NoSQL 데이터베이스의 장점과 단점

Nosql 데이터베이스는 전통적인 관계형 데이터베이스의 대안으로 점차 대중화되고 있습니다. 그러나 nosql 데이터베이스에는 고유한 제한 사항이 있습니다. nosql 데이터베이스의 가장 큰 한계 중 하나는 트랜잭션 지원 부족입니다. 트랜잭션은 모든 데이터베이스의 중요한 부분이며 데이터를 안전하고 일관된 방식으로 업데이트할 수 있습니다. 트랜잭션이 없으면 데이터가 손상되거나 손실될 수 있습니다. nosql 데이터베이스의 또 다른 한계는 복잡한 쿼리에 대한 지원 부족입니다. 쿼리는 모든 데이터베이스의 빵과 버터이며 nosql 데이터베이스는 종종 단순한 쿼리 이외의 작업에 어려움을 겪습니다. 마지막으로, nosql 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 확장성이 떨어집니다. 이는 쉽게 확장할 수 없는 단순한 데이터 모델을 자주 사용하기 때문입니다. 이러한 제한에도 불구하고 nosql 데이터베이스는 고유한 장점이 있으며 점점 대중화되고 있습니다. 그들은 종종 사용하기 쉽고 특정 유형의 워크로드에 대해 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 저장하기 위한 최고의 플랫폼으로 빠르게 부상했습니다. 그러나 완벽하지는 않습니다. 이 기사에서는 NoSQL 스토리지의 단점과 장점을 살펴보겠습니다. 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 널리 사용되고 있음에도 불구하고 데이터가 모든 데이터베이스에서 일관성을 유지하도록 하는 ACID 트랜잭션을 지원하지 않습니다. 다양한 유형의 데이터베이스와 프로그래밍 인터페이스를 사용할 수 있지만 NoSQL은 그 중 하나가 아닙니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스에는 더 많은 학습 곡선이 필요합니다. 각 NoSQL 저장소 제품에는 해당 제품에 고유한 몇 가지 단점이 있습니다. NoSQL 솔루션과 관련하여 조직은 각각의 장단점에 따라 여러 가지 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 분산 데이터 저장소에 막대한 양의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. NoSQL은 빅 데이터, 실시간 웹 애플리케이션, 고객 360도, 온라인 쇼핑, 온라인 게임, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 및 온라인 광고에 도움이 될 수 있습니다.

SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능하므로 SQL 데이터베이스에서 RAM, SSD 또는 CPU를 늘려 단일 서버의 로드를 늘릴 수 있습니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능합니다. 즉, 데이터베이스에 더 많은 서버를 추가하는 것만으로 증가된 트래픽을 처리할 수 있습니다.

객체 지향 데이터베이스에는 SQL 명령과의 호환성 부족을 포함하여 결함이 있습니다. 현재 SQL과 완전히 호환되는 데이터베이스는 없으며 자체 쿼리 언어를 사용하는 새 데이터베이스와 100% 호환되지 않습니다. NoSQL 데이터베이스 의 작업 쿼리 문제에는 더 많은 지식이 필요합니다. 시스템에 표준화가 충분하지 않습니다.

이에 대한 주된 이유는 보유하고 있는 데이터 볼륨이 RDBMS의 성능 제한을 초과하고 있기 때문입니다. 데이터 유연성과 확장성이라는 NoSQL 데이터베이스의 두 가지 특성을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

Nosql의 장점과 한계는 무엇입니까?

NoSQL은 확장성, 단순성, 낮은 코드 외에도 여러 가지 다른 이점이 있습니다. NoSQL은 덜 성숙하고 덜 유연하며 정교한 쿼리를 수행할 수 있는 능력이 떨어지는 등 여러 가지 단점을 제공합니다. 쿼리 수가 적습니다. 스케일링 측면에서 자급자족하도록 의도된 것이 아닙니다.

NoSQL 데이터베이스의 목표는 기존 관계형 데이터베이스의 한계를 해결하는 것이었습니다. 관계형 데이터베이스와 비교할 때 NoSQL 데이터베이스는 종종 확장성이 더 뛰어나고 더 나은 성능을 제공합니다. 사용하기 쉽고 유연하여 관계형 모델보다 더 빠르게 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개발할 수 있습니다. 나중에 사용하기 위해 데이터 파일을 저장하거나 검색할 때 더 적은 변환이 필요합니다. 다양한 유형의 데이터를 더 쉽게 저장하고 검색할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 모양과 크기로 제공되며 개발자는 스키마 정의를 담당합니다. 결과적으로 데이터베이스를 새로운 데이터 형식으로 통합하는 것이 더 쉽습니다.

