NoSQL 데이터베이스의 다양한 유형과 장단점

필요에 따라 대기 시간이 짧은 NoSQL 데이터베이스를 선택할 때 고려해야 할 여러 요소가 있습니다. 몇 가지 중요한 요소는 다음과 같습니다. – 데이터베이스가 데이터를 디스크에 쓰는 속도는? – 데이터베이스가 얼마나 빨리 읽기를 수행할 수 있습니까? – 데이터베이스가 얼마나 잘 확장됩니까? – 데이터베이스 관리 및 운영이 얼마나 쉬운가? NoSQL 데이터베이스는 빠른 읽기 및 쓰기 속도가 필요한 고성능 애플리케이션에 자주 사용됩니다. 또한 빠르고 쉽게 확장할 수 있어야 하는 빅 데이터 애플리케이션에 자주 사용됩니다. 사용 가능한 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장단점이 있습니다. 귀하의 필요에 가장 적합한 짧은 대기 시간 NoSQL 데이터베이스는 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.

CylonDB는 기존 인프라의 성능을 획기적으로 향상시켜 이전보다 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 인프라에서 가장 빠른 NoSQL을 사용하여 높은 처리량/ 낮은 대기 시간 워크로드를 실행할 수 있습니다. 대규모 중요 데이터 및 대규모 열 사용 사례와 관련하여 ScyllaDB는 이상적인 NoSQL 데이터베이스입니다.

가장 빠른 Nosql 데이터베이스는 무엇입니까?

엄청나게 빠른 NoSQL 데이터베이스인 ScyllaDB는 사용이 간편하고 매우 유능한 환상적인 데이터베이스입니다.

기업은 TIMi를 사용하여 기업 데이터를 활용하여 새로운 아이디어를 개발하고 중요한 비즈니스 결정을 보다 빠르고 쉽게 내릴 수 있습니다. 데이터베이스 관리와 관련된 관리 작업을 자동화하기 위해 클라우드 또는 온프레미스에서 사용할 수 있는 완전히 관리되는 DBaaS(Database-as-a-Service) 플랫폼입니다. MongoDB의 무료 오픈 소스 버전인 Percona Server for MongoDB는 MongoDB Community Edition을 즉시 대체합니다. MongoDB 데이터베이스는 최신 앱 개발자가 사용하고 클라우드를 통해 액세스할 수 있도록 고안된 분산된 문서 기반 데이터베이스의 예입니다. 서버리스 클라우드 네이티브 NoSQL 문서 데이터베이스인 Cloud Firestore는 모바일, 웹 및 IoT 앱에서 데이터를 저장, 동기화 및 쿼리하는 데 사용이 간편합니다. 스마트 데이터 테스트 솔루션은 빅 데이터, 데이터 웨어하우스, 비즈니스 인텔리전스 보고서 및 엔터프라이즈 앱/ERP의 데이터 유효성 검사 및 ETL 테스트를 자동화합니다. 무운영 데이터베이스를 사용하면 사용한 만큼 비용을 지불할 필요가 없습니다. 선불 비용이나 미사용 리소스가 사용되지 않습니다.

SolarWinds 데이터베이스 성능 모니터(DPM)를 사용하면 데이터베이스를 모니터링하여 시스템 성능, 팀 효율성 및 인프라 비용 절감을 개선할 수 있습니다. 관계형 모델을 기반으로 하는 Tibero 데이터베이스 관리 시스템(DBS)은 리소스가 거의 또는 전혀 필요하지 않습니다. 이 기술은 대규모 데이터 처리 요청에 보다 효율적인 응답 시간을 허용합니다. DynamoDB는 초당 수만 건의 요청을 처리할 수 있으며 피크 수요에서 하루에 수만 건의 요청을 처리할 수 있습니다. AI, 스트리밍, 그래프 및 분석을 기본적으로 통합함으로써 BangDB 데이터베이스는 사용자에게 광범위하고 복잡한 데이터 유형을 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. NCache 캐시는 매우 짧은 시간 내에 애플리케이션 데이터를 캐시하며 매우 선형적입니다. RestDB.io는 프런트엔드 및 백엔드 지원을 모두 포함하는 단순한 NoSQL 데이터베이스 백엔드 서비스(DBaaS)입니다.

