다양한 유형의 데이터베이스 관리 시스템

다양한 유형의 데이터베이스 관리 시스템 이 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. SQL 데이터베이스는 매우 강력하고 많은 양의 데이터를 처리할 수 있지만 확장하기 어려울 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장하기가 훨씬 쉽지만 SQL 데이터베이스만큼 강력하지는 않습니다.

올바른 데이터 저장소를 선택하면 애플리케이션을 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 데이터베이스 작동 방식에 대한 철저한 이해는 대안을 평가하는 데 필수적입니다. OLTP 애플리케이션에서 개별 레코드를 읽고 쓸 수 있는 데이터 저장소는 대기 시간이 짧아야 합니다. Blob Storage는 하이퍼스케일 Hadoop 배포에서 찾을 수 있으며 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 테이블 데이터 저장소는 구조화된 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. SQL(표준 SQL 언어)은 쿼리 및 트랜잭션에 사용됩니다. 관계형 데이터베이스는 트랜잭션 작업을 최적화하도록 설계되었습니다.

트랜잭션은 여러 테이블에서 여러 레코드를 업데이트하고 여러 레코드가 여러 테이블에서 업데이트되기 때문에 낮은 대기 시간으로 기록됩니다. 데이터베이스 열은 최신 데이터 웨어하우스에 사용됩니다. 키-값, 넓은 열, 문서(트리) 및 그래프 유형은 NoSQL 데이터 저장소가 지원하는 네 가지 주요 데이터 유형입니다. 열이 여러 개인 데이터 저장소는 분할하기가 매우 어렵습니다. 각 셀 값에 타임스탬프가 할당된 2차원 키-값 저장소입니다. 문서 저장소는 문서를 나타내는 중첩 개체를 저장하고 검색합니다. 문서 트리는 문서 저장소와 유사하지만 그래프를 표시하도록 설계된 그래프 데이터베이스로 대체할 수 있습니다.

RDBMS 데이터베이스 는 주로 관계형 데이터베이스에 매핑된 정규화된 구조화(표 형식) 데이터를 관리하는 데 사용됩니다. NoSQL 기술을 사용하는 데이터 저장소는 많은 수의 데이터 스트림을 보다 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 데이터를 테이블화할 필요가 없으며 관계 제약이 없습니다. 분석 사용 사례의 경우 NoSQL 데이터베이스가 테이블 형식 열보다 더 적합한 경우가 많습니다. 높은 수준의 성능을 달성하려면 기본 제공 운영 기능이 있는 데이터 저장소가 선호됩니다. 변경 불가능한 원장을 유지하는 것은 변경되지 않고 (암호화 방식으로) 검증 가능한 트랜잭션 로그를 보존하는 프로세스입니다. 시계열 데이터베이스는 프로그래밍 언어로 작성된 날짜-시간 함수가 있는 넓은 열 저장소로 구성되는 경우가 많습니다.

저장할 수 있는 지리적 데이터(예: 도시, 국가 등)의 모음입니다. 지구과학 쿼리 및 기하학적 작업의 요구 사항을 충족하기 위해 최적화되었습니다. 비즈니스 애플리케이션 측면에서 컬럼 데이터베이스를 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다. 텍스트 검색은 구조화되지 않은(자연스러운) 또는 반구조화된 텍스트에서 자주 수행됩니다. 탄력적 검색은 이와 관련하여 효과적인 도구임이 입증되었습니다.

현장에서 빅 데이터 애플리케이션을 찾을 수 있습니다. 대용량 데이터를 처리하는 속도가 빠르기 때문에 NoSQL은 대용량 데이터 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. 서버 측 애플리케이션의 다른 모든 구성 요소가 원활하고 빠르게 설계되면 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 데이터가 병목 현상을 일으키지 않도록 할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 다른 유형의 데이터베이스보다 단일 데이터베이스에서 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장하고 모델링하는 데 더 적합합니다.

