MySQL 및 NoSQL 데이터베이스의 장단점

MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 수년간 웹 애플리케이션을 위한 선택이었습니다. 그러나 더 많은 조직이 데이터와 애플리케이션을 확장하려고 함에 따라 NoSQL 데이터베이스로 전환하고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성이 뛰어나고 관계형 데이터베이스보다 더 나은 가용성을 제공합니다. 그러나 그들에게 도전이 없는 것은 아닙니다. 이 기사에서는 두 가지 데이터베이스 유형 을 비교하고 각각의 장단점에 대해 설명합니다.

클라우드 데이터베이스를 선택할 때 데이터의 모양, 쿼리 방법 및 원하는 확장성을 고려해야 합니다. 사용할 데이터베이스 유형에 따라 SQL(구조적 쿼리 언어) 또는 NoSQL(SQL뿐만 아니라)이 최선의 선택이 될 것입니다. 이것은 클라우드의 빅 데이터에 대한 일련의 기사 중 세 번째입니다. 기사 콘텐츠, 소셜 미디어 게시물 및 기타 유형의 데이터와 같은 비정형 데이터를 저장할 때 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 훨씬 더 많은 이점이 있습니다. 데이터 저장소는 열, 문서, 그래프 또는 키-값 쌍으로 구성될 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성과 유연성을 염두에 두고 설계되었습니다. 데이터베이스의 성장은 비즈니스 성장에 따라 달라집니다.

NoSQL 데이터베이스는 규모가 다르기 때문에 향후에는 NoSQL 데이터베이스와 비교하여 데이터 세트가 어떻게 증가할지 고려해야 합니다. 두 가지 유형의 데이터베이스의 최상의 특성을 활용하려는 목표로 움직임이 나타났습니다. 온프레미스 데이터베이스를 선택하든 클라우드 데이터베이스를 선택하든 여러 가지 데이터베이스 유형을 사용할 수 있습니다. 선택해야 하는 가장 중요한 선택 중 하나는 NoSQL 데이터베이스를 기본 데이터 저장소로 사용할지 아니면 NoSQL 데이터베이스를 보조 데이터 저장소로 사용할지 여부입니다. 그런 다음 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 같은 더 많은 클라우드 데이터 스토리지 구성 요소를 살펴보겠습니다.

높은 트랜잭션 기반 결과가 필요한 경우 nosql이 더 나은 옵션입니다. NoSQL은 대규모 트랜잭션 목적을 위한 훌륭한 도구입니다. 그럼에도 불구하고 이것이 최선의 해결책은 아닙니다. 계층적 데이터 저장소 가 저장소에 적합하다고 생각하지 않습니다. 이 메모리 카드는 각 열에 14개의 행이 있는 계층적 데이터 저장 및 대용량 데이터 세트(예: 빅 데이터)에 적합합니다.

Nosql은 고가용성입니까?

고가용성 NoSQL 데이터베이스에 대해 어떻게 알 수 있습니까? 고가용성 NoSQL 데이터베이스에서 운영 체제는 서비스 중단으로 인해 중단되지 않습니다. 많은 웹 기반 비즈니스의 경우 중단 없이 데이터 서비스에 액세스할 수 있는 기능이 중요합니다.

분산 클러스터에서는 데이터베이스의 여러 복사본이 지속적으로 유지되고 업데이트되므로 노드 간에 데이터를 공유할 수 있습니다. 아직 다른 데이터베이스로 복제할 수 있는 기능이 없는 클러스터 노드는 해당 데이터베이스의 백업 노드로 사용될 수 있습니다. 동시에 요청을 읽고 쓸 수 있는 여러 노드가 있는 RavenDB는 에지 배포를 위한 이상적인 플랫폼입니다.

데이터를 안전하게 유지하는 방법

기본 노드에 장애가 발생하면 데이터 및 업데이트를 미러링하는 슬레이브 노드는 기본 노드라고도 하는 데이터의 가장 최근 사본으로 전환됩니다.

Nosql이 Sql보다 선호되는 이유는 무엇입니까?

SQL 데이터베이스 는 하나의 서버에서만 실행되도록 설계되었기 때문에 SQL 데이터베이스 확장이 어렵습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 확장할 수 있으므로 성장을 지원하기 위해 더 많은 서버를 추가할 수 있습니다. 이것은 SQL에 비해 NoSQL의 주요 이점 중 하나입니다.

NoSQL과 Mongo의 차이점은 저장해야 하는 데이터 유형과 가장 좋은 저장 방법에 따라 결정됩니다. 데이터는 두 가지 유형의 스토리지에서 서로 다른 방식으로 보관됩니다. 때때로 결정을 내려야 하기 때문에 많은 팀이 두 가지를 모두 사용하는 것을 선호합니다. NoSQL 엔진의 목표는 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 확장하는 것입니다. 확장을 통해 클라우드 컴퓨팅은 상당한 확장성 이점을 제공합니다. NoSQL은 매우 민첩한 개발 팀에 적합합니다. NoSQL은 복잡한 데이터 구조를 다룰 때 어려운 문제에 직면할 가능성이 더 큽니다.