Aerospike는 모든 규모에서 가장 진보된 차세대 실시간 NoSQL 데이터 솔루션을 제공합니다. Alachisoft는 2003년부터 시장을 선도해 왔습니다. 당사의 아웃소싱 다중 마스터 배포 네트워크 덕분에 클릭 한 번으로 전 세계 어디에서나 빠르고 읽을 수 있는 읽기 및 쓰기가 가능합니다. LeanXcale 데이터베이스는 SQL을 기반으로 하며 해당 기능을 NoSQL과 결합합니다. 대량의 데이터 배치를 수집하고 SQL 또는 GIS를 통해 실시간 데이터를 생성한 다음 웹 또는 SQL 쿼리를 통해 게시할 수 있습니다. 데이터 확장성 및 서버 로드 밸런서는 데이터 확장 및 동시성 액세스를 자동화하여 테이블 저장소 데이터 확장성을 가능하게 합니다. Couchbase와 같은 NoSQL 데이터베이스는 확장 가능하고 사용 가능한 플랫폼에서 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 필요한 유연성을 제공합니다.

Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon 및 기타 수백 개의 유명 회사가 모두 자사 제품을 사용합니다. AllegroGraph의 목표는 모든 데이터와 지식 사일로를 통합하여 엔터프라이즈 지식 그래프를 만드는 것입니다. MarkLogic은 확장성이 좋을 뿐만 아니라 데이터를 보호합니다. 지식 그래프 솔루션에는 기술과 서비스가 모두 포함되어 있습니다. 우리는 트랜잭션 데이터와 구조화된 데이터를 모두 제공하는 완전 트랜잭션 NoSQL 문서 데이터베이스 기술 의 시장 리더입니다.

데이터베이스를 선택하기 전에 애플리케이션의 요구 사항을 고려하는 것이 중요합니다. S 확장성, 속도 및 데이터 가용성은 고려해야 할 몇 가지 요소에 불과합니다. 확장성이 주요 고려 사항인 경우 Cassandra가 더 나은 옵션일 수 있습니다. Cassandra는 지연 시간이 짧은 고성능 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 데이터를 빠르게 처리할 수 있으며, 대용량 파일도 쉽게 처리할 수 있어 쓰기가 간편합니다. 일관성이 모든 것의 핵심이라면 MongoDB가 좋은 선택입니다. MongoDB 데이터베이스는 모든 데이터를 JSON 파일에 저장하는 문서 지향 데이터베이스입니다. 결과적으로 데이터에 액세스하고 쿼리하는 것이 매우 간단합니다. PostgreSQL의 가용성에 대한 우려가 있는 경우 PostgreSQL을 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다. PostgreSQL은 높은 수준의 성능을 가지고 있기 때문에 높은 수준의 로드를 처리할 수 있습니다. Amazon Relational Database Service (RDS)를 통해서도 사용할 수 있으므로 설정 및 관리가 간편합니다.

Mongodb: 계층적 데이터 저장을 위한 최고의 플랫폼

MongoDB는 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)보다 거의 100배 더 빠르기 때문에 계층적 데이터 스토리지를 위한 탁월한 플랫폼입니다. CAP 정리(일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차)는 데이터 스토리지에 대한 빠른 응답 시간이 필요한 비즈니스에 훌륭한 기반을 제공합니다. SQL 서버는 JOIN 및 Global 트랜잭션을 지원하지 않기 때문에 데이터 액세스 시 빠른 결과가 필요한 비즈니스에 적합한 선택입니다. 트랜잭션 응답 시간 때문에 Cassandra는 많은 양의 데이터를 메모리에 저장해야 하는 비즈니스에 탁월한 선택입니다.

대기 시간이 짧은 데이터베이스란 무엇입니까?

LSDB(낮은 대기 시간 데이터베이스 )는 최종 사용자에게 매우 높은 성능과 최소 대기 시간을 제공하는 것을 목표로 하는 데이터베이스 관리에 대한 아키텍처 및 구현 접근 방식입니다.