NoSQL 데이터베이스에 저장된 데이터는 기본 형식으로 저장되므로 개발자가 이를 스토어 형식으로 변환할 필요가 없습니다. NoSQL 데이터베이스 주변에는 강력한 개발자 커뮤니티가 있습니다. 데이터베이스가 컴퓨터 클러스터에 구축되면 용량을 자동으로 확장 및 축소할 수도 있습니다.

최근 몇 년 동안 NoSQL 데이터베이스는 가장 널리 사용되는 데이터 저장 기술로 부상했습니다. 데이터베이스는 성능에 영향을 줄 수 있는 기존의 관계형 데이터베이스 모델을 따르지 않습니다. 그럼에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스는 특정 애플리케이션에 이상적이라는 많은 이점을 가지고 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 가장 중요한 이점 중 하나는 대규모 사용자 커뮤니티입니다. 결과적으로 발생할 수 있는 문제를 해결하는 데 도움이 되는 많은 리소스에 액세스할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서 데이터의 일관성에 대해 걱정할 필요가 없기 때문에 데이터 정규화가 더 간단할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 성능과 확장성도 관계형 데이터베이스보다 뛰어납니다. 데이터베이스를 코딩할 필요가 없기 때문에 이러한 시스템에서 데이터베이스를 실행하는 것이 더 쉽습니다. 복잡한 쿼리의 경우 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 학습 곡선이 더 높습니다. NoSQL 데이터베이스의 경직성 외에도 일부 다른 데이터베이스에는 경직성이 부족합니다. 데이터베이스 구조 전체에 영향을 주지 않고는 NoSQL 데이터베이스에서 열을 추가하거나 제거할 수 없습니다. 기존 스키마와 호환되지 않는 데이터를 변경해야 하는 경우 그렇게 하는 것이 제한될 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 데이터 검색에 덜 효과적이라는 사실에도 불구하고 자원 할당에 있어서는 더 비용 효율적입니다. 이는 NoSQL 데이터베이스가 ACID 트랜잭션을 지원하는 데 필요한 리소스를 필요로 하지 않기 때문입니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 장단점이 있습니다. 데이터베이스 기반 응용 프로그램은 웹 응용 프로그램 및 빠른 확장이 필요한 응용 프로그램을 포함하여 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 선택할 때 각 데이터베이스의 제한 사항과 기능에 유의하십시오.

Nosql의 문제점은 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스를 사용할 때 발생할 수 있는 몇 가지 문제가 있습니다. 한 가지 문제는 NoSQL 데이터베이스가 SQL 데이터베이스만큼 성숙하지 않기 때문에 사용 가능한 기능과 지원이 적을 수 있다는 것입니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 쿼리 및 업데이트가 더 어려울 수 있으며 동일한 데이터 유형을 모두 지원하지 않을 수 있습니다. 마지막으로 NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 확장성이 떨어지는 경우가 많기 때문에 많은 양의 데이터나 높은 트래픽 로드를 처리하지 못할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 더 오픈 소스일 뿐만 아니라 데이터와 관련하여 더 큰 자유를 제공합니다. MongoDB에서는 이름은 같지만 필드가 다른 두 개의 다른 문서를 만들 수 있습니다. Elasticsearch에서 스키마나 인덱스 매핑을 받지 못한 경우 데이터를 다른 인덱스로 재인덱싱해야 합니다. 오류가 발생할 가능성이 적습니다. 적절한 데이터 모델링, 인덱싱 및 파티션 기술은 최고의 성능을 제공합니다. 다른 DBMS에 비해 NoSQL의 장점은 X 테이블이 이미 데이터로 채워져 있고 Y 테이블이 아직 올 것이라는 사실과 관련된 오류를 처리할 필요가 없다는 것입니다. 코드의 단점은 변경한 레코드가 애플리케이션의 다른 부분에서 이미 사용 가능한지 확실하지 않기 때문에 더 방어적인 방식으로 작성해야 한다는 것입니다. 일부 분석가는 분석이 제한적이거나 JOIN이 없는 경우 NoSQL을 피할 수 있습니다.

