보고에 NoSQL을 사용할 때의 장단점

Nosql 데이터베이스는 확장성과 유연성 때문에 자주 사용됩니다. 그러나 nosql은 보고에 적합합니까? 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장단점이 있습니다. 따라서 이 질문에 대한 답은 사용 중인 특정 NoSQL 데이터베이스에 따라 다릅니다. 즉, 보고에 NoSQL을 사용하는 일반적인 이점에는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 기능, 쉽게 확장 또는 축소할 수 있는 기능, 다양한 방식으로 데이터를 모델링할 수 있는 유연성이 포함됩니다. 보고에 NoSQL을 사용하는 데에는 몇 가지 단점이 있습니다. 여기에는 서로 다른 NoSQL 데이터베이스 간의 표준화 부족과 아직 익숙하지 않은 경우 NoSQL을 시작해야 하는 어려움이 포함됩니다. 전반적으로 NoSQL이 보고에 적합한지 여부는 특정 요구 사항과 기본 설정에 따라 다릅니다. 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 확장 가능하고 유연한 데이터베이스가 필요한 경우 NoSQL이 좋은 선택이 될 수 있습니다. 그러나 NoSQL에 익숙하지 않은 경우 시작하기 어려울 수 있습니다.

속도와 비용이 저렴하기 때문에 NoSQL 데이터베이스는 점점 대중화되고 있습니다. NoSQL을 사용하면 애플리케이션이 런타임에 데이터 모델을 검색할 수 있으며 사용할 수 있는 스키마에 제한이 없습니다. DocumentDB는 더 간단하고 성능이 뛰어나며 단순할 뿐만 아니라 여러 조인이 아닌 단일 문서를 사용하여 쿼리합니다. DocumentDB는 MongoDB와 같은 다른 NoSQL 데이터베이스가 'Database-as-a-Service'인 것과 같은 방식으로 사용될 수 있습니다. 언어는 영어와 모국어가 혼합되어 있습니다. DocumentDB는 의심할 여지 없이 최고 중 하나입니다. No. SQL 지원 측면에서 NET 데이터베이스. 이 자습서에서는 DocumentDB ODBC 드라이버를 DocumentDB에 연결하고 이를 사용하여 FlexReport와 바인딩하는 과정을 안내합니다.

MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 유연한 스키마를 가지고 있기 때문에 SQL에 비해 성능이 우수합니다. 반면에 많은 데이터 관리자는 전통적으로 데이터 분석을 위해 SQL 데이터베이스를 선호했습니다. Looker와 같은 대부분의 BI 도구는 NoSQL 데이터베이스에 대한 쿼리 기능을 지원하지 않기 때문입니다.

BI 보고서에 MongoDB를 사용할 수 있습니까? "아니오"라고 대답하는 것은 간단할 것입니다. 일반적으로 MongoDB는 비즈니스 인텔리전스 보고서 또는 대시보드 템플릿을 생성하는 데 적합하지 않습니다. 이러한 유형의 소프트웨어는 이러한 맥락에서 확실히 사용할 수 있지만 그 특성상 사용하기 어렵다는 점에 유의하십시오.

NoSQL은 확장성, 단순성, 적은 코드 및 유지 관리 용이성으로 인해 유리합니다. NoSQL은 성숙한 쿼리와 유연한 쿼리가 부족하기 때문에 다른 유형의 데이터베이스보다 이점이 있습니다. 쿼리는 적응력이 떨어집니다. 자체적으로 확장할 수 있는 단일 기술은 없습니다.

보고에 사용되는 데이터베이스는 무엇입니까?

Oracle, Microsoft DB2, Microsoft SQL Server, Microsoft Access 및 MySQL은 오늘날 시장에서 가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스입니다. 이 소프트웨어는 사용 및 유지 관리가 간단합니다. 데이터베이스 보고 도구는 JDBC, JNDI 또는 ODBC를 통해 관계형 데이터베이스 관리 시스템에 연결됩니다.

Roger Johnson은 IBM과 협력하여 IBM Cognos 10 Report Studio: Practical Examples를 만들었습니다. 프레젠테이션 중에 그는 간단하고 이해하기 쉬운 데이터베이스를 개발한 경험에 대해 이야기합니다. 나에게 내가 하고 싶은 일을 아는 것으로 보고하는 것은 그것에 접근하는 좋은 방법입니다. Johnson은 내가 그에게 숫자를 제공할 것을 요청합니다. 내가 정보 기술을 시작할 때 데이터베이스 설계의 목표는 중복 데이터를 제거하고 전체 크기를 최대화하는 것이었습니다. 대중적인 믿음에 따르면 데이터 웨어하우스는 보고서 작성자가 데이터베이스에서 정보를 추출하는 능력을 향상시키는 가장 좋은 방법입니다. IT 전문가로서 이러한 유형의 데이터베이스에 대해 처음 배우기 시작했을 때 이러한 유형의 데이터베이스로 무엇을 만들어야 할지 확신이 서지 않았습니다.

