다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 지난 수십 년간 주류였던 전통적인 관계형 데이터베이스 와 매우 다릅니다. 더 빠르고 확장 가능하며 더 유연합니다. 그러나 그들은 어떻게 작동합니까? Nosql 데이터베이스는 간단한 키-값 저장소를 사용하여 작동합니다. 즉, 키와 값이 있는 간단한 테이블에 데이터를 저장합니다. 키는 값을 조회하는 데 사용되며 값은 데이터 자체입니다. 이 간단한 키-값 저장소는 JSON 또는 XML과 같은 구조화된 데이터를 포함하여 모든 종류의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. nosql 데이터베이스는 종종 사용자 데이터 또는 세션 데이터와 같이 지속적으로 변경되는 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. Nosql 데이터베이스는 매우 쉽게 확장할 수 있기 때문에 웹 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 기존의 관계형 데이터베이스는 특정 지점에 도달하면 매우 느려지고 확장하기 어려워집니다. 그러나 nosql 데이터베이스는 더 많은 서버와 더 많은 키를 계속 추가할 수 있으며 계속해서 잘 작동할 것입니다. 그러나 Nosql 데이터베이스는 완벽하지 않습니다. 관계형 데이터베이스에 익숙하다면 작업하기 어려울 수 있습니다. 또한 데이터가 표준화된 형식으로 저장되지 않기 때문에 덜 안전할 수도 있습니다. 그러나 전반적으로 nosql 데이터베이스는 많은 애플리케이션에 훌륭한 옵션입니다. 빠르고 확장 가능하며 유연합니다. 기존의 관계형 데이터베이스에 대한 대안을 찾고 있다면 nosql을 고려해 볼 가치가 있습니다.

NoSQL은 SQL을 포함하지 않는 데이터베이스 모음에 지정된 이름입니다. NoSQL 데이터베이스 시스템은 네 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 각 유형의 NoSQL 데이터 모델 이 작동하는 방식에는 상당한 차이가 있습니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스에는 NoSQL 데이터베이스를 인기 있게 만드는 대부분의 기능이 없습니다. 스키마, 데이터 클러스터링, 복제 지원 및 최종 일관성이 모두 필요합니다. 키-값 데이터베이스를 사용하는 웹 애플리케이션은 세션 관리 및 캐싱에 이상적입니다. 데이터를 저장할 때 와이드 컬럼 저장소의 컬럼이 선호됩니다.

NoSQL 및 SQL에는 API, 데이터 모델, 스키마 요구 사항, 확장성 및 데이터 무결성의 5가지 주요 측면이 있습니다. 데이터는 자유롭게 또는 자유 형식 NoSQL 데이터베이스에 스키마 없는 방식으로 저장할 수 있습니다. 이 접근 방식이 제공하는 유연성 덕분에 프로그래머는 작업을 더 빨리 완료할 수 있습니다. NoSQL 및 SQL 데이터베이스에서 데이터 무결성은 애플리케이션 및 사용자가 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제하는 방식과 다르게 관리됩니다. ACID 트랜잭션은 올바른 결과를 생성하거나 일관된 데이터베이스 상태에서 종료됩니다. 관계형 관리 시스템(RDBMS) 이전에 구축된 것과 같은 일부 데이터베이스는 NoSQL로 간주될 수 있습니다. "대규모 데이터베이스 클러스터링"이라는 용어는 클라우드 및 웹 애플리케이션 배포를 위해 2000년대 초반에 구축된 데이터베이스를 설명하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다.

열에 작성할 수 있는 NoSQL 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 및 Hypertable이 포함됩니다.

또한 NoSQL에는 동적 작업이 없기 때문에 처리할 수 없습니다. 화합물이 ACID 특성을 갖는다는 보장은 없습니다. 신용 카드 처리와 같은 금융 거래를 수행할 때 SQL 데이터베이스가 선호될 수 있습니다. 안정적이고 일관된 애플리케이션을 유지해야 하는 경우 NoSQL도 피해야 합니다.

데이터는 관계형 데이터베이스와 다른 방식으로 NoSQL 데이터베이스(SQL 데이터베이스라고도 함)에 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델에 따라 다양한 기능을 가질 수 있습니다. 문서, 키-값, 넓은 열 및 그래프 형식은 가장 일반적인 문서 유형입니다.

세계에서 가장 수익성이 높은 항공사인 Ryanair는 NoSQL 덕분에 3백만 명의 사용자를 보유한 모바일 앱을 개발했습니다. 결과적으로 Marriott는 예약 시스템에 NoSQL을 사용하여 연간 380억 달러의 수익을 창출합니다. 세계 최대의 신문사인 The Times of India는 NoSQL을 사용하여 Gannett 소유의 콘텐츠 관리 시스템인 Presto를 관리합니다.

Nosql 데이터베이스는 어떻게 작동합니까?

