SQL과 NoSQL 데이터베이스의 차이점

SQL 데이터베이스 는 관계형입니다. 즉, 테이블에 데이터를 저장하고 다양한 데이터 조각 간의 관계를 쉽게 찾을 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 비관계형입니다. 즉, JSON과 유사한 문서에 데이터를 저장합니다. 서로 다른 데이터 조각 간의 관계를 찾는 것이 더 어렵지만 불가능한 것은 아닙니다.

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스 관리 측면에서 가장 인기 있고 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 표 형식 데이터와 달리 NoSQL은 다른 방식으로 모델링된 데이터를 저장하고 검색합니다. 우리는 각각의 장단점에 대한 자세한 분석뿐만 아니라 장단점 목록을 작성했습니다. RDBMS용 프로그래밍 언어인 SQL이 수요가 많은 반면 정형, 비정형, 반정형 데이터를 저장하는 소프트웨어인 NoSQL도 수요가 많다. 필요하고 프로젝트에서 작업 중인 경우 하나를 선택하는 것이 가장 좋습니다. ACID 속성과 데이터 일관성이 높은 복잡한 쿼리에 중점을 둔 전자와 달리 후자는 객체 지향적이며 많은 양의 데이터 유형을 처리할 수 있습니다.

데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 효율성이 높을 뿐만 아니라 관계형 데이터베이스 보다 다재다능하고 조작하기 쉽습니다. NoSQL 데이터베이스에는 유연한 데이터 모델이 있고 수평으로 확장되며 작업이 매우 간편하여 개발자에게 귀중한 자산이 됩니다. NoSQL 데이터베이스에는 일반적으로 데이터베이스에 맞게 조정된 광범위한 스키마가 있습니다.

정형 데이터로 작업할 때 SQL 데이터베이스는 광범위한 데이터 유형(반정형 데이터 포함)을 처리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스보다 더 효과적입니다. NoSQL 데이터베이스는 특히 복잡한 쿼리를 수행하는 데 적합하지 않지만 SQL 데이터베이스는 있습니다.

데이터는 테이블 형식이 아닌 데이터베이스이기 때문에 관계형 데이터베이스가 아닌 NoSQL 데이터베이스(SQL이라고도 함)에 저장됩니다. NoSQL 데이터베이스에서 사용하는 데이터 모델을 사용하여 광범위한 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. 문서, 키-값, 넓은 열 및 그래프 유형이 가장 일반적입니다.

MySQL은 데이터를 체계적으로 구성하고 저장할 수 있는 데이터베이스 관리 시스템인 반면 SQL은 주로 쿼리 및 작업에 사용됩니다. SQL은 비관계형 데이터베이스이기 때문에 NoSQL 데이터베이스에서 사용되지 않습니다.

Sql과 Nosql 데이터베이스의 차이점은 무엇입니까?

SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능한 반면 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능합니다. SQL 데이터베이스는 테이블 기반이며 SQL 의미 체계를 사용하는 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서, 키 값, 그래프 또는 와이드 컬럼 저장소로 구성됩니다. SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션 측면에서 NoSQL 데이터베이스보다 훨씬 우수하지만 NoSQL 데이터베이스는 문서 또는 JSON과 같은 비정형 데이터 측면에서 훨씬 우수합니다.

조직에서 데이터베이스를 선택할 때 내려야 하는 가장 중요한 결정 중 하나는 관계형 데이터베이스를 사용할지 비관계형 데이터베이스를 사용할지 여부입니다. 각각의 장점과 단점을 이해해야 이점을 얻을 수 있습니다. SQL과 NoSQL은 이 기사에서 설명한 것처럼 여러 면에서 다릅니다. 조직을 위한 데이터 관리 시스템을 선택할 때 SQL과 NoSQL의 차이점은 물론 각 데이터 관리 유형이 어떻게 다른지 이해해야 합니다. SQL의 첫 번째 단계는 사용자가 이것을 만드는 것입니다. 데이터를 추가하기 전에 스키마가 필요합니다. 가변 문자 길이는 기본 변수 varchar입니다.

