NoSQL 데이터베이스를 쿼리하는 다양한 방법

Nosql 데이터베이스 는 다양한 방식으로 쿼리됩니다. 몇 가지 일반적인 쿼리 방법은 키별, 문서별, 열별 및 그래프별입니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 이외의 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 문서 유형에는 키-값 및 와이드 컬럼 양식이 포함되며 그래프 양식에는 그래프 양식이 포함됩니다. 2000년대 후반 NoSQL 데이터베이스의 부상은 스토리지 비용의 급격한 하락에 힘입었습니다. 개발자는 이러한 시스템의 결과로 많은 양의 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있으므로 확장 및 축소할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키- 값 데이터베이스 , 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 예에 불과합니다. 더 빠른 결과를 얻으려면 참여를 건너뛸 수 있습니다. 많은 사용 사례를 4가지 범주로 분류할 수 있습니다. 극도로 중요(예: 재무 데이터), 즐길 수 있음(예: 스마트 고양이 화장실에서 IoT 판독값 저장), 심지어 어리석은(예: 스마트 컴퓨터에서 재무 데이터 저장) 자습서에서 NoSQL 데이터베이스를 사용해야 하는 시기와 이유를 살펴보겠습니다.

또한 NoSQL 데이터베이스에 대한 몇 가지 오해를 살펴보겠습니다. 데이터베이스 엔지니어에 따르면 MongoDB는 세계에서 가장 인기 있는 비관계형 데이터베이스입니다. 이 자습서를 사용하여 컴퓨터에 소프트웨어 없이 MongoDB 데이터베이스를 쿼리하는 방법을 배웁니다. MongoDB 데이터베이스는 파일 모음인 클러스터에 저장됩니다. 클러스터가 있는 즉시 데이터가 Atlas에 저장되기 시작할 수 있습니다. 기본 설정에 따라 Atlas Data Explorer, MongoDB Shell 또는 MongoDB Compass에서 데이터베이스를 수동으로 생성할 수 있습니다. 이 예에서는 Atlas의 샘플 데이터세트를 가져옵니다.

NoSQL 데이터베이스는 유연성, 수평 확장, 매우 빠른 쿼리 및 개발자를 위한 사용 용이성 외에도 많은 이점이 있습니다. 새 문서를 삽입하거나 기존 문서를 편집하거나 기존 문서를 삭제하려면 데이터 탐색기를 사용하십시오. 집계는 많은 양의 데이터를 분석하기 위한 강력한 도구입니다. Atlas 및 Atlas Data Lake 사용자는 Atlas 및 Atlas Data Lake를 사용하여 쉽게 차트의 데이터를 볼 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 같은 방식으로 문서가 아닌 데이터를 저장합니다. 결과적으로 "not only SQL"로 분류되어 다양하고 유연한 데이터 모델로 분류됩니다. NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스 , 키-값 저장소 및 와이드 컬럼 데이터베이스의 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

비관계형 데이터베이스(NGDB)는 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 구별됩니다. SQL 쿼리 언어는 필드가 있는 개체 집합으로 모든 데이터베이스를 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 포함된 NoSQL 데이터베이스 중 하나입니다.

NoSQL 데이터베이스(Not Only SQL 데이터베이스)는 관계형 데이터베이스와 달리 관계형 데이터 모델을 사용하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 SQL 쿼리 언어를 사용하지 않고 대신 대체 언어를 사용합니다.

검색 인덱스는 노드 내 및 원격 검색 서비스를 통해 두 가지 방법으로 NoSQL 시스템 에 저장할 수 있습니다. NoSQL 시스템을 지원하는 노드에서 데이터와 인덱스는 일반적으로 동일한 순서로 저장됩니다. 반면 일부 NoSQL 시스템은 전체 텍스트 파일을 검색할 때 외부 검색 서비스를 사용합니다.

Nosql 데이터는 어떻게 쿼리됩니까?

nosql 데이터 를 쿼리하는 몇 가지 방법이 있습니다. 한 가지 방법은 MapReduce 프로그래밍 모델을 사용하는 것입니다. MapReduce를 사용하면 매퍼 및 감속기 함수를 작성하여 데이터를 처리할 수 있습니다. nosql 데이터를 쿼리하는 또 다른 방법은 Apache Giraph와 같은 그래프 처리 프레임워크를 사용하는 것입니다. Giraph를 사용하면 특정 데이터를 찾기 위해 그래프를 탐색하는 프로그램을 작성할 수 있습니다.