Nosql 데이터베이스는 높은 수준의 성능과 확장성을 제공하도록 설계되었습니다. 데이터를 키-값 쌍으로 저장하여 작동하므로 매우 빠르고 유연합니다. nosql 데이터베이스 사용의 가장 큰 이점 중 하나는 필요에 따라 쉽게 확장 또는 축소할 수 있어 대규모 애플리케이션에 이상적입니다.

문서 데이터베이스는 테이블 데이터베이스보다 데이터를 저장할 가능성이 높습니다. 유연성, 확장성 및 비즈니스 데이터 관리 요구에 대한 응답성으로 인해 오늘날의 까다로운 조직에 이상적입니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 그 결과 전 세계 2000개 기업이 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 5가지 주요 추세로 인해 대부분의 관계형 데이터베이스는 기술적 문제에 압도당하고 있습니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 민첩한 소프트웨어를 개발하기가 매우 어렵습니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL의 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL의 특성상 정적 구조가 아닌 모델 생성이 필요합니다. 문서 지향 데이터베이스에서 JSON은 데이터 저장을 위한 기본 형식으로 사용됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 ORM 프레임워크가 제거되고 애플리케이션 개발이 간소화됩니다. N1QL(nickel로 발음)은 SQL을 JSON으로 해석할 수 있는 강력한 쿼리 언어입니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문 외에도 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 기능을 지원합니다. 이러한 유형의 데이터베이스는 쉽게 확장 및 축소할 수 있으며 단일 실패 지점이 없습니다. 더 많은 고객이 앱과 웹 사이트를 통해 온라인 거래에 참여함에 따라 이러한 서비스의 가용성이 점점 더 중요해지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 설치, 구성 및 확장이 간단합니다. 배포 외에도 읽기, 쓰기 및 저장을 수용하도록 설계되었습니다. 다양한 크기의 클러스터를 관리하고 모니터링하는 기능을 통해 모든 크기와 수준에서 작동할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 추가 소프트웨어 없이도 여러 데이터 센터 간에 복제할 수 있습니다. 또한 하드웨어 라우터에 의한 즉각적인 장애 조치가 가능하므로 응용 프로그램은 데이터베이스가 문제를 발견하고 자체 복구를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. NoSQL이 오늘날의 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션의 기본 데이터베이스 기술 로 채택됨에 따라 이 기술은 미래의 기본 데이터베이스 기술이 될 것으로 예상됩니다.

Nosql 데이터베이스가 압도적인 이유

NoSQL 데이터베이스가 대중화되는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 이러한 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 여러 가지 장점이 있습니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 사용이 간편하도록 설계되었으며 MongoDB와 같은 잘 알려진 플랫폼 위에 구축할 수 있습니다. 데이터베이스 유연성 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 광범위한 데이터 모델을 생성할 수 있으며 구현이 간단합니다. 엄격한 스키마가 없고 데이터를 처리하는 방식이 없기 때문에 NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스 보다 빠른 경향이 있습니다.

Nosql은 어떻게 구성되어 있습니까?

모든 nosql 데이터베이스를 구성하는 표준 방식은 없습니다. 이는 nosql 데이터베이스가 애플리케이션의 요구 사항에 따라 다양한 방식으로 구성될 수 있기 때문입니다. nosql 데이터베이스를 구성하는 몇 가지 일반적인 방법에는 키-값 쌍, 문서 지향 스토리지, 열 지향 스토리지 및 그래프 기반 스토리지 사용이 포함됩니다.

기존의 관계형 데이터베이스는 이를 해결하기 위해 개발된 NoSQL 데이터베이스의 요구 사항을 충족할 수 없었습니다. 관계형 데이터베이스와 비교할 때 NoSQL 데이터베이스는 종종 확장성이 더 뛰어나고 더 많은 성능을 제공합니다. 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 이러한 데이터 모델을 사용할 수 있는 유연성과 용이성은 개발자가 더 빠른 개발을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터를 저장하거나 검색할 때 더 적은 변환이 필요합니다. 다양한 데이터 유형을 보다 쉽게 ​​저장하고 검색할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 추상화를 염두에 두고 설계되었으므로 스키마가 지속적으로 변경됩니다. 이렇게 하면 데이터베이스를 새로운 형태의 데이터로 쉽게 변환할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스가 데이터를 기본 형식으로 저장할 때 개발자는 데이터를 저장 형식으로 변환할 필요가 없습니다. 데이터베이스 커뮤니티는 일반적으로 NoSQL 데이터베이스에서 강력합니다. 데이터베이스는 또한 컴퓨터 클러스터와 함께 제공될 때 자동으로 확장 및 축소될 수 있습니다.