데이터베이스 API를 사용하여 No.NoSQL 데이터베이스를 구축하는 것이 좋습니다. 다음을 삽입하십시오. 원하는 경우 사용할 수 있습니다. 이해하기 쉬운 SQL 구문을 사용하여 no에서 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 2. NoSQL 데이터베이스에는 이 제약 조건이 사라진 시간과 장소가 있습니다. 1970년대는 저장 비용이 높은 시기였으며 메모리 저장 공간과 디스크 공간은 모두 비쌌습니다.

다양한 테이블에 저장된 레코드를 구성하는 데 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 데이터베이스 NoSQL은 널리 사용되지만 주로 엔터프라이즈 시스템보다는 틈새 시스템으로 사용됩니다. JAR 파일이나 Oracle Weblogic과 같은 미들웨어 서버를 생성할 필요가 없기 때문에 Node.js를 사용하여 MongoDB 또는 DynamoDB 작업을 실행할 수 있습니다. 라이센스 요구 사항을 충족하기 위해 Apache Cassandra와 같은 다른 데이터베이스를 사용하고 Oracle에 라이센스 비용을 지불할 수 있습니다. NoSQL 시스템을 기반으로 하는 데이터베이스 아키텍처 는 빠르게 풍경의 일부가 되고 있습니다. NoSQL 기술은 젊기 때문에 휘발성이 있을 수 있습니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 40년 이상 사용되어 업계 표준을 사용합니다. 특정 요구 사항에 가장 적합한 데이터베이스를 결정하려면 일부 비교 및 ​​대조 데이터가 필요합니다.

최근 451 Research 보고서에 따르면 MongoDB와 Redis는 오늘날 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 입니다. 그들은 인기가 있을 뿐만 아니라 인기도 높아지고 있습니다. MongoDB와 Redis가 SQL 데이터베이스에 비해 많은 이점을 제공하기 때문에 그렇게 인기가 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 읽기 및 쓰기 작업과 관련하여 MongoDB 및 Redis는 다른 플랫폼보다 이점이 있습니다. 관계형 모델을 기반으로 하지 않기 때문에 데이터를 분할할 수 없으며 BLOB 대신 클러스터에 저장됩니다. 그 결과 데이터가 항상 존재하도록 NoSQL 데이터베이스를 보다 쉽게 ​​구성할 수 있습니다. MongoDB와 Redis는 모두 확장하기 쉽다는 점에서 경쟁사보다 유리합니다. 중앙 집중식 데이터베이스와 달리 이 경우에는 데이터베이스에 의존하지 않습니다. 문제 없이 축소하거나 크기를 늘릴 수 있습니다. 이러한 장점에도 불구하고 SQL 데이터베이스는 계속해서 많은 기업에서 가장 인기 있는 선택입니다. 이러한 이점으로 인해 NoSQL 데이터베이스가 NoSQL 데이터베이스보다 더 나은 성능을 발휘할 가능성이 높습니다. SQL 데이터베이스는 데이터 쿼리와 관련하여 훨씬 더 안정적이고 더 나은 성능을 제공합니다. SQL 데이터베이스는 MongoDB와 Redis가 많은 이점을 제공하므로 향후 문제에 직면할 수 있습니다. SQL 데이터베이스가 이러한 데이터베이스를 대체할 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

Nosql 데이터베이스: 속도와 유연성

NoSQL과 같은 데이터베이스 추상화는 ACID 준수가 필요하지 않기 때문에 관계형 데이터베이스에서 발견되는 것보다 빠를 수 있습니다. 또한 관계형 데이터베이스와 동일한 스키마 또는 데이터 잠금 보장이 필요하지 않기 때문에 데이터 구성 측면에서 더 유연합니다.

Nosql과 Sql 및 Mysql의 차이점은 무엇입니까?

SQL 데이터베이스는 관계형입니다. 즉, 서로 관련된 테이블에 데이터를 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형이 아닙니다. 즉, 중첩할 수 있는 JSON과 같은 문서에 데이터를 저장합니다. MySQL은 SQL 언어를 사용하는 관계형 데이터베이스입니다.