보고 데이터베이스를 만들 때 속성을 논리적으로 구성하는 것이 중요합니다. 수업 시간에 누가, 무엇을, 어디서, 언제, 왜에 대해 이야기할 때 이러한 속성을 사용하여 숫자를 식별합니다. Star Schema는 보고 데이터베이스의 디자인을 이해하기 위한 탐구에서 필요한 연결 고리였습니다. 테이블의 첫 번째 유형에는 보고서 작성자가 컨텍스트를 제공하는 데 사용할 모든 사실이 포함됩니다. 차원 테이블로 분류한 테이블입니다. 다음 표를 사용하여 누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜 데이터를 결정할 수 있습니다.

IBM 웹 기반 보고 및 분석 도구인 Cognos에는 PDF 또는 XML 보고서에 대한 내보내기 옵션이 있습니다. SSRS(SQL Server Reporting Services)는 Microsoft에서 만든 서버 기반 보고서 생성 소프트웨어 시스템이므로 SQL 데이터베이스와 같은 다양한 데이터 소스에서 사용자 지정 보고서를 작성하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 관리자는 내부적으로 또는 외부 당사자와 보고서를 공유할 수 있습니다. Cognos에 비해 SSRS의 장점은 분명합니다. 더 저렴하지만 어떤 유형의 보고서를 생성할 수 있는지에 있어 더 큰 유연성이 있습니다.

Sql 보고 도구입니까?

SQL 보고 소프트웨어를 사용 하면 대화형 데이터 시각화 및 공유 옵션을 사용하여 특수 플랫폼에서 생성된 보고서를 모니터링, 조작 및 추출할 수 있습니다.

Oracle Reports가 비즈니스를 위한 최고의 도구인 이유

기업은 Oracle Reports를 사용하여 정확하고 신뢰할 수 있는 보고서를 생성할 수 있습니다. 확장성과 안정성으로 인해 이 소프트웨어는 모든 비즈니스 규모에 탁월한 선택입니다.

Nosql은 무엇에 적합하지 않습니까?

또한 NoSQL은 동적 작업을 지원하지 않습니다. ACID 속성의 경우 보장할 수 없습니다. 이러한 경우 SQL 데이터베이스가 선호될 수 있습니다. 애플리케이션의 런타임에 유연성을 제공해야 하는 경우 NoSQL 사용을 피해야 합니다.

NoSQL 데이터베이스가 더 작은 스토리지 크기에 최적화되면 더 적은 CPU와 메모리로 가장 중요한 요청을 수행할 수 있습니다. 또한 다른 유형의 기술과 비교할 때 규모를 줄이고 더 효율적으로 사용할 수 있습니다. 일반 데이터 구조에서 여러 컬렉션은 중복 데이터로 구성됩니다. 결과적으로 데이터 양이 늘어나고 모든 인덱스 업데이트, 노드 동기화 및 기타 작업을 수행하는 데 필요한 시간이 늘어납니다. NoSQL 서버는 최종 일관성을 염두에 두고 설계되었으므로 변경 사항이 명시적으로 전달되지 않는 한 인덱스나 노드를 통해 전파될 수 없습니다. NoSQL 제품군의 일부 구성원은 새 인덱스를 생성할 수 있습니다(예: RavenDB는 자동 인덱스 생성). 인덱스를 사용하지 않고 MongoDB의 모든 데이터를 스캔할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 액세스 패턴을 충족해야 합니다. DBMS가 알려지지 않았거나 자주 변경되는 경우 구조를 재고하는 것이 가장 좋습니다. NoSQL 데이터베이스는 OLAP 시스템이 데이터를 분할해야 하므로 원자 수준에서 데이터를 소비하지 않습니다. To Be Continued는 NoSQL(그래프 기반 NoSQL 제외)의 데이터 무결성 검증과 관련된 나머지 문제를 제거하는 데 사용할 수 있습니다. Amazon DynamoDB 플랫폼은 작년에야 ACID 규정을 준수하게 되었기 때문에 ACID 규정 준수에 관해서는 시대에 뒤처졌습니다.

또한 NoSQL 데이터베이스는 다양한 데이터 유형을 저장할 수 있습니다. 텍스트, JSON, XML 및 이진 데이터는 모두 NoSQL 데이터베이스에 저장할 수 있는 데이터 유형입니다. 마지막으로 NoSQL 데이터베이스는 성능이 우수해야 한다는 점입니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 모양과 크기로 제공되며 각각 고유한 특성이 있습니다. NoSQL 데이터베이스 사용의 장단점은 무엇입니까? NoSQL 데이터베이스는 유연하고 확장할 수 있다는 추가적인 이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스의 전체 구조에 영향을 주지 않고 필요에 따라 열과 데이터 유형을 쉽게 추가하고 제거할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스 보다 빠른 경우가 많습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장하고 검색하는 방식이 빠르고 효율적이도록 설계되었습니다. 광범위한 문제를 해결하는 NoSQL 데이터베이스의 기능은 탁월한 기능입니다. 응용 프로그램에서 구현하기 전에 이러한 유형의 데이터베이스의 제한 사항을 이해하는 것이 중요합니다.