SQL은 높은 트랜잭션 관련 워크로드에 가장 적합하기 때문에 NoSQL과 SQL을 구분하는 것이 중요합니다. NoSQL은 매우 큰 트랜잭션 요구 사항에 적합한 솔루션입니다. 이 목적을 위한 최선의 선택은 아닙니다. 계층적 방식으로 계층적 데이터를 저장할 수 없습니다. 계층적 데이터 저장과 대용량 데이터 저장은 계층적 데이터 저장의 특성이므로 두 가지 모두에 적합합니다.

모바일, 웹, 게임과 같은 많은 최신 애플리케이션은 고도의 기능, 적응성, 확장성 및 고성능 데이터베이스 를 필요로 하며 NoSQL 데이터베이스는 이러한 유형의 애플리케이션에 매우 적합합니다.

SQL보다 Nosql을 선택하는 이유는 무엇입니까?

기존의 데이터 저장 방법에 비해 NoSQL의 장점은 저장해야 할 데이터 유형을 미리 파악하지 않고도 모든 유형의 데이터를 한 번에 저장할 수 있다는 것입니다. 보유하고 있는 데이터의 양은 다양한 단계에서 확장, 축소해야 합니다. 앞서 언급한 바와 같이 NoSQL은 훨씬 뛰어난 유연성과 필요에 따라 비용을 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.

클라우드 데이터베이스 선택은 데이터 크기, 쿼리 방법 및 확장 방법과 같은 요소에 따라 달라집니다. SQL(구조적 쿼리 언어) 및 NoSQL(SQL뿐만 아니라)은 데이터베이스의 경우 거의 확실하게 작동하게 될 두 가지 데이터베이스입니다. 이것은 클라우드의 빅 데이터에 관한 일련의 기사 중 세 번째입니다. NoSQL 데이터베이스 는 웹 사이트의 텍스트 콘텐츠, 소셜 미디어 게시물 및 기타 유형의 데이터와 같은 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 더 적합합니다. 데이터는 열 저장소, 문서 지향 데이터 구조 또는 그래프 기반 데이터 구조에 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성과 유연성을 지원하도록 설계되었습니다. 회사가 확장됨에 따라 데이터베이스도 함께 성장합니다.

NoSQL 데이터베이스의 규모가 다르기 때문에 시간이 지남에 따라 데이터 세트가 어떻게 발전할지 고려해야 합니다. 최근 몇 년 동안 두 가지 유형의 데이터베이스의 최상의 특성을 결합하려는 욕구가 커졌습니다. 온프레미스 데이터베이스를 사용하든 클라우드 데이터베이스를 사용하든 다양한 옵션이 있습니다. 가장 중요한 결정은 데이터를 NoSQL 데이터베이스에 저장할지 아니면 기본 NoSQL 스토리지 소스로 NoSQL 데이터베이스에 저장할지 여부입니다. 다음 게시물에서는 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 같은 클라우드 데이터 스토리지 구성 요소를 살펴보겠습니다.

SQL 데이터베이스는 이제 성능과 기능 면에서 보다 완전한 시스템입니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스는 점점 대중화되고 있으며 앞으로 더 보편화될 가능성이 높습니다.

Sql 및 Nosql 데이터베이스의 용도는 무엇입니까?

SQL 데이터베이스는 구조화된 데이터 환경의 테이블에서 쿼리를 처리하고 데이터를 조인할 수 있으므로 임시 요청과 같은 구조화된 데이터에 대해 복잡한 쿼리를 더 쉽게 수행할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 쿼리의 복잡성이 증가함에 따라 데이터 쿼리에 더 많은 작업이 필요합니다.

SQL은 1970년대부터 사용된 구조화된 쿼리 언어입니다. NoSQL 데이터베이스는 비관계형이므로 SQL 데이터베이스를 포함하여 다양한 방법으로 작성할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능하여 서버를 보다 효율적으로 로드할 수 있습니다. NoSQL 시스템을 사용하면 데이터베이스에서 다양한 데이터 구조로 작업할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 아니기 때문에 행과 테이블에 데이터를 저장하지 않습니다. 구조화되지 않은 데이터를 구성하는 기능 덕분에 동적 스키마로 데이터를 구조화하고 구성할 수 있습니다. SQL 및 관계형 데이터베이스 는 다양한 방식으로 데이터에 액세스할 수 있는 유연성을 허용하면서 대량의 데이터를 간단하게 관리할 수 있도록 합니다.

