NoSQL 데이터베이스에서 ID 필드 사용의 장단점

Nosql 데이터베이스 는 확장성과 유연성 때문에 자주 사용됩니다. 그러나 id 필드를 사용할 때 nosql 데이터베이스가 id 필드를 사용해야 하는지 여부에 대한 논쟁이 있습니다. 한편으로는 nosql 데이터베이스에서 id 필드가 불필요하다는 주장도 있습니다. 이는 nosql 데이터베이스가 종종 확장 가능하도록 설계되고 id 필드가 불필요한 복잡성을 추가할 수 있기 때문입니다. 또한 nosql 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 더 유연하며 이러한 유연성은 id 필드의 사용으로 인해 방해받을 수 있습니다. 반면에 다른 사람들은 nosql 데이터베이스에서 id 필드가 필수적이라고 주장합니다. 이는 id 필드가 데이터 무결성을 보장하고 변경 사항을 추적하는 데 사용될 수 있기 때문입니다. 또한 id 필드는 데이터를 색인화하는 데 도움이 되므로 성능을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 궁극적으로 nosql 데이터베이스에서 id 필드를 사용할지 여부에 대한 결정은 논쟁의 문제입니다. id 필드 사용에는 장단점이 있으며 사용 여부에 대한 결정은 데이터베이스의 특정 요구 사항을 기반으로 해야 합니다.

MongoDB 컬렉션의 각 문서에는 기본 키로 사용되는 고유한 _id 필드가 있어야 합니다. _id 필드 없이 문서를 삽입하면 MongoDB 드라이버가 자동으로 ObjectID를 생성합니다.

모든 MongoDB 문서에는 채워진 *id 필드가 있어야 합니다. 문서에 _id 값이 지정되지 않은 경우 MongoDB는 자동으로 문서를 생성합니다.

MongoDB ID 가 외부 세계에 노출되는 것과 같은 방식으로 노출되지 않는 이유를 모르겠습니다. 입력 내용을 확인하고 적절한 보안 없이 데이터베이스에 무단으로 액세스하도록 허용하지 않는 것이 가장 좋습니다.

Nosql이 트랜잭션에 적합하지 않은 이유는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스에 대한 가장 일반적인 비판 중 하나는 여러 문서 트랜잭션에 대한 ACID(원자성, 일관성, 격리 및 내구성) 지원이 부족하다는 것입니다. 스키마는 단일 레코드 원자성을 지원하도록 설계되어야 하므로 많은 애플리케이션에 적합합니다.

NoSQL 솔루션은 관계형 데이터베이스보다 트랜잭션 시맨틱이 적다는 사실에도 불구하고 여전히 특정 기능에 대해 원자적 연산을 제공합니다. Node.js 또는 Ruby/Rack에 익숙하다면 Heroku.com은 작은 목업으로 시작하기에 좋은 곳입니다. 이것은 새로운 기능이기 때문에 아직 구현하지 않았습니다. 트랜잭션의 ACID 속성은 DB가 사용자 작업을 수행하는 데 필요합니다. 대부분의 NoSQL 도구는 작업에서 사용하는 일관성 기준을 단순화하므로 확장하기가 더 쉽습니다. 이를 위해 VoltDB와 같은 인메모리, 열 지향 및 분산 SQL/ACID 데이터베이스를 사용하는 것이 중요합니다. '낙관적 트랜잭션'을 사용하여 그렇게 할 수 있지만 데이터베이스 구현의 원자성 보장(예: 어떤 종류의 작업이 원자적이며 그렇지 않은지)을 이해하는 것이 좋습니다.

HBase 트랜잭션에 대한 온라인 논의가 있었다고 들었습니다. 그게 다 뭐야? NoSQL에 따르면 키/값 데이터 저장소가 일반적으로 사용됩니다. 선호하는 RDBMS에서 이를 구현하고 트랜잭션 속성, ACID 지원, DBA 지원 등과 같은 유용한 기능을 유지하는 동시에 NoSQL 성능 및 유연성의 이점을 인식할 수 있습니다. . 비교 및 대조 트랜잭션을 지원하는 경우 NoSQL 솔루션을 낙관적 트랜잭션과 결합할 수 있습니다.

