검색을 위한 NoSQL 데이터베이스의 장점

NoSQL 데이터베이스는 전통적인 관계형 데이터베이스 의 대안으로 인기를 얻고 있습니다. 이러한 인기의 한 가지 이유는 NoSQL 데이터베이스가 더 확장 가능하고 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있기 때문입니다. 또 다른 이유는 NoSQL 데이터베이스가 더 유연하여 더 쉬운 데이터 모델링이 가능하기 때문입니다. NoSQL 데이터베이스가 관심을 끌고 있는 분야 중 하나는 검색 분야입니다. NoSQL 데이터베이스가 검색에 적합한 이유는 여러 가지가 있습니다. 첫째, NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 더 빠르게 데이터를 인덱싱할 수 있습니다. 이는 NoSQL 데이터베이스가 많은 처리가 필요하지 않은 단순한 데이터 모델을 사용하기 때문입니다. 둘째, NoSQL 데이터베이스는 대용량 데이터를 처리하기 위해 보다 쉽게 ​​확장할 수 있습니다. 여러 서버에 분산되도록 설계되었기 때문입니다. 셋째, NoSQL 데이터베이스는 실시간 결과를 제공할 수 있습니다. 인덱스를 더 자주 업데이트하도록 구성할 수 있기 때문입니다. 넷째, NoSQL 데이터베이스는 다른 애플리케이션과 더 쉽게 통합될 수 있습니다. 이는 다른 시스템에 쉽게 연결할 수 있는 RESTful API를 자주 사용하기 때문입니다. 다섯째, NoSQL 데이터베이스는 보다 쉽게 ​​사용자 지정할 수 있습니다. 이는 데이터 저장 방법에 더 많은 유연성을 제공하는 스키마 없는 데이터 모델을 자주 사용하기 때문입니다. 전반적으로 NoSQL 데이터베이스에는 검색에 적합하도록 만드는 여러 가지 장점이 있습니다. 이러한 이점에는 더 나은 성능, 확장성 및 유연성이 포함됩니다.

새로운 기술의 결과로 우리는 이제 보다 직관적이고 효율적인 방식으로 방대한 양의 데이터로 작업할 수 있습니다. 빅 데이터 인프라는 특히 Hadoop, NoSQL 및 Spark를 중심으로 구축됩니다. DBA와 인프라 엔지니어/개발자는 훨씬 더 정교한 시스템을 관리할 수 있기 때문에 완전히 새로운 책임을 맡고 있습니다. Hadoop은 일종의 데이터베이스가 아닌 데이터베이스가 아닌 대규모 병렬 컴퓨팅을 가능하게 하는 소프트웨어 생태계입니다. 이 기술은 빅 데이터 처리 분야의 게임 체인저였습니다. Hadoop 클러스터에서는 중앙 집중식 관계형 데이터베이스 시스템에서 20시간이 걸릴 수 있는 대용량 데이터 트랜잭션을 3분 만에 완료할 수 있습니다.

Apache Hadoop은 기록 레코드를 분석하고 보관하는 데 이상적인 도구인 반면 NoSQL은 관계형 데이터베이스와 경쟁하면서 운영 워크로드를 실행하는 데 탁월한 도구입니다. NoSQL 데이터베이스는 문서/JSON 및 그래프 데이터베이스 가 뒤따른 키-값 저장소 데이터베이스로 시작되었습니다.

데이터 분석은 클라우드 컴퓨팅, 웹, 빅 데이터 및 기술에 기여하는 수많은 사용자 덕분에 NoSQL의 핵심입니다. 기존 RDBMS 에 비해 NoSQL의 이점은 이제 LinkedIn, Google, Amazon 및 Facebook과 같은 수많은 인기 인터넷 회사에서 사용할 수 있게 되었습니다.

세계에서 가장 바쁜 항공사인 Ryanair는 NoSQL을 사용하여 3백만 명이 넘는 사용자에게 서비스를 제공하는 모바일 애플리케이션을 강화합니다. Marriott는 예약 시스템에 NoSQL을 사용하여 연간 380억 달러의 수익을 창출합니다. 미국 최대의 신문사인 The Washington Post는 NoSQL을 사용하여 콘텐츠 관리 시스템인 Presto를 관리합니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점을 제공할 뿐만 아니라 다양한 이유로 두드러집니다. NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능하고 쿼리 속도가 매우 빠르며 데이터 모델이 매우 유연하기 때문에 사용하기 쉽습니다. NoSQL 데이터베이스의 스키마는 일반적으로 매우 유연합니다.