주어진 작업에 가장 적합한 NoSQL 데이터베이스를 정의하는 것도 어렵습니다. MongoDB는 동적 데이터를 처리하고 이에 빠르게 액세스할 수 있는 탁월한 선택이었습니다. 특정 형식으로 데이터를 저장하거나 암호화를 통해 데이터를 보호하는 데 가장 적합한 솔루션일 수 있지만 특정 형식으로 데이터를 저장하는 데는 최상의 솔루션이 아닐 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스의 주요 특징 중 하나는 적응성입니다. 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있으며 조직의 특정 요구 사항을 충족하도록 조정할 수 있습니다.

Nosql의 단점은 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스 기술 의 단점은 무엇입니까? NoSQL 데이터베이스는 여러 문서에서 동일한 유형의 트랜잭션을 지원하지 않기 때문에 ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 트랜잭션을 지원하지 못하는 경우가 많습니다. 스키마가 적절하게 구성되어 있는 한 다양한 애플리케이션에서 단일 레코드 원자성이 허용됩니다.

Nosql이 신뢰할 수 없는 이유는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스가 항상 최선의 선택은 아니며 항상 가장 현명한 솔루션도 아닙니다. NoSQL 데이터베이스의 주요 단점 중 하나는 관계형 데이터베이스에서 볼 수 있는 안정성 기능이 부족하다는 것입니다. 즉, 원자성, 일관성, 격리 및 내구성과 같은 신뢰성 기능이 모두 존재합니다.

Nosql의 장점이 아닌 것은?

Nosql 데이터베이스는 복잡한 쿼리나 트랜잭션이 필요한 애플리케이션에 적합하지 않습니다. 또한 nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 동일한 수준의 데이터 보안 및 개인 정보 제어를 제공하지 않습니다.

NoSQL 데이터베이스 혁신은 다른 관계형 데이터베이스와 같은 세그먼트 및 라인이 아닌 JSON 레코드에 데이터를 저장합니다. no SQL 규칙은 NoSQL 디렉토리가 데이터를 저장하고 검색할 수 있음을 의미합니다. NoSQL 디렉터리는 적응력이 뛰어나고 다재다능하며 다양한 조직의 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 네 가지 주요 유형입니다. 이러한 각 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 데이터베이스가 무엇인지 확실히 말할 수는 없습니다. 프로젝트에 특정 데이터베이스가 필요한 경우 이를 선택해야 합니다. NoSQL 데이터 세트는 관계형 디렉토리와 달리 적응력이 더 뛰어나고 성능이 더 좋은 경우가 많습니다.

사용을 위해 데이터를 제거하거나 복구할 때 필요한 변경 사항이 적습니다. 어떤 유형의 정보를 가지고 있든 문제 없이 언제든지 저장하고 복구할 수 있습니다. 인터넷 및 분산 컴퓨팅 기간의 결과로 NoSQL 데이터 세트는 이제 많은 사용자의 요구를 충족하도록 확장될 수 있습니다. 또한 많은 양의 데이터를 전달하기 위해 많은 PC를 사용함으로써 정보 기반이 자연스럽게 확장되고 축소될 수 있습니다. 또한 많은 NoSQL 정보 기반을 중단 없이 재설계하고 변경할 수 있습니다. 많은 NoSQL 옵션 은 아직 구현되지 않은 여러 핵심 요소가 있는 사전 생성된 변형입니다. 대규모 조직은 많은 비즈니스가 의존하는 IT 주제인 비즈니스 지식(BI)뿐만 아니라 숙련도와 강도를 평가하기 위해 회사 디렉토리에서 데이터를 추출합니다.

기본적인 쿼리조차도 광범위한 프로그래밍이 필요하고 기존 BI 장치는 NoSQL 액세스를 허용하지 않습니다. 관계형 데이터가 포함된 데이터베이스를 관리하기 위한 표준 언어는 조직화된 쿼리 언어(SQL)입니다. 비사회적 NoSQL 프레임워크이며 공식적인 패턴, 조인 및 확장 문제가 필요하지 않습니다. JSON 레코드는 데이터 유형에 따라 키 평가 일치뿐만 아니라 허브 및 에지가 있는 다이어그램으로 표시될 수 있습니다. 스케일 아웃이라고도 하는 플랫 스케일링은 NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 컴퓨팅하는 프로세스입니다. 새로운 정보가 추가되면 DBMS가 규칙을 유지하기 때문에 정보의 품질이 향상됩니다. 샤딩을 사용하여 방대한 데이터 컬렉션을 다양한 서버에 분산된 더 작은 조각으로 나누는 방식은 오늘날에도 여전히 NoSQL 프레임워크 에서 사용됩니다.