데이터베이스로 작업하는 경우 SQL, MySQL 및 NoSQL에 익숙해야 합니다. 그것들이 어떻게 다른지 아는 것은 각각을 최대한 활용할 수 있도록 하는 데 중요합니다. 다음은 세 가지 주요 데이터베이스 유형 간의 주요 차이점 중 일부입니다. 결국 NoSQL 데이터베이스를 사용할지 기존 데이터베이스 를 사용할지는 사용자에게 달려 있습니다. 장단점을 평가하고 귀하에게 적합한 것을 결정하여 귀하에게 가장 적합한 것을 결정하십시오. 데이터베이스 성능 분석기를 사용하면 여러 DBMS 플랫폼을 동시에 확인할 수 있습니다.

데이터 일관성, 무결성 및 데이터 중복성을 찾고 있다면 복잡한 쿼리에 대해 SQL이 NoSQL보다 더 나은 선택입니다. SQL은 ACID 속성을 준수하여 데이터가 항상 일관되고 정확하며 사용 가능하도록 보장합니다. 또한 SQL은 잘 정의되고 표준화된 언어로 데이터를 사용하여 개발하는 것을 훨씬 더 쉽게 만들 수 있습니다.
SQL 데이터베이스는 여전히 데이터를 저장하는 가장 좋은 방법이지만 NoSQL 데이터베이스는 강력한 도구입니다. SQL은 다양하고 신뢰할 수 있는 쿼리 언어이므로 NoSQL을 훌륭하게 보완합니다.

Nosql 대 Sql 예제를 사용할 때?

응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 SQL 데이터베이스는 복잡한 쿼리나 트랜잭션이 필요한 애플리케이션에 더 적합하고 NoSQL 데이터베이스는 고성능과 확장성이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다.

저장하는 정보의 유형과 이를 가장 잘 저장하는 방법에 따라 NoSQL 또는 Mongo 중에서 먼저 사용할 정보가 결정됩니다. 데이터 저장소에는 두 가지 유형이 있습니다. 하나는 데이터를 한 형식으로 저장하고 다른 하나는 데이터를 다른 형식으로 저장합니다. 팀이 두 가지를 모두 사용하는 것이 일반적이지만 일부는 다른 것을 선호합니다. NoSQL 엔진의 주요 목표는 스케일 아웃하고 이를 위해 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것입니다. 클라우드 컴퓨팅은 확장 가능성이 있으므로 비즈니스 성장을 위한 이상적인 솔루션입니다. NoSQL과 관련하여 애자일 개발 팀은 NoSQL을 잘 사용합니다. 반면에 NoSQL 솔루션은 문서화된 솔루션이 필요하지 않은 어려운 문제를 초래할 가능성이 높습니다.

많은 양의 데이터 또는 다양한 데이터 유형으로 작업하는 경우 NoSQL은 옵션이 아닙니다. 데이터 일관성이나 데이터 무결성이 마음에 들지 않으면 대신 NoSQL을 사용하는 것이 좋습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하여 복잡한 데이터를 저장하고 관리할 수 있으므로 필요에 따라 비용을 관리할 수 있습니다. 문제는 어떤 것을 사용하느냐가 아니라 언제 어디서 사용하느냐입니다. 격렬한 논쟁 중에 Integrant의 엔지니어들은 미들웨어 프로젝트에서 Java보다 JavaScript의 장점을 열렬히 주장했습니다. 이 빠른 개요에서 Integrant는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 리소스를 할당하기 위한 몇 가지 주요 권장 사항을 제공합니다.

