NoSQL 데이터베이스 사용의 이점

Nosql 데이터베이스는 더 빠르고 확장 가능한 웹 애플리케이션에 대한 요구가 증가함에 따라 점점 인기를 얻고 있습니다. 그러나 nosql 데이터베이스가 정확히 무엇입니까? 그리고 우리가 데이터를 모델링하는 방식이 어떻게 바뀌었습니까? nosql 데이터베이스는 기존의 테이블 기반 데이터 스토리지 모델을 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. 대신 더 쉬운 확장성과 더 빠른 성능을 허용하는 더 유연한 스키마 없는 모델을 사용합니다. 이러한 데이터 모델링의 변화는 우리가 웹 애플리케이션을 개발하는 방식에 큰 영향을 미쳤습니다. 더 이상 관계형 데이터베이스의 엄격한 구조에 얽매이지 않습니다. 이제 저장하려는 데이터와 데이터를 구성하는 방법에 대해 더 자유롭게 생각할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 기존의 관계형 데이터베이스로는 불가능했을 새롭고 혁신적인 웹 애플리케이션이 개발되었습니다. 따라서 다음 큰 것을 구축하려는 경우 nosql 데이터베이스가 올바른 선택일 수 있습니다.

우리는 NoSQL 데이터베이스에 많은 양의 데이터를 저장하고 언제든지 액세스할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 방식으로 구조화할 수 있고 데이터 모델을 생성하는 데 사용할 수 있으며 데이터베이스를 작성하는 데 사용할 수 있는 네 가지 종류가 있습니다. 이 자습서에서는 NoSQL 데이터베이스를 구성할 때 사용해야 하는 다양한 NoSQL 데이터 모델링 기술을 다룹니다. MongoDB는 NoSQL 데이터베이스용 Strider CD의 백업 데이터베이스로 사용됩니다. 이 유형의 데이터에 사용되는 데이터 모델은 행이 아닌 열로 구성됩니다. 그래프 기반 상점은 구매가 가능합니다. 그래프 또는 네트워크 데이터 모델 은 본질적으로 두 정보가 서로 동일한 중요성을 갖는다고 말합니다.

NoSQL은 단순한 데이터베이스 관리용 언어가 아닙니다. 일련의 철학입니다. 결과적으로 스케일링과 관련된 고유한 문제와 문제가 전면에 나타납니다. NoSQL 데이터 모델링 기술을 배우면 실제로 필요하지 않은 DBM 체계를 만들 때 큰 차이를 만들 수 있습니다.

90년대 중반에 인터넷은 엄청난 인기를 얻었고 관계형 데이터베이스는 사용자 정보에 대한 수요와 그에 따라 진화하는 더 광범위한 데이터 유형을 따라갈 수 없었습니다. 그 결과 NoSQL 데이터베이스라고도 하는 최근접 이웃 데이터베이스가 대중화되었습니다.

NoSQL 모델은 BASE 모델로 알려진 더 부드러운 모델로 구축됩니다. 이것은 기본적으로 일관성과 가용성의 사용 가능하고 원활한 상태입니다. 기본적으로 데이터의 가용성을 보장하고 쉽게 얻을 수 있습니다.

Nosql 데이터 모델링이란?

일반적으로 NoSQL이란 무엇입니까? 이 모델은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 복제본이 아닙니다. 결과적으로 모델은 데이터와의 통신 및 모든 관련 방식에 대해 명시적이지 않습니다.

Redis의 8가지 데이터 모델링 패턴 전자책은 NoSQL의 데이터 모델링에 대한 종합적이고 철저한 가이드입니다. 이 문서에서는 개발자가 기존 관계형 데이터베이스 의 제한 없이 최신 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 8가지 데이터 모델을 살펴봅니다. NoSQL 데이터베이스는 하나의 테이블이 다른 테이블에 포함된 두 개의 개별 테이블 또는 컬렉션을 결합하는 데 사용할 수 있습니다. 결과적으로 두 사람은 관련 데이터를 모두 발견하고 강한 유대감을 형성할 수 있습니다. NoSQL의 각 테이블은 애플리케이션에서 자체 엔터티로 볼 수 있습니다. 일대다 관계를 모델링하려면 제한된 목록(예: 알려진 크기의 목록)을 포함하고 제한되지 않은 목록에 대한 별도의 컬렉션을 포함합니다. 이 경우 제품, 저자, 발행일, 등급 및 의견을 포함하여 많은 요소가 작용합니다.

