NoSQL 데이터베이스의 장점

기존 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템 )가 최신 애플리케이션의 성능, 확장성 및 민첩성 요구 사항을 충족할 수 없기 때문에 NoSQL 데이터베이스의 인기가 점점 높아지고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존의 테이블 기반 관계형 모델을 사용하지 않고 대신 더 단순한 문서 기반, 키-값 또는 그래프 기반 모델을 사용합니다. 따라서 대량의 데이터를 더 쉽게 확장하고 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 요구 사항이 없기 때문에 더 유연합니다. 이를 통해 미리 스키마를 정의할 필요가 없으므로 애플리케이션을 더 쉽고 빠르게 개발할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스가 비관계형인 주된 이유는 확장 가능하고 유연하도록 설계되었기 때문입니다. 즉, 기존의 테이블 기반 관계형 모델을 사용하지 않고 대신 더 간단한 문서 기반, 키-값 또는 그래프 기반 모델을 사용합니다.

데이터는 간단한 키/값 쌍, JSON 문서 또는 그래프에 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터 저장소 는 쿼리 처리에 SQL을 사용하지 않는 데이터 저장소입니다. 이러한 데이터베이스 중 다수가 SQL 호환 쿼리를 지원한다는 사실에도 불구하고 noSQL은 비관계형 데이터베이스를 나타냅니다. 문서 저장소를 만들기 위해 동일한 구조를 가질 필요는 없습니다. 이 자유 형식 접근 방식은 상당한 유연성을 제공합니다. 이 키 식별자는 일반적으로 고유할 수 있는 해시된 문서에 사용됩니다. 문서를 읽거나 쓸 때 원자성 작업은 일반적으로 여러 필드에서 발생합니다.

대부분의 열 계열 데이터베이스에서 데이터는 해시가 아닌 키 순서 지정 방식으로 저장됩니다. 이론적으로 행 키는 기본 인덱스이며 특정 키 또는 키 집합을 통해 키 기반 액세스를 가능하게 합니다. 몇 가지 구현을 통해 열 패밀리의 특정 열에 대해 보조 인덱스를 사용할 수 있습니다. 키 값을 사용하거나 임의의 수의 키를 사용하여 간단한 조회를 키 저장소에서 수행할 수 있습니다. 그래프의 데이터 저장소 는 노드와 에지의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 노드와 에지 간의 관계는 각각 노드와 에지로 표시됩니다. 그래프 데이터베이스를 사용하면 사용자가 매우 효율적인 방식으로 관계 네트워크를 쿼리할 수 있습니다.

시계열 데이터 저장소는 원격 분석 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 센서와 애플리케이션/시스템 카운터는 시나리오의 두 가지 예입니다. 특정 Blob은 일부 개체 데이터 저장소 의 여러 서버 노드 간에 복제됩니다. 파일 공유의 한 예인 서버 메시지 블록(SMB)과 같은 표준 네트워킹 프로토콜을 사용하여 네트워크에서 파일 공유에 액세스할 수 있습니다. 외부 인덱스는 모든 데이터 저장소에서 보조 인덱스로 작동합니다. 이 소프트웨어는 방대한 양의 데이터를 인덱싱하고 거의 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 인덱스를 인덱싱하는 프로세스가 사용됩니다. 자유 텍스트 검색이 가능하고 다차원적일 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스(일명 NOT SQL)는 데이터를 다르게 저장 한다는 점에서 관계형 데이터베이스와 다릅니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델에 따라 다양한 형태로 제공됩니다. 문서 유형, 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 및 그래프가 가장 일반적입니다.

Nosql은 관계형 데이터베이스입니까?

NoSQL 데이터베이스에는 행과 열이 없으므로 SQL 데이터베이스(행과 열을 지원하지 않음)보다 데이터 구조 변경에 더 쉽게 적응할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스에 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형 은 특정 스키마에 의해 결정됩니다. 객체 지향 시스템(NoSQL)은 정보가 특정 순서대로 있는 한 어떤 구조로든 데이터를 저장합니다. 관계형 데이터베이스의 사용자는 INSERT, SELECT 및 DELETE 문을 사용하여 변경하거나 추가합니다. NoSQL 쿼리는 데이터를 문서(열)로 검색할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 맥락에서 '관계형 데이터베이스'라는 용어는 일반적으로 사용자가 스키마를 생성한 다음 관계형 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 추가, 업데이트 또는 삭제할 수 있는 시스템을 지칭하는 데 사용됩니다. Database NoSQL은 일반적으로 범용 작업을 수행하는 데 사용되는 반면 Database SQL은 더 전문화되어 있습니다. SQL 데이터베이스에 저장된 엔터티와 Nosql 데이터베이스에 저장된 엔터티 간에는 종종 차이가 있습니다.