SQL은 이러한 관계를 기반으로 구축됩니다. 이러한 방식으로 데이터를 쉽고 효율적으로 분석할 수 있습니다. 빅 데이터와 관련하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이 최상의 솔루션이 아닐 수 있습니다.
반면에 NoSQL 데이터베이스는 저장 위치에 관계없이 데이터를 저장하도록 생성됩니다. 결과적으로 대용량 파일과 데이터 세트를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 저장 측면에서도 더 유연합니다. 결과적으로 빅 데이터 분석을 비롯한 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다.
결과적으로 데이터를 저장하는 보다 효율적인 방법을 찾고 있다면 NoSQL 데이터베이스가 옵션이 될 수 있습니다. 반면에 SQL을 이제 막 시작했고 친숙한 데이터베이스를 사용해야 하는 경우에는 SQL이 더 나은 선택일 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스를 사용하는 경우

NoSQL 데이터베이스 사용을 시작하려면 어떻게 해야 합니까? 데이터가 매우 구조화되어 있고 ACID 준수가 최우선 순위인 경우 SQL이 탁월한 선택이라는 사실 외에도 NoSQL 데이터베이스가 선호되는 몇 가지 이유가 있습니다. 기본적으로 데이터 요구 사항이 명확하지 않거나 구조화되지 않은 경우 NoSQL의 이점을 누릴 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에 저장된 데이터는 SQL 데이터베이스에 저장된 데이터처럼 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스의 예는 무엇입니까? 이 MongoDB NoSQL 데이터베이스는 문서 기반이며 간단한 조회 쿼리를 수행할 수 있기 때문에 대량의 데이터를 저장하는 데 이상적입니다.

SQL 또는 Nosql을 사용해야 합니까?

데이터가 매우 구조화되어 있고 ACID 준수가 필요한 경우 좋은 옵션입니다. 요구 사항이 명확하지 않거나 데이터가 구조화되지 않은 경우 NoSQL을 사용하여 데이터를 확장하는 것이 좋습니다. NoSQL 데이터베이스에 저장된 데이터에는 SQL 데이터베이스처럼 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다.

일부 프로젝트는 SQL 데이터베이스를 사용하는 데 더 적합하지만 다른 프로젝트는 NoSQL 데이터베이스와 잘 작동합니다. 데이터베이스 기술 에 관해서는 어떤 식으로든 생각할 필요가 없습니다. 많은 기업에서 다양한 작업을 위해 비관계형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스를 모두 사용합니다. 관계형 데이터베이스에 저장하는 데이터는 효과적인 방식으로 구성되어야 합니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 빠른 속도와 확장성으로 인해 인기를 얻었습니다. 비용이 저렴하고 확장이 용이하기 때문에 NoSQL은 빅 데이터를 통합하려는 기업에게 매력적인 옵션입니다. NoSQL이 게임 체인저가 될 것이라고 주장하는 사람도 있고 ACID 준수 및 표준화에 비효율적이라고 주장하는 사람도 있어 NoSQL이 미래의 방식인지에 대한 논쟁이 있습니다.

MongoDB는 많은 양의 데이터가 필요한 웹 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. MongoDB를 사용하면 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있으며 필요에 따라 데이터 스토리지 용량을 늘릴 수 있습니다.

비즈니스를 위한 3가지 Nosql 데이터베이스 선택

먼저 SimpleDB에 대해 이야기해 보겠습니다. SimpleDB는 더 많이 사용되는 NoSQL 도구에서 볼 수 있는 많은 기능이 부족하다는 사실에도 불구하고 우리의 요구에 탁월한 선택입니다. 우리는 컴퓨터를 완벽하게 제어할 수 있으며 문제를 처리하지 않고도 예상대로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
다음 단계는 Hadoop/HBase를 배우는 것입니다. HBase가 가장 널리 사용되는 NoSQL 도구는 아니지만 우리의 요구에 이상적입니다. 확장성이 뛰어난 HBase를 사용하여 방대한 양의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 또한 ACID 준수를 제공하므로 데이터가 항상 안전합니다.
마지막으로 카산드라가 있습니다. Cassandra는 지속적으로 업데이트하거나 쿼리해야 하는 데이터에 적합합니다. 사용자는 고성능 덕분에 최신 정보가 제공되는 즉시 액세스할 수 있습니다. 데이터 일관성을 유지하기 위해 항상 Cassandra의 스키마 진화 지원에 의존할 수 있습니다.

