데이터 용어에서 Nosql의 의미

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 기존 표 스키마를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스 유형입니다. 대신 보다 유연한 스키마 없는 구조를 사용하여 보다 확장 가능하고 성능이 뛰어난 데이터 관리가 가능합니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스로 관리하기에는 너무 어렵거나 비용이 많이 드는 대량의 데이터를 처리하는 데 자주 사용됩니다. 또한 대량의 동시 사용자를 처리할 수 있어야 하는 실시간 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스 형식은 기존 관계형 데이터베이스와 다른 형식으로 데이터를 저장합니다. 문서의 기본 유형은 차트, 키-값 그래프 및 와이드 컬럼 그래프입니다. 2000년대 후반 스토리지 비용의 급격한 하락으로 수많은 NoSQL 데이터베이스가 등장했습니다. 이를 통해 개발자는 엄청난 양의 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있으므로 많은 새로운 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 조인하지 않는 기능을 사용하면 쿼리 속도가 빨라집니다. 매우 중요한 것(예: 재무 데이터)에서 보다 가벼운 것(예: 스마트 고양이 화장실에서 IoT 판독값 읽기)에 이르기까지 다양한 용도로 사용할 수 있습니다.

이 자습서에서는 NoSQL 데이터베이스가 좋은 아이디어인 이유를 살펴보겠습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스에 대한 몇 가지 일반적인 오해를 해결하고 그 오해를 폭로합니다. DB-Engines의 데이터베이스 전문가에 따르면 MongoDB는 세계에서 가장 인기 있는 비관계형 데이터베이스입니다. 아래 지침을 따르면 컴퓨터에서 구성할 필요 없이 MongoDB 데이터베이스 를 쿼리할 수 있습니다. MongoDB 클러스터는 데이터베이스를 저장하는 장소입니다. 클러스터가 있는 즉시 데이터를 Atlas에 저장할 수 있습니다. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell 또는 MongoDB Compass를 모두 사용하여 수동으로 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

이 경우 샘플 Atlas 데이터세트를 가져옵니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델의 유연성, 수평 확장, 초고속 쿼리, 개발자의 사용 편의성 등 다양한 이점을 제공합니다. 데이터 탐색기를 사용하여 새 문서를 만들고 기존 문서를 편집하고 문서를 삭제할 수 있습니다. 데이터 분석을 위한 가장 강력한 도구 중 하나는 집계 프레임워크입니다. Atlas 및 Atlas Data Lake를 사용하면 그곳에 저장된 데이터를 간단하게 시각화할 수 있습니다.

SQL과 NoSQL은 최신 소프트웨어 개발에서 가장 중요한 두 가지 프레임워크입니다. 그들 각각은 강점과 약점을 가진 개인입니다.

SQL(Structured Query Language)은 SQL 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 관리하는 데 사용되는 언어입니다. NoSQL은 SQL과 달리 "비관계형 데이터베이스"를 가리키는 용어입니다.

Nosql 데이터베이스는 무엇을 의미합니까?

Nosql 데이터베이스는 수평적 확장을 위해 설계된 비관계형 데이터베이스입니다. 빠르게 액세스해야 하는 대용량 데이터 세트에 자주 사용됩니다.

직사각형 형식으로 데이터를 저장하고 검색하는 관계형 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 테이블 형식이 아닌 형식으로 저장하고 검색합니다. 이러한 유형의 데이터는 Twitter, Google, Amazon 등과 같은 거대 인터넷 기업에서 매일 엄청난 양의 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 문서 NoSQL 데이터베이스에는 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 NoSQL 데이터베이스가 포함됩니다. 선택한 데이터베이스에 따라 관계형 또는 NoSQL 데이터베이스에 데이터를 저장할 수 있습니다. 그러나 필요한 사항에 따라 서로 다른 데이터베이스 간에 약간의 차이가 있습니다. 반면 NoSQL 데이터베이스는 동적 스키마를 가지고 있기 때문에 데이터를 저장하기 위한 구조가 필요하지 않습니다. 이 기능은 구조를 정의하지 않고 문서를 만들 수 있기 때문에 유연성을 제공합니다.