Hadoop은 Nosql을 기반으로 합니까?

Hadoop은 상용 하드웨어 클러스터에서 작동하여 빅 데이터를 처리합니다. 요구 사항을 충족하지 않거나 제대로 작동하지 않는지 여부에 따라 기능을 수정하거나 제거할 수 있습니다. 결과적으로 NoSQL은 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장하는 일종의 데이터베이스 관리 시스템 입니다.

Apache HBase는 Hadoop을 기반으로 하는 열 지향 NoSQL 데이터베이스입니다. Bigtable 백서의 이 오픈 소스 구현은 Google의 Bigtable 표준을 기반으로 합니다. 행 키를 사용하면 해당 행의 데이터만 볼 수 있습니다. 행을 검색하려면 [email protected] 카드 놀이와 같은 행 키를 사용하여 HBase 작동 방식을 이해하는 데 도움을 받을 수 있습니다. Pinterest는 데이터 저장 서비스 인 HBase를 사용하여 그래프를 저장합니다. Flipboard는 콘텐츠를 개인화하고 플랫폼의 일부로 콘텐츠를 저장할 수 있습니다. HBase는 클릭 스트림 데이터를 저장하고 분석하는 데 사용할 수 있으며 시계열 분석에도 사용할 수 있습니다.

Google BigQuery는 서버리스이지만 Hadoop은 그렇지 않습니다. Hadoop을 사용하는 경우 필요에 따라 시스템 용량을 자유롭게 확장할 수 있습니다. BigQuery의 스케일링은 Google에서 담당하고 있으니 사용하시면 문제가 없을 것입니다. 결과적으로 사내 팀은 BigQuery를 관리하는 간소화된 방법을 갖게 됩니다. 각 기술에는 수많은 장점과 단점이 있습니다. 확장성 및 사용 용이성과 관련된 요구 사항이 있는 경우 Google BigQuery가 Microsoft Azure보다 더 나은 선택입니다. 데이터 관리 에 관심이 있고 작업 추가를 꺼리지 않는다면 Hadoop이 더 적합한 솔루션입니다. 미래에 대비하려면 기술을 최대한 활용할 수 있도록 사용 가능한 다양한 옵션과 플랫폼을 이해해야 합니다.

Hbase가 Nosql인 이유는 무엇입니까?

Java는 비관계형의 확장 가능한 분산 데이터베이스인 HBase를 구동하는 엔진입니다. Hadoop 에코시스템 에는 이 제품이 포함되어 있으며 HDFS 위에서 실행됩니다. 임의 읽기 및 쓰기 작업을 통해 데이터에 대한 액세스가 실시간으로 부여됩니다. API를 사용하여 NoSQL 쿼리를 수행하고 결과를 얻을 수 있습니다.

Mongodb 또는 Hbase: 대규모 데이터 저장을 위해 어느 것이 더 낫습니까?

MongoDB는 일반적으로 대규모 데이터 저장 및 검색에 탁월한 선택입니다. 이 프로그램에는 보다 다양한 쿼리 모델과 기본 검색 기능이 포함되어 있습니다. HBase의 주요 장점은 텍스트에 집중하면서 데이터를 저장하고 검색할 수 있다는 것입니다.

Nosql과 HDFS의 차이점은 무엇입니까?

파일 시스템을 HDFS 시스템이라고 합니다. 당신은 이미 그것이 무엇을 할 수 있는지 알고 있습니다. NOSQL은 어디에 있습니까? 관계형 데이터베이스 및 기타 기능에 의존하지 않고 실시간으로 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.

하둡과 구글 클라우드 플랫폼의 장점

Hadoop을 사용하면 대량의 데이터를 쉽게 저장할 수 있는 분산 파일 시스템인 Hadoop HDFS 에 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 고성능, 내결함성 및 높은 수준의 내결함성을 지원합니다. Google의 GCP는 확장성과 많은 수의 요청을 처리할 수 있는 능력 외에도 여러 가지 다른 이점이 있습니다.