구조화되지 않은 데이터에 이상적인 유연한 Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 다양한 형식의 비정형 및 반정형 데이터를 처리할 수 있습니다. 테이블, 열, 행 또는 스키마가 필요하지 않으므로 항상 특정 방식으로 구성되지 않는 데이터에 이상적입니다. 반면 구조화된 데이터는 NoSQL 데이터베이스에서 관리할 수 있습니다. 구조화된 데이터만 저장할 수 있는 관계형 데이터베이스와 달리 SQL 데이터베이스의 데이터는 볼 수 있습니다. 단일 실패 지점이 있는 경우 일부 기능의 안정성이 떨어질 수 있습니다.

Nosql에는 어떤 프로그래밍 언어가 사용됩니까?

MongoDb와 같은 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 더 뛰어난 성능, 더 짧은 대기 시간, 더 높은 확장성 및 대규모 데이터 세트를 위한 더 간단한 스토리지 전략을 제공할 수 있습니다. C# 프로그래밍 언어를 사용하여 NoSQL 데이터베이스에 액세스하는 것도 가능합니다.

Paul Williams의 DATAVERSITY는 UnQL: A Standardized Acquisitive Query Language for NoSQL Databases에 대한 조사입니다. SQLite 및 CouchDB 데이터베이스는 UnQL 개발에 사용된 기본 플랫폼이었습니다. 일반적으로 UnQL은 함수의 상위 집합으로 간주됩니다. SQL 언어는 테이블과 행이 아닌 컬렉션과 문서용으로 설계되었습니다. UnQL을 사용하여 NoSQL 데이터베이스에서 컬렉션을 만들 때 cool_nosql_collection 문을 만듭니다. 언어에 대한 향후 개선 사항을 통해 INSERT TO 문을 사용하여 컬렉션을 직접 생성할 수 있을 것으로 예상됩니다. 일부 UnQL 호환 데이터베이스가 이를 사용한다는 사실에도 불구하고 현재 이 동작을 정의하는 사양은 없습니다.

UnQL 구문을 사용하면 대부분의 객체 지향 언어에서 사용되는 SQL 구문과 점 표기법에 익숙한 개발자가 프로그래밍 어려움을 겪을 가능성이 적습니다. UnQL은 중첩된 UPDATE 및 INSERT 문을 사용하여 즉시 새 필드를 삽입하는 프로그램입니다. UnQL 데이터베이스의 문서 파일은 원래 형식으로 저장할 수 없지만 JSON 개체로 표시할 수 있습니다. 인덱스 문을 명시적으로 만들 수도 있고 CREATE INDEX 문을 사용하여 자동으로 만들 수도 있습니다. UnQL과 같은 데이터베이스 쿼리 언어를 사용하면 공급업체가 단일 소스에서 문서 지향 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. UnQL의 Richard Hipp에 따르면 이를 통해 개발자는 데이터베이스 공급업체에 종속되지 않고 이식 가능한 응용 프로그램을 작성할 수 있습니다. 오늘날 UnQL 작업의 주요 초점은 언어 사양의 본질적으로 정의된 정의에 직면한 현재 NoSQL 데이터베이스에 대한 인터페이스에 있습니다. CouchDB용 UnQL 인터페이스는 Katz에서 개발했으며 모바일 장치용 UnQLite는 Hipp에서 개발했습니다. 가장 인기 있는 NoQL 데이터베이스 는 최대한 빨리 UnQL 인터페이스를 갖게 될 것입니다.

속도, 확장성 및 유연성을 포함하여 기존 관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스에는 많은 이점이 있습니다. 웹 애플리케이션, 모바일 앱 및 문서 데이터베이스와 같이 관계형 데이터베이스의 전체 기능 집합이 필요하지 않은 애플리케이션이 가장 많이 사용됩니다.
MongoDB는 확장성과 유연성이 모두 필요하지만 관계형 데이터베이스의 전체 기능이 필요하지 않은 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. MongoDB의 성능은 빠르며 광범위한 데이터 유형과 스키마를 지원합니다. 또한 소스 코드는 무료로 사용할 수 있고 사용하기 쉽습니다.

Nosql 데이터베이스: 기존의 Acid 모델이 아님

NoSQL 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 사이에는 몇 가지 차이점이 있으며, 그 중 가장 중요한 점은 NoSQL 데이터베이스가 기존 ACID 모델을 기반으로 하지 않는다는 것입니다. 트랜잭션은 원자성으로 보장되지 않으며 롤백이 가능합니다. 즉, 동일한 문서에 대한 여러 업데이트가 데이터베이스에서 거부됩니다.