대체로 NoSQL 데이터베이스는 성능, 확장성, 데이터 가용성 및 관리 측면에서 두드러집니다. "nosql" 데이터베이스라는 용어는 SQL 데이터베이스만을 가리키는 것이 아닙니다. 이러한 제품은 다양한 스타일로 제공되며 각 스타일은 특정 고객의 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. 예를 들어 문서 데이터베이스는 많은 양의 텍스트 데이터를 저장할 수 있습니다. 기존 데이터베이스와 동일한 수준의 데이터 일관성 및 중복성이 필요하지 않기 때문에 기존 데이터베이스보다 성능 및 확장성에 더 적합합니다. 키-값 데이터베이스를 사용하면 여러 서버 간에 동기화할 필요 없이 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 높은 수준의 데이터 액세스로 인해 뛰어난 성능과 확장성을 제공합니다. 와이드 컬럼 데이터베이스는 크기가 매우 크기 때문에 빠르게 검색해야 하는 데이터를 저장하는 데 이상적입니다. 대용량 데이터를 처리할 수 있기 때문에 뛰어난 성능과 확장성을 제공합니다. 그래프 데이터베이스는 그래프 형식을 사용하여 데이터를 저장하는 새로운 NoSQL 필드입니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점을 제공합니다. 다른 유형의 쿼리 처리 플랫폼보다 빠르고 확장 가능하며 가용성이 높기 때문에 복잡한 쿼리에 더 나은 옵션입니다.

Nosql에 스키마가 필요합니까?

NoSQL에 스키마가 포함되어 있습니까? NoSQL 데이터베이스의 데이터베이스 스키마는 관계형 데이터베이스의 스키마만큼 엄격하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스의 네 가지 주요 유형은 각각 다른 방식으로 데이터를 저장합니다.

NoSQL 데이터베이스에 스키마가 필요합니까? NoSQL 데이터베이스의 이 새로운 분야는 혼란을 일으키고 있습니다. NoSQL은 주로 SQL이 채울 수 없었던 SQL의 공백을 채웠습니다. NoSQL은 다양한 데이터 모델에 데이터를 저장할 수 있으므로 스키마가 필요하지 않습니다. 여러 작업을 처리할 수 있는 코드와 모든 작업을 처리할 수 있을 만큼 충분히 유연한 코드 간에 균형을 찾는 것이 중요합니다. 기본 키 는 데이터베이스가 쿼리할 데이터이며 데이터베이스가 쿼리하기 전에 설계되어야 합니다. 여기에는 비즈니스 엔터티 설명, 사용자 요구 사항 사양 및 쿼리 패턴이 포함될 수 있습니다.

다음 단계를 통해 각 NoSQL 데이터베이스의 기본 키 구현을 더 잘 이해할 수 있습니다. NoSQL을 자체 장치에 그대로 두면 종종 무정부 상태가 발생하여 스키마가 형성될 수 있습니다. 스키마를 프레임워크로 사용할 수 있습니다. 이전 단계와 마찬가지로 선택한 숫자에 따라 가격이 결정되기 때문에 인덱스를 설계할 필요가 없습니다.

NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아지는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 스키마가 없는 저장소 구조로 간주되어 더 많은 유연성을 허용합니다. 또한 이러한 데이터베이스는 일반적으로 인덱싱 및 검색 기능을 매우 빠르게 수행하므로 데이터 분석에 이상적입니다.

Nosql 데이터베이스에서 스키마 사용의 장단점

스키마는 여러 가지 이유로 NoSQL 데이터베이스에서 사용되지만 몇 가지 단점이 있습니다. 스키마는 데이터베이스를 설계하고 사용자에게 해당 구조를 적용할 때 유용할 수 있습니다. 반면에 스키마는 데이터 입력 및 조작을 방해하는 데 사용될 수 있습니다. 스키마는 대부분의 NoSQL 데이터베이스에 필요하지 않지만 특정 유형의 데이터에 유용할 수 있습니다.

Nosql에 적용되지 않는 것은?