Sql 대 Nosql을 사용해야 하는 경우

SQL 데이터베이스는 쿼리를 처리하고 테이블 간에 데이터를 조인하는 데 효율적이므로 임시 요청과 같은 구조화된 데이터에 대해 복잡한 쿼리를 더 쉽게 수행할 수 있습니다. 제품 간에 일관성이 부족한 NoSQL 데이터베이스를 찾는 것이 일반적이며 특히 쿼리 복잡성이 증가할 때 데이터를 쿼리하는 데 더 많은 작업이 필요한 경우가 많습니다.

클라우드 데이터베이스 선택은 데이터의 모양과 쿼리 방식, 확장 속도를 기반으로 해야 합니다. 일반적으로 SQL(구조적 쿼리 언어) 및 NoSQL(Not only SQL) 데이터베이스는 가장 일반적인 데이터베이스 유형 입니다. 이 기사를 통해 Big Data in the Cloud 시리즈를 계속하겠습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 SQL 데이터베이스를 사용하여 소셜 미디어 게시물 및 기사와 같은 데이터를 저장하는 것보다 훨씬 효율적입니다. 데이터 저장소는 열 저장소, 문서 저장소, 그래프 저장소 또는 키-값 쌍으로 작동할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 유연성과 확장성을 염두에 두고 구축되었습니다. 비즈니스가 성장함에 따라 데이터베이스도 커질 것입니다.

NoSQL 데이터베이스는 규모가 다르기 때문에 데이터 세트가 시간이 지남에 따라 어떻게 발전할지 생각해야 합니다. 최상의 결과를 얻기 위해서는 앞으로 두 가지 유형의 데이터베이스를 결합해야 한다고 제안되었습니다. 클라우드를 선택하든 온프레미스 데이터베이스 서비스를 선택하든 요구 사항에 맞는 데이터베이스가 있습니다. 기본 데이터 저장소로 NoSQL 또는 NoSQL 데이터베이스 중에서 선택하는 것은 가장 중요한 결정 중 하나입니다. 다음 게시물에서는 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 같은 추가 클라우드 데이터 스토리지 구성 요소를 살펴보겠습니다.

Sql 대 Nosql: 어떤 데이터베이스가 가장 적합합니까?

NoSQL 데이터베이스는 단순성으로 인해 데이터를 보다 효율적으로 저장하는 방법으로 부상했습니다. 그럼에도 불구하고 SQL 데이터베이스는 계속해서 실행 가능한 대안이며 NoSQL 데이터베이스에 비해 다양한 이점을 제공합니다. 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 데이터베이스가 필요한 경우 SQL 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다.

Nosql이란 무엇인가

NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 사용되는 테이블 관계 이외의 수단으로 모델링된 데이터 저장 및 검색을 위한 메커니즘을 제공하는 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 애플리케이션에서 흔히 볼 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터가 관계형 데이터베이스와 다른 형식으로 기록되는 비관계형 데이터베이스입니다. 관용적 언어, 선언적 구조적 쿼리 언어 및 예제별 쿼리 언어로 된 API를 사용하여 NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 검색합니다. 빠르게 변화하는 요구 사항을 통해 민첩한 개발 패러다임을 제공합니다. 과거에는 관계형 데이터베이스가 가장 널리 사용되는 데이터베이스 모델이었습니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 데이터 모델 및 스키마 유형과 함께 제공됩니다. 많은 양의 데이터와 높은 수준의 대기 시간이 필요한 애플리케이션을 개발하는 데 이상적입니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하지 않으려는 경우 몇 가지 지침이 있습니다.

더 적은 테이블(또는 컨테이너)을 사용하고 참조 데이터를 사용하지 않는 애플리케이션은 더 적은 테이블(또는 컨테이너)을 갖습니다. SQL 데이터베이스는 사용이 간편하면서도 대량의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 데이터베이스는 또한 개발자를 위한 프로그래밍을 단순화합니다. NoSQL 데이터베이스의 확장 프로세스를 스케일링이라고 합니다. 방대한 양의 데이터를 처리하는 능력은 큰 장점입니다.

