메타데이터 저장소에 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스를 사용할 때의 장단점

관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스 사이의 논쟁은 수년 동안 있어온 것입니다. 과거에는 주로 성능과 확장성에 대한 논쟁이 집중되었습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 논쟁은 메타데이터에 초점을 맞추는 방향으로 바뀌었습니다. 메타데이터 저장에 관계형 데이터베이스 를 사용할지 NoSQL 데이터베이스를 사용할지 결정할 때 몇 가지 주요 고려 사항이 있습니다. 첫 번째는 메타데이터의 크기와 복잡성입니다. 메타데이터가 작고 단순한 경우 NoSQL 데이터베이스가 더 나은 선택일 수 있습니다. 그러나 메타데이터가 크고 복잡한 경우 관계형 데이터베이스가 더 나은 선택일 수 있습니다. 두 번째 고려 사항은 메타데이터의 구조입니다. 메타데이터가 고도로 구조화된 경우 관계형 데이터베이스가 더 나은 선택일 수 있습니다. 그러나 메타데이터가 덜 구조화된 경우 NoSQL 데이터베이스가 더 나은 선택일 수 있습니다. 세 번째 고려 사항은 메타데이터의 쿼리 가능성입니다. 메타데이터의 쿼리 가능성이 높은 경우 관계형 데이터베이스가 더 나은 선택일 수 있습니다. 그러나 메타데이터의 쿼리 가능성이 낮은 경우 NoSQL 데이터베이스가 더 나은 선택일 수 있습니다. 마지막으로 네 번째 고려 사항은 메타데이터의 확장성입니다. 메타데이터의 확장성이 뛰어난 경우 NoSQL 데이터베이스가 더 나은 선택일 수 있습니다. 그러나 메타데이터의 확장성이 떨어지는 경우 관계형 데이터베이스가 더 나은 선택일 수 있습니다.

관계형 및 NoSQL 기능을 모두 갖춘 데이터베이스 시스템 은 일반적으로 클라우드 네이티브 앱에서 사용됩니다. 데이터는 다르게 저장되며 사용자는 시스템과 동일하지 않습니다. 비정형 또는 반정형 데이터는 일반적으로 No-SQL 데이터베이스의 키-값 쌍 또는 문서에 저장됩니다. NoSQL 데이터 저장소는 대용량 서비스에서 1초 미만의 응답 시간을 수행하기 때문에 다른 유형의 데이터 저장소보다 선호됩니다. 현재 업데이트된 항목에 대해 일관된 시스템을 쿼리할 때 모든 복제본이 성공적으로 업데이트될 때까지 해당 응답을 기다리십시오. 즉각적인 응답이 반환되면 가장 최근 데이터입니다. 그렇지 않은 경우 가장 최근 응답입니다. Partition Tolerance가 설정된 경우 복제 노드가 실패하지만 시스템은 계속 작동합니다.

DBaaS(Database as a Service)는 데이터 서비스 모음을 사용하는 클라우드 네이티브 애플리케이션입니다. 이러한 서비스를 사용하면 보안, 확장성 및 모니터링 기능이 내장되어 있습니다. 각 서비스는 적절한 데이터베이스로 구성할 수도 있는 자체 Azure 가상 머신을 보유함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 클라우드 네이티브 마이크로서비스는 데이터 요구 사항에 따라 관계형 데이터베이스 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. Azure는 고객에게 4개의 관리형 관계형 데이터베이스를 서비스(DBaaS)로 제공합니다. 모든 모델은 종량제와 적시 기능을 모두 제공합니다. SQL Server는 Microsoft의 주력 데이터베이스이자 여러 오픈 소스 대안입니다.

