NoSQL 데이터베이스 조인이 복잡한 이유

NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스 에 대한 대안으로 점점 인기를 얻고 있습니다. 그러나 관계형 데이터베이스의 주요 기능 중 하나는 테이블 간 조인을 수행하는 기능입니다. 그렇다면 NoSQL은 조인을 지원합니까? 답은 상황에 따라 다릅니다. 일부 NoSQL 데이터베이스는 조인을 지원하지만 다른 데이터베이스는 지원하지 않습니다. 조인을 지원하는 경우에도 조인이 구현되는 방식이 크게 다를 수 있습니다. 이제 NoSQL 데이터베이스에서 조인이 지원되는 방식을 자세히 살펴보겠습니다. 지원하는 항목으로 이동하기 전에 조인을 지원하지 않는 항목부터 살펴보겠습니다.

보다 전통적인 관계형 데이터베이스에서 사용되는 일반 조인 연산자 는 Oracle NoSQL 데이터베이스에서 지원되지 않습니다. 그러나 동일한 테이블 계층 구조의 구성원인 테이블 간에 고유한 종류의 조인 사용을 지원합니다. 같은 위치에 있는 행만 연결할 수 있기 때문에 이러한 조인을 효율적으로 실행할 수 있습니다.

현재 Oracle NoSQL Database는 기존 관계형 데이터베이스에서 사용되는 일반 조인 연산자를 지원하지 않습니다.

컬렉션에서 조인 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 새로운 조회 작업 덕분에 이제 MongoDB 조인을 MongoDB 3.2에서 수행할 수 있습니다.

Mongodb 지원이 참여합니까?

Mongodb는 조인을 지원하지 않지만 수동 참조 연결을 지원합니다. $lookup 연산자를 사용하여 두 컬렉션에서 왼쪽 조인, 오른쪽 조인 또는 전체 외부 조인을 수행할 수 있습니다.

MongoDB는 왼쪽 외부 조인을 지원하지 않지만 $lookup 단계를 사용하여 지원할 수 있습니다. $lookup 단계를 선택하여 어떤 필드와 조인할 컬렉션과 컬렉션을 비교하는 방법을 지정할 수 있습니다. $lookup 단계를 사용하여 직원 컬렉션 필드에서 employee_id 및 order_id 필드를 선택하고 직원 컬렉션이 주문 컬렉션과 함께 이동하도록 지정하여 동일한 컬렉션의 직원 및 주문 컬렉션을 추가할 수 있습니다. 서로 동일한 직원 및 주문 ID가 반환됩니다.

힘을 합쳐: 한 학생이 성적을 낸 방법

var 등급은 var 등급을 나타냅니다. 학생의 성적을 찾기 위한 데이터 성적.학생 참여; 학생의 성적을 찾기 위한 데이터 모든 학생의 사용자 1에 대한 성적이 반환됩니다.

관계 및 조인을 지원하지 않는 Nosql 데이터베이스는 무엇입니까?

MongoDB는 가장 널리 사용되는 비 관계형 데이터베이스 이며 조인을 지원하지 않습니다.

NoSQL 데이터베이스는 문서 또는 키-값 쌍과 같은 구조화되지 않은 형식으로 데이터를 저장하기 위한 탁월한 도구입니다. 관계형 데이터베이스의 데이터는 구조화되고 정규화된 방식으로 저장되어야 합니다. 잘 정의된 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 함께 사용할 때 경우에 따라 이점을 제공할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 구조화된 데이터 형식을 따르지 않는 데이터베이스이며 이와 같이 참조됩니다. NoSQL 데이터베이스의 수평 확장 기능은 파티션 허용 오차의 기반 때문입니다. 데이터베이스는 조인 쿼리 에 대한 구조를 지정하지 않기 때문에 조인 쿼리도 잘 수행하지 못합니다. 노코드 데이터 파이프라인인 Hevo Data는 NoSQL 데이터베이스 및 기타 유형의 데이터의 통합 및 복제를 가능하게 합니다.