많은 양의 데이터 또는 광범위한 데이터 유형을 처리하는 경우 NoSQL은 과잉입니다. 데이터 일관성 또는 100% 데이터 무결성이 마음에 들지 않는다면 NoSQL을 사용하는 것이 좋습니다. NoSQL을 사용하여 더 많은 유연성을 확보하고 데이터가 변경됨에 따라 비용을 통제할 수 있습니다. 함께 사용할지 별도로 사용할지는 응용 프로그램과 사용자의 요구 사항에 따라 결정되는 경우가 많습니다. Integrant의 엔지니어들은 미들웨어 프로젝트를 위한 솔루션으로 Java와 JavaScript에 대해 열정적으로 토론했습니다. 이 간략한 개요에서 Integrant는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 리소스를 할당하기 위한 여러 가지 권장 사항을 제시합니다.

NoSQL 데이터베이스는 유연하고 확장 가능하며 고성능 및 고기능 데이터베이스가 필요한 광범위한 최신 애플리케이션에 이상적입니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 표준 또는 널리 사용되는 모델이 없습니다. 관계형 데이터베이스와는 다른 수학적, 이론적 모델을 기반으로 합니다. NoSQL 데이터베이스는 트랜잭션이 필요 없는 단순한 데이터 모델을 갖도록 설계되었기 때문에 설계에 많은 차이가 있습니다.
NoSQL 기반 데이터베이스 모델은 관계형 데이터베이스 기반 모델과 크게 다르지 않습니다. 결과적으로 그들은 기술 산업의 변화에 ​​더 적응하고 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 더 빠르고 효율적인 경우가 많습니다. 이 때문에 고성능 요구 사항이 있는 응용 프로그램에 탁월한 선택입니다.
유연성과 고성능으로 인해 NoSQL 데이터베이스가 점점 대중화되고 있습니다. 고성능 및 기능이 필요한 다양한 최신 애플리케이션에 이상적입니다.

Mongodb는 데이터베이스를 위한 훌륭한 옵션입니다.

MongoDB는 확장성이 뛰어나기 때문에 서버로도 잘 작동합니다. 이 응용 프로그램은 문제 없이 수천만 개의 문서를 처리하도록 설계되었습니다. 쉽게 배울 수 있다는 점은 MongoDB의 장점 중 하나입니다. 최소한의 프로그래밍 지식만 있으면 누구나 사용할 수 있습니다.

Nosql과 SQL 중 어느 것이 더 낫습니까?

데이터 유형 간의 관계는 NoSQL에서 지원되지 않습니다. NoSQL 쿼리를 실행할 수 있지만 훨씬 느립니다. 귀하의 애플리케이션은 많은 양의 거래에 사용되고 있습니다. SQL 데이터베이스는 더 안정적이고 데이터 무결성을 보장하기 때문에 대용량 또는 복잡한 트랜잭션에 이상적입니다.

데이터베이스를 선택할 때 관계형 데이터베이스(SQL) 또는 비관계형 데이터베이스(NoSQL)가 일반적으로 선호됩니다. 데이터베이스와 스크립팅 언어의 차이점을 이해하는 것은 사용할 데이터베이스에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요합니다. 빅 데이터는 유연성에 필수적인 동적 스키마 설계로 인해 NoSQL 데이터베이스에 더 적합합니다. 요구 사항에 따라 키-값 쌍, 문서 기반, 그래프 데이터베이스 또는 와이드 컬럼 저장소일 수 있습니다. 문서 작성에는 정의된 구조를 사용할 필요가 없습니다. 대신 각 문서는 자체 구조로 구성될 수 있습니다. 특히 빅 데이터 및 데이터 분석의 맥락에서 NoSQL이 다양한 이유로 주목받고 있음을 이해하는 것이 중요합니다. 커뮤니티가 지식의 주요 소스인 NoSQL 데이터베이스가 있는 반면 다른 데이터베이스는 전문가의 도움이 필요합니다.

NoSQL은 속도에 관계없이 단일 데이터 엔터티에서 읽기 및 쓰기 작업을 수행하는 데 있어 SQL보다 훨씬 빠르지 않습니다. Google, Yahoo 및 Amazon은 빅 데이터용 NoSQL 데이터베이스를 개발한 회사 중 하나입니다. 기존 관계형 데이터베이스는 데이터 처리에 필요한 데이터의 양을 처리할 수 없었기 때문에 새로운 데이터베이스가 필요했습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 확장될 수 있으며 궁극적으로 더 크고 강력해질 수 있습니다. 콘텐츠 관리 시스템, 빅 데이터 애플리케이션 , 실시간 분석 등과 같이 특정 스키마 정의가 필요하지 않은 애플리케이션에 적합합니다.

Nosql이 귀하의 데이터베이스에 적합한 선택입니까?