Nosql의 예는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 고정 스키마가 필요하지 않고 확장이 쉬운 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

데이터베이스 NoSQL은 트레이 구조가 없고 다른 방식으로 데이터를 저장한다는 점에서 관계형 데이터베이스와 다릅니다. NoSQL의 핵심은 단순한 설계, 원활한 수평적 확장성, 세분화된 가용성 제어입니다. NoSQL에는 장점과 단점이 있지만 단점도 있습니다. 예를 들어 트랜잭션 관리는 일반적으로 기존 데이터베이스 를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 관계형 데이터베이스는 여전히 다양한 비즈니스 목적으로 사용되고 있지만 그 결과 NoSQL 데이터베이스가 인기를 얻고 있습니다. Noql 데이터베이스는 실시간 데이터를 실시간으로 처리할 수 있기 때문에 다양한 수직 시장의 비즈니스에서 사용이 증가하고 있습니다. NoSQL 솔루션을 사용하면 모든 노드에서 일관된 속성을 가진 서버리스 P2P 아키텍처가 가능합니다.

향상된 성능은 향상된 성능과 지속적인 가용성으로 이어졌습니다. NoSQL 데이터베이스에는 NoSQL, NoSQL, NoSQL Express 및 NoSQL Parallel의 5가지 주요 유형이 있습니다. '이상적인' 변형은 없습니다. 기업은 특정 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터베이스 유형을 선택해야 합니다. 키-값 쌍 NoSQL은 고유한 키와 특정 데이터 항목에 대한 포인터를 사용한다는 점에서 개념적으로 해시 테이블과 유사합니다. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB 및 Oracle BDB는 시장에 출시된 NoSQL 솔루션 중 하나입니다. NoSQL 데이터베이스의 각 열은 나머지 데이터베이스와 별도로 처리됩니다. 이러한 데이터베이스의 대부분은 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우스 및 라이브러리 카드 카탈로그와 같은 애플리케이션을 관리하는 데 사용됩니다.

데이터베이스 NoSQL 시스템은 다중 관계형이며 그래프 모델을 기반으로 합니다. 노드는 데이터에 저장된 관계이고 에지는 데이터에 저장된 엔터티입니다. 데이터가 이미 존재하기 때문에 여기에서 관계가 빠르게 형성됩니다. 이러한 유형의 데이터베이스에 대한 기본 응용 프로그램에는 소셜 네트워크 및 공간 데이터 분석이 포함됩니다. MongoDB NoSQL 데이터베이스는 동적 스키마를 사용하여 문서를 저장하므로 문서 지향 데이터베이스가 됩니다. 문서 인덱싱, 변환 및 결합은 모두 CouchDB의 JSON 데이터 교환 형식과 함께 솔루션에서 사용되는 JavaScript를 사용하여 수행됩니다. Oracle NoSQL 데이터베이스 는 키-값 및 JSON 테이블 데이터 모델을 사용하며 온프레미스와 클라우드 모두에서 사용할 수 있습니다.

InfiniteGraph는 그래프 데이터 모델에 중점을 둔 매우 전문화된 그래프 데이터베이스입니다. 이 클라우드 기반 서비스는 확장 가능하고 플랫폼 간 클라우드 기반이며 대량의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 복잡한 그래프 및 값 기반 쿼리를 처리하기 위해 'DO' 쿼리 언어를 사용합니다. 의료, 통신, 사이버 보안, 금융, 제조 및 네트워킹 외에도 이 솔루션은 다양한 산업 분야에서 인기가 있습니다.

SQL은 대부분의 조직에서 오랫동안 사용해 온 전통적인 데이터베이스 관리 시스템입니다. 이 언어의 구조를 통해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 처리할 수 있습니다. 반면에 MongoDB는 대규모 동적 데이터 세트를 처리하는 기능으로 유명한 비 SQL 데이터베이스입니다. 제한 사항에도 불구하고 MongoDB는 특정 스키마 없이도 몇 초 만에 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있다는 점에서 독특합니다.

Nosql 예제

Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 적합하지 않은 데이터를 저장하는 좋은 방법입니다. 예를 들어 nosql 데이터베이스는 소셜 미디어 데이터 또는 센서 데이터와 같이 고도로 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다. nosql 데이터베이스의 또 다른 장점은 종종 관계형 데이터베이스보다 확장하기가 훨씬 쉽다는 것입니다.

데이터베이스 NoSQL(비관계형 데이터베이스라고도 함)은 데이터가 비관계형 형식으로 저장되는 데이터베이스 유형입니다. NoSQL은 확장이 간단하고 조인을 피하며 스키마가 전혀 필요하지 않다는 이점이 있습니다. 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스는 스토리지 요구 사항이 큰 분산 데이터 저장소에서 사용하기 위한 것입니다. Twitter, Facebook 및 Google과 같은 회사는 하루에 테라바이트의 사용자 데이터를 수집합니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스에는 단일 스토리지 또는 제어 장치가 없으므로 제어 장치가 없음을 의미합니다. 따라서 동일한 데이터에 대해 여러 데이터베이스를 설치, 관리 또는 배포할 필요가 없습니다. 분산 데이터베이스의 데이터는 여러 복사본 간에 지속적으로 분산되기 때문에 항상 사용 가능합니다.