Azure 데이터베이스에 필요한 처리 코어, 메모리 및 저장소의 양을 선택하면 몇 분 안에 제공할 수 있습니다. Microsoft는 플랫폼의 오픈 소스 제품의 일부로 널리 사용되는 오픈 소스 데이터베이스의 관리형 버전을 제공함으로써 Azure에 대한 약속을 지키고 있습니다. 서버리스 컴퓨팅 계층 데이터베이스는 스토리지 요금이 발생하지 않도록 비활성 기간 동안 자동으로 일시 중지됩니다. Oracle이 Sun Microsystems를 인수한 결과 MariaDB의 관리 버전이 MySQL의 포크로 만들어졌습니다. Azure 클라우드의 일부로 Azure Database for MariaDB에서 완전히 관리되는 관계형 데이터베이스를 실행할 수 있습니다. 이 서비스는 MariaDB 커뮤니티 에디션 서버 엔진에 구축됩니다. 예측 가능한 성능과 동적 확장으로 미션 크리티컬 워크로드를 처리할 수 있습니다.

명령줄 인터페이스 도구 또는 Azure Data Migration Service에서 PostgreSQL 데이터베이스를 검색합니다. 활성/활성 클러스터링을 허용하여 글로벌 수준에서 CosmosDB의 쓰기 및 읽기를 모두 지원하는 데이터베이스 지역을 지정할 수 있습니다. Cosmos DB는 데이터나 코드를 변경하지 않고 기존 Mongo, Gremlin 또는 Cassandra 데이터베이스를 마이그레이션하는 데 사용할 수 있습니다. 마이크로 서비스에서 Azure Table Storage를 사용하는 경우 Cosmos DB Table API로 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. Azure Cosmos DB의 5가지 일관성 모델은 그림 5-13에서 볼 수 있습니다. 이러한 옵션을 활용하면 일관성, 가용성 및 성능을 기반으로 세분화된 절충안을 만들 수 있습니다. 아래 표와 얼마나 일치하는지 확인할 수 있습니다.

Microsoft의 프로그램 관리자인 Jeremy Likness는 이 뛰어난 프레젠테이션에서 5가지 모델에 대한 자세한 설명을 제공합니다. NewSQL 기술은 NoSQL의 분산 확장성과 관계형 데이터베이스의 ACID 보장을 결합한 새로운 데이터베이스 기술입니다. NewSQL 데이터베이스 는 필요에 따라 기본 가상 머신을 다시 시작하거나 재조정할 수 있는 임시 클라우드 환경에서 번성하도록 설계되었습니다. 이전 수치는 Cloud Native Computing Foundation에서 개발한 오픈 소스 프로젝트를 기반으로 했습니다. 클라이언트는 서비스를 사용하여 마이크로 서비스를 사용하여 동일한 NewSQL 데이터베이스 프로세스 집합을 단일 DNS 항목으로 처리할 수 있습니다. 연결된 서비스 주소에서 데이터베이스 인스턴스를 분리하면 기존 애플리케이션을 방해하지 않고 확장할 수 있습니다. 동일한 서비스를 동시에 요청하면 항상 작동합니다.

광범위한 데이터 구조를 처리하는 NoSQL 데이터베이스의 기능을 통해 데이터를 보다 쉽게 ​​구성할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스보다 동일한 데이터베이스에서 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장하고 모델링하는 데 더 적합한 경우가 많습니다.

NoSQL과 관계형 데이터베이스 기술 의 가장 효과적인 조합은 무엇입니까? 데이터의 상당 부분이 비정형이며 일부 비정형 데이터가 결합됩니다. 빠른 확장 및 트랜잭션 지원 2는 스키마에 필요합니다.

NoSQL 데이터베이스의 데이터는 SQL 데이터베이스 에서 사용되는 데이터 모델에 비해 이해하기 쉽기 때문에 점차 대중화되고 있습니다. 또한 개발자는 NoSQL 데이터베이스의 데이터 구조를 직접 변경할 수 있습니다.

RDBMS는 쿼리 및 보고 요구 사항이 특히 중요한 경우 좋은 선택입니다. NoSQL 환경은 기존 분석보다 운영 데이터에 대해 더 나은 실시간 분석을 제공하는 경향이 있습니다. 또한 단일 애플리케이션을 만들기 위해 여러 업스트림 시스템에서 데이터를 수집하는 경우(단순한 보고가 아닌) NoSQL은 필수 구성 요소입니다.

