SQL 대 NoSQL: 웹 애플리케이션에 적합한 데이터베이스 기술은 무엇입니까?

빅 데이터의 부상으로 SQL 또는 NoSQL이 사용하기에 적합한 데이터베이스 기술인지에 대한 질문이 뜨거운 논쟁을 불러일으켰습니다. 대답은 SQL과 NoSQL이 모두 웹 애플리케이션에서 공존할 수 있다는 것입니다. 핵심은 각 데이터베이스 유형의 강점과 약점을 이해하고 당면한 작업에 적합한 도구를 사용하는 것입니다. SQL 데이터베이스는 고도로 구조화되고 SQL을 사용하여 쿼리할 수 있는 데이터를 저장하는 데 매우 적합합니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 덜 구조화된 데이터를 저장하는 데 더 적합하며 보다 유연한 방법을 사용하여 쿼리할 수 있습니다. 예를 들어 사용자, 주문 및 제품에 대한 데이터를 저장해야 하는 웹 애플리케이션을 구축하는 경우 SQL 데이터베이스를 사용할 가능성이 높습니다. 그러나 소셜 미디어 게시물에 대한 데이터를 저장해야 하는 웹 애플리케이션을 구축하는 경우 NoSQL 데이터베이스를 사용할 가능성이 높습니다. 결론은 SQL과 NoSQL 모두 웹 애플리케이션 세계에서 각자의 자리를 차지하고 있다는 것입니다. 각 데이터베이스 유형의 강점과 약점을 이해하고 당면한 작업에 적합한 도구를 사용하는 것이 중요합니다.

NoSQL 기술이 비효율적인 것으로 나타났음에도 불구하고 관계형 데이터베이스가 더 우수하다고 생각됩니다. NoSQL이 가속화되고 있다는 발상은 그 자체의 모멘텀을 기반으로 하며, SQL은 그것에 친숙함과 강력함을 모두 제공하는 방법입니다. Gartner에 따르면 비관계형 DBMS는 2020년에 DBMS 시장에서 가장 빠르게 성장하는 부문이 될 것입니다. 그 이후로 NoSQL이 등장했고 마이크로서비스(애플리케이션의 수평 확장을 위한 분산 확장 접근 방식)도 인기를 끌었습니다. 마이크로서비스는 자체 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 많은 경우에 이는 전체 시스템이 동일한 데이터베이스를 사용하지 못할 수 있음을 의미합니다. 이를 데이터베이스 스프롤이라고 합니다. 다중 모델 데이터베이스는 단일 데이터 저장 기술을 기반으로 하지만 위치에 관계없이 동일한 데이터에 액세스하고 읽을 수 있는 데이터베이스입니다. Couchbase의 데이터 과학자이자 개발자인 Matthew Groves에 따르면 "우리는 관계형과 NoSQL이 결합되는 방식의 변화를 목격하고 있습니다."

NoSQL 데이터베이스를 사용하는 경우 SQL은 요구 사항이 아닙니다. SQL을 사용하여 데이터베이스를 쿼리하기만 하면 됩니다. 또한 SQL과 NoSQL은 보완적인 접근 방식이 될 수 있습니다. SQL은 일부 NoSQL 데이터베이스에서 널리 사용되는 검색 프로토콜입니다.

검색 데이터베이스 의 데이터는 논리적 연결이 있는 행과 테이블의 레코드로 모델링됩니다. 비관계형 NoSQLDBM은 SQL 함수가 없기 때문에 일반적입니다.

두 데이터베이스는 현시점에서 교체할 수 없기 때문에 가까운 장래에 서비스가 유지될 것으로 보입니다. NoSQL 데이터베이스에서 SQL 데이터베이스를 대체하는 유일한 방법은 NoSQL이 데이터 일관성을 유지하고 동일한 속도로 무한정 쿼리하는 방법을 찾는 것입니다.

SQL 데이터베이스는 일반적으로 대부분의 경우 수직 확장이 가능합니다. CPU, RAM 또는 SSD 스토리지 용량을 추가하여 단일 서버를 강화할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평으로 확장할 수 있는 데이터베이스입니다. 샤딩을 사용하여 트래픽이 많은 트래픽을 처리하면 NoSQL 데이터베이스가 더 많은 서버로 채워집니다.

Nosql과 SQL을 함께 사용할 수 있습니까?

