NoSQL 데이터베이스의 품질을 측정하는 가장 좋은 방법

NoSQL 데이터베이스 의 품질을 측정하는 가장 좋은 방법은 데이터베이스를 사용하는 조직의 특정 요구 사항과 목표에 따라 다르기 때문에 이 질문에 대한 일률적인 대답은 없습니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스의 품질을 평가하는 몇 가지 일반적인 방법에는 성능, 확장성, 안정성 및 보안을 살펴보는 것이 포함됩니다. 또한 데이터베이스가 조직의 기존 시스템과 얼마나 잘 통합되고 사용이 얼마나 쉬운지 고려하는 것이 중요합니다.

기존의 관계형 환경에서는 데이터를 SQL로 변환하기 위해 기본 형식에서 광범위한 데이터 추출을 사용했습니다. 수신 데이터는 확인하고 수정해야 하므로 ETL 프로세스의 중요한 부분입니다. MarkLogic Alerts를 사용하면 더 나은 데이터 품질을 제공하기 위해 이러한 작업에 들어가는 많은 노력을 자동화할 수 있습니다. 데이터가 기본 소스에서 도착할 때 로드할 때 MarkLogic은 직관적인 패턴을 사용합니다. 이 패턴에는 데이터를 조화시키고 강화하기 위한 메타데이터 생성이 수반됩니다. 엔벨로프 패턴은 원래 데이터를 그대로 저장하면서 정보를 풍부하게 하고 정규화하기 위한 메타데이터 섹션도 유지합니다. 데이터 품질 시나리오 를 처리할 때 알려진 데이터 품질 문제를 캡처하기 위해 경고가 생성됩니다. 미리 정의된 쿼리에 따라 새 콘텐츠가 수집되면 사용자에게 알림이 전송됩니다. 이러한 문제는 시스템 성능에 거의 영향을 미치지 않는 특수 인덱스를 사용하여 해결할 수 있습니다. MarkLogic 경고를 사용하면 데이터 품질을 크게 개선하는 동시에 데이터 생성에 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.

Nosql 확장을 위한 평가 기준은 무엇입니까?

Cattell은 NoSQL 시스템 의 6가지 주요 기능을 식별했으며, 1) 수평적 확장성, 2) 여러 서버에 걸친 복제, 3) 단순한 인터페이스 또는 프로토콜, 4) RDB와 비교한 트랜잭션 동시성, 5) RAM 및 분산 인덱스 스토리지 및 6) 고성능.

NoSQL 데이터베이스 는 수평적으로 확장할 수 있습니다. 사용자가 데이터를 복사하거나 애플리케이션을 수정할 필요 없이 데이터를 여러 노드에 쉽게 저장할 수 있습니다. 클러스터를 확장하면 애플리케이션 성능에 영향을 주지 않고 노드 수를 늘릴 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존 SQL 기능이 없기 때문에 SQL 데이터베이스보다 안정성이 떨어집니다. 데이터베이스에는 특정 상호 작용이 필요하기 때문에 응용 프로그램이 데이터베이스와 상호 작용하기 어려울 수 있습니다. 또한 NoSQL은 인덱스가 부족하여 데이터를 찾기가 어렵습니다. 이러한 제한에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스는 여러 플랫폼에 걸쳐 확장할 수 있는 잠재력이 있습니다. NoSQL 애플리케이션은 성능 수준을 수용 가능한 수준으로 유지하면서 대량의 데이터를 저장하는 데 이상적입니다.

확장 및 Nosql 데이터베이스 확장은 어떻게 합니까?

데이터베이스를 확장하는 방법에는 수직 확장(기존 데이터베이스 시스템의 CPU 또는 RAM 증가) 또는 수평 확장(데이터베이스의 행 수 증가)의 두 가지가 있습니다. 어떤 머신이 어떤 데이터 하위 집합을 처리하는지 선택하여 수평 확장을 위해 데이터베이스 클러스터에 더 많은 머신을 추가할 수 있습니다.

확장에 Nosql이 더 나은 이유는 무엇입니까?

수평 확장이 가능한 NoSQL 데이터베이스와 비교할 때 더 많은 서버를 추가하여 트래픽 증가를 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 비교 가능한 데이터베이스 보다 훨씬 더 크고 강력해질 수 있는 기능을 갖추고 있어 지속적으로 변화하는 대규모 데이터 세트에 이상적입니다.

Nosql 데이터 모델링을 위해 고려해야 할 중요한 요소는 무엇입니까?

