NoSQL 데이터베이스에서 PutIfAbsent를 구현하는 다양한 방법

NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스 에 대한 대안으로 점차 대중화되고 있습니다. 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장단점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 선택할 때 한 가지 중요한 결정은 지원하는 쿼리 작업입니다. 중요한 쿼리 작업 중 하나는 "putIfAbsent"입니다. 이 작업은 동일한 키를 가진 기존 레코드가 없는 경우 데이터베이스에 새 레코드를 삽입합니다. 이는 데이터를 항상 최신 상태로 유지하고 중복을 방지하는 등의 작업에 유용할 수 있습니다. 그러나 모든 NoSQL 데이터베이스가 putIfAbsent를 지원하는 것은 아닙니다. 이 기사에서는 서로 다른 NoSQL 데이터베이스의 다양한 putIfAbsent 구현을 비교합니다. 또한 각 옵션의 성능 및 기타 장단점을 살펴보겠습니다.

Uber는 Nosql을 사용합니까?

데이터는 액세스 권한을 얻기 위해 NoSQL 데이터베이스에 저장됩니다. NoSQL 데이터베이스는 인덱스를 지원하지 않기 때문에(NoSQL 데이터베이스는 분산 트랜잭션을 지원하지 않기 때문에) Uber의 주문 처리 팀은 별도의 테이블을 사용하여 인덱스를 저장합니다.

Uber는 Gcp를 사용합니까?

UberCloud 고객은 UberCloud 혜택 외에도 Google Cloud 서비스의 혜택을 누릴 수 있습니다. Google의 Kubernetes 표준 개발로 인해 이 회사는 강력한 소프트웨어 컨테이너 제품을 제공합니다. UberCloud 소프트웨어 컨테이너는 UberCloud 플랫폼을 사용하여 Google Cloud에서 실행할 수 있습니다.

Uber는 수백만 개의 동시 요청으로 어떻게 확장됩니까?

수백만 명의 사람들이 동시에 플랫폼을 사용하고 있으며 매년 수백만 건의 여행이 플랫폼에서 이루어집니다. 데이터베이스 트랜잭션은 데이터베이스 트랜잭션을 위해 하루 만에 발생할 수 있습니다. Uber의 주문 데이터는 확장성과 일관성의 일부로 Google Cloud Spanner에 저장됩니다. 과거에는 온프레미스 데이터베이스(Cassandra)를 사용했습니다.

Nosql은 반구조화된 데이터를 지원합니까?

그들은 그렇게 할 수 있기 때문에 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 저장하는 데 이상적입니다. 크기 조정이 쉽고 구조의 단일 계층(주제, 값, 데이터 유형 등)도 추가할 수 있기 때문에 반구조화된 데이터에 이상적입니다. 비정형 데이터를 하나로 통합하면 보다 쉽게 ​​검색하고 분석할 수 있습니다.

Web 2.0은 소스에 따라 광범위한 반정형 및 비정형 데이터를 생성합니다. 문서 유형에 기반한 문서 지향 NoSQL 데이터베이스. 쿼리 응답 시간 측면에서 MongoDB와 MySQL은 비슷합니다. 이 사례 연구는 뉴스 데이터 세트를 다른 논문 목록과 비교합니다. 델리 대학교와 UGC(University Grants Commission)는 이 연구를 지원했으며 저자는 그들의 도움에 감사를 표합니다. 연구원들은 인도 카르나타카주 방갈로르에 있는 Nitte Meenakshi 공과대학과 UGC(University Grants Commission)의 도움을 받았습니다. (NET-DEC-2012) 번호 3492/

Nosql: 데이터베이스 블록의 새롭지 않은 아이

NoSQL 데이터베이스는 비정형 및 반정형 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 확장성과 유연성이 뛰어난 데이터베이스 관리 시스템입니다. 다양한 유연한 매개변수가 있는 데이터 모델은 일반적으로 SQL, SQL 및 SQL로 세분할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 예에 불과합니다. MongoDB는 반구조화된 문서를 저장하기 위해 기본적으로 지원되는 JSON 형식으로 인해 가장 널리 사용되는 비관계형 데이터베이스입니다.