이론적 측정으로서의 평균 대기 시간은 최종 사용자 경험에 직접적인 영향을 거의 미치지 않습니다. 성과를 백분율로 측정하면 실제 성과를 더 잘 이해할 수 있습니다. 백분위수 내의 각 측정에 반영되는 실제 대기 시간이 있습니다. 대기 시간이 짧은 애플리케이션을 개발할 때 대기 시간을 줄이는 데 가장 적합한 데이터베이스는 필수적입니다. 네트워크 애플리케이션이 대기 시간을 갖는 것은 피할 수 없습니다. 데이터베이스 작업은 항상 사용자의 전체 대기 시간에 영향을 미칩니다. NoSQL 데이터베이스는 단순한 일관성이 아닌 높은 처리량과 낮은 대기 시간을 위해 여러 노드에 걸쳐 대규모 데이터 배포에 사용하기 위한 것입니다. IT 팀은 사용자 사례를 이에 해당하는 데이터베이스와 일치시켜 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

CylonDB는 고성능 및 저지연 데이터 집약적 앱용으로 설계할 수 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. Java 대신 C를 사용하여 빌드하므로 많은 양의 코드를 관리할 필요가 없습니다. Comcast의 합성 부하 테스트에서는 ScyllaDB가 100ms 대기 시간을 달성할 수 있는 Cassandra와 비교할 때 8ms 대기 시간을 달성할 수 있음을 발견했습니다. ScyllaDB는 고성능 서버 애플리케이션을 지원하는 고급 오픈 소스 C 언어를 기반으로 합니다. 낮은 대기 시간을 달성하기 위해 코어당 샤드 아키텍처, 전용 캐시 및 자율 작업이 모두 사용됩니다. ScyllaDB는 낮고 예측 가능한 롱테일 대기 시간을 제공할 수 있는 능력으로 인해 소셜 미디어, AdTech, 사이버 보안 및 산업용 사물 인터넷 산업의 회사에서 채택되었습니다.

시스템을 설계할 때 대기 시간을 고려하는 것이 중요합니다. 초저 지연 시간은 초 단위로 측정되는 짧은 지연 시간의 하위 집합을 나타냅니다. "초저 대기 시간"이라는 용어는 500나노초 미만의 대기 시간으로 정의되며 1밀리초 미만의 속도는 초저로 간주됩니다.
초저 지연 시간을 달성하려면 시스템이 요청 및 응답을 여러 위치로 신속하게 라우팅할 수 있어야 합니다. ping 데이터 수집은 요청 및 응답 경로를 이해하고 잠재적인 병목 현상을 식별하는 데 유용할 수 있습니다.

데이터베이스 대기 시간을 처리하는 방법

데이터베이스 대기 시간이란 무엇입니까? 데이터 대기 시간은 데이터 패킷이 데이터베이스에서 저장되거나 검색되는 데 걸리는 시간입니다. 비즈니스 인텔리전스(BI)의 데이터 대기 시간은 비즈니스 사용자가 데이터 웨어하우스 또는 대시보드에서 데이터를 검색하는 데 걸리는 시간을 나타냅니다. 가장 빠른 데이터베이스는 무엇입니까? MongoDB는 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)보다 거의 100배 빠른 계층적 데이터 스토리지 옵션입니다. CAP 정리(일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차)는 이 플랫폼의 기반입니다. 데이터베이스 대기 시간을 어떻게 수정합니까? 지연 시간 비교의 목적은 데이터베이스에 대한 요청과 응답이 사용자를 어디로 어떻게 데려갈지, 그리고 어떤 경로를 택할지 식별하는 것입니다. Ping 테이블을 사용하여 네트워크의 홉이 서로 간섭하는 정도를 추적할 수 있습니다. 실시간 데이터에 가장 적합한 데이터베이스는 무엇입니까? SQLite는 모바일 장치, 웹 브라우저 및 기타 애플리케이션에서 데이터를 저장, 검색 및 수정하기 위해 조직에서 사용하는 오픈 소스 데이터베이스 엔진입니다. 작고 독립적이며 안전한 트랜잭션 데이터베이스 엔진은 C 언어의 기본 제공 라이브러리에 내장된 기능 중 하나입니다.

Dynamodb가 Mongodb보다 나은 점은 무엇입니까?

각 데이터베이스가 다중 도구 트랜잭션을 지원한다는 사실에도 불구하고 MongoDB는 동일한 문서와 필드를 동시에 읽고 쓸 수 있는 유일한 데이터베이스입니다. DynamoDB는 동시에 여러 작업을 지원하지 않습니다.

저는 MongoDB를 처음 사용합니다. MongoDB를 시작하는 가장 좋은 방법은 무엇이며 MongoDB와 DynamoDB의 차이점은 무엇입니까? 소프트웨어 및 응용 프로그램 개발에는 데이터베이스가 필요합니다. 이 기사에서는 가장 널리 사용되는 두 가지 데이터베이스인 MongoDB와 DynamoDB를 살펴보겠습니다. 귀하의 프로젝트는 최상의 결과를 제공하기 위해 자세히 평가됩니다. MongoDB는 C, Javascript 및 Python으로 작성된 크로스 플랫폼, 범용 및 문서 지향 데이터베이스 시스템으로 모든 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 문서 관리 및 저장은 BSON(Binary Javascript Object Notation) 형식의 문서를 사용하여 수행됩니다.