여러 교차 면이 서로 다른 여러 표면에 나타날 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에는 다양한 유형의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 별도의 테이블이 있습니다. Redis Stack을 사용하면 모든 스키마가 유연하며 유형 필드별로 그룹화할 수 있습니다. 두 번째 패턴인 버킷 패턴은 진행하면서 시계열 데이터를 저장하고 구성하여 오버헤드를 줄입니다. 많은 경우에 실시간 데이터는 많은 사용 사례에서 개정 패턴과 함께 활용할 수 있습니다. NoSQL 패턴 을 사용하여 잘라내면 JOIN 작업의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 트리 및 그래프 패턴은 HR 시스템, CMS, 제품 카탈로그 및 소셜 네트워크와 같은 대규모 JOIN 기반 작업에 특히 유용합니다.

RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)와 같은 방식으로 복제할 수 있는 모델이 아닙니다. 데이터는 디스크, 메모리 내 또는 둘 다에 저장할 수 있습니다. Redis 및 NoSQL은 Redis Launchpad 섹션의 많은 애플리케이션에서 사용됩니다.

비관계형 데이터베이스(N/RDBMS)는 최신 웹 및 클라우드 애플리케이션에 필요한 확장성과 민첩성을 지원하도록 설계되었습니다. 보다 유연하고 효율적인 방식으로 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 기능은 많은 양의 데이터를 저장해야 하거나 많은 수의 사용자를 처리하기 위해 데이터베이스를 확장해야 하는 경우 좋은 선택입니다.
N/RDBMS의 가장 매력적인 기능 중 하나는 수평 확장 기능입니다. 성능 문제 없이 시스템에 더 많은 서버를 추가할 수 있으므로 비용이 얼마나 들까 걱정할 필요가 없습니다.
비관계형 데이터베이스 관리 시스템(N/RDBMS)도 비관계형 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 이는 관계형 데이터베이스에서처럼 테이블과 필드에 의존하지 않기 때문입니다. 또한 결과적으로 보다 유연하고 보다 쉽게 ​​데이터에 액세스할 수 있습니다.
N/RDBMS는 데이터 저장 및 접근성을 위한 탁월한 도구입니다. AN/RDBMS는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있고 쉽게 확장할 수 있는 데이터베이스를 찾고 있다면 탁월한 선택입니다.

애플리케이션을 위한 최고의 Nosql 데이터베이스

NoSQL 모델은 유연하고 선택할 수 있는 데이터 모델이 광범위하기 때문에 다양한 애플리케이션에 이상적입니다. 결과적으로 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 고려해야 합니다. 예를 들어 애플리케이션이 소량의 데이터에 빠르게 액세스해야 하는 경우 키-값 저장소가 유용할 수 있습니다. 반면에 그래프 데이터베이스 는 많은 양의 데이터를 깊이 있게 보관하고 분석해야 하는 애플리케이션에 가장 적합합니다.

Nosql을 사용하는 데이터 모델이 필요합니까?

Nosql 데이터베이스가 포함된 데이터 모델의 필요성은 특정 애플리케이션이나 사용 사례에 따라 다를 수 있으므로 이 질문에 대한 일률적인 대답은 없습니다. 그러나 일반적으로 데이터 모델은 데이터 저장 및 검색을 위한 구조를 제공하는 데 도움이 될 수 있으며 성능 및 확장성에도 도움이 될 수 있습니다.

데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 모델 의 행과 열을 분해하도록 설계되었습니다. NoSQL 데이터베이스에는 데이터 모델이 없다고 생각하는 것이 일반적입니다. 스키마 개발을 돕기 위해 데이터를 구성하는 방법에 대한 초기 설명을 제공하는 것이 중요합니다. 이러한 차이점은 NoSQL 데이터베이스의 네 가지 주요 유형 각각에 대한 데이터 모델에 반영될 수 있습니다. 결과적으로 스키마 설계는 애플리케이션의 수명 동안 반복됩니다. NoSQL 데이터베이스를 선택할 때 사용 사례에 가장 적합한 데이터 모델이 중요한 고려 사항입니다. 각 문서에는 데이터 유형 및 데이터 구조로 구성된 여러 쌍의 값과 필드가 포함되어 있습니다.