반면에 DynamoDB는 매우 빠르고 매우 잘 확장되는 매우 사용자 친화적인 데이터베이스입니다. AWS Management 콘솔을 사용하면 DynamoDB에서 항목을 간단하게 생성, 삭제 및 수정할 수 있습니다. AWS CLI를 사용하여 테이블을 생성 및 삭제할 수 있고 AWS CLI를 사용하여 항목을 삽입 및 검색할 수 있으며 AWS CLI를 사용하여 인덱스를 생성할 수 있습니다. AWS WorkBench를 사용하면 더 복잡한 DynamoDB 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. DynamoDB 기능과 성능을 제공하는 NoSQL 데이터베이스를 찾고 있다면 MongoDB가 최선의 선택일 수 있습니다. AWS Management Console과 AWS CLI를 사용하여 MongoDB 데이터베이스를 관리할 수 있습니다.

Nosql은 무엇을 제공합니까?

MongoDB, CouchDB, CouchBase, Cassandra, HBase, Redis, Riak 및 Neo4J는 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 중 일부에 불과합니다. 문서 지향 NoSQL 데이터베이스에는 MongoDB, CouchDB, CouchBase, Amazon SimpleDB, Riak 및 Lotus Notes가 포함됩니다.

데이터를 저장할 때 NoSQL 데이터베이스는 테이블 기반이 아닌 선언적이며 테이블 기반 데이터베이스는 관계형 형식으로 데이터를 저장합니다. 단순한 설계, 원활한 수평적 확장, 세분화된 가용성 제어는 NoSQL 기능 중 일부에 불과합니다. NoSQL은 여러 면에서 장점이 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. 기존 데이터베이스는 일반적으로 트랜잭션 관리 애플리케이션과 관련하여 더 나은 선택입니다. 관계형 데이터베이스가 여전히 다양한 비즈니스 기능에 사용된다는 사실에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스가 인기를 얻고 있습니다. Noql 데이터베이스는 업계 전반의 실시간 클라우드, 웹 및 빅 데이터 애플리케이션을 처리합니다. NoSQL 솔루션은 모든 노드에 대해 일관된 아키텍처 및 속성을 갖춘 서버리스 P2P 아키텍처를 제공할 수 있습니다.

새 버전의 운영 체제는 성능이 크게 향상되어 더 빠른 읽기 및 쓰기 속도와 지속적인 가용성을 제공합니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 장단점이 있는 5가지 종류로 제공됩니다. 기업은 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터베이스 유형을 선택해야 합니다. 데이터베이스 유형의 '이상적인' 변형은 없습니다. NoSQL의 키-값 쌍은 고유 키와 포인터를 사용하여 고유 키가 있는 개체를 지정하는 해시 테이블과 개념적으로 유사합니다. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB 및 Oracle BDB는 현재 사용 가능한 NoSQL 플랫폼 중 일부입니다. 열 기반 NoSQL 데이터베이스는 열을 기반으로 하며 각 열은 다르게 처리됩니다. 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우스, 라이브러리 카드 카탈로그 및 고객 관계 관리와 같은 데이터베이스에서 관리할 수 있는 수많은 애플리케이션이 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 그래프를 사용하는 다차원 및 모델 데이터입니다. 저장 중에 노드가 노드로 간주되면 해당 관계는 에지로 간주됩니다. 이 경우 데이터를 이미 사용할 수 있으므로 관계 설정은 1-2-3만큼 간단합니다. 소셜 네트워크 데이터베이스는 공간 데이터 분석과 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다. 문서 지향 MongoDB는 동적 스키마를 사용하여 문서를 저장하는 NoSQL 데이터베이스입니다. 문서 인덱싱, 변환 및 병합은 모두 JSON 형식으로 문서를 저장하고 JSON 데이터 교환을 사용하는 솔루션의 JavaScript에서 수행됩니다. Oracle NoSQL 데이터베이스는 온프레미스 또는 클라우드에서 사용할 수 있을 뿐만 아니라 키-값 및 JSON 테이블 데이터 모델을 지원합니다.

고도로 전문화된 그래프 데이터베이스 인 InfiniteGraph는 그래프 데이터 모델 설계에 사용됩니다. 확장성, 교차 플랫폼 지원, 클라우드 기반 기능 및 높은 처리량 용량으로 인해 광범위한 워크로드를 지원할 수 있습니다. 쿼리 언어 'DO'는 복잡한 그래프 및 값 기반 쿼리를 처리할 수 있습니다. 의료, 통신, 사이버 보안, 금융, 제조 및 네트워킹과 같은 산업에서 이 솔루션은 인기 있는 선택입니다.