모든 것은 키와 값일 뿐만 아니라 키-값 저장소에 저장됩니다. 막대한 양의 데이터를 보유하고 처리할 수 있는 Column Family Store에는 수많은 시스템이 있습니다. 문서 데이터베이스는 기본적으로 이전에 게시된 다른 키-값 컬렉션 버전의 아카이브입니다. 반구조화된 문서에 대한 JSON 레코드도 있습니다. 데이터베이스 그래프는 SQL과 같은 데이터베이스와 달리 선언적 쿼리 언어를 포함하지 않습니다. 이러한 데이터베이스를 쿼리하는 대신 모델이 이러한 데이터베이스에 맞춰집니다. RESTful 인터페이스는 많은 NoSQL 플랫폼에 구축될 수 있습니다.

그래프 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 본질적으로 다차원적입니다. 그래프 데이터베이스에서 단일 백엔드는 여러 데이터 모델을 처리하는 데 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 처음부터 발전했으며 앞으로 이러한 유형의 데이터베이스에 더 많은 관심을 갖게 될 것입니다. 가장 인기 있는 데이터베이스의 순위는 http://db-engines.com/en/ranking.html에서 확인할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 단순성과 확장성으로 인해 점차 대중화되고 있습니다. 관계형 데이터베이스를 사용하는 실제 애플리케이션이 많이 있지만 대규모 고가용성 데이터베이스의 속도와 규모에도 한계가 있습니다. 예를 들어 Google과 Amazon은 각각의 빅 데이터 센터에 테라바이트의 데이터를 보유하고 있습니다. NoSQL은 확장성, 단순성, 코드 감소 및 유지 관리 용이성으로 유명합니다. 이는 덜 성숙하고 덜 유연한 쿼리가 필요하기 때문에 NoSQL의 단점입니다. 쿼리 수가 많기 때문에 유연하지 않습니다. NoSQL은 자체적으로 확장할 수 있도록 설계되지 않았습니다.

Nosql 데이터베이스의 이점

SQL 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스의 장점은 실시간 데이터 센터와 웹에서 확장 가능하고 효율성이 더 높다는 것입니다. 다국어 영구 아키텍처에서 일반적으로 사용되며 SQL과 유사한 쿼리 언어를 지원할 수 있기 때문에 Not only SQL이라고도 합니다.

Nosql의 장점

Nosql 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점이 있습니다. 일반적으로 확장하기가 훨씬 쉽고 많은 양의 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스처럼 엄격한 스키마가 필요하지 않기 때문에 일반적으로 더 유연합니다. 이렇게 하면 개발 및 데이터 관리가 훨씬 쉬워집니다.

문서, 그래프 및 키 값 모델 외에도 여러 데이터 모델을 사용하는 데이터베이스 관리 기술입니다. NoSQL 데이터베이스의 장단점은 다른 데이터베이스와 유사합니다. NoSQL 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 저장할 수 있다는 점에서 가장 고유한 장점 중 하나입니다. NoSQL은 SQL뿐만 아니라 그래프도 의미합니다. NoSQL 데이터베이스에는 정형 및 비정형 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 또한 사용자가 원하는 방식을 사용하지 않고도 데이터를 저장하고 복구할 수 있는 기능을 제공합니다. 결과적으로 이 프로세스를 사용하여 다양한 지역에 데이터베이스를 배포할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 한 가지 단점은 백업이 가장 어려운 기능 중 하나라는 것입니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 조직에서 사용됩니다. 각 시스템에서 사용하는 몇 가지 고유한 데이터 모델이 있으며 각 모델에는 고유한 특성 집합이 있습니다. 그래프 데이터는 상위 3개 NoSQL 데이터베이스의 노드에 저장되는 조직화된 데이터입니다. 문서 데이터베이스는 문서 저장소라고도 하며 문서를 저장하는 데 사용됩니다. DynamoDB, Aerospike, Redis 및 Riak은 키-값 데이터베이스 중 일부에 불과합니다.