Nosql 데이터베이스는 데이터 일관성보다 확장성이 더 중요한 경우에 자주 사용됩니다.
대량의 데이터를 처리할 수 있으며 종종 관계형 데이터베이스보다 빠릅니다.
Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 규칙에 구속되지 않으므로 더 유연할 수 있습니다.
그러나 이러한 유연성으로 인해 nosql 데이터베이스를 쿼리하기가 더 어려워질 수도 있습니다.

SQL은 구조화된 데이터 관리에 자주 사용됩니다. 관계형 데이터베이스 이론의 견고한 기반을 갖추고 있어 데이터 분석 및 보고에 이상적입니다.
NoSQL 시스템에서 구조화되지 않은 데이터를 관리하는 데 매우 적합합니다. 비정규화는 커뮤니티에서 "커뮤니티 채택"하는 NoSQL 시스템의 비정규화 표준입니다.
NoSQL 시스템은 여러 가지 이유로 SQL 시스템보다 낫습니다. 더 빠르고 쉽게 확장할 수 있고 데이터 손상 가능성이 적으며 데이터에 액세스하는 방법이 더 유연합니다.
SQL과 NoSQL 기술은 여러 면에서 보완적입니다. 각 사람은 뚜렷한 강점과 약점을 가지고 있다는 점에서 독특합니다. 궁극적으로 애플리케이션의 요구 사항을 고려하여 최상의 솔루션을 결정해야 합니다.

Nosql의 장점

NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스에 비해 많은 이점이 있습니다. 확장성이 더 뛰어나고 더 쉽게 배포할 수 있으며 일반적으로 더 성능이 좋습니다. 또한 데이터 스키마 측면에서 더 유연하여 많은 애플리케이션에서 더 쉽게 작업할 수 있습니다.

전통적인 관계형 데이터베이스는 특정 목적을 위해 설계되었지만 NoSQL 데이터베이스는 편의를 위해 설계되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 관계형 데이터베이스보다 크고 안정적입니다. 데이터 모델의 유연성과 사용 용이성은 관계형 모델에 비해 개발이 더 빠를 수 있는 클라우드 컴퓨팅 환경에 이상적입니다. 데이터 세트를 저장하거나 검색할 때 변환이 발생하는 데 필요한 시간이 줄어듭니다. 이제 거의 모든 유형의 데이터를 쉽게 저장하고 검색할 수 있습니다. 개발자는 일반적으로 많은 NoSQL 데이터베이스의 스키마를 제어합니다. 결과적으로 데이터베이스는 새로운 유형의 데이터에 더 쉽게 적응할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 데이터는 기본 형식으로 저장되므로 개발자가 저장 가능한 형식으로 변환할 필요가 없습니다. 다수의 NoSQL 데이터베이스는 다수의 개발자와 긴밀한 협력을 통해 개발됩니다. 데이터베이스 구현에 클러스터 컴퓨터를 사용하면 데이터베이스가 자동으로 용량을 확장 및 축소할 수 있습니다.

민첩성, 성능 및 확장성이 필요한 비즈니스는 점점 더 NoSQL 데이터베이스를 채택하고 있습니다. NoSQL 데이터베이스인 MongoDB는 대용량 데이터 세트를 저장할 수 있고 실시간 탐색 및 예측 분석을 제공할 수 있으며 두 기능 모두 뛰어난 기능입니다.

Nosql의 약자

NoSQL 데이터베이스의 범위는 어떻게 됩니까? 관계형 데이터베이스의 열과 행 대신 NoSQL 데이터베이스의 정보가 JSON 문서에 저장됩니다. NoSQL은 "SQL뿐만 아니라" "SQL이 전혀 없음"으로만 정의할 수 있습니다.