Nosql은 B 트리를 사용합니까?

Nosql은 b 트리를 사용하지 않습니다.

B-트리는 데이터의 유사성이 높을 때 다른 인덱싱 알고리즘보다 강력합니다. 결과적으로 데이터베이스의 페이지 수가 적을수록 더 효율적입니다.

B-트리 엔진의 이점

NoSQL 데이터베이스도 B-트리 엔진을 활용할 수 있지만 B-트리 엔진이 SQL 데이터베이스 전용이라고 믿고 싶은 유혹이 있습니다. B-트리 엔진은 특정 값의 검색이 중요한 대규모 데이터 세트를 인덱싱하는 데 특히 적합합니다. 데이터베이스 B-트리는 MongoDB 인덱스의 중요한 구성 요소입니다. 일부 예외가 존재하지만 알고리즘은 본질적으로 관계형 데이터베이스의 알고리즘과 동일합니다. 이 컨텍스트에서 문자열과 정수를 결합하여 B-트리의 데이터를 구성할 수 있습니다.

Graphql을 Nosql과 함께 사용할 수 있습니까?

우리는 NoSQL 데이터베이스 2.8 릴리스에서 사용할 NoSQL 데이터베이스용 GraphQL 래퍼를 출시했으며 GraphQL 실험에도 사용했습니다. ArangoDB 2.8의 일반 가용성으로 인해 사용자는 이제 데이터베이스에서 Foxx 서비스(데이터베이스의 JavaScript)를 사용하여 GraphQL로 데이터를 관리할 수 있습니다.

Facebook은 최신 웹 및 모바일 애플리케이션을 처리하기 위해 GraphQL이라는 쿼리 언어를 만들었습니다. 새로운 ArangoDB 2.8 릴리스에서는 Foxx 서비스(데이터베이스의 JavaScript)를 사용하여 GraphQL 서버에 연결할 수 있습니다. GraphQL이 자체적으로 실행되려면 모든 쿼리 요청을 처리하는 단일 엔드포인트가 필요합니다. 일반적으로 사용자 친구에 액세스하기 위해 더 많은 API 호출이 필요한 기존 REST API와 달리 다음과 같은 응답을 반환하는 GraphQL 쿼리는 기존 REST API를 통해 액세스할 수도 있습니다. GraphQL을 사용하여 똑같이 포괄적인 HTTP API를 생성할 때 중복 및 잠재적인 버그의 필요성을 제거합니다. 동적이고 스키마가 없는 데이터베이스와 동적으로 유형이 지정된 언어에서 GraphQL을 사용하는 것은 유망한 옵션입니다. HTTP 스키마는 서로 다른 HTTP 끝점에 유효성 검사 및 권한 부여 논리를 라우팅하지 않고 GraphQL의 도움으로 이러한 문제를 설명할 수 있습니다. 잠재적으로 많은 수의 데이터베이스 요청을 초래하는 단일 GraphQL 요청의 영향은 데이터베이스에 직접 구현될 때 훨씬 덜 중요합니다.

또한 GraphQL을 사용하면 보다 효율적인 데이터 가져오기가 가능합니다. GraphQL 스키마는 사전 구조화된 데이터를 통해 백엔드의 부하를 크게 줄일 수 있습니다. 다른 데이터보다 동일한 데이터에 대해 데이터베이스를 여러 번 쿼리하는 것이 더 쉽기 때문에 많은 데이터가 있는 경우 특히 그렇습니다.
GraphQL API로 API를 구축하는 것은 API를 보다 사용자 친화적이고 직관적으로 만드는 간단한 방법입니다. 아직 데이터가 없는 경우 클러스터에 샘플 세트를 추가하여 GraphQL API를 탐색하는 것이 좋습니다.