쿼리를 통해 필드 값을 쉽게 검색할 수 있으며 이를 지원하기 위해 다양하고 강력한 쿼리 언어가 개발되었습니다. NoSQL 데이터베이스의 행 구조는 키와 열 패밀리라는 관련 열을 기반으로 합니다. 기본 구조는 데이터 저장용, 관계 관리용, 관계 관리용, 관계 관리용의 네 가지 주요 유형의 NoSQL 데이터베이스로 구성됩니다. 실제로 데이터가 구성되는 방식은 매우 유연하며 때로는 스키마가 없는 것으로 설명될 수도 있습니다. 문서 데이터베이스, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스 에는 모두 고유한 쿼리 언어가 있습니다.

데이터 쿼리와 관련하여 문서 데이터베이스가 가장 효과적입니다. 풍부한 쿼리 기능으로 인해 광범위한 응용 프로그램을 처리할 수 있습니다. 기본 키는 키-값 저장소 및 넓은 열 저장소와 함께 데이터 액세스를 위한 단일 방법을 제공합니다.
데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 예를 들어 데이터, 모델의 메타데이터, 기능 및 작업 매개 변수를 저장할 수 있습니다. 반면에 데이터 엔지니어는 이를 활용하여 정리된 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. MongoDB 및 CouchDB와 같은 문서 데이터베이스는 사용 편의성과 다양한 기능으로 인해 개발자들 사이에서 인기가 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 사용 편의성과 광범위한 쿼리 기능으로 인해 점점 더 대중화되고 있습니다. 모델은 데이터, 메타데이터, 기능 및 작업 매개변수를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 엔지니어는 이를 활용하여 깨끗한 데이터를 추출하고 저장할 수 있습니다.

데이터 모델의 세 가지 유형

데이터베이스에서 데이터를 읽을 때 데이터베이스의 데이터와 일치하는 것이 중요합니다.
단일 트랜잭션의 데이터가 단일 소스에서 읽은 것처럼 처리되어 여러 프로세스가 데이터를 변경하지 못하도록 하는 경우 데이터베이스를 격리할 수 있습니다.
시스템이 장기간의 내구성을 갖도록 설계된 경우 장애 발생 시 데이터를 복구할 수 있어야 합니다.
많은 수의 작은 데이터에 액세스해야 하는 경우 키-값 데이터 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 이 모델의 항목은 키와 값으로 나타낼 수 있습니다. 파일 시스템을 사용하면 텍스트 파일에서와 같은 방식으로 값을 추가, 삭제 및 수정할 수 있습니다.
읽고 검색하기 쉬운 방식으로 많은 양의 데이터를 저장해야 할 때마다 문서 데이터 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 이 모델에서는 각 항목을 문서로 나타낼 수 있습니다. 문서의 각 필드는 최대 값까지 포함할 수 있으므로 제한이 없습니다.
이해하기 쉬운 형식으로 데이터를 저장해야 하는 경우 그래프 데이터 모델을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 이 모델에서 각 항목은 항목과 다음 항목 사이에 링크가 있는 노드로 표시됩니다. 링크를 클릭하면 그래프로 이동할 수 있습니다.

Nosql은 관계형 모델과 어떻게 다른가요?

데이터는 특정 스키마에 따라 관계형 데이터베이스에 저장됩니다. 반면에 NoSQL 시스템은 데이터를 필요한 모든 구조에 저장하는 동시에 필요할 때 해당 구조를 업데이트할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스의 데이터는 스키마 중 하나에 따라 저장됩니다. 데이터는 모든 NoSQL 시스템에 저장될 수 있으며 요구 사항에 따라 구조화될 수 있습니다. 사용자는 SELECT, INSERT 및 DELETE 절차를 수행하여 관계형 데이터베이스에서 데이터를 추가하거나 업데이트할 수 있습니다. 결과적으로 NoSQL 쿼리에서 데이터는 일반적으로 문서가 아닌 열로 표시됩니다. NoSQL 시스템을 설명하기 위해 '관계형 데이터베이스'라는 용어가 자주 사용되지만 사용자가 스키마를 정의하고 관계형 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 추가, 업데이트 또는 제거하는 시스템을 말합니다. SQL은 범용 데이터베이스가 아닌 특정 작업에 사용된다는 점에서 NoSQL 데이터베이스보다 더 전문화되어 있습니다. SQL 데이터베이스는 일반적으로 엔터티 스토리지에 사용되는 반면 NoQL 데이터베이스는 엔터티 스토리지에 사용됩니다.

