SQL 및 NoSQL 데이터베이스의 장단점

SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 모두 소프트웨어 개발 업계에서 널리 사용됩니다. 각각에는 특정 사용 사례에 더 적합하도록 만드는 고유한 장점과 단점이 있습니다. SQL 데이터베이스 는 일반적으로 복잡한 쿼리나 트랜잭션이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다. 또한 일반적으로 NoSQL 데이터베이스보다 더 안정적이고 확장하기 쉽습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 고성능과 확장성이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다. 또한 일반적으로 SQL 데이터베이스보다 개발 및 배포가 더 쉽습니다.

Nosql 기술 지지자들에 따르면 그것의 주요 문제는 그것이 관계형 데이터베이스 기술에 비생산적인 것처럼 보인다는 것입니다. NoSQL의 진정한 목적은 SQL의 친숙함과 강력함을 제공하여 추진력을 얻는 것이며, NoSQL도 그렇게 하고 있습니다. Gartner에 따르면 비관계형 DBMS 시장은 2020년에 가장 빠른 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. 마이크로서비스(분산 애플리케이션 확장 접근 방식)의 인기가 높아짐에 따라 NoSQL로 애플리케이션을 확장하는 것이 더 쉬워졌습니다. 마이크로서비스는 자체 데이터베이스를 사용할 수 있으며 전체 시스템을 위해 다양한 데이터베이스를 사용해야 할 수도 있습니다. 데이터베이스 스프롤이라고도 합니다. 다중 모델 데이터베이스는 단일 스토리지 기술을 기반으로 구축되고 다양한 방법으로 액세스하고 읽을 수 있는 데이터베이스입니다. Couchbase의 개발자이자 데이터베이스 애호가인 Matthew Groves는 "최고의 관계형과 NoSQL의 융합을 보고 있습니다."라고 말합니다.

MySQL은 sql과 NoSQL의 약자입니다. 개발자는 동일한 애플리케이션을 실행하면서 관계형 데이터와 JSON 문서를 모두 포함하는 단일 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. 두 데이터 모델 모두 동일한 애플리케이션에서 쿼리할 수 있습니다. 즉, 테이블, 테이블 형식 및 JSON을 비롯한 다양한 형식의 결과를 얻을 수 있습니다.

두 데이터베이스 모두 현시점에서 교체할 수는 없지만 당분간은 그대로 유지될 가능성이 높습니다. NoSQL 데이터베이스는 동일한 쿼리 속도를 유지하고 즉각적인 일관성을 제공할 수 있는 경우에만 SQL 데이터베이스를 대체할 수 있습니다.

데이터 일관성, 데이터 무결성 및 데이터 중복성 측면에서 SQL은 ACID 속성을 준수하는 SQL로 인해 복잡한 쿼리에 대해 NoSQL보다 훨씬 우수합니다.

Sql과 Nosql은 어떻게 함께 작동합니까?

특정 애플리케이션 및 사용 사례에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 SQL과 NoSQL은 함께 사용하여 서로의 장점을 보완할 수 있습니다. 예를 들어 고도로 구조화된 데이터에는 SQL을 사용하고 구조화되지 않은 데이터에는 NoSQL을 사용할 수 있습니다. 또한 각 유형의 데이터베이스가 가장 적합한 데이터에만 사용되도록 데이터를 분할하는 데 사용할 수 있습니다.

그들은 경쟁하지 않지만 NoSQL과 NoSQL은 서로를 보완합니다. 수행 중인 작업을 이해하면 NoSQL과 SQL을 결합할 수 있습니다. 우리는 이 미래를 바라봐야 하며 혁신의 폭발로 이어질 가능성이 높습니다. NoSQL 데이터베이스는 이름에서 알 수 있듯이 기존의 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)를 기반으로 하지 않는 데이터베이스입니다. MongoDB, Cassandra, HBase 및 Hadoop은 오늘날 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 기존 RDBMS 데이터베이스보다 더 간단하고 빠르며 저렴한 것으로 자주 판매됩니다. 데이터 관리에 대한 새로운 오픈 소스 접근 방식인 NoSQL 프레임워크가 최근 몇 년 동안 등장했습니다.