SQL보다 Graphql을 사용하는 이유

유형 시스템은 GraphQL과 같은 유연한 쿼리 언어로 데이터를 반환하는 데 사용됩니다. SQL(구조적 쿼리 언어)은 테이블 형식 및 계층적 데이터베이스 의 데이터를 쿼리하는 데 일반적으로 사용되는 오래되고 널리 사용되는 언어 표준입니다. API가 NoSQL 데이터베이스와 함께 작동하도록 하려면 GraphQL을 사용할 수 있습니다. MongoDB는 GraphQL을 지원하는 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스입니다. 무료 클러스터를 생성하고 앱에 연결하여 시작하십시오. 아직 데이터가 없는 경우 클러스터에 샘플 데이터 세트를 생성하여 GraphQL을 시작할 수 있습니다. GraphQL API를 개발할 때 사용할 수 있는 다양한 데이터베이스 옵션이 있습니다. 어떤 것을 선택해야 할지 확신이 서지 않는 경우 전화를 주시면 선택을 도와드리겠습니다.

Nosql이 좋은가요?

MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 확장에 이상적입니다. 데이터베이스 샤딩을 사용하면 데이터가 여러 시스템에 분할되기 때문에 올바른 데이터가 적시에 올바른 위치에 있는지 확인할 수 있습니다. 단일 컴퓨터는 중단 후에도 네트워크를 계속 실행할 수 있습니다.

NoSQL 또는 Not Only SQL이라는 용어는 다양한 형식으로 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 데이터베이스 시스템 유형을 나타냅니다. NoSQL 데이터베이스는 처음부터 매우 유연하고 빠르며 가용성이 높도록 구축되었습니다. 데이터베이스 기능은 다중 모델이라고도 하는 다중 데이터 액세스 방법을 비롯한 다양한 방법을 통해 액세스할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 워크로드의 요구 사항을 충족하거나 초과하여 고객에게 새롭고 향상된 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 새 서버가 추가될 때 여러 노드에 데이터를 자동으로 배포하여 높은 수준의 가용성을 제공하도록 설계되었습니다. 문서 데이터베이스는 스키마가 없고 데이터의 정적 모델링이 필요하지 않기 때문에 민첩한 애플리케이션을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서 컬렉션 및 범위는 논리적 계층 그룹입니다.

반면 Oracle은 매우 복잡하거나 비싸거나 완전히 신뢰할 수 있는 관계형 데이터베이스 가 아닙니다. 분산 NoSQL 데이터베이스의 데이터 구조는 상품 기반 환경에서 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 상위 100개 Fortune 100대 조직은 30%의 시간 동안 Couchbase 데이터베이스 플랫폼에서 중요한 데이터를 관리합니다.

NoSQL 데이터베이스의 많은 장점에는 대규모 실시간 애플리케이션을 지원하는 기능이 포함됩니다. 이러한 서비스는 짧은 대기 시간으로 많은 양의 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. 또한 ACID를 준수하므로 데이터 업데이트가 올바른지 확인할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 단점은 기존 데이터베이스 의 많은 기능을 포함하지 않는다는 것입니다. 예를 들어, 데이터 저장 및 액세스 방식 측면에서 유연하지 않습니다. 또한 런타임을 자주 업데이트해야 하는 애플리케이션에서는 제대로 작동하지 않습니다.

Nosql 데이터베이스: Sql 데이터베이스보다 더 유연하고 확장 가능

MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스만큼 데이터 모델이 엄격하지 않기 때문에 매우 유연합니다. 이러한 방식으로 다른 데이터베이스에서 발견되는 일부 데이터 일관성 제한을 완화하기 때문에 많은 양의 데이터, 짧은 대기 시간 및 다양한 데이터 모델 세트가 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다. 그러나 SQL 데이터베이스는 동적 작업을 수행하는 것 외에도 동적 작업을 수행할 때 ACID 속성을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.