NoSQL 데이터베이스는 무제한 데이터 유형을 저장할 수 있기 때문에 한 번에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 문서는 NoSQL 데이터베이스에서 사용할 수 있는 기본 데이터 유형 중 하나입니다. 즉, 미리 데이터 유형을 지정할 필요가 없습니다. NoSQL 데이터베이스는 거의 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있기 때문에 큰 이점이 있습니다.
데이터 검색과 관련하여 NoSQL 데이터베이스는 매우 빠르다는 이점이 있습니다. 이러한 데이터베이스는 문서를 기반으로 하기 때문에 미국의 데이터베이스와 매우 유사합니다. 또한 몇 초 만에 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 작업하기도 매우 간단합니다. 이는 문서 데이터베이스를 사용하기 때문입니다. 또한 NoSQL 데이터베이스의 데이터에 액세스할 수 있기 때문에 NoSQL 데이터베이스를 더 쉽게 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스의 인기 증가는 다양한 요인에서 비롯됩니다. 관리 용이성으로 인해 대량의 비정형 데이터를 저장해야 하는 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. 또한 ACID를 준수하므로 트랜잭션을 처리하고 데이터 변경 사항을 추적할 수 있습니다. 결과적으로 클라우드 기반이기 때문에 대량의 데이터를 클라우드에 저장해야 하는 기업에 탁월한 선택입니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스에는 몇 가지 단점이 있습니다. 이러한 데이터베이스에서 사용되는 쿼리 언어에 익숙하지 않은 경우 사용하기 어려울 수 있습니다. 둘째, SQL 명령이 없기 때문에 기존 관계형 데이터베이스에서 작동한다고 보장할 수 없습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스에서 제공하는 서비스는 관계형 데이터베이스에서 제공하는 서비스보다 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 데이터베이스에는 고유한 장점과 단점이 있지만 결함이 있는 경향이 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 선택할 때 모든 구성 요소를 고려하는 것이 중요합니다.

Nosql 쿼리

Nosql 쿼리 는 nosql 데이터베이스에서 데이터를 검색하는 데 사용되는 쿼리 유형입니다. Nosql 데이터베이스는 빠르게 액세스해야 하는 대량의 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다. Nosql 쿼리는 종종 기존 SQL 쿼리보다 빠릅니다.

역사적으로 쿼리와 데이터 모델 간의 관계는 매우 밀접했습니다. 데이터 모델에서 쿼리 방식을 추상화할 수 있으므로 개발자 생산성을 우선시하는 데이터베이스 시스템을 설계할 수 있습니다. IBM 최초의 상용 데이터베이스인 SABRE는 항공권 효율성을 개선하기 위해 American Airlines와 협력하여 만들었습니다. NoSQL 데이터베이스는 지난 몇 년 동안 확장성, 가동 시간, 중복성, 유연성 및 유연성을 위해 최적화되었지만 쿼리 가능성은 여전히 ​​정체되어 있습니다. MapReduce는 CouchDB, Riak 및 MongoDB와 같은 NoSQL 플랫폼에도 추가되었습니다. 쉽게 확장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하는 경우 쿼리는 걱정할 필요가 없습니다. 문서 데이터베이스에는 표준 쿼리 언어가 필요할 수 있으며, 이것이 XQuery와 Jsoniq가 계층적 문서 데이터를 지원하도록 의도된 이유입니다.

XQuery는 XML과 함께 작동하는 문서 데이터베이스인 MarkLogic에 의해 구현되며 ArrangoDB에는 데이터 모델링을 위한 자체 상위 집합이 포함되어 있습니다. 두 언어의 데이터 형식은 서로 밀접하게 연결되어 있으며 둘 다 상업적 목적으로 사용되었습니다. 문서 데이터베이스에는 관련된 두 가지 쿼리 언어가 있습니다. SQL과 유사한 N1QL 쿼리 언어를 기본 언어로 사용합니다. 관계가 강제되지 않더라도 서로 의존하는 문서를 만들고 저장합니다. 이러한 비관계형 방식으로 데이터를 쿼리하기 위해 Couchbase와 Cassandra 모두 노력했습니다.

Nosql 대 SQL이란 무엇입니까

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 아니므로 관계형 데이터베이스의 테이블 형식을 사용하지 않습니다. SQL 데이터베이스는 관계형이므로 테이블 형식을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 SQL 데이터베이스보다 더 유연하고 확장 가능하지만 SQL 데이터베이스는 더 성숙하고 더 많은 기능을 가지고 있습니다.

SQL(구조적 쿼리 언어)은 관계형 데이터베이스를 관리하기 위해 세계에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. NoSQL에 저장 및 검색된 데이터는 표 형식이 아닌 비표 형식으로 모델링할 수 있습니다. 둘 다 몇 가지 장점과 단점이 있으므로 여기에 장단점에 대한 포괄적인 분석이 있습니다. SQL은 RDBMS에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어이며, NoSQL은 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 저장하는 데 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 요구 사항과 작업 중인 프로젝트에 따라 두 가지 중에서 선택할 수 있습니다. 전자는 ACID 속성 및 데이터 일관성이 있는 대규모 쿼리에 사용되는 반면 후자는 객체 지향적이며 다양한 스토리지 유형에 적합합니다.

NoSQL 데이터베이스인 DynamoDB는 지속적으로 변경되는 데이터를 보다 쉽게 ​​사용할 수 있도록 하기 위해 만들어졌습니다. 대량의 데이터를 몇 분 만에 처리하고 저장할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스로 작업하려면 SQL에 익숙해야 합니다. 모든 언어, 도구 또는 프로그래밍 환경에서 NoSQL 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 결과적으로 데이터베이스를 기반으로 애플리케이션을 보다 쉽게 ​​생성할 수 있습니다.