SQL 데이터베이스에는 사용 가능한 문서 수가 제한되어 있기 때문에 메모리 용량이 용량을 결정합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장하는 기능으로 인해 다양한 형태와 크기로 제공되는 것으로 널리 알려져 있습니다. 사용할 데이터베이스 시스템의 선택은 해당 성능과 보유한 데이터의 특성에 따라 결정됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 스키마 없는 데이터베이스라고도 합니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 동일한 엄격한 스키마를 사용하는 대신 구조화되지 않은 데이터를 저장하고 쿼리하도록 구축되었습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 보다 유연한 데이터 모델을 갖는 경향이 있어 많은 양의 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 주요 장점은 많은 양의 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있다는 것입니다. 이는 NoSQL 데이터베이스가 다양한 유형의 데이터를 저장하고 검색하는 데 더 효율적일 수 있는 보다 유연한 데이터 모델을 사용하는 경향이 있기 때문입니다. NoSQL 데이터베이스의 한 가지 단점은 배우기가 더 어려울 수 있다는 것입니다. 반면 NoSQL 데이터베이스는 고유한 특성으로 인해 기존 관계형 데이터베이스보다 이해하기 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 올바른 교육을 받으면 NoSQL 데이터베이스를 효과적으로 사용할 수 있습니다.

Nosql 대. Sql: 귀하의 애플리케이션에 적합한 데이터베이스는 무엇입니까?

nosql용으로 설계된 데이터베이스 애플리케이션은 대기 시간이 짧은 반면 관계형 시스템용으로 설계된 데이터베이스 애플리케이션은 성능이 더 높습니다. nosql 검색 데이터베이스 를 사용하여 반정형 데이터를 분석할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 정규화하여 행과 열을 기반으로 하는 테이블로 변환합니다. 테이블 비교를 가능하게 하고 테이블 간의 조인 실행을 가능하게 합니다. 트랜잭션은 NoSQL 데이터베이스에서 지원되지 않지만 장기적으로 일관성이 있는 것으로 보입니다. 이는 데이터가 항상 최신 상태를 유지하지만 업데이트된 시점과 데이터베이스에 나타나는 시점 사이에 약간의 지연이 있을 수 있음을 의미합니다. SQL은 NoSQL 데이터베이스에서 쿼리를 생성하는 데 사용되지 않습니다. 그 대신 구조 및 기타 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 서로 다른 데이터 형식과 함께 사용하면 더욱 다재다능해지고 다양한 방식으로 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스와 모델링 기술은 실제 세계에서 어떻게 사용됩니까?

NoSQL 데이터베이스는 실생활에서 다양한 방식으로 사용됩니다. 소셜 미디어 또는 전자 상거래 애플리케이션과 같이 빠르게 액세스해야 하는 대량의 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 실시간 분석 애플리케이션과 같이 지속적으로 변경되는 데이터를 저장하는 데에도 사용할 수 있습니다.

전통적인 관계형 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스에서 사용되지 않는 형식으로 데이터를 저장합니다. 문서 유형에는 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 및 그래프 유형이 포함됩니다. 2000년대 후반부터 스토리지 가격이 급락하면서 NoSQL 데이터베이스가 도입되었습니다. 개발자는 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 것보다 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있기 때문에 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 방법에 있어 많은 유연성을 가지고 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스는 가장 일반적인 NoSQL 데이터베이스 중 일부입니다. 조인이 필요하지 않으므로 쿼리가 더 짧은 시간 내에 완료됩니다. 중요한 것(예: 금융 데이터)에서 더 장난스럽고 유치한 것(예: IoT 판독값을 기록하는 스마트 키티 쓰레기통)에 이르기까지 여러 사용 사례가 존재합니다.

이 튜토리얼에서는 NoSQL 데이터베이스 사용을 시작할 시기와 이유에 대해 설명합니다. 또한 일반적으로 잘못 이해되는 몇 가지 NoSQL 데이터베이스를 살펴보겠습니다. DB-Engines에 따르면 MongoDB는 세계에서 가장 널리 사용되는 비관계형 데이터베이스입니다. 이 자습서에서는 컴퓨터에 아무것도 설치하지 않고도 MongoDB 데이터베이스 를 쿼리하는 방법을 배울 수 있습니다. 클러스터는 MongoDB 데이터베이스를 저장합니다. Atlas 클러스터가 있으면 여기에 데이터 저장을 시작할 수 있습니다. 선호하는 프로그래밍 언어를 사용하여 Atlas Data Explorer, MongoDB Shell 또는 MongoDB Compass에서 수동으로 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