NoSQL 데이터베이스, 기계 학습 알고리즘 및 인공 지능(AI)은 최신 비즈니스 기술 트렌드 중 하나입니다. SQL 및 NoSQL 데이터베이스를 모두 지원할 수 있는 표준은 수요 증가로 인해 점점 더 중요해질 것입니다. NoSQL은 광범위한 새로운 데이터베이스 기술에 부여된 이름입니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하는 많은 기업은 기존 데이터베이스보다 낫다고 생각합니다. NoSQL이 점점 더 많이 사용됨에 따라 통일된 표준 세트가 필요합니다. NoSQL 데이터베이스 외에도 기존 관계형 데이터베이스 에는 NoSQL 데이터베이스에 없는 많은 기능이 있습니다. 많은 조직에서 미션 크리티컬 인프라의 일부로 NoSQL 데이터베이스를 사용합니다.

각 제품의 장단점이 제시되어 있으므로 필요에 따라 선호하는 제품을 선택하시면 됩니다. 많은 웹 애플리케이션에는 많은 양의 데이터 저장 및 검색이 필요하기 때문에 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터가 NoSQL 데이터베이스에 저장되고 쿼리되는 방식은 매우 유연합니다. 기존의 관계형 데이터베이스와 비교할 때 이러한 새로운 데이터베이스 기술은 일반적으로 더 나은 성능을 제공하고 필요한 저장 공간과 관리가 덜 필요합니다.

NoSQL 데이터베이스는 부분적으로 기존 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점 때문에 인기를 얻고 있습니다. 문서 데이터베이스는 테이블이 아닌 데이터를 저장하므로 데이터 모델을 보다 유연하게 사용할 수 있으므로 데이터 저장에 이상적입니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 키-값 저장 측면에서 SQL 데이터베이스보다 빠릅니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 지원하지 않아 데이터 불일치가 발생할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. NoSQL 데이터베이스에는 몇 가지 단점이 있지만 일반적으로 기존 관계형 데이터베이스에 비해 다양한 이점을 제공합니다.

Sql과 Nosql의 이점

SQL은 여러 행을 처리해야 하는 대량의 구조화된 데이터에 적합합니다.
NoSQL 구현은 구조화된 구조가 없고 보다 구조화되지 않은 방식으로 처리되어야 하는 데이터에 적합합니다.

Sql과 Mongodb를 함께 사용할 수 있습니까?

MongoDB는 Data Virtuality의 일관된 테이블 구조와 정교한 변환 덕분에 SQL 문만으로 액세스 및 쿼리가 간단하며 콘텐츠는 관계형 데이터베이스와 같은 다른 데이터 소스와 결합될 수 있습니다.

Mongo와 SQL 서버를 함께 사용할 수 있습니까? 내 목표는 15분마다 Mongo를 새로 고치는 습관을 들이는 것입니다. Greg Young이 소개한 방법을 배우기 위한 출발점으로 cqrs(Command Responsibility Segregation)를 살펴보는 것이 좋습니다. NCqrs는 GitHub에서 지원하는 오픈 소스 구현입니다. 결과적으로 두 개의 데이터베이스가 있습니다. 하나는 읽기용이고 다른 하나는 쓰기용입니다.

보고를 위해 MongoDB를 사용할 때 다음 사항을 고려해야 합니다.
첫 번째 요점은 MongoDB가 관계형 데이터베이스가 아니라는 것입니다. 두 개의 테이블을 결합하여 보고서를 생성할 수 없습니다. MongoDB가 할 수 없는 작업을 수행해야 하는 경우 보고 도구를 사용하여 이 제한을 극복할 수 있지만 그렇게 하면 대기 시간이 크게 증가해야 합니다.
이 외에도 MongoDB는 읽기 집약적인 데이터를 위한 빠른 스토리지 옵션이 아닙니다. 데이터가 읽기 집약적인 경우 MongoDB를 캐싱 또는 중간 스토리지 솔루션으로 사용하는 것보다 MySQL을 기본 스토리지로 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다. 이렇게 하면 보고 속도가 빨라집니다.
결국 MongoDB는 데이터 웨어하우징을 위한 이상적인 플랫폼이 아닙니다. MongoDB를 사용하여 데이터 웨어하우스를 구축하려는 경우 다른 플랫폼을 살펴보는 것이 가장 좋습니다.

Mongodb 또는 Sql을 배우는 것이 더 낫습니까?