Nosql이 SQL보다 빠릅니까?

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 SQL 데이터베이스보다 빠르며, 특히 실험에서 키-값 스토리지와 관련하여 더 빠릅니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 완전히 지원하지 않아 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.

왜 Nosql 데이터베이스인가?

NoSQL 데이터베이스가 인기 있는 데에는 이유가 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 보다 효율적이고 관리하기 쉬운 방식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터베이스에서 원하는 기능과 타협하려는 기능을 이해하는 것은 하나를 선택할 때 필수적입니다. NoSQL 데이터베이스와 작동 방식에 대해 자세히 알아보고 싶다면 탁월한 선택이 될 수 있습니다.

Nosql이 SQL을 대체합니까?

현재로서는 두 데이터베이스가 서로를 대체할 수 없으며 당분간은 그대로 유지될 것으로 보입니다. NoSQL 데이터베이스가 데이터가 항상 즉시 일관성을 유지하고 쿼리 시간이 일관성을 유지하도록 하는 방법을 찾을 수 있으면 SQL 데이터베이스를 대체할 수 있습니다.

Sql이 최고의 데이터베이스 관리 시스템인 이유

SQL은 다양한 방식으로 안정적이고 강력합니다. 구문이 잘 정의되어 있고 사용이 제한되어 있기 때문에 사용자 지정이 간단합니다. 유지 관리 및 업데이트도 간단합니다.
SQL은 적응력이 뛰어나며 다양한 응용 프로그램이 있습니다. 이 도구는 웹 응용 프로그램, 전자 상거래 플랫폼 및 비즈니스 인텔리전스 도구를 비롯한 다양한 데이터 응용 프로그램과 함께 사용하기 위한 것입니다.
SQL을 읽기 쉽습니다. 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력이 있습니다.
SQL은 신뢰할 수 있습니다. 또한 변조 방지 및 암호화되어 있습니다.
저렴한 비용으로 SQL을 찾을 수 있습니다. 유지 관리 및 업데이트가 비교적 간단하고 비용이 상대적으로 적습니다.

Nosql이 Sql보다 안전합니까?

SQL은 ACID 속성을 고수하기 때문에 NoSQL보다 데이터 일관성, 데이터 무결성 및 중복성 측면에서 복잡한 쿼리를 수행하기가 더 쉽습니다.

Nosql 데이터베이스 및 트랜잭션: 부적합

종종 모델링이 간단한 트랜잭션 모델은 NoSQL 데이터베이스를 적합하지 않게 만듭니다. 여러 열과 행이 포함된 테이블과 같이 복잡한 데이터 모델이 있는 데이터베이스에는 트랜잭션이 필요합니다. 트랜잭션 데이터는 복잡한 데이터 모델이 없기 때문에 NoSQL 데이터베이스에 적합하지 않습니다.
트랜잭션은 테이블로 구성되지 않기 때문에 NoSQL 데이터베이스에 적합하지 않습니다. 행과 열로 구분되는 테이블이 포함된 데이터베이스에는 트랜잭션이 필요합니다. NoSQL 데이터베이스의 트랜잭션은 테이블 구조가 없기 때문에 잘 일치하지 않습니다.
트랜잭션 데이터는 시간순으로 구성되지 않는 것 외에도 NoSQL 데이터베이스가 적합하지 않은 또 다른 이유입니다. 시간순으로 업데이트된 데이터가 포함된 테이블과 같이 시간순으로 포함된 데이터베이스에는 트랜잭션이 필요합니다. 트랜잭션 데이터는 시간 순서가 없기 때문에 NoSQL 데이터베이스에 적합하지 않습니다.
NoSQL 데이터베이스는 표준 또는 널리 수용되는 데이터 모델의 부족, 트랜잭션 지원 부족 및 단순한 데이터 모델로 인해 트랜잭션에 유용하지 않다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

노SQL 몽고디비

MongoDB는 강력한 문서 지향 데이터베이스 시스템입니다. 데이터를 빠르고 쉽게 검색할 수 있는 인덱스 기반 검색 기능이 있습니다. MongoDB는 또한 확장성 기능을 제공하므로 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다.

MongoDB는 데이터를 JSON 형식으로 저장하는 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB는 SQL, Oracle 및 Oracle과 같은 다른 스크립팅/분석 언어와 마찬가지로 고성능 및 확장성을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 고가용성 및 확장성을 제공할 수 있습니다. 이 장에서는 NoSQL의 이점과 유형을 다루는 NoSQL에 대해 알아봅니다.

