MongoDB가 대규모 애플리케이션을 위한 최선의 선택인 이유

NoSQL 데이터베이스는 점점 더 많은 데이터를 처리해야 하는 대규모 애플리케이션을 위한 선택이 되고 있습니다. 그 주된 이유는 NoSQL 데이터베이스가 일반적으로 빅 데이터 애플리케이션에서 발견되는 종류의 데이터인 구조화되지 않은 데이터를 매우 잘 처리하기 때문입니다. 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 중 하나는 MongoDB입니다. MongoDB는 문서 지향 데이터베이스로, 데이터가 기존 관계형 데이터베이스와 같은 테이블 대신 문서에 저장됨을 의미합니다. 문서는 JSON 개체와 유사하며 모든 종류의 데이터를 포함할 수 있습니다. 이것은 MongoDB를 매우 유연하게 만들고 문서에서 필드를 쉽게 추가하거나 제거합니다. MongoDB의 또 다른 장점은 복제 및 샤딩이 내장되어 있다는 것입니다. 복제는 데이터의 여러 복사본이 있음을 의미하고 샤딩은 데이터가 여러 서버에 분산됨을 의미합니다. 이로 인해 MongoDB는 매우 확장 가능하며 속도 저하 없이 많은 트래픽을 처리할 수 있습니다. 다음 프로젝트에 MongoDB 사용을 고려하고 있다면 NoSQL 데이터베이스에 데이터를 저장하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 이 기사를 반드시 읽어야 합니다.

curl이 시스템에 설치되어 있지 않으면 패키지 관리자 또는 터미널 명령을 사용하여 설치해야 합니다. Python은 필요한 모든 패키지와 함께 설치할 수 있으며 사이드바에서 볼 수 있는 간단한 Django 프로젝트를 사용하여 관리합니다. HttpResponse 외에도 HTML 코드를 인수로 전달할 수 있습니다. 간단히 말해서 작업 사례 기술(HTML 핸드 인 핸드라고도 함)을 사용하여 보기 본문에서 HTML 응답을 준비할 수 있습니다. 코드 404가 표시되면 CONTROL-C로 서버를 부팅하고 다시 시작해야 합니다. 앱 메뉴에 홈, 정보 및 작업 섹션이 표시됩니다. Job을 선택하면 이전 페이지가 나타나고 About을 선택하면 오류가 나타납니다.

문서 저장소인 CouchDB에 데이터를 저장하는 것을 목표로 업로드된 파일은 삭제됩니다. 모든 것이 계획대로 진행된다면 문서를 찾을 수 있을 것입니다. dat 파일을 업로드하려면 디렉토리로 이동하여 업로드하십시오. 결과적으로 Django에서 순수 데이터 저장에 대해 학습할 수 있어야 합니다. 전체 프로젝트를 다운로드하거나 CouchDB 보기를 사용하여 데이터를 가져올 수 있습니다. CouchDB를 배우고 싶지 않거나 외부 라이브러리에 액세스할 수 없는 경우 수동으로 POST 요청을 보낼 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 JSON을 기본 형식으로 사용하며 작업에 적합합니다. JSON 문서는 덜 간결하고 읽기 쉽습니다. 프로그래밍 언어인 JavaScript는 JSON(JavaScript Object Notation) 데이터 표현 형식을 만들었습니다.

데이터는 Nosql Db에 어떻게 저장됩니까?

Nosql 데이터베이스는 빠른 검색 및 확장성을 위해 최적화된 방식으로 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 이는 데이터가 일반적으로 비정규화된 형식으로 저장되어 일부 데이터 중복이 발생할 수 있음을 의미합니다. 그러나 이러한 트레이드 오프는 훨씬 더 빠른 데이터 검색을 허용하므로 대부분의 경우 그만한 가치가 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 데이터는 기존 관계형 데이터베이스와 다른 형식으로 저장됩니다. 문서 유형에는 문서, 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 및 그래프가 포함됩니다. 스토리지 비용이 크게 감소함에 따라 NoSQL 데이터베이스가 그 결과 등장했습니다. 개발자는 이러한 시스템에 많은 양의 비정형 데이터를 저장할 수 있으며 필요한 데이터 양을 변경할 수 있습니다. 문서 데이터베이스 , 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 기능 중 일부에 불과합니다. 조인이 필요하지 않기 때문에 빠른 쿼리가 가능합니다. 사용 사례는 매우 중요한 것(예: 재무 데이터)에서 좀 더 재미있고 어리석은 것(예: 고양이 화장실에서 IoT 판독값 유지)까지 다양합니다.