각 정보 조각이 단일 위치에 저장되기 때문에 보는 사람이 이전 버전과 혼동하지 않을 것입니다. 또한 NoSQL은 대규모(또는 끊임없이 변화하는) 데이터 컬렉션 작업에 이상적입니다. NoSQL 시스템은 대용량 데이터로 인해 Facebook, Google 등을 비롯한 여러 대기업에서 사용됩니다. 많은 서버가 많은 양의 데이터를 처리하므로 Cassandra와 같은 NoSQL 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 처리합니다. 강력한 무결성 보장 없이 키-값 저장소에 액세스하는 가장 좋은 옵션은 Redis입니다. Elastic Search는 복잡하거나 유연한 검색을 수행해야 할 때 탁월한 선택입니다.

NoSQL 데이터베이스는 엄청난 양의 데이터를 처리하고 초당 수백만 건의 트랜잭션을 수행할 수 있습니다. 데이터가 저장되는 방식에 유연성을 제공하여 다양한 비즈니스 응용 프로그램에서 데이터를 저장할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터 구조를 생성할 수 있기 때문에 최신 데이터 스토리지의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 많은 수의 데이터 입력이 있는 데이터베이스가 필요한 경우 NoSQL 데이터베이스가 최상의 옵션일 수 있습니다.

개발자가 Sql의 대안을 모색함에 따라 Nosql 데이터베이스가 증가하고 있습니다.

여러 가지 이유로 NoSQL 데이터베이스가 개발자들 사이에서 점점 인기를 얻고 있습니다. SQL 데이터베이스와 관련된 비용 중 하나는 유지 관리 및 확장입니다. 또한 많은 개발자는 SQL 데이터베이스가 제공하는 모든 기능이 필요하지 않다고 생각합니다. 많은 기업이 더 많은 데이터가 저장되는 클라우드 기반 모델로 마이그레이션하고 있으며 NoSQL 데이터베이스는 이러한 유형의 환경에 더 적합합니다.

관계형 데이터베이스와 Nosql을 언제 사용 하시겠습니까?

NoSQL 데이터베이스의 트랜잭션 지원은 단순 트랜잭션으로 제한됩니다. 트랜잭션(조인이라고도 함)은 관계형 데이터베이스를 사용하여 수행할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 빠르게 도착하는 대량의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 저속 데이터는 관계형 데이터베이스에서 처리합니다.

많은 최신 애플리케이션은 관계형 데이터베이스가 아닌 NoSQL(SQL뿐만 아니라) 데이터베이스에 의존합니다. NoSQL은 관계형 데이터베이스와 달리 분산 방식으로 데이터를 저장하기 위해 여러 가지 방법을 사용하는 데이터 저장 기술의 한 유형입니다. 새로운 앱이나 서비스를 출시할 때 NoSQL의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 단일 모놀리식 서버 대신 NoSQL 데이터베이스가 여러 호스트에 수평으로 분산됩니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스를 마이그레이션하는 것이 더 빠르고 비용이 적게 들기 때문에 증가하는 수요를 충족할 수 있습니다. 또한 NoSQL은 분산 기술이기 때문에 데이터베이스를 클라우드로 마이그레이션하려는 조직에 훨씬 더 나은 선택입니다. NoSQL은 성능과 일관성을 절충하기 때문에 트랜잭션 잠금을 방지합니다. 이 때문에 동시 액세스가 필요한 다수의 사용자에게 더 나은 대안을 제공합니다. 제한된 수의 개인 또는 응용 프로그램과 함께 예측 가능하고 구조화된 데이터를 저장해야 하는 조직에서는 관계형 데이터베이스가 최선의 선택입니다.