데이터를 효율적으로 쿼리하는 기능은 NoSQL 시스템 간의 주요 차이점입니다. 문서 데이터베이스는 데이터베이스의 대부분의 기능을 제공하므로 다양한 응용 프로그램에서 작동할 수 있습니다. 키-값 저장소에서 기본 키를 선택하면 두 저장소 유형 모두에서 데이터에 액세스할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 3가지 공통적인 특징은 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스에서 확장, 복제 및 유연한 데이터 구조는 세 가지 주요 기능입니다(그림 1 참조).

NoSQL 데이터베이스와 같은 비관계형 데이터베이스는 테이블 구조가 아닌 형식으로 데이터를 저장합니다. NoSQL은 고정된 스키마가 필요하지 않고 조인이 필요하지 않으며 쉽게 확장됩니다. NoSQL 데이터베이스는 높은 수준의 스토리지가 필요한 대규모 데이터 저장소 를 처리하도록 설계되었습니다. 예를 들어 Twitter, Facebook 및 Google과 같은 회사는 매일 테라바이트의 사용자 데이터를 수집합니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스는 단일 제어 장치와 저장소가 없는 것으로 생각되며 이는 단일 제어 장치가 없는 분산 데이터베이스임을 나타냅니다. 동일한 데이터에 대해 서로 다른 데이터베이스를 저장하고 관리하기 위한 요구 사항이 더 이상 필요하지 않습니다. 데이터는 항상 다른 복사본과 별도로 보관되므로 분산 데이터베이스를 사용하면 데이터의 지속적인 흐름이 제공됩니다.

키-값 저장소는 개인의 모든 소유물이 키와 값으로 보관되는 장소입니다. Column Family Store는 다양한 기계의 방대한 양의 데이터를 저장하고 처리하는 기계입니다. 본질적으로 문서 데이터베이스는 다른 키-값 컬렉션 버전의 컬렉션입니다. 문서는 JSON과 같이 구조에 따라 여러 유형으로 분류됩니다. SQL 및 기타 고급 선언적 쿼리 언어는 그래프 데이터베이스에서 작동하지 않습니다. 데이터 기반이고 데이터 모델에 맞게 조정되는 쿼리 언어의 경우에는 그렇지 않습니다. 데이터용 RESTful 인터페이스는 다양한 NoSQL 플랫폼 에 구축될 수 있습니다.

그래프 데이터베이스는 테이블이 연결되어 있지만 반드시 통합되지는 않는 관계형 데이터베이스와 달리 다중 관계형 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스는 단일 백엔드에서 여러 데이터 모델을 처리하는 데 사용됩니다. NoSQL 세계는 다중 모델 데이터베이스의 도입으로 혁명을 겪게 될 것입니다. 가장 많이 사용되는 데이터베이스 목록은 http://db-engines.com/en/ranking에서 찾을 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스가 제공하는 데이터 민첩성 및 향상된 성능이라는 명백한 이점 외에도 수평 확장 기능은 가장 매력적인 측면 중 하나입니다. 결과적으로 클러스터를 확장할 때 데이터 손실에 대해 걱정하지 않아도 됩니다.
이것은 수요가 증가함에 따라 더 많은 용량을 쉽게 추가할 수 있기 때문에 웹 및 비즈니스 애플리케이션 모두에 큰 이점입니다. NoSQL 데이터베이스는 특정 플랫폼을 공통적으로 갖고 있지 않기 때문에 광범위한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
가동 중지 시간이 없는 NoSQL 데이터베이스를 찾는 사용자에게는 MongoDB, Apache HBase 및 Cassandra가 최상의 옵션입니다.

Nosql 데이터베이스의 장점

nosql 스키마가 있는 데이터베이스 시스템 은 다양한 프로세서에서 실행될 수 있습니다. 고속을 견딜 수 있기 때문에 이 휠은 고성능 응용 분야에 탁월합니다. 기존 데이터베이스에서 쉽게 액세스할 수 없는 데이터는 NoSQL 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 비관계형 데이터베이스는 전체 스토리지 모델이 아니라 저장된 데이터 유형에 최적화된 스토리지 모델을 사용합니다. 결과적으로 기존 데이터베이스를 통해 쉽게 액세스할 수 없는 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스는 어떻게 확장됩니까?

Nosql 데이터베이스는 수평적으로 확장할 수 있습니다. 즉, 시스템에 더 많은 서버를 추가하여 증가하는 트래픽 또는 데이터 양을 처리할 수 있습니다. 이는 단일 서버에 더 많은 처리 능력이나 스토리지를 추가하여 수직으로 확장하는 기존 데이터베이스와 대조됩니다.

