 모델과 비교할 때 수평 확장이 가능합니다. 사용이 간단하고 모든 응용 프로그램에 이상적인 도구로 만드는 다양한 특징이 있기 때문에 개발자가 자주 요청합니다. 현재 사용할 수 있는 NoSQL 데이터베이스가 있으며 앞으로도 계속 인기를 끌 것입니다.

Nosql은 무엇에 적합하지 않습니까?

Nosql 데이터베이스는 복잡한 쿼리나 트랜잭션이 필요한 애플리케이션에 적합하지 않습니다. 또한 관계형 제품보다 성능이 떨어지는 경향이 있습니다.

데이터베이스 관리 오버헤드 감소와 같은 기존 관계형 데이터베이스 에 비해 NoSQL 데이터베이스의 많은 이점은 MongoDB 및 기타 NoSQL 데이터베이스에서 찾을 수 있습니다. MongoDB는 웹 애플리케이션, 모바일 애플리케이션 및 실시간 애플리케이션과 같이 높은 처리량과 짧은 대기 시간이 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. Marriott의 NoSQL 예약 관리 시스템은 전 세계 호텔과 리조트에서 사용됩니다. 미국에서 가장 널리 배포되는 신문 중 하나인 The Times는 MongoDB로 구동되는 Presto라는 독점 콘텐츠 관리 시스템을 사용합니다. Presto를 활용함으로써 Gannett와 같은 회사는 콘텐츠를 보다 효율적이고 효과적으로 관리할 수 있으므로 회사가 핵심 임무에 집중할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 Marriott의 예약 시스템 및 Gannett의 Presto와 같은 대규모 애플리케이션에서 점차 인기를 얻고 있습니다. 반면 기존의 관계형 데이터베이스는 이러한 데이터베이스에 비해 낮은 관리 오버헤드 및 확장 기능과 같은 많은 이점을 제공합니다. 이러한 데이터베이스는 웹 애플리케이션, 모바일 앱 및 실시간 애플리케이션과 같이 높은 처리량과 짧은 대기 시간이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.

Nosql이 Sql보다 나은가요?

SQL 데이터베이스는 문서나 JSON과 같은 비정형 데이터를 더 효과적으로 처리하는 NoSQL 데이터베이스보다 다중 행 트랜잭션을 더 효과적으로 처리합니다. SQL 데이터베이스는 관계형 모델에 구축된 레거시 시스템에서도 사용됩니다.

우리가 수집하는 정보는 데이터 과학 하위 분야의 핵심입니다. 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)의 데이터는 일반적으로 필요한 것입니다. DBMS와 상호 작용하고 통신하려면 해당 언어를 사용해야 합니다. SQL(구조적 쿼리 언어)은 데이터베이스와 통신하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. MongoDB 데이터베이스라고도 하는 NoSQL 데이터베이스는 최근 몇 년 동안 인기를 얻었습니다. NoSQL 데이터베이스라고도 하는 비관계형 데이터베이스(NGB)는 테이블이나 레코드에 데이터를 저장하지 않습니다. 단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라 특정 요구 사항을 충족하도록 데이터 저장 구조를 설계하고 최적화합니다.

그래프 데이터베이스는 열, 문서 지향 데이터, 키-값 쌍 및 키-값 쌍과 함께 가장 일반적으로 사용되는 데이터 유형입니다. 문서 지향 데이터베이스인 MongoDB는 Python의 예입니다. NoSQL 데이터베이스에서 데이터 구조를 설계할 때 저장되는 데이터를 더 잘 제어할 수 있습니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 구조가 더 엄격하고 다양한 데이터 유형을 허용하지 않습니다. 초보자가 SQL로 시작한 다음 NoSQL로 이동하는 것이 좋습니다. 각각에는 많은 장점과 단점이 있으며, 데이터, 해당 응용 프로그램의 응용 프로그램 및 개발 프로세스를 간소화할 수 있는 용이성을 기반으로 결정을 내릴 때 이러한 요소를 고려해야 합니다. 결국 SQL에 결함이 없는 것은 아니지만 NoSQL에 비해 장점이 없는 것도 아닙니다. 당신이 듣는 것에 따라 최선의 결정을 내릴 것입니다.

장점과 단점이 있음에도 불구하고 SQL은 데이터베이스 세계에서 지배적인 데이터베이스 언어로 보입니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스는 선호하는 저장 매체로서 SQL을 빠르게 따라잡고 있으며 곧 이를 능가할 수 있을 것입니다. 현재 NoSQL 데이터베이스의 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터의 즉각적인 일관성과 쿼리 속도를 일정하게 유지하는 것입니다. NoSQL이 이러한 장애물을 극복할 수 있다면 곧 데이터베이스의 표준이 될 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스: 장점이 단점보다 큽니다

nosql이 더 효율적이기 때문에 처음에는 배우기가 더 어려울 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스의 장단점은 SQL 데이터베이스의 단점보다 훨씬 큽니다. NoSQL 데이터베이스는 더 유연하고 사용하기 간편하여 데이터 모델에 더 많은 유연성이 필요한 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

Nosql을 사용하는 경우

Nosql 데이터베이스는 데이터가 관계형 데이터베이스에 적합하지 않을 때 사용됩니다. 예를 들어 데이터가 구조화되지 않았거나 데이터 양이 많거나 데이터에 빠르게 액세스해야 할 때 nosql 데이터베이스가 자주 사용됩니다.

모든 규모의 조직에서 NoSQL 데이터베이스 기술의 채택이 증가함에 따라 NoSQL 기술로의 전환이 이루어졌습니다. 이 기사에서는 NoSQL이 인기를 얻고 있는 이유와 NoSQL이 애플리케이션 구축에 적합한 경우는 언제입니까? 초기 인터넷 선구자들은 전통적인 데이터베이스 기술을 사용할 수 없다는 점에 좌절했습니다. NoSQL은 그들의 좌절의 결과로 탄생했습니다. NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아짐에 따라 이를 사용하는 것이 적절한 시기에 대한 가이드가 만들어졌습니다. NoSQL은 광범위한 데이터베이스 구조 와 데이터 모델을 다룹니다. NoSQL과 다른 두 가지 유형의 프로그래밍 사이에는 차이가 없으며 사람들이 NoSQL을 선택하는 주된 이유는 동일합니다. NoSQL 데이터베이스는 클라우드 시대에 생성되었으며 클라우드 기반 자동화에 빠르게 적응했습니다. NoSQL 데이터베이스는 실시간 스트리밍 기술과 통합하는 것이 일반적입니다. 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB로 시작하려는 경우 가장 간단한 방법은 MongoDB Atlas를 사용하는 것입니다.

NoSQL 데이터베이스는 가능한 한 간단하게 사용할 수 있도록 설계되었기 때문에 일반적으로 기존 관계형 데이터베이스 보다 빠릅니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스의 기존 기능을 무시함으로써 애플리케이션에 가장 중요한 작업에 리소스를 보다 효과적으로 할당하는 데 사용할 수 있습니다. 그 결과 성능과 전반적인 복잡성이 모두 감소합니다.