여기에는 단일 크기에 맞는 솔루션이 없으며 결정은 고려 중인 용도의 특성을 기반으로 해야 합니다. 다음은 관계형 데이터베이스와 NoSQL 간의 결정에 영향을 미치는 몇 가지 핵심 요소입니다. 대규모 데이터베이스를 통한 데이터 처리가 필요한 경우 가능한 한 빨리 NoSQL 데이터베이스를 사용해야 합니다. NoSQL 데이터베이스에서 작성하는 것은 예측 가능한 경향이 있습니다. 따라서 모든 노드가 데이터를 수신할 때까지 애플리케이션이 이전 데이터를 읽을 것이라고 기대할 수 있습니다. RDBMS는 복잡한 조인 뿐만 아니라 다양한 쿼리 및 조인 기능을 지원합니다. 데이터가 소비하는 데 사용되는 것과 동일한 형식으로 저장되는 경우 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 가장 좋습니다.

일반적으로 관계형 데이터베이스가 대량의 데이터를 처리하려면 고급 하드웨어가 필요합니다. 데이터 볼륨이 분산 데이터베이스 구현에 충분히 큰 경우에만 유효합니다. Hevo는 일반적으로 사용되는 소스 및 대상 데이터베이스에서 데이터를 더 쉽게 복제하고 로드할 수 있게 해주는 비코드 데이터 파이프라인입니다. 그러한 복사 작업에 Hevo를 사용하면 개발자와 분석가는 가능한 가장 낮은 속도로 복사 작업을 생성하면서 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있습니다. Hevo는 훌륭한 사람이며 시도해보고 싶습니다. 14일 동안 무료로 Hevo 제품군을 사용해 보고 이에 대해 알아야 할 모든 것을 배울 수 있습니다.

MongoDB는 대량의 데이터가 포함된 NoSQL 데이터베이스를 사용하려는 경우 탁월한 선택입니다. 이 프로그램을 사용하면 다양한 프로그래밍 언어, 많은 데이터 유형 및 강력한 관리 시스템을 사용할 수 있는 기능을 포함하여 많은 이점이 있습니다.
이제 막 시작하는 경우 MongoDB는 사용이 간편하고 많은 프로그래밍 지식이 필요하지 않기 때문에 탁월한 선택입니다. 또한 MongoDB는 저렴하고 널리 사용 가능하므로 이를 호스팅할 서버를 쉽게 찾을 수 있습니다.
일반적으로 MongoDB는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스의 확실한 승자입니다.

Mongodb가 조인을 지원하지 않는 이유는 무엇입니까?

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스이기 때문에 조인을 지원하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장 가능하고 대량의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 또한 유연하게 설계되어 특정 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 쉽게 변경할 수 있습니다.

MongoDB는 오픈 소스이며 방대한 양의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. 테이블과 행은 기존 데이터베이스 에서 사용되는 반면 컬렉션과 문서는 MongoDB에서 사용됩니다. 키-값 쌍은 데이터베이스의 빌딩 블록인 MongoDB 문서에서 사용됩니다. 이 블로그에서 논의된 조인 및 조회 명령의 주요 유형인 MongoDB 조인이 이 게시물에서 사용됩니다. MongoDB 3.2의 새로운 조회 작업은 컬렉션에서 조인 작업을 수행할 수 있습니다. 상관 하위 쿼리에 대한 간결한 구문은 MongoDB 5.0 이상에서 사용할 수 있습니다. MongoDB 조인을 사용할 때 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

다음 스니펫은 다음 문서를 기반으로 컬렉션, 레스토랑 및 주문을 생성합니다. 관심 있는 컬렉션을 주문합니다. 레스토랑 이름과 주소를 입력하십시오. 각 주문의 이름은 그들 사이의 $in 배열 일치와 일치해야 합니다. 음료 및 음료는 다음 순서로 나열됩니다. 출력은 아래에 나열됩니다.