이 튜토리얼에서는 NoSQL 데이터베이스를 사용해야 하는 시기와 이유에 대해 설명합니다. 또한 이 모듈에서는 NoSQL 데이터베이스에 대한 몇 가지 일반적인 오해를 다룰 것입니다. 데이터베이스 분석가에 따르면 MongoDB는 세계에서 가장 인기 있는 비관계형 데이터베이스입니다. 이 자습서의 목표는 컴퓨터에 소프트웨어를 설치하지 않고 MongoDB 데이터베이스를 쿼리하는 방법을 보여주는 것입니다. MongoDB 데이터베이스 를 클러스터에 저장하는 방법이 있습니다. Atlas가 설정되면 데이터 저장을 시작할 수 있습니다. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell 또는 MongoDB Compass에서 데이터베이스를 수동으로 생성하거나 선호하는 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니다.

다음 예에서는 Atlas의 샘플 데이터를 가져옵니다. NoSQL 데이터베이스는 유연한 데이터 모델 구축, 수평 확장, 초고속 쿼리 수행, 개발자에게 사용하기 쉬운 인터페이스 제공 등 다양한 이점을 제공합니다. 데이터 탐색기를 사용하여 새 문서를 삽입하고 기존 문서를 편집하고 이전에 저장한 문서를 삭제할 수도 있습니다. 매우 효율적인 방식으로 데이터를 분석할 수 있는 매우 강력한 도구입니다. Atlas Data Lake 및 Atlas Data Lake 차트는 Atlas 및 Atlas Data Lake에 저장된 데이터를 시각화하는 가장 편리한 방법입니다.

Nosql 데이터베이스: 장단점

관계형 데이터베이스와 달리 문서 데이터베이스는 데이터를 문서에 저장합니다. 결과적으로 "not only SQL"로 분류하고 여러 유형의 유연한 데이터 모델로 나눕니다. NoSQL 데이터베이스 유형에는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스가 포함됩니다. 데이터 저장소가 문서 지향 데이터베이스로 변환되면 관계형 데이터베이스에 행과 열이 필요하지 않습니다. 각 문서의 데이터 항목은 해당 범주에 따라 간단하게 구성됩니다. "문서"라는 용어는 간단한 텍스트 파일에서 복잡한 멀티미디어 문서에 이르기까지 모든 것을 의미할 수 있습니다. 문서 지향 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 확장성과 효율성이 높을 뿐만 아니라 추가적인 이점을 제공합니다. 데이터는 어떤 형식으로든 저장되기 때문에 다양한 방법으로 테이블을 구성할 수 있습니다. 또한 문서 지향 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스보다 업데이트 및 관리가 더 쉽습니다. 반면에 문서 지향 데이터베이스에는 여러 가지 문제가 있습니다. 테이블이 없으면 특정 데이터를 찾고 액세스하기가 더 어려워질 수 있습니다. 반면 데이터베이스 지향 데이터베이스는 기존 데이터베이스만큼 많은 처리 능력이 필요하지 않습니다.

Nosql에 무엇을 저장해야 합니까?

응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 Nosql 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스를 사용하여 쉽게 쿼리하거나 분석할 수 없는 대량의 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 또한 Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 이러한 유형의 변경을 더 쉽게 처리할 수 있으므로 자주 업데이트되거나 변경되는 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다.

데이터 과학의 기초는 데이터입니다. 대부분의 경우 필요한 데이터는 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)에 저장됩니다. DBMS와 상호 작용하고 통신하려면 해당 언어를 사용해야 합니다. SQL(Structured query language)은 DBMS와 상호 작용하는 데 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스라는 용어는 꽤 오랫동안 데이터베이스 분야에서 사용되었습니다. 비관계형 데이터베이스라고도 하는 NoSQL 데이터베이스는 테이블이나 레코드에 데이터를 저장하지 않습니다. 데이터 저장 구조는 사용자의 요구 사항에 따라 특정 요구 사항에 맞게 최적화됩니다.