MongoDB의 유연한 스키마는 대량의 비정형 데이터에 적합하며 이러한 유형의 데이터를 통합하는 프로세스에는 단일 연결이 필요하지 않습니다.
이 데이터베이스는 또한 트랜잭션 지원을 위해 크기를 조정하고 사용할 수 있는 빠른 데이터베이스입니다.
일반적으로 관계형 데이터베이스는 데이터가 구조화될 가능성이 가장 높은 경우 최상의 솔루션입니다. 관계형 데이터베이스에서 그들 사이의 테이블을 참조하는 것은 어려울 수 있으며 일관된 데이터 세트를 제공합니다.
데이터베이스 기능도 가속화할 수 있으므로 대규모 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.
대량의 비정형 데이터를 일관된 패턴으로 병합할 수 없다면 MongoDB가 최선의 선택입니다. MongoDB의 유연한 스키마는 서로 다른 구성 요소를 통합할 필요가 없기 때문에 비정형 데이터의 대규모 컬렉션에 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스: 속도와 확장성을 위한 더 나은 옵션.

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 일반 데이터베이스 보다 성능과 확장성이 더 높습니다. 또한 사용이 간단하고 적응이 가능하여 빠르게 액세스해야 하는 데이터에 이상적입니다.

Nosql을 사용할 때와 Mysql을 사용할 때?

MySQL과 같은 데이터베이스 기술 은 관계형 데이터베이스에 사용되는 반면 NoSQL 데이터베이스는 MongoDB, CouchDB 등과 같은 디자인 기반 유형에 가깝습니다. MySQL 데이터베이스에는 애플리케이션 안정성을 유지하는 데 도움이 되는 광범위한 보고 도구가 있는 반면 NoSQL 데이터베이스에는 분석 및 성능 테스트 도구가 없습니다.

Mystery는 Microsoft의 관계형 데이터베이스 관리 시스템 의 구성 요소입니다. 데이터가 형식화되지 않았거나 관련이 없는지 여부에 관계없이 사용자의 특정 요구 사항에 따라 데이터를 배치하고 관리할 수 있습니다. 다음 섹션에서 이들 간의 몇 가지 주요 차이점을 살펴보겠습니다. MyAdmin과 NoSQL의 차이점은 IT 리더가 내려야 하는 결정입니다. NoSQL이 미래라고 하지만 다른 사람들은 NoSQL의 표준화 부족에 대해 우려하고 있습니다. 조직의 요구 사항과 사용하는 데이터의 양에 따라 가장 적합한 옵션이 결정됩니다.

Sql 대 Nosql Stackoverflow를 사용해야 하는 경우

SQL 데이터베이스는 일반적으로 쿼리해야 하는 관계형 데이터 모델이 있을 때 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 저장해야 하는 데이터 양이 많고 관계형 데이터베이스의 모든 기능이 필요하지 않은 경우에 사용됩니다.

회사에서 실제로 사용하는 데이터베이스는 무엇입니까? SQL과 NoSQL 데이터베이스를 비교하는 것은 불가능합니다. 데이터베이스 유형 은 내가 이전에 깨달은 것보다 훨씬 더 다양합니다. SQL 언어는 데이터 삭제 또는 수정과 같은 SQL 쿼리를 실행하는 데 사용됩니다. 2019년에는 응답자의 대다수(60%)가 NoSQL보다 더 인기가 있다고 말했습니다. MongoDB와 같은 문서 지향 NoSQL 데이터베이스가 널리 사용됩니다. PostgreSQL은 대규모 데이터베이스와 SQL 호환 쿼리를 지원하도록 설계되었습니다. 많은 데이터 처리를 수행하려는 경우 Postgres 사용을 고려해야 합니다. MongoDB의 테이블과 열은 명확해야 합니다.

Sql 대신 Nosql을 사용하는 이유는 무엇입니까?

관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스에는 많은 이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 유연한 데이터 모델이 있고 수평 확장이 가능하며 쿼리 속도가 매우 빠르기 때문에 개발자에게 이상적입니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 매우 유연한 스키마를 가지고 있습니다.

Nosql 데이터베이스: 속도 대. 일관성

NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스 보다 뛰어난 유연성과 확장성으로 인해 인기가 높아지고 있습니다. 실험에서 우리는 NoSQL 데이터베이스가 일반적으로 키-값 쌍을 저장할 때 SQL 데이터베이스보다 응답 시간이 더 빠르다는 것을 발견했습니다. NoSQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 완전히 지원하지 않을 수 있지만 이로 인해 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스가 전반적으로 더 빠를 수 있지만 먼저 애플리케이션에 필요한 사항을 고려해야 합니다.