Google의 NoSQL 데이터베이스 서비스 는 고정 스키마가 없는 대규모 동적 데이터세트를 처리할 수 있으며 대규모 동적 데이터세트를 신속하게 처리할 수 있습니다. 결과적으로 기존 데이터베이스가 처리할 수 없는 대량의 데이터에 크게 의존하는 Amazon, Google, Netflix 및 Facebook과 같은 비즈니스에서 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스가 신속한 애플리케이션 개발에 가장 적합한 이유

데이터베이스 유형은 사용된 데이터 모델 유형에 따라 정렬됩니다. 문서 유형에는 키-값 문, 와이드 컬럼 유형 및 그래프가 포함됩니다. Rapid Application Development에서 관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스의 주요 이점은 다양한 속도로 대량의 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있는 기능입니다.
SQL 데이터베이스는 테이블 기반인 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서, 키, 그래프 또는 대형 열 저장소에 저장됩니다. 현재 사용 가능한 SQL 데이터베이스에는 MySQL, Oracle, PostgreSQL 및 Microsoft SQL Server가 포함됩니다. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j 및 CouchDB는 NoSQL 데이터베이스의 예입니다.

Sql과 Nosql의 차이점은 무엇입니까?

SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능한 반면 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능합니다. SQL 데이터베이스는 테이블 기반인 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서, 키, 그래프 또는 와이드 컬럼 저장소로 구성됩니다. SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에서 선호되는 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서 또는 JSON과 같은 구조화되지 않은 데이터에서 선호됩니다.

구조적 쿼리 언어(SQL)는 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. NoSQL 모델은 테이블 형식 데이터가 아닌 대체 형식으로 데이터를 저장하고 검색합니다. 다음은 장단점에 대한 철저한 이해와 함께 장단점에 대한 포괄적인 분석입니다. SQL 언어는 RDBMS에 가장 수요가 많은 프로그래밍 언어이며, NoSQL 소프트웨어는 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 저장하는 데 가장 널리 사용됩니다. 작업 중인 요구 사항 및 프로젝트에 따라 두 가지 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 전자는 데이터 일관성 및 ACID 속성이 있는 복잡한 쿼리에 중점을 두는 반면 후자는 보다 객체 지향적이며 다양한 스토리지 유형에 적합합니다.

두 데이터베이스 모두 현 시점에서 비즈니스에 중요합니다. NoSQL이 SQL을 완전히 대체할 수 없다는 사실에도 불구하고 NoSQL은 실행 가능한 비즈니스 솔루션으로 만드는 SQL에 비해 많은 이점을 가지고 있습니다. NoSQL은 확장 가능하고 단순하며 유지 관리가 쉽기 때문에 중소기업에 많은 이점이 있습니다. NoSQL은 쿼리만큼 성숙하지 않기 때문에 더 많은 유연성이 필요한 대기업에게는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 사용 및 유지 관리가 간편한 확장 가능한 데이터베이스가 필요한 기업에 이상적입니다.

Nosql 대 Sql: 어느 것이 더 빠릅니까?

NoSQL은 일반적으로 키-값 스토리지와 관련하여 SQL보다 빠릅니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스는 ACID가 완전히 지원되지 않아 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 가장 빠른 데이터베이스는 일반적으로 NoSQL이 아닌 SQL입니다.

Nosql 의미

Nosql은 기존의 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스를 가리키는 용어입니다. nosql 데이터베이스의 규모와 유연성이 관계형 데이터베이스보다 더 적합한 빅 데이터 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스가 이러한 기능을 지원할 수 있다는 사실에도 불구하고 항상 시스템 오류의 위험이 있습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 적응 가능하고 동적으로 설계되었습니다. 신뢰할 수 있는 작업이 필요한 시스템의 경우 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 그렇게 할 수 없습니다.
NoSQL 데이터베이스를 사용하면 단점 외에도 많은 이점이 있습니다. 이를 사용하면 신속한 확장, 신속한 프로토타입 시스템, 보다 유연한 형식으로 데이터 저장 등 몇 가지 이점이 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 문서 기반 데이터 모델이 있는 시스템에 적합한 선택입니다. 이는 관계형 데이터베이스가 일반적으로 이러한 유형의 데이터를 잘 지원하지 않기 때문입니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 많은 양의 스토리지가 필요한 시스템에 더 적합한 경우가 많습니다. 더 빠르고 효율적인 처리로 인해 기존 관계형 데이터베이스보다 더 나은 선택입니다.
프로토타이핑 시스템이 확장됨에 따라 NoSQL 데이터베이스도 좋은 선택입니다. 이로 인해 데이터 저장 방법에 더 큰 유연성이 허용됩니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스보다 작업하기가 더 간단한 경우가 많습니다.
NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 단점은 다음과 같습니다. 주요 관심사 중 하나는 이러한 데이터베이스 중 다수가 관계형 데이터베이스에 포함된 기본 안정성 기능을 포함하지 않는다는 것입니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 높은 수준의 의존성을 요구하는 시스템에 항상 최선의 선택이 아닐 수도 있습니다. 기존의 관계형 데이터베이스는 유연하지 않기 때문에 사용할 수 없습니다.