기존의 관계형 데이터베이스가 필요하지만 구조화된 데이터가 있는 경우 MySQL이 탁월한 선택입니다. 실시간 분석, 콘텐츠 관리, 사물 인터넷, 모바일 및 기타 유형의 애플리케이션은 모두 MongoDB를 사용하여 가능합니다.

SQL로 Nosql을 쿼리할 수 있습니까?

NoSQL 데이터베이스는 관계형 모델을 기반으로 하지 않으므로 SQL을 사용하여 쿼리할 수 없습니다. SQL은 관계형 데이터베이스용 쿼리 언어이며 NoSQL 데이터베이스와 호환되지 않습니다.

NoSQL은 SQL(또는 해당 문제에 대한 다른 프로그래밍 언어)을 사용하지 않습니다. 쿼리용 SQL 외에도 SQL을 사용하여 쿼리할 수도 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 관계형이 아닙니다. 키-값 저장소, 문서 저장소 등을 포함하여 사용 가능한 수많은 NoSQL 스키마 가 있습니다. NoSQL 시스템은 단일 모델 스키마 외에도 다중 모델 스키마를 지원할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스가 필요한 기업에서 사용할 수 있는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스에는 고유한 인터페이스가 있거나 공통 쿼리 메서드를 공유할 수 있습니다.

2024년까지 NoSQL 시장은 207.2% 성장하여 총 34억 달러에 이를 것입니다. Cassandra의 CQL 쿼리 언어는 수평으로 분산된 서버 클러스터에서 사용하기 위한 것입니다. CQL과 SQL은 많은 유사점을 공유하지만 가장 중요한 차이점은 CQL이 SQL과 같은 테이블에 대해 조인을 수행할 수 없다는 것입니다. 정규화된 데이터베이스에는 반복되는 필드나 열이 없습니다. 비정규화된 데이터베이스에는 새 데이터베이스 테이블의 비정규화된 데이터베이스 테이블의 키 외에 반복 필드가 포함됩니다. 비정규화된 데이터는 대형 테이블에서 다중 JOIN 쿼리를 실행하는 애플리케이션에서 선호합니다. 일부 상황에서 비정규화가 발생할 수 있습니다.

CAP Theorem에 따르면 분산 데이터베이스는 네트워크 파티션이 있을 때 일관성과 가용성을 보장할 수 없습니다. 결과적으로 확장성을 높이면서 일관성을 확보할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 응용 프로그램은 응용 프로그램의 일관성보다 가용성 및 파티션 허용 오차의 보안을 중요하게 생각하지만 자주 실패합니다. ACID 및 BASE와 같은 데이터베이스 디자인 모델은 다릅니다. 트랜잭션은 ACID와 일치하며 프로세스 전체에서 데이터가 일관성이 있음을 나타냅니다. 기본 사용자는 무엇보다 확장성을 중요하게 생각하기 때문에 시간이 지남에 따라 시스템을 사용할 수 있는 것이 더 중요합니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 B-트리와 로그 구조 병합 트리로 구성됩니다.

시퀀스는 속도보다 분석에 더 많은 가치를 제공하기 때문에 NoSQL 데이터베이스에 더 유용합니다. 밀집 데이터는 거의 모든 필드를 데이터베이스에 추가해야 하는 데이터베이스 유형입니다. 정보 격리를 통해 빈 셀 한가운데 있는 정보의 대규모 클러스터를 식별할 수 있습니다. ScyllaDB는 구조화되지 않은 데이터에 대한 동적 스키마를 제공하는 열 지향 아키텍처가 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. CQL(Cassandra 쿼리 언어) 및 LSM(로그 구조 병합 트리) 스토리지 엔진을 사용합니다. 기존 RDBMS 대신 CQL은 테이블 간의 공동 작업을 포함하여 다양한 작업을 허용합니다.

Nosql 대 Sql: 귀하의 애플리케이션에 적합한 데이터베이스는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 빠르고 유연하며 확장 가능하도록 설계되어야 합니다. 많은 양의 데이터가 필요한 애플리케이션에 탁월한 선택이 될 수 있지만 복잡한 쿼리가 필요한 애플리케이션에 탁월한 선택이 될 수도 있습니다. 애플리케이션에 빈번한 대용량 트랜잭션이 필요한 경우 SQL 데이터베이스 가 더 적합할 수 있습니다.