MongoDB의 주요 이점은 더 많은 기본 데이터 유형을 지원하여 문서를 중첩할 수 있는 유연한 데이터베이스 스키마입니다. Amazon DynamoDB는 Amazon Web Services에서 사용할 수 있는 강력하고 유연한 NoSQL 데이터베이스입니다. 2012년에 데뷔했으며 키-값 데이터와 문서 지향 데이터 유형을 포함합니다. MongoDB에는 많은 데이터 중복이 있습니다. 데이터 세트도 그들 사이의 관계가 제대로 정의되지 않았기 때문에 어려움에 직면합니다. 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이 기사에서는 MongoDB와 DynamoDB를 비교해 보겠습니다. MongoDB는 모바일 앱과 CMS(콘텐츠 관리 시스템)에서 널리 사용되는 강력하고 신뢰할 수 있는 데이터베이스입니다. DynamoDB는 DynamoDB와 달리 게임 및 IoT 산업에서 널리 사용됩니다.

AWS RDS와 DynamoDB 비교 AWS RDS와 DynamoDB의 일부 특성은 유사합니다. 두 플랫폼 모두 사전 정의된 스키마가 없으므로 조회 시간이 빠르고 확장성이 좋으며 데이터가 데이터베이스에 저장되지 않습니다. 반면 DynamoDB는 훨씬 더 큰 데이터 컬렉션을 처리할 수 있는 기능이 있으며 훨씬 더 복잡한 데이터를 위해 특별히 설계되었습니다. 상대적으로 작은 데이터 세트에는 AWS RDS가 더 빠르고 안정적이기 때문에 사용하는 것이 좋습니다.

Dynamodb 대 Mongodb: 최고의 비관계형 데이터베이스는 무엇입니까?

Amazon DynamoDB는 문서 및 키-값 데이터 구조를 모두 지원하므로 MongoDB JSON 문서 이동은 비교적 간단합니다. MongoDB 데이터가 저장되는 JSON 형식을 변경할 필요가 없습니다. JSON 문서를 메모리로 읽어와 메모리 상태에 따라 DynamoDB 테이블로 변환합니다. MongoDB JSON 파일을 사용하여 MongoDB JSON 문서를 DynamoDB로 쉽게 내보낼 수 있습니다. DynamoDB는 빌드하는 데 시간이 더 오래 걸리는 MongoDB와 달리 매우 빠릅니다. 그 결과 DynamoDB는 확장성 애플리케이션에서 세션을 대체하는 데 자주 사용됩니다. DynamoDB에서 사용하지 않는 데이터가 많다면 다른 테이블로 옮기는 것을 권장합니다. MongoDB가 모바일 및 웹 애플리케이션 모두에 적합한 선택인 몇 가지 이유가 있습니다. MongoDB는 비관계형이고 잘 확장되며 여러 장치에 배포할 수 있습니다.

대기 시간이 짧은 데이터베이스

대기 시간이 짧은 데이터베이스는 빠른 응답 시간을 제공하도록 설계된 데이터베이스 유형입니다. 대기 시간이 짧은 데이터베이스는 주식 거래 또는 게임과 같이 실시간 데이터가 필요한 애플리케이션에서 자주 사용됩니다.

시장 데이터를 가장 효율적으로 관리하려면 슈퍼컴퓨터의 시계열 데이터베이스에 eDBXtreme을 사용하십시오. 이 데이터베이스는 매우 효율적인 메모리 내 데이터베이스 시스템(IMDS)을 활용하여 모든 I/O, 캐시 관리, 데이터 전송 및 기타 데이터베이스 대기 시간 소스를 제거하도록 설계되었습니다. 내장된 피드 핸들러 및 시계열 데이터 지원은 CPU 캐시로의 관련 데이터 흐름을 개선합니다. eDBXtreme은 지속적으로 새로운 STAC 속도 기록을 세웠습니다. 최신 STAC 벤치마크 테스트 결과를 검토하십시오. 시계열 데이터는 다른 유형의 데이터보다 더 빠르게 분석할 수 있는 것으로 나타났습니다. McObject 데이터베이스 전문가가 검색을 도와드립니다.