Nosql 대 SQL

SQL은 관계형 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 관계형 데이터베이스(데이터베이스 레코드라고도 함)는 논리적으로 연결된 행과 테이블에 데이터를 저장합니다. SQL을 사용하지 않는 DBM(데이터베이스 관리 시스템)을 NoSQL이라고 합니다.

데이터 과학의 모든 측면은 데이터를 기반으로 해야 합니다. 일반적으로 데이터는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 저장됩니다. DBMS와 상호 작용하고 통신하려면 해당 언어를 사용해야 합니다. 이 인스턴스에서는 DBMS와 상호 작용하는 데 사용되는 SQL(Structured Query Language) 언어가 사용됩니다. 또한 최근 몇 년 동안 NoSQL 데이터베이스라는 새로운 용어가 도입되었습니다. 비관계형 데이터베이스는 테이블이나 레코드에 데이터를 저장하지 않는 데이터베이스입니다. 결과적으로 데이터 저장 구조는 특정 요구 사항에 맞게 최적화됩니다.

데이터 지향 데이터베이스, 문서 지향 데이터베이스, 키-값 쌍 및 그래프 데이터베이스는 가장 일반적인 네 가지 유형의 데이터 구조입니다. 문서 지향 데이터베이스를 기반으로 하는 MongoDB 라이브러리는 Python에서 사용됩니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 보다 유연한 데이터 구조를 만들 수 있습니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 유연성이 떨어지는 데이터 유형으로 더 엄격합니다. SQL 프로그래머가 처음인 경우 가장 좋은 방법은 SQL로 시작한 다음 NoSQL로 이동하는 것입니다. 각각 고유한 장점과 단점이 있으므로 사용 용이성, 기반 응용 프로그램 및 제공하는 이점을 기준으로 선택해야 합니다. 결국 SQL이 NoSQL이나 다른 프로그래밍 언어보다 낫다고 말할 수는 없습니다. 데이터에 귀를 기울이면 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.

당신을 위한 최고의 데이터베이스: Sql 또는 Nosql?

NoSQL 및 SQL 데이터베이스에는 몇 가지 장점과 단점이 있지만 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. SQL 데이터베이스는 일반적으로 더 안정적이고 더 복잡한 트랜잭션을 처리할 수 있는 반면, NoSQL 데이터베이스는 더 효율적이고 더 많은 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있습니다. 개별 결정은 전적으로 그들에게 달려 있습니다.

Nosql 예제

Nosql 데이터베이스는 기존의 테이블 기반 관계형 데이터베이스 모델을 사용하지 않는 데이터베이스입니다. nosql 데이터베이스의 예로는 MongoDB, CouchDB 및 Cassandra가 있습니다. 이러한 데이터베이스는 데이터가 지속적으로 변경되고 고성능이 요구되는 웹 기반 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

관계형 데이터베이스에 연결되지 않은 NoSQL 데이터베이스는 동일한 형식의 데이터를 포함하지 않습니다. NoSQL에는 고정된 스키마가 없고 조인이 없으며 시스템이 빠르게 확장됩니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 분산 데이터 저장소 에 대량의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. Twitter, Facebook 및 Google과 같은 회사는 하루에 테라바이트의 사용자 데이터를 수집합니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스의 비공유 아키텍처는 데이터베이스에 제어 장치 또는 저장 장치가 없음을 의미합니다. 결과적으로 동일한 데이터를 저장하기 위해 여러 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 분산 데이터베이스의 데이터는 업데이트 버전에 관계없이 항상 사용할 수 있으므로 여러 복사본을 동시에 업데이트할 수 있습니다.