Uber는 SQL 또는 Nosql을 사용합니까?

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 데이터 저장 장치로 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 인덱스 지원이 부족하기 때문에(분산 트랜잭션 부족으로 인해) Uber의 주문 처리 팀은 인덱스를 별도의 테이블에 저장합니다.

Airbnb와 Nosql: 사랑 이야기

Airbnb는 항상 NoSQL의 지지자였습니다. 그들은 응용 프로그램 개발 프로세스에서 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 사용하는 몇 안 되는 기업 중 하나입니다. 기업의 그래프 데이터베이스 사용은 기존 SQL 데이터베이스 에 비해 많은 이점을 제공하기 때문에 지난 몇 년 동안 빠르게 증가했습니다. 그래프 데이터베이스를 사용하면 많은 이점이 있으며 그 중 하나는 많은 수의 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있다는 사실입니다. 데이터를 보다 체계적이고 복잡한 방식으로 저장할 수 있으므로 정보를 쉽게 찾고 액세스할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 기존 SQL 데이터베이스보다 더 빠릅니다. 대용량 데이터 세트는 이러한 알고리즘을 검색하도록 특별히 설계되었기 때문에 이러한 알고리즘을 검색하는 데 사용됩니다. Airbnb는 분명히 NoSQL 기술을 지원하며 의심할 여지 없이 이를 구현하는 가장 성공적인 회사 중 하나입니다.

Nosql을 사용하는 경우

프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 Nosql 데이터베이스는 수평 확장이 가능하도록 설계되었기 때문에 높은 확장성과 유연성이 필요한 프로젝트에 가장 적합합니다. 또한 Nosql 데이터베이스는 일반적으로 기존 관계형 데이터베이스 보다 빠르기 때문에 실시간 데이터 처리가 필요할 때 자주 사용됩니다.

모든 규모의 조직은 급속한 성장의 결과로 NoSQL 데이터베이스 기술 을 채택하고 있습니다. 이 기사에서는 NoSQL이 인기를 얻고 있는 이유와 NoSQL이 앱 구축에 적합한 선택인 경우를 설명하려고 합니다. 초기 인터넷 선구자들은 기존 데이터베이스 기술에 만족하지 못했고 이것이 바로 NoSQL이 개발된 이유입니다. 인기가 높아짐에 따라 NoSQL 데이터베이스를 사용해야 하는 경우를 밝힐 필요가 있습니다. NoSQL은 광범위한 데이터베이스 구조 및 데이터 모델을 설명하는 데 사용할 수 있습니다. 이 토론의 목표는 사람들이 NoSQL을 많이 사용하는 이유를 설명하고 공통 관심사에 따라 그룹으로 분류하는 것입니다. 클라우드 시대에 NoSQL 데이터베이스가 생성되었고 가능한 한 빨리 클라우드 기반 자동화에 적응했습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 실시간 스트리밍 데이터가 데이터베이스와 더 쉽게 통합되는 경우가 많습니다. MongoDB Atlas 유틸리티는 MongoDB를 무료로 배울 수 있는 가장 간단한 방법입니다.

Nosql 데이터베이스 예제

열을 기반으로 하는 NoSQL 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 및 Hypertable이 포함됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스 관리 시스템이므로 고정 스키마를 배포할 필요가 없습니다. NoSQL 데이터베이스가 분산 데이터 저장소의 높은 스토리지 요구 사항을 충족하려면 막대한 양의 데이터를 저장할 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다. Twitter, Facebook 및 Google은 NoSQL을 사용하여 대량의 데이터를 처리하고 실시간 웹 애플리케이션을 개발하는 회사 중 일부에 불과합니다. 키 값 데이터베이스는 데이터를 저장하고 이를 키 값 쌍으로 검색합니다. 이 유형의 NoSQL 데이터베이스는 컬렉션, 사전, 연관 배열 등을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 유형의 문서는 콘텐츠 관리 시스템, 블로그 플랫폼 및 실시간 분석에서 일반적으로 사용됩니다. Graph Base Database는 주로 소셜 네트워크 및 물류 데이터에 사용됩니다.