데이터는 읽기가 더 쉽기 때문에 기존 관계형 데이터베이스가 아닌 NoSQL 데이터베이스에 저장됩니다. 문서 유형, 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 및 그래프가 가장 일반적입니다. 저장소 비용의 급격한 하락으로 인해 NoSQL 데이터베이스는 최근 몇 년 동안 인기가 높아졌습니다. 개발자는 이를 사용하여 많은 양의 구조화되지 않은 데이터를 저장하고 상당한 유연성을 가질 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스에서 사용할 수 있는 기능 중 일부에 불과합니다. 조인 없이도 고속 쿼리를 완료할 수 있습니다. 매우 중요한 것(예: 재무 데이터)에서 보다 가벼운 것(예: 스마트 키티 쓰레기통에서 IoT 판독값 유지)에 이르기까지 다양한 사용 사례를 사용할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 NoSQL 데이터베이스의 장단점을 살펴보겠습니다. 또한 가장 일반적인 NoSQL에 대한 몇 가지 오해를 살펴보겠습니다. DB-Engines의 데이터 과학자에 따르면 MongoDB는 세계에서 가장 인기 있는 비관계형 데이터베이스입니다. 이 자습서에서는 컴퓨터 없이 MongoDB 데이터베이스를 쿼리하는 방법을 보여줍니다. 클러스터는 MongoDB 데이터베이스가 저장되는 위치입니다. Atlas가 설정되면 데이터 저장을 시작할 수 있습니다. 원하는 경우 Atlas Data Explorer, MongoDB Shell 또는 MongoDB Compass를 사용하여 자체 데이터베이스를 만들거나 선호하는 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니다.

이 시나리오에서는 Atlas의 샘플 데이터를 가져오는 것을 볼 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 유연한 데이터 모델, 수평적 확장, 초고속 쿼리 및 사용 편의성 외에도 여러 가지 이점이 있습니다. 데이터 탐색기를 사용하여 새 문서를 삽입하고 기존 문서를 편집하고 삭제할 수 있습니다. 집계 프레임워크를 사용하여 광범위한 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. Atlas 및 Atlas Data Lake에서 데이터를 차트로 작성하는 것은 데이터를 보는 가장 간단한 방법 중 하나입니다.

DynamoDB의 성능은 매우 높은 처리량이 필요한 애플리케이션과 같이 빠른 데이터 액세스가 필요한 애플리케이션에서도 높습니다. 이 게임에는 클러스터당 최대 1천만 개의 항목과 테이블당 최대 1백만 개의 항목이 있습니다. DynamoDB는 손상이나 손실에 대한 두려움 없이 장기 데이터를 저장할 수 있습니다. 고성능 NoSQL 데이터베이스 서비스인 Cloud Bigtable은 완전히 관리되며 99% 가동 시간으로 액세스할 수 있습니다. 대규모 분석 및 운영 워크로드에서 데이터에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있습니다. Bigtable은 다양한 워크로드에서 사용되며 AWS Management Console, AWS CLI 또는 NoSQL WorkBench 를 통해 액세스할 수 있습니다. 또한 Bigtable은 데이터 손상이나 손실에 대한 걱정 없이 장기간 데이터를 저장할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 이점

NoSQL 데이터베이스는 더 단순하고 덜 복잡한 데이터 구조에 데이터를 저장하기 때문에 더 복잡한 데이터 구조를 사용하는 SQL 데이터베이스와 달리 점점 더 대중화되고 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 개발자가 데이터 구조를 직접 변경할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스란?

NoSQL 데이터베이스는 기존의 테이블 기반 관계형 데이터베이스 구조를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 대규모 데이터 저장소에 자주 사용되며 확장 가능하고 사용하기 쉽도록 설계되었습니다.

NoSQL은 SQL을 처리할 뿐만 아니라 시스템의 다른 측면도 처리합니다. NoSQL로 알려진 알고리즘을 기반으로 하는 데이터베이스 시스템은 네 가지 유형으로 나뉩니다. NoSQL 유형 에서 사용하는 데이터 모델 유형에는 상당한 차이가 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 존재하지 않으며 이는 일반적인 NoSQL 기능입니다. 일관된 결과를 얻으려면 데이터 구조, 데이터 클러스터링, 복제 및 일관성이 모두 필요합니다. 키-값 데이터베이스를 사용하여 웹 애플리케이션에서 세션 지속성 및 캐싱을 관리하는 데 이상적입니다. 열별로 데이터를 볼 때 큰 열은 큰 열 저장소에 이상적입니다.