Nosql 대 관계형 데이터베이스를 언제 사용 하시겠습니까?

트랜잭션은 NoSQL 데이터베이스에서 지원되지 않습니다(단순 트랜잭션만 지원함). 트랜잭션 데이터는 관계형 데이터베이스(조인 또는 트랜잭션)에 저장할 수 있습니다. 고속 데이터가 필요한 경우 NoSQL 데이터베이스가 사용됩니다. 데이터 속도가 제한적인 경우 관계형 데이터베이스가 사용됩니다.

어떤 데이터베이스 기술이 자신에게 적합한지 이해하는 것이 중요합니다. NoSQL 데이터베이스는 여러 유형의 데이터 구조를 처리하고 발전시키는 측면에서 관계형 데이터베이스보다 적응력이 뛰어나고 유용합니다. NoSQL 데이터베이스의 이점 중 하나는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 더 쉽게 처리, 저장 및 모델링할 수 있다는 것입니다. 데이터 모델은 정확성을 유지하면서 신속하게 변경할 수 있습니다. 데이터가 구조화되어 있거나 높은 정규화에 적합한 경우 SQL이 최선의 선택일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 다운타임 없이 트래픽을 확장할 수 있는 확장 전략이 포함되어 있습니다. 또한 데이터베이스에 액세스하기 위해 모바일 앱을 사용하는 사용자 수가 크게 변동하는 시나리오가 포함될 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 NoSQL 데이터베이스가 도입된 이후 다양한 요인이 인기를 끌었습니다. 유연한 데이터 스토리지는 그들의 전문 분야 중 하나입니다. 기존의 RDMS는 정적 데이터 구조를 사용하는 반면 모범 사례는 코딩 전에 데이터베이스 스키마 생성을 지시합니다. NoSQL 데이터베이스 덕분에 데이터 스토리지가 더욱 유연해졌습니다. 이 시스템은 상호 연결 가능성이 있고 안전하고 규칙 기반의 일관된 방식으로 관리되어야 하는 데이터 포인트와 관련된 모든 정보 요구에 유용합니다. 특정 구조에 얽매이지 않기 때문에 특정 응용 프로그램의 요구 사항을 충족하는 데 더 적합할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성 외에도 점점 대중화되고 있습니다. 관계형 데이터베이스는 대용량 데이터로 인해 처리 속도가 느리고 수요 변화 시 응답 시간이 느려 관리하기 어려운 확장성 문제가 있는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스의 경우 더 민첩하고 느려지지 않고 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스가 여전히 많은 애플리케이션의 사실상의 표준이라는 사실에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스는 보다 적응력이 뛰어나고 확장 가능한 스토리지 솔루션으로 빠르게 대중화되고 있습니다.

Nosql을 사용하면 안 되는 경우는 언제입니까?

또한 NoSQL은 동적 작업을 지원하지 않습니다. 제품의 ACID 특성은 보장할 수 없습니다. 예를 들어 금융 거래를 해야 하는 경우 SQL 데이터베이스가 좋은 선택일 수 있습니다. 또한 애플리케이션에 제한된 런타임 유연성이 필요한 경우 NoSQL을 피해야 합니다.

NoSQL 데이터베이스는 CPU 및 메모리 소비를 줄이는 NoSQL 데이터베이스와 비교할 때 더 작은 스토리지 크기에 최적화되어 있습니다. 이를 통해 대규모로 사용하기에 더 적합하고 효율적일 수 있습니다. 비정규화된 데이터의 여러 컬렉션은 구성하기 어렵고 중복 데이터를 포함할 수 있습니다. 더 많은 양의 데이터가 필요하고 모든 인덱스 업데이트, 노드 동기화 등이 더 어렵습니다. 기존의 NoSQL 서버는 최종 일관성을 염두에 두고 설계되었으므로 변경 사항이 전파될 때까지 기다릴 필요 없이 노드와 인덱스를 통해 변경 사항을 전달할 수 있습니다. RavenDB와 같은 NoSQL 제품군의 일부 구성원은 NoSQL 제품군 이 있는 경우 자체 인덱스를 생성할 수 있습니다. 다른 MongoDB 서비스는 인덱스 파일을 사용하지 않고 전체 데이터베이스를 스캔합니다.