MapReduce를 사용하여 CouchDB에서 뷰를 정의할 수 있습니다. 보고서에 따르면 분산 데이터 저장소 는 3개 중 2개 이상의 보증을 제공할 수 없습니다. 데이터 일관성: 데이터는 실행된 후에도 일관성을 유지해야 합니다. 서버 간의 통신이 간헐적으로 이루어지더라도 안정적인 파티션을 유지하는 것이 중요합니다.

Nosql 데이터베이스의 장점과 단점

NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스에 비해 다양한 이점을 제공합니다. 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 더 확장 가능합니다. 또한 더 간단한 알고리즘을 사용하여 데이터를 저장하고 검색하기 때문에 더 효율적입니다. 또한 다양한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있기 때문에 적응력이 더 뛰어납니다.
데이터베이스 NoSQL 도구는 매우 비쌀 수 있으므로 몇 가지 단점도 있습니다. SQL 데이터베이스는 이러한 데이터베이스에 대해 많은 지원을 제공하지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 또한 사용 편의성과 복잡성 측면에서 SQL 데이터베이스보다 배우고 사용하기가 더 어렵습니다. 또한 SQL 데이터베이스보다 덜 표준화되고 호환성 수준이 낮습니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 기존 테이블 기반 스키마를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스의 관계형 테이블이 아닌 문서에 데이터를 저장할 수 있습니다. 현대 기업은 강력하고 유연하며 확장 가능하고 데이터 관리 문제에 대한 신속한 대응이 필요합니다. NoSQL 데이터베이스 유형에는 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스가 포함됩니다. 전 세계 2000개 조직이 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하기 위해 NoSQL 데이터베이스로 빠르게 이동하고 있습니다. 이는 대부분의 관계형 데이터베이스에 대해 너무 어려운 기술적 문제를 제시하는 다섯 가지 추세 때문일 수 있습니다. 데이터베이스 관리는 데이터의 고정 모델이 다른 시스템과 상호 작용하는 기능을 심각하게 제한하기 때문에 애자일 개발의 주요 장애물입니다. 데이터 모델을 정의하는 애플리케이션 모델은 NoSQL 모델을 정의하는 데 사용됩니다.

대신 NoSQL은 데이터를 동적으로 모델링하는 방법을 지정하려고 시도합니다. 문서 지향 데이터베이스에서 JSON은 데이터 저장을 위한 사실상의 형식입니다. 이는 ORM 프레임워크의 필요성을 제거하여 비용을 절감하고 애플리케이션 개발을 단순화합니다. 이것은 Couchbase Server 4.0의 JSON에 SQL을 추가하는 N1QL(니켈로 발음) 쿼리 언어의 첫 번째 버전입니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문 외에도 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 여러 기능을 처리할 수 있습니다. NoSQL 분산 데이터베이스의 고유한 가치는 단일 장애 지점 없이 광범위한 작업을 지원하는 기능입니다. 고객은 온라인 및 모바일 장치에서 비즈니스에 참여하기 때문에 점점 더 많은 서비스를 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다.

NoSQL 데이터베이스를 생성, 구성 및 확장하는 것은 간단합니다. 정보를 저장하고 정보를 읽고 쓰고 구성하는 데 사용됩니다. 관리 및 모니터링 단계를 포함하여 모든 크기의 클러스터를 처리할 수 있습니다. MongoDB 기반 데이터 센터 간의 기본 제공 복제를 통해 MongoDB 기반 데이터베이스 간에 데이터를 복제할 수 있으므로 별도의 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 결과적으로 애플리케이션은 데이터베이스가 문제를 발견하고 자체 장애 조치를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 대신 하드웨어 라우터는 즉각적인 가용성을 허용합니다. 데이터베이스 기술 측면에서 NoSQL은 오늘날의 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션에서 선호되는 선택이 되고 있습니다.

Nosql 데이터베이스는 데이터 관리를 위한 다목적 도구입니다.

수많은 NoSQL 데이터베이스 를 사용할 수 있으며 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 소프트웨어 개발 및 데이터 웨어하우징과 같은 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 대용량 데이터, 짧은 대기 시간 및 다양한 데이터 모델로 애플리케이션의 요구 사항을 충족합니다.