이 예에서는 Atlas의 샘플 데이터 세트를 가져옵니다. NoSQL 데이터베이스는 빠른 쿼리 처리, 유연한 데이터 모델 및 개발자의 사용 용이성을 포함하여 기존 데이터베이스 에 비해 여러 가지 장점이 있습니다. 데이터 탐색기를 사용하여 새 문서를 추가하고 기존 문서를 편집하고 문서를 삭제할 수 있습니다. 데이터를 분석하려면 집계 프레임워크를 사용해야 합니다. 차트를 사용하는 것은 Atlas 및 Atlas Data Lake에서 데이터를 시각화하는 가장 편리한 방법입니다.

Nosql 데이터베이스가 인기를 얻고 있는 이유

많은 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 능력으로 인해 NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아지고 있습니다. 이는 사용자 속성을 추적해야 하고 가능한 한 빨리 광고 요청을 해야 하는 광고 플랫폼에 특히 유용합니다.

Nosql 데이터 모델링 예제

소프트 스키마는 NoSQL 데이터 모델에서 사용되는 일반적인 기술입니다. 또한 데이터 모델이 값을 제한하지 않기 때문에 값이 어떤 형식이든 될 수 있다는 것이 그래프 및 키-값 저장소 데이터베이스에서 분명합니다. 또 다른 예는 열과 다른 열의 열을 포함하는 BigTable입니다.

MapR Database(최근 Hewlett Packard Enterprise에서 인수) 또는 Eloquent Data Fabric과 같은 문서 데이터베이스는 스키마 없는 데이터베이스라고도 합니다. 문서 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 동일한 미리 정의된 구조가 필요하지 않지만 데이터가 구성되는 방식에 따라 정의되어야 합니다. 제대로 설계된 데이터 모델이 있으면 응용 프로그램의 성능이 향상됩니다. HPE Ezmeral Data Fabric을 사용하여 관계형 환경에서 인덱스가 있는 여러 테이블을 하나의 행으로 해제하거나 여러 테이블을 제공하여 스키마를 비정규화할 수 있습니다. 빠른 읽기 및 쓰기를 수행하려면 키 범위별로 데이터를 그룹화하십시오. ER 모델은 물리적 모델을 정의하고 읽은 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. NoSQL을 사용할 때 통합된 방식으로 액세스하고 저장할 수 있도록 데이터를 비정규화하거나 복제할 수 있습니다.

비정규화된 데이터 저장소에는 관계형 데이터베이스와 같이 여러 인덱스를 포함하는 하나의 테이블이 있습니다. 일대다 관계에서 테이블을 하나의 문서로 모델링할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에서 행 인스턴스는 동일한 개체의 인스턴스를 참조합니다. 개체 지향 프로그래밍 모델에서는 동일한 기본 유형을 확장하여 서로 다른 개체 유형을 연관시킬 수 있습니다. 각 문서에는 문서가 작성된 노드와 동일한 행 키가 있습니다. 부모 필드에는 부모 노드의 노드 ID가 포함되고 자식 필드에는 각 자식 노드의 노드 ID가 포함됩니다. 이 블로그 게시물에서는 문서 데이터베이스 데이터 모델링이 기존의 관계형 데이터베이스 모델링 과 어떻게 다른지 살펴보겠습니다. 하위 유형의 개체 개체는 속성을 저장할 수 있지만 기본 유형 또는 분류되지 않은 하위 유형 개체의 경우에는 그렇지 않습니다. 이를 통해 동일한 테이블에서 다양한 제품 유형을 모델링하고 해당 제품 유형에 따라 제품 그룹을 빠르게 찾을 수 있습니다.

Nosql 데이터 모델 유형

주요 NoSQL 데이터 모델에는 키-값, 문서, 컬럼형 및 그래프의 네 가지가 있습니다. 각 모델에는 고유한 강점과 약점이 있으며 특정 유형의 데이터 및 워크로드에 더 적합합니다.
키-값 저장소는 네 가지 모델 중 가장 단순하며 숫자나 문자열과 같은 단일 값으로 나타낼 수 있는 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. 문서 저장소는 더 복잡하며 JSON 개체와 같이 문서로 나타낼 수 있는 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. 열 형식 저장소는 훨씬 더 복잡하며 스프레드시트와 같은 테이블로 표시할 수 있는 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. 그래프 저장소는 네 가지 모델 중 가장 복잡하며 소셜 네트워크와 같이 그래프로 나타낼 수 있는 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다.