데이터베이스 NoSQL은 세계가 확장됨에 따라 점점 더 대중화되고 있습니다. 기존 데이터베이스 에는 단점이 있지만 이에 비해 장점도 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 보다 효율적이고 빠르게 읽을 수 있도록 설계되었습니다. 둘째, NoSQL 데이터베이스는 더 유연하며 더 빨리 액세스할 때 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 배우고 사용하기가 더 쉽기 때문에 데이터 집약적 애플리케이션에 이상적인 플랫폼입니다. NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 장점은 사용 용이성과 더 큰 유연성을 포함하여 지난 몇 년 동안 인기를 얻었습니다. 더 빠르고 효율적이며 유연하고 사용하기 쉬운 데이터베이스를 찾고 있다면 NoSQL 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스는 현대 우리를 강화합니다

NoSQL 데이터베이스는 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 빅 데이터 및 산업용 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. 고객 데이터, 제품 데이터 또는 스트리밍 데이터와 같은 관계형 데이터베이스를 사용하여 NoSQL 데이터베이스에 액세스하기 어렵거나 불가능한 데이터를 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성이 좋을 뿐만 아니라 대량의 데이터를 처리하는 데에도 인기가 있습니다.

Rdbms 대 Nosql

테이블 구조를 사용하여 데이터를 RDBMS에 저장할 수 있습니다. 테이블 머리글은 열 이름과 해당 값이 있는 행을 포함하는 머리글입니다. 정형화, 반정형화, 비정형화가 가능한 데이터 저장소 유형입니다. ACID는 일반 DBMS를 사용할 때 사용하지 않으므로 데이터가 저장되지 않습니다.

시장에는 수많은 데이터베이스 옵션이 있습니다. 대부분의 RDBMS, NoSQL, Big Data 및 Database Appliance 플랫폼은 개발자가 이해하기 어렵습니다. 많은 대기업에서는 이미 비용을 절감하기 위해 대체 데이터베이스 를 사용하기 시작했습니다. NoSQL 데이터베이스는 고정 테이블이 필요하지 않으며 수평으로 확장할 수 있습니다. 스키마 또는 고정 데이터 구조를 사용하지 않는 데이터 모델은 지원되지 않습니다. 데이터베이스 수가 적기 때문에 사전 정의된 스키마를 사용하지 않고도 No. Sql 데이터베이스에 데이터를 삽입할 수 있습니다.

SQL 데이터베이스는 언제든지 형식이나 데이터 모델을 변경할 수 있으므로 애플리케이션 중단과 변경 관리가 모두 어려운 측면입니다. 서버 비용이 저렴하고 오픈 소스가 더 저렴합니다. 데이터베이스 NoSQL 시스템은 설치 비용이 저렴하고 쉽게 수정할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스가 압도적인 이유

일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 더 넓은 범위의 데이터 유형을 처리하기 때문에 RDBMS 시스템보다 선호됩니다. 객체 지향 데이터는 일반적으로 RDBMS에서 처리하는 반면 비관계형 데이터는 NoSQL에서 처리합니다. SQL 구문은 일반적으로 RDBMS 시스템에서 사용되는 반면 NoSQL 시스템은 다양한 언어 구조로 구성됩니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에서 사용하는 기존 테이블 기반 모델을 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스에 적합하지 않은 대량의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

관계형 테이블에 데이터를 저장하는 대신 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 문서에 저장합니다. 유연성, 확장성 및 데이터 관리 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있는 능력으로 현대 비즈니스의 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. "nosql"이라는 용어는 문서, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스만 포함하는 데이터베이스를 포함하여 다양한 데이터베이스를 나타냅니다. 점점 더 많은 Global 2000 기업이 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하기 위해 NoSQL 데이터베이스로 이동하고 있습니다. 복잡성으로 인해 대부분의 관계형 데이터베이스에 너무 어려운 다섯 가지 추세가 나타났습니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 애자일에 필요한 유연성이 부족하기 때문에 애자일 개발의 주요 장애물입니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL 데이터 모델을 정의하는 데 사용됩니다.