API, 데이터 모델, 스키마 요구 사항, 확장성 및 데이터 무결성은 NoSQL 또는 SQL 중 어느 것이 더 나은지 결정하는 데 가장 중요한 다섯 가지 요소입니다. NoSQL 데이터베이스 플랫폼을 사용하면 자유 형식 또는 스키마 없는 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식의 유연성이 향상되어 프로그래머는 프로젝트를 완료하는 데 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. NoSQL 및 SQL 데이터베이스는 모두 사용자와 애플리케이션이 데이터를 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제할 때 데이터의 무결성을 보장하기 위해 서로 다른 접근 방식을 사용합니다. 일관된 데이터베이스 상태에서 실행될 때 품질과 효과 모두에서 일관된 트랜잭션을 완료할 수 있습니다. 관계형 관리 시스템(RDBMS) 이전의 일부 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스로 알려져 있었습니다. 클라우드 및 웹 애플리케이션은 일반적으로 대규모 데이터베이스로 불리며 대규모 데이터베이스 클러스터링을 지원하기 위해 2000년대 초반에 구축되었습니다.

결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 현대 비즈니스의 요구 사항을 충족할 수 있도록 적응력과 유연성이 향상되었습니다. DynamoDB도 예외는 아닙니다. 이 시스템은 확장성을 염두에 두고 구축되었기 때문에 안정적인 성능을 유지하면서 추가 사용자를 지원하도록 확장할 수 있습니다. 또한 사용이 간편하기 때문에 바로 시작할 수 있습니다.
많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 데이터베이스가 필요한 경우 DynamoDB가 적합합니다.

Nosql 데이터베이스: 빅 데이터 볼륨이 있는 애플리케이션을 위한 좋은 선택

MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Redis 및 HBase는 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 중 하나입니다. 웹 애플리케이션, 전자 상거래 사이트, 모바일 앱 및 빅 데이터는 모두 이를 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터 볼륨이 크고 대기 시간이 짧고 유연한 데이터 모델이 있는 애플리케이션의 경우 NoSQL 데이터베이스가 탁월한 선택입니다. 대용량 데이터, 낮은 대기 시간 및 유연한 데이터 모델이 필요한 애플리케이션에 최적화되어 있으며 다른 데이터베이스에서 일부 데이터 일관성 제한을 완화하여 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스 대 SQL

SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능한 반면 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능합니다. 테이블 기반 데이터베이스는 SQL인 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값, 그래프 또는 대형 열 저장소 데이터베이스입니다. SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에서 NoSQL 데이터베이스를 능가하는 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서 또는 JSON과 같은 비정형 데이터 측면에서 SQL 데이터베이스를 능가합니다.

2000년대 후반은 확장성, 빠른 쿼리 결과 및 프로그래밍을 더 쉽게 만드는 데 중점을 두었기 때문에 NoSQL 데이터베이스 개발의 분기점이었습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능하고 사용하기 쉬운 데이터 모델을 가지고 있으며 개발자가 솔루션을 구축할 수 있을 만큼 유연합니다. 엄격하고 복잡하며 테이블 형식의 스키마와 값비싼 수직적 확장이 포함된 SQL(구조적 쿼리 언어) 데이터베이스는 SQL을 통해 액세스되는 일반적인 관계형 데이터베이스입니다. MongoDB 4.0에서는 Multi-Document ACID 트랜잭션 지원이 추가되었으며 MongoDB 4.2는 Multi-Document ACID 트랜잭션을 확장하여 여러 MongoDB 클러스터 에 걸쳐 있습니다. 다음 표는 전체 데이터 모델을 나타냅니다. NoSQL 데이터베이스의 데이터는 일반적으로 데이터 중복 감소보다는 쿼리에 최적화되어 있습니다. 압축은 일부 No.

아니요. 스토리지 설치 공간을 줄이기 위한 SQL 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스는 관계를 연구하는 데 탁월하지만 일상적인 사용에 대해 동일한 정보를 제공하지 못할 수 있습니다. MongoDB 사용처 백서에서는 컨텍스트에서 MongoDB를 사용하는 방법을 배웁니다. 시작하는 가장 간단한 방법은 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 중 하나인 MongoDB Atlas를 사용하는 것입니다. MongoDB University 에서 온라인으로 MongoDB를 무료로 배울 수 있으며 단계별 프로세스를 안내합니다.