가장 빠른 Nosql 데이터베이스 벤치마크

이 질문에 대한 결정적인 대답은 사용자의 특정 요구 사항에 크게 좌우되기 때문입니다. 그러나 가장 인기 있는 nosql 데이터베이스에는 MongoDB, Cassandra 및 Redis가 포함됩니다. 이러한 모든 데이터베이스는 속도와 확장성으로 유명하므로 어느 것이 사용자의 요구에 가장 적합한지 결정됩니다.

그들은 Couchbase, MongoDB 및 DataStax 데이터베이스가 서로 얼마나 잘 수행되는지 알아보기 위해 벤치마크 테스트를 고안했습니다. 이 회사는 Couchbase Server와 같은 오픈 소스 소프트웨어와 관련되어 있습니다. 데이터 내구성 설정이 활성화되지 않도록 하기 위해 Yahoo Cloud Benchmark와 해당 워크로드를 종료했습니다. Altoros에 따르면 모든 클러스터 토폴로지에서 MongoDB 및 Cassandra를 능가합니다. 이 초기 테스트에서 MongoDB는 잘 수행되었지만 적은 수의 노드로 인해 방해를 받았습니다. Cassandra의 지연 시간은 더 높았지만 클러스터가 커짐에 따라 크게 떨어졌습니다. Altoros에 따르면 Couchbase의 성능은 데이터 세트 또는 클러스터 크기에 관계없이 MongoDB를 능가했습니다.

테스트 중 하나에서 Couchbase는 JOIN 작업을 지원하는 유일한 데이터베이스인 것으로 나타났습니다. 카산드라는 알토로스에 비해 안정적이지 못한 모습을 보였다. 그들은 매번 다른 방식으로 구축되고 실행되기 때문에 많은 다른 것들에서 탁월합니다.

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 기존 테이블 형식으로 구조화되지 않은 데이터의 저장 및 검색을 허용하는 데이터베이스 유형입니다. Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 제공할 수 있으므로 고성능 및 확장성이 필요한 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스에서 더 많은 변수를 생성하는 기능은 그 기능 중 하나입니다. 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 일반적인 표 구조가 아니라 문서와 유사한 하나의 구조로 데이터를 저장합니다. 이 비관계형 데이터베이스 디자인은 실행하는 데 스키마가 필요하지 않기 때문에 일반적으로 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트를 몇 분 안에 처리하도록 확장할 수 있습니다. 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 본질적으로 비관계형이므로 테이블을 연결할 필요가 없습니다. 다양한 데이터 구조를 갖춘 NoSQL을 사용하여 모바일 앱 및 데이터 분석을 생성할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 많은 이점이 있지만 기업에서는 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스를 모두 사용하는 경우가 많습니다. 문서 데이터베이스는 데이터를 문서로 저장하는 데 사용되며 애플리케이션에서 사용할 때 순서대로 보관할 수 있습니다.

문서 데이터베이스는 문서 관리 시스템 및 사용자 프로필에 자주 사용됩니다. 사용자는 열에서 자신의 이름을 클릭하여 넓은 열 데이터베이스의 특정 열에 액세스할 수 있습니다. Apache HBase 및 Apache Cassandra 는 이러한 데이터베이스의 두 가지 예입니다. 그래프 데이터베이스는 그래프 내의 요소 간 연결 네트워크를 저장하고 관리합니다. 데이터는 디스크가 아닌 메인 메모리에 저장되므로 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. 이는 기존의 디스크 기반 데이터베이스와 큰 차이점입니다. 마이크로서비스는 모든 애플리케이션에 대해 단일 공유 데이터 저장소가 필요하지 않기 때문에 매력적인 옵션입니다.

IBM은 다양한 애플리케이션에서 다수의 NoSQL 및 NoSQL 데이터베이스를 제공합니다. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced는 IBM Cloud Pak for Data 제품의 추가 기능입니다. 이 서비스는 Apache CouchDB, PouchDB, 널리 사용되는 웹 및 모바일 개발 스택용 라이브러리와 같은 오픈 소스 프로젝트와 호환됩니다.

대용량 데이터를 위한 가장 빠른 데이터베이스

데이터의 크기 및 구조, 워크로드 및 하드웨어와 같은 여러 요인에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 대용량 데이터를 위한 가장 빠른 데이터베이스로 는 Apache Hadoop, Apache Spark 및 Google BigQuery가 있습니다.