최근까지 데이터 모델과 쿼리 시스템은 밀접하게 관련되어 있었습니다. 결과적으로 데이터 모델에서 쿼리 방법을 추상화하면서 개발자 생산성을 우선시하는 데이터베이스 시스템을 만들 수 있습니다. 항공권 발권 효율성을 개선하기 위해 IBM과 American Airlines가 공동으로 노력한 SABRE는 세계 최초의 상용 데이터베이스 였습니다. NoSQL 데이터베이스는 2005년부터 2017년까지 확장성, 가동 시간, 중복성, 유연성 및 유연성을 수용하기 위해 쿼리 가능성을 희생하면서 발전했습니다. 친숙한 임시 선언 쿼리 SQL은 아니지만 Riak 및 MongoDB에서 맵리듀스를 옵션으로 추가했습니다. 쉽게 확장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하는 경우 쿼리는 백 버너에 있어야 합니다. 문서 데이터베이스에서 XQuery와 Jsoniq는 모두 계층적 문서와 함께 작동하도록 설계되었습니다.

XML을 사용하는 MarkLogic 및 데이터 모델에 맞게 조정된 XQuery 하위 집합을 사용하는 ArrangoDB와 달리 두 데이터베이스는 자체 상위 집합을 사용하여 XML을 구현합니다. 두 언어 모두 디스크에 저장된 데이터와 깊이 관련되어 있으며 상당한 상업적 용도로 사용되었습니다. 문서 데이터베이스는 두 개의 관련 쿼리 언어로 구성됩니다. Couchbase의 N1QL 쿼리 언어(비첫 번째 형식 쿼리라고도 함)는 구조가 SQL과 유사합니다. 관계가 강제되지 않는다는 사실에도 불구하고 우리는 서로 의존하는 문서를 만들고 저장합니다. Couchbase와 Cassandra는 인덱스 및 쿼리 기능을 향상시키기 위해 인덱스를 개발하고 이러한 비관계형 방식으로 데이터를 쿼리하도록 구문 분석했습니다.

Nosql은 데이터를 어떻게 저장하고 검색합니까?

Nosql 데이터베이스 시스템은 일반적으로 대량의 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 기존의 관계형 데이터베이스 시스템 보다 더 빠르고 확장성이 뛰어난 경우가 많습니다. Nosql 데이터베이스는 스키마가 없을 수 있습니다. 즉, 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다. 따라서 많은 응용 프로그램에서 더 유연하고 쉽게 사용할 수 있습니다.

데이터 저널리스트로서 저는 점점 더 많은 대규모 데이터 세트를 접했습니다. 일반적으로 Excel은 행이 10,000개 미만인 데이터 세트와 같은 소규모 데이터 세트에 적합한 도구입니다. NoSQL은 최근 몇 년 동안 기존 데이터베이스 에 대한 실행 가능하고 매력적인 대안으로 부상했습니다. 이 입문서는 NoSQL 시스템이 데이터베이스에 적합한 이유를 설명합니다. NoSQL 데이터베이스는 테이블을 사용할 필요가 없으므로 더 빠른 대안이 됩니다. NoSQL은 중첩 데이터 구조를 제공합니다. 행과 열의 불일치를 처리할 필요가 없습니다.

NoSQL 데이터베이스에서 데이터 모델을 생성하는 기능은 필요한 노력을 줄여줍니다. 이 예는 education-portal이라는 내 데이터베이스를 살펴보는 방법을 보여줍니다. 컬렉션으로 이동한 후 show collections를 입력하여 목록을 확인합니다. 다음 구문을 사용하여 속성을 표시합니다. * 이름; * 웨이 탕. 다음 명령을 사용하여 MongoDB 데이터베이스에 새 사용자를 삽입할 수 있습니다. Insert one() into the database. 이제 새 개체가 터미널에 나열되었으므로 새 개체가 성공적으로 생성되었습니다. 빈 괄호가 없으면 터미널은 사용자 컬렉션에 입력된 모든 사용자를 나열합니다. 이 예제와 다른 NoSQL 데이터베이스 간에 구문에 약간의 차이가 있을 수 있지만 이러한 차이는 중요하지 않습니다.