Mongodb: 조인은 없지만 $lookup에서 해결 방법 제공

MongoDB 데이터베이스는 비관계형이므로 조인을 지원하지 않습니다. 조인 기능 은 관계형 데이터베이스의 공통 기능이지만 MongoDB는 이를 지원하지 않습니다. 결과적으로 조인에 값비싼 기계를 사용할 필요가 없기 때문에 데이터베이스가 더 효율적이고 빨라집니다. 이 기능을 사용하면 MongoDB의 $lookup(집계) 기능을 사용하여 컬렉션에 문서를 포함할 수 있습니다. 결과적으로 데이터가 병합될 때 함수는 컬렉션과 함께 왼쪽 조인을 생성하여 두 컬렉션의 데이터를 필터링할 수 있도록 합니다.

Nosql에 적용되지 않는 것은?

Nosql은 관계형 데이터베이스의 기존 테이블 스키마를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스에 적합하지 않은 많은 양의 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다.

각각의 장단점에 따라 어떤 것이 최선의 선택인지 결정해야 합니다. 이 유형의 데이터베이스를 사용하면 테이블 형식이 아닌 비관계형 방식으로 데이터를 관리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 네 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 문서 데이터베이스는 연관 배열(맵 또는 사전)을 사용하여 생성되어 데이터 모델이 나타내는 키-값 쌍 집합을 나타냅니다. 세션 관리 및 캐싱에 사용하는 웹 응용 프로그램은 매우 유용합니다. 그래프 저장소는 노드 및 에지로서의 기능을 기반으로 데이터를 노드 및 에지로 구성합니다. 이와 같은 모델은 고객 관계 관리 시스템, 로드맵 및 예약 시스템을 비롯한 다양한 산업에서 유용합니다.

NoSQL 데이터베이스의 인기는 빅 데이터, 저비용, 간단한 확장성 및 오픈 소스 기능을 통합할 수 있는 능력에서 비롯됩니다. NoSQL 데이터베이스의 보안 기능은 제한된 기능으로 인해 제한됩니다. 귀하의 기본 설정, 비즈니스 요구 사항, 볼륨 및 다양한 데이터는 모두 귀하에게 가장 적합한 데이터베이스에 영향을 미칩니다.

그러나 금융 거래와 같이 ACID 속성을 보장해야 하는 애플리케이션에서는 NoSQL을 사용해서는 안 됩니다. 이 경우 SQL 데이터베이스로의 마이그레이션을 고려해야 합니다. 런타임에 유연성이 필요한 경우 NoSQL을 피해야 합니다.

Nosql 데이터베이스: 만능 솔루션이 아님

NoSQL 데이터베이스는 만능 솔루션이 아닙니다. 단일 서버에 있는 엄격한 중앙 집중식 데이터 모델로 제한되지 않기 때문에 다양한 서버 크기에 분산될 수 있는 서로 다른 데이터베이스 모델 유형을 연결할 수 있습니다. NoSQL은 트랜잭션을 지원하지 않지만 다양한 애플리케이션에서 구현할 수 없다는 의미는 아닙니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 테이블 형식 스토리지 이외의 모든 형식으로 데이터를 저장하고 검색할 수 있으므로 테이블 형식 스토리지 이외의 다양한 형식으로 데이터에 액세스하고 저장할 수 있습니다. 외부 테이블은 데이터를 가져오거나 저장하는 데 필요하지 않습니다.

Nosql 조인 동등물

Nosql 조인은 두 개 이상의 nosql 데이터 소스에서 데이터를 결합하는 방법입니다. 이는 단일 데이터 보기를 만들기 위해 여러 소스의 데이터를 결합해야 할 때 유용합니다. 예를 들어 고객 주문을 보여주는 보고서를 생성하기 위해 고객 데이터베이스와 주문 데이터베이스의 데이터를 결합해야 할 수 있습니다.