NoSQL 디렉토리로서 쿼리 언어가 구조화되어 있다는 보장이 없습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 스키마를 포함하지 않습니다. 프로젝트의 특성에 따라 둘 이상의 NoSQL을 사용해야 할 수도 있습니다. 필요한 경우 소프트웨어 개발 회사를 찾는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

문서 데이터베이스는 주로 다양한 방법으로 액세스할 수 있고 정교한 기술이 필요하지 않은 데이터에 사용됩니다. 문서 데이터베이스가 키를 사용하여 각 개체를 식별하는 것과 같은 방식으로 키-값 데이터베이스는 키를 사용하여 각 개체를 식별합니다. 키-값 데이터베이스와 같은 와이드 컬럼 데이터베이스는 행이 아닌 컬럼에 데이터를 저장합니다. 보다 전통적인 데이터 웨어하우스와 달리 그래프 데이터베이스는 복잡한 데이터를 시각화하는 데 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 성능 측면에서 RDBMS 데이터베이스보다 빠릅니다. RDBMS 데이터베이스에서 사용되는 기존 SQL 쿼리 구문은 SQL 데이터베이스에서 사용되는 보다 효율적인 NoSQL 구문과 비교할 때 느릴 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 RDBMS 데이터베이스와 다른 데이터 구조를 사용하므로 성능이 더 빨라질 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스와 같이 방대한 양의 데이터 및 트랜잭션을 관리하기 위한 데이터베이스 시스템 은 사용이 간단하고 일반적으로 저렴한 서버를 사용하는 반면 RDBMS 데이터베이스는 더 비싸고 많은 양의 스토리지 및 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 결과적으로 NoSQL은 RDBMS보다 데이터를 저장하고 처리하는 데 훨씬 더 많은 비용이 들 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스 유형은 데이터 모델과 설계 방식에 따라 다릅니다. 문서 유형에는 차트, 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 등이 포함됩니다. 문서 데이터베이스는 여러 사용자가 동시에 액세스해야 하는 시간에 민감하지 않은 데이터에 주로 사용됩니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스의 이점은 다양하지만 대가가 따릅니다. NoSQL 데이터베이스는 처음으로 구조화된 데이터를 안정적으로 저장할 수 없습니다. 또한 조인을 수행하는 기능이 부족하여 데이터를 쿼리할 때 융통성이 떨어집니다. 따라서 NoSQL 데이터베이스는 구조화된 형식으로 저장된 많은 데이터가 필요하지 않은 애플리케이션과 대규모가 필요한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

Mongodb와 같은 Nosql 데이터베이스를 사용할 때의 단점은 무엇입니까?

또한 MongoDB NoSQL 데이터베이스에는 몇 가지 단점이 있습니다. MongoDB는 데이터 저장을 위해 많은 양의 메모리가 필요합니다. 문서 크기는 16MB와 같이 제한됩니다. MongoDB는 트랜잭션 처리를 지원하지 않습니다.

MongoDB는 오픈 소스 MongoDB 플랫폼에 구축된 수평 확장 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스라고도 하는 이 데이터베이스는 2007년에 생성되었습니다. NoSQL은 SQL에 관한 것일 뿐만 아니라 열, 문서, 그래프, 키-값 쌍 등과 같은 다양한 형식으로 사용할 수 있습니다. MongoDB는 역사상 가장 중요한 NoSQL 데이터베이스 중 하나로 찬사를 받았습니다. 웹 응용 프로그램에서 가능한 한 사용하기 쉽게 만드는 것을 목표로 설계되었습니다. MongoDB NoSQL 데이터베이스 에는 테이블이 없으므로 개발자가 작업하기가 간단합니다. BSON 데이터는 JSON 또는 확장 JSON 형식으로 저장되며 키-값 쌍을 사용하여 데이터를 저장합니다.

고유 키의 경우 할당된 값이 정의됩니다. 값은 컬렉션에 저장되는 문서에 저장됩니다. Boolean, string, double, integer, object, finery data, JavaScript, array 등 다양한 데이터 유형을 BSON 형식으로 저장할 수 있습니다. 2007년에 출시된 MongoDB는 지난 10년 동안 수천 개의 앱을 제공할 정도로 성장했습니다. 엔터프라이즈 IT는 이제 MongoDB의 작업을 지원할 수 있는 새로운 기능을 갖게 되었습니다. 이 데이터베이스는 Java, Go, C#, Python, PHP, Scala, Rust 및 Ruby on Rails를 포함한 모든 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수 있습니다. MongoDB용 오픈 소스 커뮤니티는 전 세계에 걸쳐 있으며 전 세계의 개발자로 구성되어 있습니다. MongoDB에는 많은 장점이 있지만 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 여러 수준의 여러 문서 중첩은 금지되며 16MB보다 큰 문서는 허용되지 않습니다.