NoSQL 데이터베이스에는 수많은 뛰어난 기능이 있지만 완벽할 수는 없습니다. 이러한 데이터베이스의 문제 중 하나는 항상 일관성이 없다는 것입니다. 즉, 데이터베이스에 저장된 데이터가 찾는 데이터와 다를 수 있습니다. 데이터베이스는 필요한 정보를 찾기 위해 모든 데이터를 조사해야 하므로 쿼리 속도 문제가 발생할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 특정 애플리케이션의 특정 문제를 해결하는 데 사용할 수 있지만 모든 애플리케이션에서 항상 제대로 작동하는 것은 아닙니다. 개발 및 유지 관리의 용이성에도 불구하고 MySQL은 여전히 ​​대부분의 애플리케이션에서 가장 널리 사용되는 선택입니다.

Sql과 Nosql 데이터베이스의 장단점

SQL 데이터베이스는 더 안정적이고 데이터를 더 안전하게 만듭니다. 그들은 더 효율적일 뿐만 아니라 강력하고 복잡한 트랜잭션에 더 적합합니다. 그럼에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델의 유연성, 수평 확장 기능, 매우 빠른 쿼리 기능 및 사용 용이성과 같은 많은 이점을 가지고 있습니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 전통적인 관계형 데이터베이스 모델 을 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 대신 키-값, 문서, 컬럼 및 그래프를 비롯한 다양한 모델을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 확장성과 성능이 뛰어나며 빅 데이터 애플리케이션에 더 적합한 경우가 많습니다.

관계형 데이터베이스가 아닌 문서 데이터베이스에는 데이터가 포함되어 있습니다. 이러한 솔루션의 유연하고 확장 가능하며 적응 가능한 특성을 통해 모든 규모의 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 그래프 데이터베이스 및 순수 문서 데이터베이스를 포함하여 다양한 형식으로 많은 양의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 전 세계 2,000개 조직은 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 그 이유 중 하나는 대부분의 관계형 데이터베이스가 처리하기 너무 어려운 5가지 주요 추세가 있기 때문입니다. 관계형 및 웹과 같은 데이터베이스 유형은 고정된 데이터 구조로 인해 민첩한 개발을 잘 지원하지 않기 때문에 종종 주요 경합의 원인이 됩니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델링 방법을 지정하지 않습니다. 문서 지향 데이터베이스에서 JSON은 데이터 저장에 가장 널리 사용되는 형식입니다. ORM 프레임워크를 사용할 필요성을 줄이고 애플리케이션 개발을 더 빠르고 쉽게 만듭니다. N1QL(nickel로 발음)은 Couchbase Server 4.0에서 SQL-to-JSON 쿼리 언어로 도입되었습니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문을 지원할 뿐만 아니라 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 유형의 문도 지원할 수 있습니다. NoSQL 분산 데이터베이스는 스케일 아웃 아키텍처로 설계되었으며 장애 지점이 필요하지 않기 때문에 강력한 운영상의 이점을 제공할 수 있습니다. 더 많은 고객이 온라인에서 비즈니스와 상호 작용함에 따라 웹과 모바일 플랫폼 모두에서 가용성을 유지하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.

대부분의 NoSQL 데이터베이스는 설정, 구성 및 확장이 간단합니다. 그들은 광범위한 서면 및 구두 지침을 배포하는 것을 목표로 설계되었습니다. 크거나 작은 규모로 작동할 수 있으며 모든 크기의 클러스터를 관리하고 모니터링할 수 있습니다. 여러 위치에서 분산 또는 복제할 수 있는 NoSQL 데이터베이스는 작동을 위해 별도의 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 또한 하드웨어 라우터를 통해 즉각적인 애플리케이션 장애 복구가 가능합니다. 응용 프로그램은 데이터베이스가 문제를 찾고 자체 복구를 수행할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션의 인기가 높아짐에 따라 NoSQL 데이터베이스의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.

Nosql의 예는 무엇입니까?

열을 기반으로 하는 NoSQL 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 및 Hypertable이 포함됩니다.