대부분의 애플리케이션에서 Nosql이 더 나은 선택인 이유

NoSQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 지원하지 않는 등의 단점이 있는 것으로 자주 언급되지만 특정 애플리케이션에서 사용할 수 없다는 의미는 아닙니다. 실제 응용 프로그램의 99%에서 사용되는 것을 보았습니다. Nosql 데이터베이스는 일반적으로 속도와 규모 때문에 대부분의 애플리케이션에 더 나은 선택이지만 대규모 고가용성 데이터 저장소의 경우에는 제한이 있습니다.

Nosql이 더 나은 이유

Nosql 데이터베이스는 여러 가지 이유로 점점 인기를 얻고 있습니다. 일반적으로 기존의 관계형 데이터베이스 보다 확장성이 뛰어나며 여러 서버에 더 쉽게 분산될 수 있습니다. 또한 동일한 수준의 정규화가 필요하지 않기 때문에 종종 더 효율적입니다. 마지막으로 nosql 데이터베이스는 스키마 측면에서 더 유연할 수 있으므로 관계형 모델에 적합하지 않은 데이터를 더 쉽게 저장하고 쿼리할 수 있습니다.

RDBMS의 단점에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스는 Amazon, Google, LinkedIn 및 Facebook과 같은 인터넷 회사에서 개발했습니다. 구조화되지 않은 프로세스에서 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 NoSQL은 데이터를 처리하는 동적이고 클라우드 친화적인 방법으로 부상했습니다. FairCom의 비즈니스 개발 이사인 Edward de Oliveira에 따르면 NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스가 해결할 수 없는 몇 가지 문제를 해결할 수 없습니다. NoSQL 데이터베이스는 클라우드 컴퓨팅, 웹, 빅 데이터 및 대다수의 사용자가 사용합니다. NoSQL 데이터베이스에는 다양한 유형의 데이터 저장소가 있는 많은 수의 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 그래프, 키-값 쌍, 열 형식 및 문서가 가장 일반적으로 사용되는 유형입니다. Amazon, eBay 등과 같은 웹 중심 비즈니스에서는 변화하는 데이터 모델과 가장 잘 일치할 수 있는 NoSQL 대 SQL과 같은 데이터베이스의 필요성이 강조되었습니다.

데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 실시간으로 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다. 데이터베이스 환경 에는 빠르게 확장되는 데이터 유형, 데이터 속도 증가 및 폭발적인 데이터 볼륨이 범람하고 있습니다. 이러한 상황에서 HBase, Cassandra 및 Couchbase와 같은 NoSQL 데이터베이스만이 빅 데이터 애플리케이션의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. CAP Priorities(Consistency-Availability-Partition Tolerance) 프레임워크의 일부인 NoSQL 데이터베이스는 우선순위 식별에 중점을 둡니다.

많은 양의 데이터를 처리하려는 기업은 점점 더 NoSQL 데이터베이스를 활용하고 있습니다. 이러한 데이터베이스의 주요 장점은 단일 스키마에 구속되지 않아 데이터 저장 및 처리가 보다 유연하다는 것입니다. MongoDB NoSQL 데이터베이스는 샤딩을 기반으로 수평 확장하도록 설계되었습니다.

Nosql이 더 나은 이유는 무엇입니까?

관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스에는 많은 이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 유연한 데이터 모델, 수평 확장, 초고속 쿼리 등 수많은 이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 매우 유연한 스키마로 작성됩니다.

Facebook의 Nosql 데이터베이스로의 이동

그러나 Facebook의 사용자 기반과 데이터 양이 증가함에 따라 소셜 미디어 거대 기업은 이제 플랫폼을 강화하기 위해 보다 확장 가능한 분산 NoSQL 솔루션을 사용하는 것을 평가하고 있습니다. Facebook은 소셜 그래프를 위해 NoSQL 데이터베이스를 조사하면서 효율적이고 확장 가능한 방식으로 대규모 데이터 저장을 위한 이러한 시스템의 이점을 강조합니다. SQL은 여전히 ​​많은 애플리케이션에서 실행 가능한 옵션이지만 NoSQL 데이터베이스는 대규모 데이터 저장 및 검색과 관련하여 상당한 이점을 제공합니다.

Nosql이 관계형 데이터베이스보다 나은가요?

NoSQL 데이터베이스는 어떤 식으로든 실패할 가능성이 없습니다. 관계형 데이터베이스의 데이터베이스는 언제든지 실패할 수 있으며 복제될 수 있습니다. 매우 많은 양의 NoSQL 데이터베이스에서 처리할 수 있는 상당한 양의 데이터가 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 적절하게 구성된 경우 적당한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스: 장단점

일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 특히 키-값 스토리지와 관련하여 SQL 데이터베이스보다 빠릅니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 항상 ACID 트랜잭션을 지원하지 않을 수 있으므로 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 기존 SQL 데이터베이스 보다 덜 성숙하고 적응성이 떨어지며 잘 알려져 있지 않습니다.