NoSQL 데이터베이스는 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 상대적으로 적은 양의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

Nosql을 사용하지 말아야 할 때

NoSQL 데이터베이스를 사용하지 않으려는 몇 가지 주요 이유가 있습니다.
- ACID 트랜잭션이 필요합니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 여러 레코드에 걸쳐 있는 트랜잭션을 지원하는 데 적합하지 않습니다.
- 귀하의 데이터는 고도로 구조화되어 있습니다. 데이터가 단순하고 잘 구성된 경우 NoSQL 데이터베이스가 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.
- 당신은 많은 양의 데이터를 가지고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 매우 큰 데이터 세트를 처리하기 위해 확장하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
-복잡한 쿼리가 필요합니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 SQL 또는 기타 표준 쿼리 언어를 지원하지 않습니다.

MongoDB는 SQL보다 샤딩 기능이 훨씬 뛰어납니다. 수평 확장 기능은 샤딩의 이점 중 하나입니다. 쓰기 잠금이 번거롭다고 느끼시는 분들이 있을 수 있습니다. NoSQL DBMS 가 처리할 수 있는 기능의 수에는 제한이 없다고 생각합니다. 관계형 데이터베이스가 없다는 의미가 아니므로 noSQL이라고 할 수 없으며 관계형 모델을 무시하면 NoSQL은 다양한 용도로 SQL을 대체할 수 없습니다. 내가 본 대부분의 NoSQL 솔루션은 키-값 저장소 접근 방식에 속하며 아직 관계형 NoSQL 솔루션을 찾지 못했습니다. 반면에 이러한 산은 ACID 생성 실적이 좋지 않습니다.

NoSQL은 데이터 일관성 면에서 SQL만큼 안정적이지는 않지만 데이터 중복성 및 데이터 무결성 측면에서는 더 안정적입니다. NoSQL에는 트랜잭션 데이터가 없기 때문에 어떤 상황에서는 SQL보다 더 신뢰할 수 있습니다.
SQL은 지불에 가장 적합한 데이터베이스이며 정기적으로 사용해야 합니다. NoSQL은 상황에 따라 더 안정적일 수 있으므로 완전히 배제해서는 안 된다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

SQL보다 Nosql의 장점

SQL 데이터베이스는 수십 년 동안 사용되어 왔으며 관계형 데이터를 저장하기 위한 검증된 솔루션입니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스에 비해 장점이 있기 때문에 최근 몇 년 동안 인기를 얻고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성이 뛰어나고 분산이 더 쉬우며 일반적으로 SQL 데이터베이스보다 성능이 뛰어납니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 더 적합한 경우가 많습니다.

클라우드 데이터베이스 선택은 데이터의 모양, 쿼리 방법 및 확장 능력을 기반으로 해야 합니다. SQL(구조적 쿼리 언어) 또는 NoSQL(Not only SQL) 데이터베이스는 사용할 데이터베이스를 결정하는 데 가장 중요한 요소가 될 것입니다. Cloud 시리즈의 Big Data는 이제 세 번째 기사입니다. 기사, 소셜 미디어 게시물 및 기타 유형의 구조화되지 않은 데이터의 콘텐츠와 같이 NoSQL 데이터베이스에 저장할 수 있는 데이터는 이러한 유형의 데이터베이스에 훨씬 더 적합합니다. 그래프 기반 또는 키-값 쌍은 열 저장소뿐만 아니라 데이터 저장소로도 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성과 유연성을 모두 고려하여 구축되었습니다. 비즈니스가 성장함에 따라 데이터베이스가 확장됩니다.

NoSQL 및 NoSQL 데이터베이스는 서로 다른 방식으로 확장 되므로 데이터 세트가 향후 어떻게 증가할지 생각해야 합니다. 최고의 기능을 활용하기 위해 두 가지 유형의 데이터베이스를 결합하는 것이 제안되었습니다. 온프레미스 또는 클라우드 데이터베이스 사용 여부에 관계없이 다양한 데이터베이스 옵션을 사용할 수 있습니다. 가장 중요한 선택 중 하나는 기본 데이터 스토리지로 NoSQL 데이터베이스를 사용할지 아니면 NoSQL 데이터베이스를 사용할지 여부입니다. 다음 주제는 두 가지 추가 클라우드 데이터 스토리지 구성 요소인 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크입니다.