NoSQL의 데이터 모델은 정적이지 않습니다. JSON 형식은 데이터 저장을 위한 문서 지향 데이터베이스의 사실상의 표준입니다. 이는 ORM 프레임워크를 제거하는 것 외에도 애플리케이션 개발을 보다 효과적으로 만듭니다. N1QL(nickel로 발음)은 Couchbase Server 4.0에서 SQL을 JSON에 연결할 수 있는 강력한 쿼리 언어입니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문을 지원할 뿐만 아니라 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 다양한 기능도 지원합니다. NoSQL 분산 데이터베이스의 운영상 이점은 확장형 아키텍처와 단일 장애 지점이 없다는 것 외에도 많습니다. 모바일 및 웹 앱의 가용성이 증가함에 따라 점점 더 많은 고객 참여가 온라인에서 수행되고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 설치, 구성 및 확장은 간단합니다. 이 장치는 읽고 쓸 수 있는 저장 정보를 제공하도록 설계되었습니다. 다양한 크기의 클러스터 관리 및 모니터링을 포함하여 다양한 규모로 사용할 수 있습니다. MongoDB는 데이터 센터 간 복제 기능이 내장된 분산형 NoSQL 데이터베이스로, 이 기능이 없는 다른 데이터베이스에 비해 큰 이점이 있습니다. 이 기술을 사용하면 응용 프로그램은 자체 장애 조치를 수행하기 위해 데이터베이스가 실패할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 자체적으로 장애 조치를 실행할 수 있습니다. 오늘날 NoSQL은 웹, 모바일 및 IoT 애플리케이션 설계의 핵심 기술이 되고 있습니다.

오랫동안 전문 사용자들에게 인기를 끌었던 링크드인은 인기 있는 소셜 네트워킹 사이트로 발전했습니다. 결과적으로 많은 사람들이 친구 및 동료와 연결하고 일자리를 찾고 새로운 경력 경로에 대해 배울 수 있는 새로운 방법을 발견합니다. 그래프 데이터베이스는 사이트의 다양한 시스템 간의 관계를 강화합니다.
NoSQL 데이터베이스는 대량의 다양하고 구조화되지 않은 데이터를 신속하게 분석하고 처리하는 것을 목표로 만들어졌습니다. 관계형 데이터베이스와 같은 기존 데이터베이스는 미리 정의된 특정 형식으로 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 미리 정의된 형식으로 데이터를 저장하기 위한 것이 아닙니다.
유연하고 다양한 스키마 모델을 사용할 수 있기 때문에 방대한 양의 데이터를 처리하는 애플리케이션에 이상적입니다. 관계형 데이터베이스보다 빠르고 효율적이라는 사실은 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 분석해야 하는 기업에 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스가 인기 있는 이유

MongoDB는 매우 인기 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB 데이터베이스는 B-트리 인덱스를 사용하여 검색할 수 있는 일련의 테이블로 구성됩니다. MongoDB의 스키마 프리 특성은 또한 신속한 개발 및 실험을 가능하게 합니다.
또 다른 NoSQL 데이터베이스인 Cassandra를 사용할 수 있습니다. 이 데이터베이스는 열을 기반으로 하며 검색 결과 속도를 높이기 위해 B-트리 인덱스를 사용합니다. 또한 Cassandra는 스키마 없는 개발 및 실험을 지원하여 신속한 프로토타이핑을 가능하게 합니다.
Redis, HBase 및 ElasticSearch는 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스입니다. LRU 제거 알고리즘을 Redis와 함께 사용하여 데이터 스토리지를 개선할 수 있습니다. HBase는 B-tree 인덱스를 사용하여 검색할 수 있는 컬럼 지향 데이터베이스입니다. ElasticSearch는 더 빠른 검색을 수행할 수 있는 역색인 기반 검색 엔진입니다.