각 액세스 패턴에 적합한 NoSQL 데이터베이스를 만드는 것이 중요합니다. 알 수 없거나 자주 변경되는 경우 DB 구조를 재고해야 할 수 있습니다. 문서 지향 NoSQL 데이터베이스는 OLAP 시스템이 데이터를 분할하는 데 필요한 원자 수준에서 사용하도록 의도되지 않았습니다. NoSQL에 Data Integrity Validation이 없더라도(Graph 기반 NoSQL 제외) To Be Continued를 사용하여 이를 극복할 수 있습니다. ACID 프로토콜에 늦게 진입했기 때문에 Amazon DynamoDB는 게임에서 약간 늦었습니다.

NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스보다 더 빠르고 효과적으로 많은 양의 데이터를 처리할 수 있으며 매우 빠르고 쉽게 설정할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 대규모 데이터 애플리케이션에 매우 유익한 것으로 입증되고 있습니다. 이 범주의 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 매우 빠르게 처리하도록 설계되어 많은 정보를 처리하는 애플리케이션에 이상적인 솔루션입니다. 서버 측 애플리케이션의 다른 모든 구성 요소가 원활하고 빠르게 함께 작동하도록 설계된 경우 데이터는 NoSQL 데이터베이스로 보호됩니다. 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장, 모델링 및 분석하는 대규모 데이터베이스 에 대한 더 나은 대안이 종종 있습니다. 이 서비스를 활용하면 몇 분 안에 고객 또는 판매에 대한 정보에 액세스할 수 있습니다. 당장 빅 데이터 애플리케이션에 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것을 미룰 이유가 없습니다. NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 저장하고 관리할 방법을 찾고 있다면 이상적인 솔루션입니다.

Nosql 대. Sql: 귀하의 애플리케이션에 적합한 것은 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스가 항상 좋은 성능을 발휘하는 것은 아니지만 유연성 및 성능과 같은 이점을 제공합니다. 많은 수의 트랜잭션이 필요하거나 애플리케이션을 확장하려는 경우 NoSQL 데이터베이스가 더 나은 옵션일 수 있습니다. 그러나 안전하고 표준 SQL 지침을 지원하는 데이터베이스가 필요한 경우 SQL 데이터베이스가 더 나은 옵션일 수 있습니다.

관계형 데이터베이스와 Nosql을 사용해야 하는 경우

프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 관계형 데이터베이스는 복잡한 쿼리나 트랜잭션이 필요한 프로젝트에 가장 적합한 반면 NoSQL 데이터베이스는 높은 확장성 또는 실시간 데이터가 필요한 프로젝트에 더 적합합니다.

많은 최신 애플리케이션에는 관계형 데이터베이스가 아닌 NoSQL 데이터베이스(비SQL 데이터베이스)가 필요합니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 데이터 저장 방법이 분산되어 있습니다. 예를 들어 새로운 앱이나 서비스는 시작을 처리하기 위해 NoSQL을 사용해야 할 수 있습니다. 단일 모놀리식 서버와 달리 NoSQL 데이터베이스는 여러 호스트에서 수평으로 확장할 수 있습니다. 결과적으로 지속적인 성장에 대한 요구를 충족하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 마이그레이션하는 것이 더 비용 효율적이고 빠릅니다. 데이터베이스를 클라우드로 마이그레이션하는 조직은 NoSQL이 분산되어 있기 때문에 사용하는 것이 훨씬 좋습니다. 잠긴 트랜잭션을 사용하는 대신 NoSQL 모델은 일관성과 성능 유지에 관심이 있습니다. 이렇게 하면 많은 수의 사용자가 동시 액세스가 필요할 때 성능이 향상됩니다. 관계형 데이터베이스는 제한된 수의 사용자 또는 애플리케이션으로 예측 가능하고 구조화된 데이터가 필요한 비즈니스에 여전히 최선의 선택입니다.