키-값 저장소, 문서 저장소, 열 기반 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스의 네 가지 방식으로 NoSQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 문제 해결 유형은 관계형 데이터베이스에서 발견되는 것과 크게 다릅니다. 예를 들어 OrientDB는 NoSQL과 비 NNN 데이터베이스를 결합한 다중 모델 데이터베이스입니다. 본격적인 관계형 데이터베이스에는 여러 엔터티 및 링크 테이블 외에도 많은 엔터티 및 링크 테이블이 포함될 수 있습니다. 각 엔터티(사람)는 자체 행으로 표시되며 각 엔터티의 열은 여러 행에 분산됩니다. 열 데이터베이스는 각 열을 개별적으로 저장하는 섹션으로 나뉘므로 관련된 열이 몇 개만 있을 때 더 빠르게 스캔할 수 있습니다. 인덱스는 행 번호를 나타내는 데 사용되는 반면 열 데이터베이스는 데이터를 나타내는 데 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스 유형인 키-값 저장소는 복잡성이 가장 낮습니다. 일상적인 문서를 저장하기 위한 것이며 복잡한 쿼리와 계산을 처리할 수 있습니다. 데이터가 의미 있는 구조에 있지 않으면 문서 저장소에서 정규화가 필요하지 않습니다. 그래픽 데이터베이스의 목표는 엔터티 간의 관계를 효율적으로 저장하는 것입니다. 그래프 데이터베이스의 두 가지 기본 기능은 데이터를 구성하는 것입니다. 노드는 엔터티 자체로 정의됩니다. 두 엔터티의 관계는 고유한 일련의 특성을 갖는 선으로 특징지어집니다. 문서 저장소와 키-값 저장소는 ACID를 유지한다고 주장하는 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스가 아닌 BASE를 준수합니다.

Nosql 데이터베이스에서 데이터 모델을 구동하는 요인

특정 유형의 쿼리를 지원하는 것과 같은 애플리케이션별 액세스 패턴은 일반적으로 NoSQL 데이터 모델링의 기초입니다.

Nosql 데이터베이스 다이어그램

Nosql 데이터베이스 다이어그램 은 Nosql 데이터베이스의 구조를 보여주는 다이어그램입니다. Nosql 데이터베이스의 데이터를 시각화하고 데이터 간의 관계를 이해하는 데 사용할 수 있습니다.

ER 또는 클래스 다이어그램과 유사한 이름이나 제약 조건이 있는 NoSQL 데이터 모델링 다이어그램을 사용할 수 없습니다. NoSQL의 관계에 대한 규칙은 개발자를 위한 프로세스를 단순화하기 위해 완화되었습니다. 모델링을 수행하는 경우 항상 읽기 및 쓰기 작업을 미리 계획하는 것이 좋습니다. 2개 이상의 문서에 동일한 정보가 포함되지 않도록 하고 동일한 문서에 대한 참조를 포함하지 마십시오. 많은 항목이 시간이 지남에 따라 계속 증가하여 해당 ID를 참조로 제품에 삽입하거나 추가하는 것이 불가능합니다. 또는 다른 컬렉션을 만들어 여러 거래를 구성하거나 그룹에서 이루어진 모든 거래에 고유 식별자 필드(예: id 거래)를 배치할 수 있습니다. SQL과 NoSQL 데이터베이스는 이름과 디자인 원칙 면에서 유사합니다.

이를 위해 다이어그램에 사용된 기호는 읽기 쉽게 항상 포함되어야 합니다. 많은 트랜잭션이 제품에 의해 실행될 수 있으며 해당 제품에 대한 요구 사항이 다릅니다. 애플리케이션 개발이 진행됨에 따라 이 기본 다이어그램을 수정해야 할 수도 있습니다.

Nosql 데이터베이스 디자인이란?

NoSQL 검색 데이터베이스는 알고리즘을 사용하여 반정형 데이터를 분석 데이터로 변환할 수 있다는 아이디어를 기반으로 합니다. 데이터 모델을 사용해야 합니다. 관계형 모델은 데이터를 테이블로 변환한 후 행과 열이 있는 테이블을 생성합니다. 테이블, 행, 열, 인덱스 및 테이블과 다른 데이터베이스 요소 간의 관계는 모두 스키마에 의해 지정됩니다.