SQL 데이터베이스는 모든 문서를 보관할 수 있는 메모리만 충분하기 때문에 너무 많은 문서만 보관할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스 유형은 구조화 방식에 따라 결정되는 경우가 많습니다. 일반적으로 가장 적합한 데이터베이스 시스템은 보유하고 있는 데이터와 필요한 성능에 따라 다릅니다.

MongoDB는 일반적으로 MySQL 및 Oracle과 같은 관계형 모델을 기반으로 하는 다른 데이터베이스와 비교됩니다. 그러나 그들 사이에는 중요한 차이점이 있습니다. MongoDB가 문서 모델을 사용하는 경우 데이터가 테이블로 구성되지 않습니다. JSON 형식 문서의 데이터는 저장되지 않습니다. 이를 통해 데이터를 모든 구조에 저장하고 언제든지 모든 형식으로 업데이트할 수 있습니다. 또 다른 중요한 차이점은 MongoDB가 데이터베이스 자체 수준에서 데이터베이스 확장성 을 지원하도록 설계되지 않았다는 것입니다. 즉, 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 용량이 없습니다. 간단한 단일 사용 응용 프로그램을 위한 것이므로 가벼운 데이터베이스가 됩니다. 결과적으로 MongoDB는 업계 표준이 될 수 있는 최첨단 데이터베이스로 돋보입니다.

증가하는 Nosql 데이터베이스

기존의 관계형 데이터베이스 보다 빠르고 확장성이 높을 뿐만 아니라 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스가 인기를 얻고 있습니다. 이와 같은 데이터 관리 도구는 많은 양의 데이터를 관리하는 데 이상적이며 기술 지식이 없는 사용자도 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램이 항상 모든 사람에게 가장 적합한 것은 아닙니다. 관계형 데이터베이스는 여전히 가장 일반적으로 사용되는 데이터베이스 유형이며 일반적으로 고성능 및 엄격한 데이터 구성이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다.

비관계형 데이터베이스는 무엇입니까?

비관계형 데이터베이스는 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 비관계형 데이터베이스는 종종 "NoSQL" 데이터베이스라고 합니다.

기존의 관계형 데이터베이스 구조 는 일반적으로 더 구조화되어 있지만 비관계형 데이터베이스는 비표 형식으로 데이터를 저장하고 더 유연합니다. NoSQL 데이터베이스라고도 하는 비관계형 데이터베이스는 SQL에 의존하지 않는 데이터베이스입니다. 조각 및 데이터 유형에 대한 정보를 포함하는 테이블은 관계형 데이터베이스에 저장됩니다. 비관계형 데이터베이스는 자주 변경되거나 다양한 유형의 데이터로 처리되는 데이터를 저장할 수 있습니다. 빠르게 변경할 수 있는 동적 데이터베이스가 필요한 고속 애플리케이션을 지원하고 대량의 복잡하고 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 비관계형 데이터베이스에서 수집할 수 있는 더 많은 정보가 수집되고 있습니다. 보안과 민첩성을 모두 제공하므로 신속한 애플리케이션 개발이 가능합니다. 성능과 속도를 향상시키면서 데이터 관리 비용을 줄일 수 있으며, 데이터 레이크 데이터베이스는 덜 복잡하고 유지 관리 비용이 저렴합니다.

NoSQL은 몇 초 만에 1개에서 수십만 개의 레코드로 확장할 수 있고, 어떤 형식으로든 데이터를 저장할 수 있으며, 저렴한 비용으로 구현할 수 있습니다. MarkLogic NoSQL 데이터베이스는 오늘날 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나입니다. 단일 데이터 통합 ​​플랫폼이 있으며 다양한 소스의 데이터를 통합하는 데 사용할 수 있습니다. MarkLogic의 주요 장점은 확장 및 크기 축소 기능, 모든 형식으로 데이터를 저장하는 기능 및 낮은 구현 비용입니다.

비관계형 데이터베이스의 장점

비관계형 데이터베이스는 데이터 저장을 위해 기존의 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스 모델입니다. 데이터 구조에 대해 걱정하는 데 시간을 낭비하고 싶지 않은 신속한 애플리케이션 개발을 포함하여 다양한 상황에 유용합니다.

비관계형 데이터베이스가 생성된 이유는 무엇입니까?

비관계형 데이터베이스는 여러 가지 이유로 만들어졌습니다. 한 가지 이유는 텍스트나 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 더 적합하기 때문입니다. 또 다른 이유는 많은 양의 데이터를 처리할 때 느리고 번거로울 수 있는 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나다는 것입니다. 마지막으로 비관계형 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 사용하기 쉽고 유지 관리가 덜 필요합니다.