데이터 조각화: 관계형 데이터베이스를 사용하여 데이터 조각화를 관리할 수 있습니다. 이 시스템은 데이터를 테이블로 구성하고 테이블 간의 관계를 정의하는 스키마를 제공합니다. 관계형 데이터베이스를 사용하는 경우 필요한 데이터를 얻기 위해 테이블을 조인할 수도 있습니다. 데이터 조각화는 비관계형 데이터베이스가 해결하지 못하는 문제입니다. 적절하게 조직화된 데이터보다 조직화되지 않은 데이터가 더 좋습니다.
성능 측면에서 관계형 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스보다 더 빠르게 데이터를 검색합니다. 또한 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

Sql 또는 Nosql?

관계형 데이터베이스의 이점은 데이터 관리 및 데이터 처리를 훨씬 능가합니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스가 더 나은 선택인 경우가 있을 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스 NoSQL은 기존 데이터베이스보다 확장성이 더 뛰어나고 더 뛰어난 성능을 제공하는 경우가 많습니다. 또한 데이터 모델의 유연성과 사용 용이성, 클라우드 환경에서 실행할 수 있는 기능은 더 빠른 애플리케이션 개발을 위한 효과적인 도구입니다. 데이터 스토리지 솔루션을 선택할 때 애플리케이션의 요구 사항을 고려하는 것이 중요합니다. 어떤 경우에는 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이 더 나을 수도 있지만, 다른 경우에는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 더 나을 수도 있습니다. 그러나 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 잠재적인 스토리지 솔루션의 성능을 벤치마킹하는 것이 항상 바람직합니다.

Nosql 대 관계형 사용 사례

Nosql 데이터베이스는 확장성을 위해 구축되었으며 대량의 데이터를 처리하는 데 자주 사용됩니다. 또한 데이터가 잘 구조화되지 않았거나 스키마가 지속적으로 변경되는 상황에 유용합니다. 관계형 데이터베이스는 데이터가 잘 구조화되고 스키마가 상대적으로 안정적인 애플리케이션에 더 적합합니다.

SQL 외에도 NoSQL은 단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라 다른 유형의 스토리지에 사용됩니다. 관계형 데이터베이스와 직접 관련되지 않은 데이터베이스. NoSQL 데이터베이스는 더 이상 전통적인 관계형 데이터베이스의 경직된 표 형식 접근 방식으로 제한되지 않습니다. NoSQL과 기존 데이터베이스 중에서 선택하는 것이 항상 쉬운 결정은 아닙니다. 사기꾼은 대담하고 적응력이 뛰어납니다. 그들은 봉인을 깨기 위해 끊임없이 새로운 방법을 찾습니다. 대량의 기록 및 라이브 데이터를 실시간으로 분석해야 합니다.

세계 상위 20개 은행 중 19개 은행에서 실시간 결제 기능을 사용할 수 있습니다. 매일 수조 달러가 이체되는 그들의 거래량은 엄청납니다. ID를 감지하고 인증하기 위해 거래 정보 이상의 것을 분석할 수 있습니다. 이 환경에서는 NoSQL 데이터베이스의 유연성이 필요합니다. 모든 유형의 데이터 요소를 신속하게 추가할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 예측 가능하고 비용 효율적이며 수평적 확장성을 통해 매우 신뢰할 수 있고 예측 가능한 것으로 입증되었습니다. 오늘날의 급변하는 맞춤형 고객 경험에서 NoSQL 데이터베이스는 더 이상 뚜렷한 이점이 아닙니다. Macquarie Bank는 소매 금융의 존재감 부족에서 빠르게 확장하여 2년 이내에 디지털 뱅킹 공간에서 최고의 경쟁자가 될 수 있었습니다. No SQL 사용 사례를 어떻게 찾을 수 있습니까? Apache Cassandra에 구축된 Nosql 데이터베이스인 DataStax Astra DB 데모를 예약하세요.