데이터베이스 유형에 따라 확장에는 다양한 기술과 원칙이 수반됩니다. 데이터베이스 샤딩은 NoSQL 및 비NoSQL 데이터베이스 확장의 중요한 측면입니다. 우리는 서버가 분산됨에 따라 더 많은 데이터를 저장할 수 있다는 이점을 얻지만 분산 시스템의 문제점도 물려받습니다. 모놀리식 데이터베이스에는 자동 샤딩 지원이 없기 때문에 엔지니어는 워크로드를 처리하기 위해 로직을 수동으로 작성해야 합니다. 프록시 솔루션을 사용할 수 없는 경우 로드 밸런서와 같은 로드 밸런서를 사용하여 쿼리 서비스를 제공할 수 있습니다. 충분한 양의 샤드가 있는 경우 다른 프록시를 사용하여 쿼리 속도를 높일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 자동으로 확장되기 때문에 최종 사용자에게는 거의 보이지 않습니다.

마스터-슬레이브 아키텍처와 달리 모든 샤드는 유사하게 취급됩니다. 마스터 샤드의 로드를 줄이려면 읽기 쿼리가 슬레이브 샤드로 지정됩니다. 예를 들어 데이터 센터 수준에서 데이터베이스를 복제하여 백업이 있는지 확인할 수 있습니다. 노드는 정보를 교환하여 실시간으로 서로 통신합니다. 노드가 미리 결정된 수의 노드와 통신하는 것이 일반적입니다. 노드는 Cassandra에서 동등한 것으로 간주되기 때문에 노드는 단순히 다른 노드 간에 데이터를 복제할 수 있습니다. 노드 간에 정보를 교환하기 때문에 일반적으로 가십 프로토콜이라고 합니다.

분산 데이터베이스에서는 다른 속성을 얻기 위해 특정 속성을 기꺼이 포기할 수 있습니다. 데이터 복제의 주요 목표는 가용성을 보장하는 것입니다. 데이터베이스가 비동기식으로 복제될 때 처음에는 항상 완전히 일관성이 있는 것은 아니지만 시간이 지나면서 개선될 것입니다. SQL 데이터베이스는 고정밀 데이터가 필요한 고성능 금융 시스템에 선호되는 반면, NoSQL 데이터베이스는 뷰와 같이 덜 중요한 데이터에 선호됩니다.

NoSQL 데이터베이스의 이점을 깨닫기 시작하고 데이터 저장소를 마이그레이션하는 일부 비즈니스가 있습니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스로 이동하기 전에 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. NoSQL 데이터베이스에 대해 이해해야 할 첫 번째이자 가장 중요한 점은 NoSQL 데이터베이스가 SQL 데이터베이스를 대체하지 않는다는 것입니다. 즉, SQL 데이터베이스와 연동하여 사용할 수 있는 보완 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스로 마이그레이션하는 동안 염두에 두어야 할 한 가지는 크기 조정이 항상 자동으로 이루어지는 것은 아니라는 점입니다. 데이터를 가장 효율적인 방식으로 저장하려면 데이터베이스의 구조와 사용 방법을 모두 고려해야 합니다. 데이터 저장소 의 확장성을 향상시키는 NoSQL 데이터베이스의 기능은 강력한 기능입니다. 확장 프로세스와 데이터를 효율적으로 저장하는 데 필요한 단계를 이해하는 것이 수행할 수 있는 가장 중요한 두 가지 작업입니다.

Sql 및 Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 확장할 수 있기 때문에 더 많은 서버를 추가하여 동기화된 데이터에 대한 걱정 없이 증가된 로드를 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스와 달리 SQL 데이터베이스는 테이블 기반 데이터 구조를 사용하는 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값, 그래프 또는 와이드 컬럼 구조를 사용합니다. 반면에 문서 데이터베이스는 문서 또는 JSON과 같은 비정형 데이터에 더 적합하고 테이블 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에 더 적합합니다. NoSQL 데이터베이스는 문서나 JSON과 같은 비정형 데이터를 처리할 수 있기 때문에 비즈니스 및 소셜 미디어 플랫폼을 위한 솔루션으로 점점 더 대중화되고 있습니다. SQL 데이터베이스는 단일 행 트랜잭션을 처리할 때 NoSQL 데이터베이스보다 성능이 좋은 반면, NoSQL 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 처리할 때 성능이 더 좋습니다. SQL 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스보다 설치 및 유지 관리 비용이 더 비쌉니다. SQL 데이터베이스는 일반적으로 복잡한 데이터 요구 사항이 있는 대기업에서 선호하는 반면, NoSQL 데이터베이스는 데이터 요구 사항이 단순한 소규모 비즈니스에서 선호됩니다.