이 질문에 대한 명확한 답변은 해당 응용 프로그램 및 해당 데이터에 따라 다르기 때문에 없습니다. 그러나 일반적으로 단일 애플리케이션에서 SQL 및 NoSQL 데이터베이스를 함께 사용하는 것이 가능합니다. 예를 들어 관계형 데이터베이스 에 가장 적합한 데이터가 있지만 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 더 유연하고 쿼리하기 쉬운 데이터를 저장해야 하는 경우에 유용할 수 있습니다.

NoSQL, SQL, ORM에 저장된 데이터는 애플리케이션 개발에 사용해야 합니다. 객체는 모든 애플리케이션에서 관계형 데이터 로 변환되기 때문에 별로 매력적이지 않습니다. 이 문제는 ORM용 도구로 해결되었습니다. ORM 도구를 제거하려면 비용이 엄청나게 비쌉니다. ORM을 사용하여 단순함을 피하면 성능이 상당히 중요해집니다. 더 빠른 결과를 위해 데이터베이스에서 저장 프로시저를 개발하고 이를 작동시키기 위해 많은 추가 코드를 추가하는 경우 ORM 훼손 도구는 애초에 훼손 도구와 동일한 목적을 수행합니다. 두 세계의 장점은 프런트 엔드의 NoSQL과 백엔드의 관계형 데이터베이스를 결합하는 것입니다.

NoSQL 데이터베이스로의 마이그레이션을 선택하는 것은 가볍게 수행해서는 안 됩니다. 데이터베이스의 기본 아키텍처와 NoSQL 데이터베이스 사용의 이점에 대한 이해를 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 20년 이상 데이터를 저장하는 표준이었습니다. 그럼에도 불구하고 웹 애플리케이션의 데이터 볼륨과 복잡성이 계속 증가함에 따라 새로운 접근 방식이 절실히 필요합니다. MongoDB 및 Cassandra와 같은 데이터베이스 공급자 는 처음 출시되었을 때 이를 염두에 두고 설계되었습니다. 대규모 데이터 세트와 함께 사용하도록 설계되었으며 더 큰 크기로 확장할 때 추가 엔지니어링이 필요하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 필요한 데이터 스토리지의 양은 물론 애플리케이션을 구축하고 실행하는 데 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스 마이그레이션 결정은 여러 요인을 기반으로 내려야 합니다.

Sql 및 Nosql 데이터베이스: 완벽한 파이

NoSQL 데이터베이스와 달리 테이블 기반 SQL 데이터베이스에는 관계형 데이터 구조가 없습니다. SQL 데이터베이스는 구조화된 데이터로 구성되며 관계형 모델을 사용하여 분석할 수 있습니다. 구조화되지 않은 데이터, 즉 미리 정의된 모델을 사용하여 NoSQL 데이터베이스를 분석할 수 없음을 의미합니다. SQL 문을 사용하면 관계형 데이터베이스 애플리케이션을 NosDB와 같은 NoSQL 데이터베이스로 쉽게 변환할 수 있습니다. 고급 SQL 문을 사용하여 다양한 방법으로 NosDB의 모든 JSON 문서를 검색할 수 있습니다. 이제 SQL Server가 JSON을 이해하고 파쇄할 수 있기 때문에 SQL Server 와 MongoDB는 쉽게 동거하고 그들 사이에서 데이터를 전달할 수 있습니다. SQL은 NoSQL과 SQL 모두에 사용됩니다.

Sql과 Mongodb를 함께 사용할 수 있습니까?

테이블의 일관된 구조와 Data Virtuality 가 자동으로 수행하는 정교한 데이터 변환으로 인해 MongoDB는 일반 SQL 문만으로 액세스하고 쿼리할 수 있으며 콘텐츠를 관계형 데이터베이스와 같은 다른 데이터 소스와 결합할 수도 있습니다.

Mongo와 SQL 서버가 다시 함께 작동할 수 있을까요? Mongo가 15분마다 새로 고쳐지면 이상적입니다. 이 기사를 읽는 동안 cqrs로 알려진 Greg Young의 명령줄 책임 분리 패턴을 살펴보고 싶습니다. NCqrs는 오픈 소스 구현을 사용하여 구현할 수 있습니다. 이 접근 방식에서는 두 개의 데이터베이스(읽기 및 쓰기)가 생성됩니다.

명령줄 MySQL 클라이언트를 사용하는 것은 MongoDB에서 간단하고 사용하기 쉽습니다. 이 클라이언트는 대부분의 Linux, macOS 및 Windows 배포 패키지의 일부로 포함되어 있습니다.
명령줄을 사용하여 MongoDB에 연결하려면 먼저 MongoDB Connector for BI를 설치해야 합니다. 커넥터 덕분에 MongoDB를 명령줄 인터페이스로 사용할 수 있습니다.