비즈니스에 대해 잘못된 데이터베이스를 선택했을 때의 장기적인 결과에 대해 생각해야 합니다. 데이터 전략을 수립하고 운영 데이터베이스를 평가하려는 경우 기록해야 하는 데이터 유형을 이해하는 것도 똑같이 중요합니다. 구조화되지 않은 데이터는 구조화 데이터보다 쿼리를 실행하기가 더 어려운 반면 구조화 데이터는 개별 사실을 강조하거나 요청 시 정보를 검색하기가 더 쉽습니다. 각 데이터베이스는 설정된 수의 볼륨을 저장하므로 사용할 볼륨을 선택하고 사용자 정의할 수 있습니다. 실시간 데이터베이스의 경우 분석에 최적화된 데이터베이스를 선택합니다. 비관계형 데이터베이스(또는 NoSQL)는 데이터 구조를 멈추고 작업할 시간이 없는 기업에서 사용할 수 있기 때문에 점점 더 대중화되고 있습니다. MongoDB는 대규모 데이터 세트에 널리 사용되는 데이터베이스 엔진 입니다.

Redis는 느린 DBMS에서 Redis로 데이터를 연결하는 데 사용할 수 있는 HTTP 캐싱 계층입니다. 이 응용 프로그램은 매우 다재다능하여 디스크에 데이터를 저장하는 동시에 추가 데이터를 기록할 수 있습니다. 이제 비즈니스 프로젝트에 가장 적합한 데이터베이스가 무엇인지 더 잘 알게 되었기를 바랍니다.

데이터베이스 대기 시간 대 처리량

처리량 메트릭은 초당 얼마나 많은 데이터 패킷이 성공적으로 네트워크를 통과하는지 측정하는 반면 대기 시간은 데이터 패킷이 실제로 네트워크를 통과하는 데 걸리는 시간입니다. 결과적으로 데이터 전송과 속도는 관련 용어입니다.

데이터베이스 튜닝의 경우 OtterTune의 기본 목표는 99번째 백분위수 쿼리 대기 시간을 갖는 것입니다. 이 범주의 메트릭은 애플리케이션에 대한 의존도가 낮고 쿼리 대기 시간과 같이 수요에 따라 크게 달라지지 않습니다. 데이터베이스를 조정하면 쿼리 처리 속도가 빨라져 쿼리 대기 시간이 단축될 수 있습니다. OtterTune은 DBMS에서 유지 관리하는 쿼리 다이제스트를 기반으로 쿼리 출력을 기반으로 대기 시간을 계산합니다. 성능 스키마 메트릭을 사용하여 지원되는 모든 데이터베이스 버전에 대한 쿼리 대기 시간을 결정할 수 있습니다. 실행 횟수와 평균 대기 시간을 사용하여 대기 시간 백분위수를 추정할 수 있습니다. OtterTune은 events_statements_histogram_global 테이블의 데이터를 사용하여 글로벌 시스템의 대기 시간 백분위수를 계산합니다.

버킷의 모든 명령문이 90번째 백분위수에서 평균 대기 시간이 같다고 가정하면 대기 시간이 5밀리초임을 의미합니다. PostgreSQL의 pg-statements 모듈은 PostgreSQL 데이터베이스의 데이터를 사용하여 쿼리 대기 시간을 계산할 수 있습니다. 모듈이 없으면 데이터베이스에서 실행해야 합니다.

데이터베이스 대기 시간이란 무엇입니까?

데이터 패킷을 저장하거나 검색하는 데 걸리는 시간을 데이터 대기 시간이라고 합니다. 비즈니스 인텔리전스(BI) 데이터의 대기 시간은 비즈니스 사용자가 데이터 웨어하우스 또는 대시보드에서 데이터를 검색하는 데 걸리는 시간입니다.

데이터베이스의 처리량이란?

데이터베이스 속도를 계산하려면 초당 트랜잭션 수에 시스템 처리량을 곱하십시오.

대기 시간 또는 처리량이 더 중요합니까?

네트워크 대기 시간과 처리량 모두 네트워크 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 대기 시간이 너무 길면 패킷이 목적지에 도달하는 데 더 오래 걸립니다.

처리량과 지연의 차이점은 무엇입니까?

처리량은 시간이 지남에 따라 전달될 수 있는 개체의 양을 결정하고 지연은 개체를 전달하는 데 걸리는 시간을 결정합니다.