두 유형의 데이터베이스 모두 제대로 작동하려면 조인 작업이 필요합니다. 이 기사에서는 MySQL 관계형 데이터베이스를 NoSQL 데이터베이스(MongoDB)와 비교합니다. 키워드 $lookup을 사용하여 조인 작업을 수행하기 위해 집계 파이프라인을 사용할 수 있습니다. 경우에 따라 쿼리는 두 데이터베이스를 조인해야 합니다. MongoDB의 집계 파이프라인은 단일 파이프라인에서 필터링, 정렬, 그룹화 등과 같은 다양한 기능을 수행하는 데 사용할 수 있기 때문에 특히 유용합니다. 일반 select 문에서는 선택할 열의 이름만 씁니다. 테이블을 조인할 때 SQL이 이해할 수 있는 테이블의 열에 사용할 열을 지정합니다.

$lookup 작업의 조인 단계에서 위치를 기준으로 그룹화할 문서의 ID로 "$location"을 선택합니다. 그런 다음 다음 섹션에서 볼 수 있듯이 $avg 함수와 집계해야 하는 필드를 지정합니다. 필터링 기준을 사용하려면 먼저 파이프라인에 $match 단계를 추가해야 합니다.

Postgres는 조인을 위한 최고의 데이터베이스입니다.

결론적으로 PostgreSQL은 다른 어떤 데이터베이스보다 성능이 좋고 안정적입니다.

몽고디비 조인

MongoDB 조인을 사용하면 여러 컬렉션의 문서를 단일 쿼리로 결합할 수 있습니다. 이는 단일 작업으로 여러 컬렉션에서 데이터를 검색해야 할 때 유용할 수 있습니다. 예를 들어 Join을 사용하여 사용자 컬렉션의 데이터와 게시물 컬렉션을 결합하여 모든 사용자의 모든 게시물에 대한 피드를 만들 수 있습니다.

MongoDB는 조인과 공식적으로 호환되지 않습니다. 이것은 우리가 두 컬렉션을 함께 연결할 수 없다는 것을 의미합니까? 이에 대해 답변해주시면 감사하겠습니다. 이 공간에서 참조를 해결하는 두 가지 방법이 있습니다. 자체 함수를 작성하여 수동으로 문제를 해결하거나 자동화할 수 있습니다. 또는 MongoDB는 DBRefs를 사용하여 클라이언트별로 관계를 관리할 수 있습니다. MongoDB의 참조 동작은 조인이 아니라 지연 로드와 매우 유사합니다.

mongodb.org 웹 사이트에서 스키마 설계에 대한 설명을 보고 들을 수 있습니다. MongoDB와 같은 nosql 데이터베이스를 사용하려면 스키마를 구현해야 합니다. 결과적으로 컬렉션에 SQL 데이터베이스가 점점 더 적게 표시됩니다. 이 패키지를 사용하면 서버 측 구성 요소를 추가할 수 있습니다(이 작업을 수행하는 다른 프레임워크는 잘 모르겠습니다). MongoDB에는 조인이 없지만 예를 들어 다른 컬렉션의 문서에 대한 참조가 필요합니다. StackOverflow를 사용하는 것은 이 StackOverflow 답변의 단계를 따르는 것만큼 간단합니다.

Mongodb의 속도에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

속도에도 불구하고 MongoDB에는 몇 가지 단점이 있습니다. 제한 사항 중 하나는 교차 연결을 지원하지 않는다는 것입니다. 결과적으로 집계 데이터와 같은 작업은 개별적으로 수행해야 합니다. 이것은 관계형 데이터베이스보다 느리지만 여전히 매우 빠릅니다.

Nosql 데이터베이스

Nosql 데이터베이스는 대부분의 데이터베이스에서 사용하는 전통적인 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스 유형입니다. 대신 키-값 저장소, 문서 저장소 또는 그래프 저장소를 사용합니다. 따라서 nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 확장성과 유연성이 뛰어납니다.