NoSQL 기반이고 다양한 방식으로 저장할 수 있는 데이터는 이러한 유형의 애플리케이션에 이상적입니다. 모든 유형의 데이터를 NoSQL에 저장하는 기능은 서로 다른 유형의 데이터를 구별하는 데 필요한 노력을 줄여줍니다. 데이터 요구 사항이 변경되면 빠르게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 또한 NoSQL은 테이블 기반 트랜잭션에 더 적합한 SQL 데이터베이스보다 데이터 저장 측면에서 더 유연합니다. 일반적으로 NoSQL은 유연하고 확장 가능한 방식으로 대량의 데이터를 저장하는 데 탁월한 선택입니다.

기업이 Nosql 기술을 사용하기로 결정할 때 직면하는 다양한 문제는 무엇입니까?

기업이 NoSQL 기술을 사용하기로 결정할 때 발생할 수 있는 몇 가지 다른 문제가 있습니다. 한 가지 문제는 NoSQL에는 데이터를 쿼리하는 표준 방법이 없기 때문에 각 기업이 이를 위한 고유한 방법을 개발해야 한다는 것입니다. 이는 어렵고 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있습니다. 또 다른 잠재적인 문제는 NoSQL 데이터베이스가 관계형 데이터베이스보다 확장성이 떨어지는 경우가 많기 때문에 기업은 데이터 요구 사항이 선택한 NoSQL 데이터베이스의 기능을 초과하지 않도록 해야 합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 관리하기가 더 어려울 수 있으므로 기업은 이를 수행할 수 있는 직원을 배치해야 합니다.

엔터프라이즈 설계자로서 저는 항상 다양한 수직 시장에서 엔터프라이즈 고객에게 도움이 될 수 있는 새롭고 혁신적인 개념/아이디어를 찾고 있습니다. 최근에 저는 제 고객이 정확히 어떤 이점을 얻을 수 있는지 확인하기 위해 이 NoSQL 트렌드에 대해 깊이 파고드는 것을 고려하고 있었습니다. 또한 지금이 기업이 이를 실행에 옮겨야 할 적기인지 알아보고 싶었습니다. 관계형 데이터베이스와 비합리적 데이터베이스의 차이점은 비합리적 데이터베이스는 일관성 및 격리와 같은 ACID 속성을 엄격하게 준수할 필요가 없다는 것입니다. 솔루션이 제공할 사용 사례에 대한 좋은 아이디어는 스토리지 유형에서 파생됩니다. 우리는 조직 데이터베이스의 대부분의 데이터가 저장되었던 지난 80년대 및 90년대보다 훨씬 더 일반적인 정형 데이터 시대에 살고 있습니다. 비관계형 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 지원하고 파티션을 통해 수평으로 확장할 수 있으며 고가용성 지원을 제공할 수 있기 때문에 이러한 추세(RDBMS 솔루션과 반대)를 처리하기 위한 최상의 전체 솔루션을 제공합니다.

다음은 몇 가지 관련 사용 사례입니다. 오늘날 많은 조직에서는 사용자에게 메시지 포럼, 블로그 등을 사용하여 소셜 컴퓨팅을 수행할 수 있는 기능을 제공하며 ' 비관계형 데이터베이스 '는 M&A, 비용 절감, 신속한 처리 및 기타 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. . 가장 빈번하고 해결하기 어려운 다음 최종 사용자 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 턴어라운드 시간 단축, 총소유비용 절감, 비즈니스 민첩성이라는 이점이 있습니다. 이 분야에서 비관계형 데이터베이스는 특히 저장 및 처리에 필요한 데이터 양이 많을 때 성능면에서 뛰어납니다. 이러한 장기적인 이점이 단기적인 단점보다 클 수 있다는 사실에도 불구하고 비관계형 솔루션을 구현하려는 기업에게는 여전히 중요한 과제가 있습니다. 요즘에는 외부 조직의 지원 솔루션이 있는 '비관계형 데이터베이스'가 거의 없습니다.