키-값 저장소는 값으로 저장할 수 있는 모든 정보를 보유합니다. 많은 기계가 함께 작동하여 막대한 양의 데이터를 처리하는 열 패밀리 저장소를 만듭니다. 문서 데이터베이스는 이름에서 알 수 있듯이 다른 키-값 컬렉션의 버전이 지정된 버전을 포함합니다. 반구조화된 문서는 JSON과 같은 형식으로 저장할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 SQL이 제공하는 선언적 쿼리 언어 유형을 제공하지 않습니다. 대신, 이러한 데이터베이스는 데이터 모델로 쿼리할 수 있습니다. RESTful 인터페이스는 데이터 액세스를 위한 NoSQL 플랫폼에서 일반적입니다.

그래프 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 여러 행과 열이 있는 다중 관계형 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스를 사용하여 여러 데이터 모델을 단일 백엔드로 통합할 수 있습니다. 다중 모델 데이터베이스는 빠르게 보급될 새로운 유형의 NoSQL 데이터베이스이며 향후 이러한 유형의 데이터베이스에 대해 많은 화제가 될 것입니다. 가장 인기 있는 데이터베이스의 순위를 매길 수 있으며 진행 상황은 http://db-engines.com/en/ranking에서 확인할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스 유형

여러 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장단점이 있습니다. 가장 널리 사용되는 유형은 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스 및 컬럼형 데이터베이스입니다. MongoDB 및 CouchDB와 같은 문서 데이터베이스는 유연한 스키마가 있는 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. 즉, 행과 열에 깔끔하게 맞지 않는 데이터입니다. 문서 데이터베이스는 여러 서버에 걸쳐 분할될 수 있으므로 수평 확장도 쉽습니다. DynamoDB 및 Riak과 같은 키-값 데이터베이스는 단일 키로 쿼리할 수 있는 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. 즉, ID 번호와 같은 단일 값으로 조회할 수 있는 데이터입니다. 키-값 데이터베이스는 매우 빠르고 확장 가능하지만 문서 데이터베이스만큼 유연하지는 않습니다. Cassandra 및 HBase와 같은 열 형식 데이터베이스는 값 범위로 쿼리할 수 있는 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. 즉, 날짜 범위와 같은 키 범위로 조회할 수 있는 데이터입니다. 열 기반 데이터베이스는 매우 빠르고 확장 가능하지만 문서 데이터베이스만큼 유연하지는 않습니다.

NoSQL 데이터베이스의 네 가지 주요 유형은 키-값 저장소, 문서 저장소, 열 기반 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스입니다. 이러한 유형의 솔루션은 관계형 데이터베이스가 해결할 수 없는 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 OrientDB는 NoSQL과 기타 데이터베이스 유형을 결합한 다중 모델 데이터베이스입니다. 본격적인 관계형 데이터베이스에는 수천 개의 엔터티와 연결 테이블이 포함될 수 있습니다. 열 구조는 각 엔터티(사람)에 대해 여러 행으로 나뉩니다. 관련된 열이 몇 개만 있는 경우 열 데이터베이스에서 각 열을 개별적으로 스캔하는 것이 더 쉽습니다. 열 데이터베이스는 행 번호를 데이터에 매핑하는 반면 테이블 데이터베이스는 행 번호를 데이터에 매핑합니다.