기존 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스의 주요 이점은 더 큰 유연성을 제공한다는 것입니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 여러 데이터 행을 포함하는 관계형 데이터베이스와 달리 문서와 같은 단일 데이터 구조에 데이터를 저장합니다. 이 데이터베이스 설계에는 일반적으로 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트를 관리하기 위한 스키마가 필요하지 않기 때문에 확장성이 뛰어납니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 공유하지 않기 때문에 테이블을 연결할 수 없습니다. 데이터 구조가 다양하기 때문에 NoSQL은 데이터 분석, 소셜 네트워크, 모바일 앱 등 다양한 영역에서 사용될 가능성이 있습니다. 각 유형의 데이터베이스가 고유한 특성 집합에서 이점을 얻는다는 사실에도 불구하고 대부분의 회사는 NoSQL 및 관계형 데이터베이스를 사용합니다. 문서 데이터베이스는 데이터를 문서로 저장하므로 응용 프로그램에서 사용할 때 체계적으로 유지됩니다.

문서 데이터베이스는 콘텐츠 관리 시스템 및 사용자 프로필에 자주 사용됩니다. 와이드 컬럼 데이터베이스의 주요 이점은 데이터를 컬럼에 저장하여 사용자가 필요할 때만 특정 컬럼에 액세스할 수 있다는 것입니다. 이러한 유형의 데이터베이스에는 Apache Cassandra 및 Apache HBase가 포함됩니다. 그래프 데이터베이스는 그래프의 요소 간 연결 네트워크를 관리하고 저장하는 데 사용됩니다. 메모리 기반 데이터베이스는 디스크가 아닌 데이터를 저장하므로 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. 전체 애플리케이션에 대해 단일 공유 데이터 저장소가 필요하지 않기 때문에 마이크로서비스는 실행 가능한 옵션입니다. PaaS 및 NoSQL 데이터베이스는 다양한 애플리케이션에서 IBM에서 사용할 수 있습니다. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced를 무료로 IBM Cloud Pak for Data에 추가하십시오. 이 서비스는 Apache CouchDB, PouchDB 및 라이브러리 에코시스템은 물론 널리 사용되는 웹 및 모바일 개발 스택과 호환됩니다.

전체적으로 NoSQL 데이터베이스는 확장성 및 성능 부족으로 어려움을 겪었습니다. 이제 이러한 한계를 해결하기 시작한 혁신적인 신생 기업과 선도 기업이 있습니다.
스케일 아웃 데이터베이스는 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 유형입니다. 이 아키텍처는 마스터리스 컴퓨팅이 사용된다는 사실에도 불구하고 여러 노드 유형에 걸쳐 데이터의 여러 복사본을 저장할 수 있습니다. 이 기술은 대규모 확장성을 가능하게 하므로 다운타임을 피해야 하는 경우에 매우 중요합니다.
이 기능을 사용하면 여러 위치에 데이터를 저장할 수 있으며 고가용성 및 재해 복구에 중요합니다. 데이터 웨어하우징 및 멀티 테넌시 환경을 만들 때도 데이터 복제가 필요합니다.
NoSQL 데이터베이스의 또 다른 중요한 기능은 유연한 데이터 구조를 생성하는 기능입니다. 또한 새로운 데이터 유형을 쉽게 추가하고 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. 이는 데이터 웨어하우징과 새로운 애플리케이션의 신속한 개발에 매우 ​​중요합니다.

Nosql 데이터베이스의 이점

NoSQL 데이터베이스에 저장되는 데이터는 다양한 방식으로 저장될 수 있으므로 더 많이 사용되는 데이터베이스 유형입니다. 구조화되지 않은 데이터와 모든 유형의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 대규모 데이터 처리와 관련하여 기존 데이터베이스보다 효율적입니다.
NoSQL 데이터베이스에서는 저장할 수 있는 데이터 유형에 제한이 없습니다. 또한 데이터는 파일이나 그래프 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

오라클 Nosql 데이터베이스

Oracle NoSQL 데이터베이스는 고성능, 고가용성 및 자동 샤딩을 제공하는 확장 가능한 분산 NoSQL 데이터베이스 서비스 입니다. Oracle NoSQL Database는 Oracle Berkeley DB Java Edition을 기반으로 하며 데이터베이스에 액세스하기 위한 간단한 Java API를 제공합니다.