몽고디비와 SQL

작품의 결론. MongoDB는 동적 스키마 기능으로 인해 더 발전되고 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 데이터베이스입니다. SQL Server는 관계형 데이터베이스 시스템 을 관리하고 종단 간 비즈니스 데이터 솔루션을 제공하는 데 사용되는 RDBMS입니다. 비정형 데이터의 경우 MongoDB가 좋은 선택입니다.

MongoDB와 SQL 데이터베이스의 세계는 정반대입니다. 전자는 구조화되지 않은 데이터를 처리하고 후자는 구조화된 데이터를 처리합니다. 둘 다 특정 유형의 응용 프로그램용으로 설계되었으며 고유한 장점과 단점이 있습니다. 이 기사에서는 MongoDB와 SQL 데이터베이스의 차이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 2000년대까지 SQL 데이터베이스는 쿼리 및 분석의 표준이었습니다. 인터넷과 웹 2.0 붐이 일자 엄청난 양의 비정형 데이터가 생성됐다. 이 유형의 데이터는 구조가 유사한 테이블에 매핑할 수 없습니다.

NoSQL 데이터베이스는 이 기간에 도입되었습니다. MongoDB는 일관성, 가용성 및 파티션과 관련된 CAP Theorem을 기반으로 합니다. CAP 정리는 데이터 가용성을 정량화하려는 반면 SQL 데이터베이스는 ACID 속성을 측정한다는 점에서 SQL 데이터베이스와 다릅니다. 이 시스템은 상용 하드웨어를 사용하여 고가용성과 안정성을 유지하기 위해 여러 노드에 걸쳐 데이터를 복제합니다. 인터넷 애플리케이션이나 IoT 장치에서는 생성된 대부분의 데이터가 구조화되지 않았기 때문에 기존 데이터베이스가 거의 필요하지 않습니다. MongoDB가 문서 쿼리를 지원한다는 사실에도 불구하고 개발이 미흡하고 기능이 제한되어 있습니다. MongoDB에서 분석을 실행할 수 없는 경우 관계형 데이터베이스에서 분석 쿼리를 실행할 수 있습니다.

MongoDB BI 커넥터는 Tableau, Cognos 등을 포함하여 가장 널리 사용되는 일부 비즈니스 인텔리전스 도구와 함께 사용할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 훌륭한 솔루션이지만 비용이 많이 들고 여러 가지 단점이 있습니다. 또한 데이터가 NoSQL이 되는 것을 원하지 않는 경우 관계형 스키마를 사용하도록 강제할 수도 있습니다. 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 MongoDB에 연결하려면 MongoDB와 호환되는지 확인해야 합니다. 이를 사용할 때 한 가지 단점이 있습니다. 여러 이기종 소스의 데이터를 동시에 연결할 수 없다는 것입니다. MongoDB에 연결하고 MongoDB에서 데이터를 가져와 분석하는 맞춤형 Python 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. PyMongo를 사용하면 MongoDB 데이터를 검색한 다음 다시 MongoDB에 쓸 수 있습니다. 데이터 웨어하우스와 비교할 때 이것이 더 나은 옵션일 수 있지만 탐색적 데이터 분석은 상업 고객에게 최선의 옵션이 아닐 수 있습니다.

Mongodb가 Sql을 대체하고 있습니까?

앞으로 MongoDB가 MySQL을 대체하게 될까요? 기존 SQL 데이터베이스는 애플리케이션 개발 및 저장에 계속 사용할 수 있습니다. MongoDB가 MySQL을 완전히 대체할 가능성은 낮다는 사실에도 불구하고 구조화된 데이터베이스와 구조화되지 않은 데이터베이스가 모두 동일한 환경에서 사용될 가능성이 있습니다.

Mongodb 이전에 Sql을 배워야 합니까?

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스이며 SQL을 쿼리 언어로 사용하지 않습니다. 반면에 MongoDB는 엔진이 다양한 언어와 통신할 수 있도록 여러 드라이버에 의존합니다. 데이터는 No-SQL 데이터베이스의 컬렉션으로 알려진 데이터베이스 개체에 저장됩니다.