Oracle, IBM 또는 Microsoft와 같이 하나를 보유한 기업에서만 세계 최대 소프트웨어 회사와 경쟁할 수 있습니다. 데이터 복구, 백업 및 임시 데이터 수정과 관련하여 기업 의사 결정권자들 사이에서 항상 논쟁의 주제입니다. 현재 기업에서 비관계형 데이터베이스를 채택하는 것은 아직 초기 단계입니다. NoSQL을 사용하여 미래의 기업을 구축할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. NoSQL이 기업에 어떻게 도움이 되는지 이해하려면 먼저 주요 이해관계자들 사이에서 공감대를 형성하는 것이 중요합니다. 비관계형 데이터베이스 집합에 대한 개요가 이 비교에서 제공되므로 지금 바로 도입을 고려하고 있는 기업이 시작할 수 있는 좋은 장소입니다. 조직이 고유한 특정 요구 사항에 대해 둘 이상의 솔루션을 필요로 하는 경우 해당 요구 사항과 가장 호환되는 특성을 가진 네 가지 옵션 중 하나를 고려하십시오.

제품/해결된 선택에 대한 경험 법칙 결정: 데이터 액세스에 대한 추상화를 정의합니다. 성능 및 확장성을 계획하는 데 도움이 되는 모델이 필요합니다. 향후 몇 년 동안 비관계형 데이터베이스 및 표준화된 데이터 액세스 추상화를 위한 공통 데이터 서비스 플랫폼을 만드는 것은 쉽지 않을 것입니다. 그러나 처음부터 이것을 머릿속에 가지고 있으면 여행 내내 올바른 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 기능이나 버전을 결정할 때 Enterprise는 결정을 내리기 전에 해결해야 할 문제와 솔루션을 알고 있어야 합니다. 이를 달성하려면 반복적이고 리팩터링 중심 모드를 사용하는 것이 중요합니다. 가장 큰 과제는 모든 데이터/객체가 RDBMS에서 사용될 수 없다는 것을 기업 의사 결정권자에게 확신시키는 것입니다.

특정 유형의 사용 사례에 대해 비관계형 데이터베이스를 사용할 수 있음을 보여주고 싶다면 사용해 보십시오. 기업이 미래에 "비관계 데이터베이스"와 같은 기술을 사용하여 정보 관리 시스템을 혁신하려면 지금 당장 시도해야 합니다. Sourav Mazumder는 정보 기술 분야에서 14년 이상 근무한 Infosys Technologies Limited의 수석 기술 설계자입니다. 그의 관심사는 현재 NoSQL, Web 2.0 거버넌스, 성능 모델링 및 세계화에 집중되어 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 유형

NoSQL 데이터베이스는 다양한 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 다양한 유형으로 제공됩니다. 가장 일반적인 유형은 문서, 키-값, 열 형식 및 그래프 데이터베이스입니다.

데이터베이스 지향 시스템은 NoSQL 외에 기존 SQL 데이터베이스에 의존하지 않는 시스템입니다. 데이터 모델은 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 사용되는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 다른 데이터 시스템에서 사용됩니다. 시중에는 여러 가지 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 특성을 가지고 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 문서 데이터베이스는 일반적으로 축소됩니다. 전자 상거래 플랫폼, 거래 플랫폼 및 모바일 앱 개발과 같은 수많은 사용 사례가 있습니다. MongoDB를 Postgres와 비교하고 두 가지 주요 NoSQL 데이터베이스에 대해 자세히 알아보십시오. 열 기반 데이터베이스는 단일 열의 여러 열을 집계하는 데 사용할 수 있습니다.

그들은 데이터를 매우 다르게 작성하기 때문에 일관성 있게 의사 결정을 내리기가 매우 어렵습니다. 그래프 데이터베이스는 데이터 요소 간의 연결을 캡처하고 검색하기 위한 최적화된 데이터베이스 집합입니다. 이러한 방법을 사용하면 더 이상 SQL JOINING 다중 테이블과 관련된 오버헤드를 처리할 필요가 없습니다.

MongoDB는 유연성, 확장성 및 대용량 데이터 처리 능력 때문에 널리 사용됩니다. MongoDB는 또한 웹 애플리케이션을 위한 탁월한 선택이며 많은 유명 웹사이트에서 이를 사용합니다.
MongoDB의 기능은 제한적이지만 신뢰할 수 있고 널리 사용되는 데이터베이스임이 입증되었습니다. MongoDB는 널리 보급될 가능성이 있는 NoSQL 데이터베이스에 적합한 선택입니다.