반면 NoSQL은 문서 배열에 데이터를 저장합니다 . 문서에는 이름과 ID로 레이블이 지정될 수 있지만 주소, 제품 목록 또는 타임스탬프와 같은 추가 데이터가 포함될 수도 있습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 방대한 문서 모음으로 볼 수 있습니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에 더 적합한 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터에 더 적합합니다. SQL 데이터베이스는 관계형 모델에 구축된 레거시 시스템을 지원하는 데에도 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 제품 전체에서 항상 일관성이 있는 것처럼 보이지 않으며 높은 수준의 쿼리 복잡성으로 인해 NoSQL 데이터베이스의 데이터를 쿼리하는 데 필요한 노력이 제품에 소요되는 시간을 초과하는 경우가 많습니다. NoSQL은 구조화되지 않은 데이터에 더 나은 옵션일 수 있지만 테이블이 깔끔하게 정리되지 않은 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다.

SQL 대 Nosql

SQL(구조적 쿼리 언어)은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 저장, 조작 및 검색하는 데 사용되는 데이터베이스 쿼리 언어입니다. NoSQL(not only SQL)은 기존의 관계형 데이터베이스 에 저장되지 않은 데이터의 저장, 조작 및 검색을 허용하는 비관계형 데이터베이스 쿼리 언어입니다.

Sql 데이터베이스는 Nosql 데이터베이스보다 배포하기 쉽습니다.

SQL 데이터베이스는 여러 가지 이유로 NoSQL 데이터베이스보다 배포하기 쉽습니다. 첫째, SQL 언어는 NoSQL 데이터베이스에서 사용하는 다양한 쿼리 언어보다 이식성이 뛰어납니다. 둘째, SQL 데이터베이스는 보다 표준화되는 경향이 있어 일관된 복제 전략을 보다 쉽게 ​​생성할 수 있습니다. 마지막으로, 많은 SQL 데이터베이스에는 복제 기능이 내장되어 있어 분산 시스템을 보다 간단하게 설정할 수 있습니다.

Nosql을 사용하는 경우

응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 고성능과 확장성이 필요하고 데이터가 관계형 모델에 적합하지 않은 애플리케이션에 가장 적합합니다. 또한 유연한 스키마가 필요하거나 데이터가 지속적으로 변경되는 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 모든 규모의 조직이 NoSQL 데이터베이스로 이동함에 따라 점점 더 대중화되고 있습니다. 이 기사의 목적은 NoSQL이 인기를 얻고 있는 이유와 NoSQL이 애플리케이션 구축에 적합한 선택인 경우를 설명하는 것입니다. 초기 인터넷 선구자들은 기존 데이터베이스 기술 에 적응하지 못했다는 사실을 깨닫고 NoSQL을 만들었습니다. NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아짐에 따라 이를 사용하는 것이 합당한 시기에 대한 더 큰 투명성이 필요합니다. NoSQL에서 다루는 여러 가지 데이터베이스 구조와 데이터 모델이 있습니다. 사람들은 다양한 이유로 NoSQL을 사용하며 이 토론에서는 가장 일반적인 이유를 식별합니다. 클라우드 시대에 NoSQL 데이터베이스가 생성되어 클라우드 자동화에 매우 빠르게 적응했습니다. NoSQL 데이터베이스는 실시간 스트리밍 기술과의 통합이 더 나은 경우가 많습니다. MongoDB를 무료 NoSQL 데이터베이스로 시작하려면 MongoDB Atlas 라이브러리를 사용해 보십시오.

Rdbms 대 Nosql

RDBMS의 데이터는 테이블 형식으로 저장됩니다. 테이블 머리글에는 해당 값을 포함하는 테이블의 열 이름과 행이 포함됩니다. NoSQL은 정형, 반정형 및 비정형 데이터 형식으로 데이터 저장소를 제공합니다. 데이터는 ACID 절차에 따라 표준 DBMS 에 저장되지 않습니다.

NoSQL이 비관계형 데이터베이스라는 사실에도 불구하고 많은 사람들이 NoSQL을 SQL로 착각합니다. 관계형 데이터베이스는 미리 정의된 스키마가 있는 테이블 모음입니다. NoSQL 데이터베이스에는 스키마가 없고 데이터 클러스터링을 지원하지 않으며 사용자가 인증한 후에만 복제됩니다. 속도와 유연성은 데이터 스토리지와 관련하여 최우선 순위 목록에 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 스토리지 요구 사항이 매우 높은 분산 데이터 저장소 를 대상으로 하기 때문에 대량의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 매일 테라바이트의 데이터를 수집하고 고도의 대화형 사용자 경험이 필요한 애플리케이션에 사용됩니다. 데이터를 수집하는 앱에서 사용하는 이러한 데이터베이스는 데이터를 빠르고 안정적으로 수집하고 전달할 수 있습니다.

데이터베이스 관리 시스템은 관계형 시스템과 비관계형 시스템의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 관계형 데이터베이스라고도 하는 RDBMS는 EF Codd에서 개발한 관계형 모델을 기반으로 합니다. NoSQL 데이터베이스는 대규모 데이터 수집에 대한 수요를 충족하기 위해 만들어졌습니다.

Nosql이 빅데이터 및 실시간 애플리케이션에 적합한 이유

실시간 데이터 처리 및 빅 데이터 분석은 NoSQL로 수행할 수 있습니다. Cassandra의 데이터 모델은 견고하고 매우 빠릅니다.