Spring Data는 Oracle NoSQL SDK for Spring Data를 사용하여 구현할 수 있습니다. 이를 사용하여 Oracle NoQL Database 클러스터 또는 Oracle NoQL Cloud Service에 연결할 수 있습니다. 프로젝트의 phar.xml에서 maven 종속성을 사용하는 경우 SDK에 액세스할 수 있습니다. 이들은 편의를 위한 최상의 옵션 중 일부입니다. www.oracle.com/nosql 다음 메소드를 검색하십시오: NosqlDbConfig. 엔터티 클래스는 다음과 같이 정의할 수 있습니다. Nosql 확장 을 위한 리포지토리를 생성하는 것이 좋습니다. 애플리케이션 클래스를 작성하면 시작할 수 있습니다. org.springframework.boot:spring-boot에 의존성을 설치해야 합니다.

Mongodb의 많은 이점

MongoDB는 구조가 포함된 문서뿐만 아니라 전체 텍스트 파일을 검색할 수 있는 유일한 데이터베이스입니다.

잡아라 … Mongodb 집계

Mongodb의 집계 기능을 사용하면 데이터에 대한 분석을 실행하기 위해 문서를 함께 그룹화할 수 있습니다. 이는 데이터에 대한 다양한 질문에 답하는 데 사용할 수 있는 강력한 기능입니다. 예를 들어 집계를 사용하여 모든 고객의 평균 제품 가격을 확인하거나 위치별로 고객을 그룹화할 수 있습니다.

MongoDB의 집계 프레임워크는 모든 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다. 식 연산자의 이름은 인수 배열이나 단일 인수에서 찾을 수 있습니다. 누산기의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나는 총계, 최대값, 최소값 및 특수 표현식의 기타 값을 계산하는 것입니다. 일부 누산기는 다른 단계에서 사용할 수 있지만 상태를 유지하지 않기 때문에 누산기로는 사용할 수 없습니다. $let 연산자는 변수를 계산에 할당하고 사용할 수 있는 변수와 표현식의 두 부분으로 구성됩니다. 내부적으로 정의되었지만 vars에서 수정된 변수는 원래 값만 표시되기 때문에 값을 변경하지 않습니다. 파이프라인을 저장하면 나중에 Compass 내에서 다시 로드할 수 있습니다.

MongoDB Compass에는 집계 파이프라인 빌더와 같은 집계를 위한 여러 도구가 포함되어 있습니다. 집계 파이프라인은 문제를 더 작은 청크로 분해합니다. 파이프라인은 디버깅 또는 프로토타이핑 단계에서 주석을 달기 위해 사용할 수도 있습니다. 차단 단계는 파이프라인의 성능을 개선하기 위해 신중하게 설계되어야 합니다. MongoDB 2.2 셸에는 집계() 도우미로 완전히 구현되는 집계 프레임워크가 포함되어 있습니다. MongoDB 1.14에는 MongoDB 집계 파이프라인 빌더가 포함되어 있습니다. $graphLookup, $bucket, $facet, $addFields 및 $replaceRoot가 추가되어 단계가 개선되었습니다. 가져오기/내보내기는 이제 Compass 1.15(2018년 8월)에서 사용할 수 있는 기능입니다. 2018년 11월에 MongoDB 4.2가 출시되었고, MongoDB 4.4는 2019년 1월에 출시되었습니다.

Mongodb: 집계를 위한 훌륭한 선택

MongoDB 데이터베이스는 광범위한 데이터 유형을 처리할 수 있기 때문에 데이터 집계에 탁월한 선택입니다. 집계 결과 내보내기를 사용하면 데이터 결과를 다양한 형식으로 쉽게 가져올 수 있습니다. MongoDB는 대규모 컬렉션으로 작업할 때 느릴 수 있지만 인덱스가 없는 $lookup으로 작업할 때는 빠를 수 있습니다.