가장 덜 복잡한 NoSQL 데이터베이스 는 키-값 저장소입니다. 일상적인 문서를 저장하도록 설계되었으며 복잡한 쿼리 및 계산을 처리하는 기능이 있습니다. 문서 저장소의 데이터는 데이터에 적합한 방식으로 구성되는 한 정규화되어야 합니다. 그래픽 데이터베이스는 엔터티 간의 상호 작용 작업을 간소화하기 위한 것입니다. 그래프 데이터베이스의 두 가지 주요 구성 요소는 구조와 포함된 데이터 유형입니다. 노드: 엔티티 모음. 라인에서 두 엔티티는 라인으로 표시되며 두 엔티티의 속성이 할당됩니다. Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스도 ACID를 유지한다고 주장하지만 문서 저장소와 키-값 저장소는 표준 표기법을 사용합니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델 측면에서 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 기존 운영 체제보다 더 유연하고 빠르게 사용할 수 있습니다. 이러한 유형의 상점에 있는 데이터는 표준 테이블 형식 대신 이를 사용하여 무의식적으로 표시될 수 있습니다. 문서, 키-값, 와이드 컬럼 및 그래프 데이터 모델은 가장 일반적인 NoSQL 데이터베이스 중 일부입니다. 문서 기반 NoSQL 데이터베이스의 예인 DynamoDB가 이에 대한 예입니다. DynamoDB 문서는 기본적으로 바이트 수준 형식으로 저장된 데이터 모음입니다. DynamoDB 문서는 여러 필드를 포함할 수 있으며 정렬 및 복제되고 지속적으로 증가하는 NoSQL 데이터베이스에 저장됩니다. 키- 값 저장소 NoSQL 데이터베이스 의 예인 Riak이 한 예입니다. 기본적으로 키-값 저장소가 작동하는 방식과 유사하게 키 값 쌍으로 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다. 각 키-값 쌍에는 고유한 ID 번호가 할당됩니다. Riak 인스턴스에는 여러 키-값 쌍이 포함되어 있습니다. Riak 인스턴스는 단일 서버이든 서버 모음이든 서버 모음입니다. Redis와 같은 와이드 컬럼 스토어 NoSQL 데이터베이스는 이 기능을 사용합니다. 와이드 컬럼 저장소에서 데이터는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 컬럼 형식으로 저장됩니다. Redis 인스턴스의 키 및 값 배열에는 키와 값 세트가 포함되어 있습니다. Redis 인스턴스를 변경해야 하는 경우 단일 서버로 실행하거나 여러 서버에 분산할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 더 빠른 성능과 더 많은 유연성을 제공하기 때문에 관계형 데이터베이스보다 더 많이 사용됩니다. 그렇지 않으면 표 형식으로 손실될 수 있는 데이터를 저장하는 데 탁월합니다.

최고의 Nosql 데이터베이스

개인의 선호도와 필요에 따라 다르기 때문에 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스에는 MongoDB, Cassandra 및 Redis가 포함됩니다. 이러한 데이터베이스는 모두 확장성이 뛰어나고 고성능을 제공하므로 많은 양의 데이터가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.

ScyllaDB는 기존 인프라의 성능을 최대한 활용하기 때문에 상상했던 것보다 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 NoSQL을 사용하면 처리량이 많고 대기 시간이 짧은 워크로드에 대해 인프라를 완전히 활용할 수 있습니다. ScyllaDB를 사용하여 매우 까다로운 키-값 및 열 구조 스토리지 요구 사항을 대규모로 지원하는 방법을 알아보십시오.

Mongodb와 Cassandra: 애플리케이션에 가장 적합한 Nosql 데이터베이스는 무엇입니까?

고성능 웹 애플리케이션의 경우 MongoDB 데이터베이스가 탁월한 선택입니다. MongoDB의 샤딩 기술을 사용하면 확장성 독립적인 동시에 수평 확장이 가능합니다. Cassandra는 MongoDB의 유연성이나 성능이 필요하지 않은 소규모 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스 목록

NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스의 대안으로 점차 대중화되고 있습니다. 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장단점이 있습니다. 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스로는 MongoDB, Cassandra 및 HBase가 있습니다.

개념적 설계가 없으며 관계형 데이터베이스와 다른 순서로 데이터를 배치할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase 등 데이터 볼륨 측면에서 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 상위 5개를 살펴보겠습니다. 전체 텍스트 검색의 사용 사례가 있는 경우 조직의 필요에 따라 이 데이터베이스를 사용해야 합니다. 이 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 구성하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 고성능 애플리케이션은 대규모로 널리 사용되는 Amazon DynamoDB에서 주로 지원됩니다. 약 700개 조직에서 사용하는 데이터베이스에 따르면 하루에 10조 건의 요청을 처리할 수 있습니다. DynamoDB는 간단한 키-값 쿼리를 처리해야 하는 경우 많은 수의 쿼리에 가장 적합한 선택입니다. 페타바이트의 데이터를 처리할 수 있지만 소량의 데이터만 있으면 원하는 것을 찾을 수 없습니다. 사용 사례에서 데이터에 대한 실시간 및 임의 액세스가 필요한 경우 이 데이터베이스가 최선의 선택입니다.