Nosql이 대기업을 지원하는 방법

강력한 데이터 스토리지 기술로서 NoSQL에 대한 수요가 증가하고 있습니다. Ryanair, Marriott 및 Gannett는 NoSQL을 사용하는 주요 기업 중 일부에 불과합니다. NoSQL은 단기간에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 모바일 앱과 예약 시스템에 특히 유용합니다.

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.

백엔드 세계의 한쪽에는 MongoDB가 있고 다른 한쪽에는 SQL 데이터베이스가 있습니다. 후자는 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있는 반면 전자는 구조화된 데이터를 처리할 수 있습니다. 각각에는 많은 장점과 단점이 있으며 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 MongoDB가 무엇이고 SQL 데이터베이스와 어떻게 다른지 자세히 살펴보겠습니다. 2000년대까지 SQL 데이터베이스는 쿼리 및 분석에서 사실상의 표준이었습니다. 인터넷과 웹 2.0 붐은 엄청난 양의 비정형 데이터를 낳았습니다. 이러한 유형의 데이터는 테이블과 같은 스키마에 제대로 매핑할 수 없습니다.

NoSQL 데이터베이스는 이 기간 동안 대중화되었습니다. 일관성, 가용성 및 파티션은 CAP Theorem을 기반으로 하는 MongoDB의 세 가지 주요 구성 요소입니다. ACID 속성을 포함하는 SQL 데이터베이스와 달리 CAP 정리는 MongoDB에 적용됩니다. 상용 하드웨어를 사용하여 클러스터에서 실행하고 고가용성과 안정성을 위해 노드 간에 데이터를 복제합니다. 인터넷 애플리케이션 및 IoT 장치에서 생성된 많은 데이터는 기존 데이터베이스에 저장할 수 없다는 사실에도 불구하고 비정형 데이터를 생성합니다. 문서 쿼리는 MongoDB에서 지원하지만 개발이 미흡하고 제한적입니다. MongoDB가 분석에 충분하지 않은 경우 MongoDB가 아닌 관계형 데이터베이스를 사용하여 데이터를 로드하고 친숙한 쿼리를 실행할 수 있습니다.

Tableau, Cognos 및 기타 인기 있는 비즈니스 인텔리전스 도구는 MongoDB BI 커넥터를 사용하는 인기 있는 비즈니스 인텔리전스 도구의 예입니다. 데이터 웨어하우스는 탁월한 선택이지만 비용이 많이 들고 범위가 제한적일 수도 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스를 사용하도록 강제하여 데이터를 관계형 스키마로 변환할 수 있습니다. MongoDB 커넥터는 기존 BI 도구를 MongoDB에 연결하려는 경우 좋은 옵션입니다. 여러 이기종 데이터 소스로 인해 여러 소스의 데이터를 연결하기가 어렵습니다. MongoDB에 연결하고 데이터를 수집하며 분석을 수행하는 Python 애플리케이션을 생성할 수도 있습니다. MongoDB에서 PyMongo를 실행하면 데이터베이스에서 데이터를 검색하여 MongoDB에 다시 쓸 수 있습니다. 데이터 웨어하우스보다 나을 수 있지만 탐색적 분석이 잘 작동하고 상용 애플리케이션이 시작하기에 가장 적합하지 않을 수 있습니다.

Mongodb: 비정형 데이터를 위한 최고의 데이터베이스

이 NoSQL 데이터베이스의 선언적 특성으로 인해 JSON과 유사한 데이터를 저장하는 데 적합합니다. MongoDB의 데이터 모델은 구조화되지 않은 데이터 스토리지, 전체 인덱싱, 데이터 복제 및 인덱싱을 위한 풍부하고 직관적인 API를 지원합니다. MongoDB는 SQL 서버와 달리 더 빠르고 탄력적입니다. MongoDB는 SQL 서버와 달리 JOIN 또는 전역 트랜잭션을 지원하지 않습니다. MS SQL 서버는 일반적으로 적은 양의 데이터만 처리하는 반면 MongoDB는 훨씬 더 큰 볼륨을 처리합니다. MongoDB는 JSON을 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 저장합니다.