몽고디비: 장단점

MongoDB의 장단점은 무엇입니까? MongoDB의 확장성, 성능 및 유연성은 모두 잘 알려진 이점입니다. 또한 MongoDB는 오픈 소스 데이터베이스이므로 광범위한 개발자가 사용할 수 있습니다. 다른 NoSQL 데이터베이스와 마찬가지로 MongoDB에는 대규모 개발자 커뮤니티와 사용자가 있습니다. MongoDB 사용의 장단점은 무엇입니까? 기존 데이터베이스 시스템에서 지원하지 않는 여러 기능은 MongoDB를 통해 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 트랜잭션 및 인덱싱은 MongoDB에서 지원되지 않습니다. 또한 MongoDB는 널리 사용되는 다른 데이터베이스 플랫폼만큼 잘 알려져 있지 않습니다.

최고의 Nosql 데이터베이스

최고의 NoSQL 데이터베이스에 관해서는 확실한 답이 없습니다. 그것은 실제로 프로젝트의 특정 요구 사항과 요구 사항에 따라 다릅니다. 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 에는 MongoDB, Cassandra 및 Redis가 포함됩니다.

한 번에 수천 건의 요청을 처리하고 방대한 양의 복잡한 데이터를 저장해야 하기 때문에 기업은 점점 더 NoSQL 데이터베이스에 의존하고 있습니다. MarkLogic의 ACID 데이터 원칙 준수는 또한 데이터베이스 쿼리의 일관성을 보장할 수 있습니다. ScyllaDB는 결합했을 때 엄청나게 빠른 NoSQL 데이터베이스입니다. 문서 지향 데이터베이스는 MongoDB로 알려져 있습니다. MongoDB의 수평 확장 아키텍처를 통해 대량의 데이터와 트래픽을 간단하게 처리할 수 있습니다. Apache Cassandra의 속도는 다른 데이터 압축 플랫폼과 유사하며 데이터의 정확성에 부정적인 영향을 미치지 않습니다. 다른 NoSQL 데이터베이스와 비교할 때 Couchbase가 더 유연한 데이터베이스라는 것이 널리 받아들여지고 있습니다.

DynamoDB는 전체 데이터 세트를 메모리에 저장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. Amazon Web Services(AWS) 제품군의 일부이기 때문에 회사에서 사용하기 간단합니다. 또한 모든 DynamoDB 백업은 Amazon Web Services 플랫폼을 통해 액세스할 수 있으며 데이터 암호화는 자동으로 설정됩니다. NoSQL 데이터베이스가 존재한다는 사실에도 불구하고 다양한 데이터베이스가 있습니다. 이 기사는 각각을 다룰 것입니다. 웹 애플리케이션에 가장 적합한 NoSQL 데이터베이스는 여전히 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 결정될 수 있습니다. DynamoDB is becoming increasingly popular as more web apps are created with Amazon Web Services, though it remains an option.

Nosql 데이터베이스

Nosql databases are non-relational databases that are designed for modern web applications. They are often more scalable and performant than traditional relational databases.

A NoSQL database is more flexible than a traditional database in that it is a type of database that can be written in a variety of formats. In contrast to traditional relational databases, NoSQL databases store data in a single data structure, such as a document. Because this non-relational database design does not require a schema, it can manage large and frequently unstructured data sets without requiring any schema. Because NoSQL databases do not rely on tables, the need to connect them is eliminated. NoSQL is used to power a wide range of applications in the fields of data analytics, social networks, and mobile apps. Many businesses use both NoSQL and relational databases, but each database has its own set of benefits. The goal of document databases is to keep data together when it is used in applications by storing it as a document.

Document databases are frequently used to create user profiles and content management systems. A wide-column database is one that stores information in columns, allowing users to access only the columns they require. These types of databases include Apache HBase and Apache Cassandra, which are both well-known. A graph database is a type of database that stores and manages a network of connections between graph elements. The primary memory is used rather than the primary disk, allowing data access to be faster than in a traditional, disk-based database. As a result, microservices are becoming increasingly popular, in part because they eliminate the need for an entire application to store all of its data in a single location. With IBM, you can find a NoSQL database for every need. The IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced is included as part of the IBM Cloud Pak for Data family. Apache CouchDB, PouchDB, and other popular web and mobile development stack libraries are all compatible with the service.

Document Databases: The Ideal Solution For Flat, Document-centric Data

Document databases Document databases allow you to organize data that is not easily accessible by other types of databases because they are primarily based on documents. They use XML or JSON as their data schema, and they include insert, update, and delete operations in the documents, as well as query for specific values within the documents.
This database contains key-value databases. Data with a high level of key value is best suited for quick access and query in key-value databases. Using JSON or BSON data schemas, they can only perform read and write operations on key-value pairs.
It is possible to store the wide-column stores in a similar manner. Data stores with large columns are the best candidates for storing large amounts of data that requires quick and simple query and search. It employs a column-oriented data schema and is only capable of reading and writing scalar values.
Graph databases are typically referred to as br. Graph databases make it simple to organize data that is stored in a graph-like structure. Only operations on nodes and edges in graphs are supported by the schema.