Nosql 데이터 처리

Nosql 데이터 처리 는 표준 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스용으로 설계된 데이터 처리 유형입니다. 이러한 유형의 데이터 처리는 데이터 마이닝 및 데이터 웨어하우징과 같은 대규모 데이터 처리 작업에 자주 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 유연성이 더 높다는 점에서 기존 데이터베이스 와 다릅니다. 관계형 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 문서와 같은 하나의 데이터 구조에 데이터를 저장합니다. 이 데이터베이스 설계에는 대규모 비정형 데이터 세트를 처리하기 위한 스키마가 필요하지 않으므로 신속한 확장 프로세스가 가능합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장하지 않기 때문에 테이블 교환이 필요하지 않습니다. NoSQL을 데이터 분석, 소셜 네트워크 및 모바일 앱에 적용하는 것은 사용 가능한 다양한 데이터 구조 덕분에 가능합니다. 각 유형의 데이터베이스에는 고유한 장점이 있지만 대부분의 회사는 NoSQL 및 관계형 데이터베이스를 선호합니다. 문서 데이터베이스는 데이터를 응용 프로그램에서 사용할 때 정리된 상태로 유지하기 위해 데이터를 문서로 저장합니다.

문서 데이터베이스는 문서 관리 시스템 및 사용자 프로필에 자주 사용됩니다. 열 데이터베이스는 열에 정보를 저장하고 특정 열에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 이 유형의 데이터베이스에는 Apache HBase와 Apache Cassandra의 두 가지 예가 있습니다. 요소 간의 연결을 저장하고 관리하는 것 외에도 그래프 데이터베이스는 그래프에 대한 정보 포털 역할도 합니다. 기존의 디스크 기반 데이터베이스와 달리 데이터는 디스크가 아닌 주 메모리에 저장되므로 데이터 액세스가 더 빠릅니다. 마이크로서비스의 주요 이점은 애플리케이션이 단일 위치에 데이터를 저장해야 하는 비용과 시간이 많이 드는 프로세스가 필요하지 않다는 것입니다. IBM의 NoSQL 데이터베이스 오퍼링에는 광범위한 애플리케이션을 위한 다양한 범위의 NoSQL 데이터베이스가 포함됩니다. IBM Cloud Pak for Data용 무료 IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced 추가 기능은 IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced 섹션에서 찾을 수 있습니다. 이 서비스는 Apache CouchDB, PouchDB 및 널리 사용되는 웹 및 모바일 개발 스택용 라이브러리를 포함하는 오픈 소스 에코시스템과 호환됩니다.

Nosql 데이터베이스의 장점

NOSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점을 제공합니다. 또한 데이터가 테이블이 아닌 문서에 저장되기 때문에 데이터를 사용할 때 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다. 문서 기반 스토리지 모델은 비용이 저렴하고 테이블 구조에 의존하지 않기 때문에 쿼리는 데이터가 아닌 데이터에 대해 직접 실행됩니다. 데이터 저장 측면에서 NOSQL 데이터베이스는 Oracle 기반 데이터베이스보다 효율적입니다. 모든 열을 인덱싱할 필요는 없으며 열 구조에 관계없이 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. NOSQL 데이터베이스는 더 유연할 뿐만 아니라 더 효율적입니다. 또한 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스와 같은 더 많은 데이터 모델을 사용할 수 있습니다. 그 결과, 당면한 응용 프로그램의 요구 사항을 충족하도록 맞춤화할 수 있습니다.

데이터 일관성 대부분의 Nosql 데이터베이스

결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 높은 수준의 가용성을 달성하기 위해 일정 수준의 일관성을 희생합니다. 결과는 강력한 일관성을 위해 만들어진 경우보다 더 일관성이 있습니다. 기본 무결성을 보장하는 데이터 저장소가 가장 최근에 쓴 결과를 반환하지 않는다는 것은 이것이 보장되지 않는다는 것을 의미합니다.

Nosql 데이터베이스: 장단점

대부분의 NoSQL 데이터베이스에서는 완전한 일관성이 아닌 궁극적인 일관성에 끝이 보이지 않습니다. 데이터베이스를 업데이트하는 데 필요한 시간이 평소보다 길어질 수 있습니다. 일관성은 때때로 최종 일관성이라고도 합니다.
그러나 NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 트랜잭션 지원이 부족하기 때문에 SQL 데이터베이스만큼 일관성이 없습니다. 즉, 데이터가 때때로 부정확할 수 있습니다. 이러한 유형의 거래는 즉각적인 확인이 필요한 은행 및 ATM 인출과 같은 거래 요구 사항을 충족하지 않습니다.
ACID 지원이 필요한 경우 100% 데이터 무결성 및 데이터 일관성을 받게 됩니다. NoSQL이 간단한 쿼리 환경에 더 적합하더라도 SQL은 복잡한 쿼리 환경에 가장 적합한 선택입니다.