가장 널리 사용되는 네 가지 유형의 데이터베이스는 그래프, 열, 문서 지향 데이터베이스 및 키-값 쌍입니다. MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스는 Python 데이터베이스의 예입니다. NoSQL 데이터베이스의 장점은 데이터 구조를 더 잘 제어할 수 있다는 것입니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 더 엄격한 구조와 더 제한된 수의 데이터 유형을 가지고 있습니다. 초보자라면 SQL과 NoSQL이 가장 좋은 선택일 수 있습니다. 각 옵션의 장점과 단점이 다르므로 데이터, 애플리케이션 및 개발 프로세스를 고려하여 적합한 옵션을 선택해야 합니다. 결국 SQL이 NoSQL보다 효율적이거나 그 반대라고 말할 수는 없습니다. 데이터를 기반으로 결정을 내릴 것입니다.

SQL 데이터베이스에 적합하지 않은 데이터에 Nosql 사용

SQL을 통해 쉽게 액세스할 수 없는 데이터 저장은 NoSQL의 탁월한 이점입니다. NoSQL 데이터베이스는 반정형 및 비정형 데이터를 저장하는 데 이상적입니다.

Nosql 데이터베이스 예제

Cassandra, HBase 및 Hypertable과 같은 NoSQL 데이터베이스는 모두 열 구조를 사용합니다.

NoSQL 데이터베이스에는 개체 관계형 데이터 관리가 필요하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 대용량 스토리지를 제공하기 때문에 분산 데이터 저장소에 중요한 역할을 합니다. Facebook, Twitter, Google은 빅 데이터 및 실시간 웹 앱에 NoSQL을 사용하는 기업 중 일부에 불과합니다. 키-값 데이터베이스는 데이터를 저장하고 키-값 쌍의 형태로 검색합니다. 컬렉션, 사전, 연관 배열 또는 기타 유형의 NoSQL 데이터베이스는 이러한 방식으로 구현됩니다. 문서 유형은 일반적으로 CMS 시스템, 블로그 플랫폼, 실시간 분석 및 전자 상거래에서 사용됩니다. 그래프 데이터베이스는 주로 소셜 네트워크, 물류 및 공간 데이터 수집에 사용됩니다.

CouchDB를 사용할 때 MapReduce를 사용하여 보기를 정의할 수 있습니다. 보고서에 따르면 분산 데이터 저장소 는 세 가지 중 두 가지 이상을 보장할 수 없습니다. 데이터 일관성: 작업이 실행된 후에도 데이터 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 서버 간의 통신이 안정적이지 않더라도 시스템은 계속 작동해야 합니다.

Nosql 데이터베이스의 장점

NoSQL 데이터베이스는 더 빠른 성능과 향상된 내결함성과 같은 SQL 데이터베이스에 비해 많은 이점을 가지고 있습니다. 또한 더 유연하고 확장 가능하여 더 유연할 뿐만 아니라 더 동적이고 복잡한 데이터 구조를 허용합니다.
NoSQL 데이터베이스의 장점은 주로 사용되는 애플리케이션에 따라 결정됩니다. 모든 애플리케이션에 적합하지 않을 수 있지만 SQL 데이터베이스로 복제하기 어려울 수 있는 많은 이점을 제공합니다.

최고의 Nosql 데이터베이스

각 애플리케이션의 요구 사항이 다르기 때문에 "최고의" NoSQL 데이터베이스는 없습니다. 그러나 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스에는 MongoDB, Apache Cassandra 및 Redis가 포함됩니다.

ScyllaDB를 사용하면 기존 인프라의 성능을 완전히 개선할 수 있으므로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 처리량이 많고 대기 시간이 짧은 워크로드를 실행하기 위해 인프라를 최대한 활용하는 가장 빠른 NoSQL입니다. ScyllaDB가 까다로운 키-값 및 와이드 컬럼 사용 사례를 대규모로 지원하는 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 중 하나인 이유를 알아보세요.

반면에 NoSQL 데이터베이스는 키-값 스토리지와 관련하여 더 나은 성능을 발휘합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 완전한 ACID 트랜잭션을 처리할 수 없기 때문에 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.

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Nosql 데이터베이스의 유형

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용되는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스에는 키-값 저장소, 문서 저장소, 열 저장소 및 그래프 데이터베이스의 네 가지 주요 유형이 있습니다.

약어 NoSQL에 따르면 NoSQL 시스템은 기존 SQL 데이터베이스에 대한 대체 시스템 모음입니다. 이들은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 에서 사용하는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 매우 다른 데이터 모델을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스도 서로 크게 다릅니다. 스케일 아웃 아키텍처를 사용하는 문서 데이터베이스는 가장 널리 채택된 문서 데이터베이스에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 전자상거래 플랫폼, 거래 플랫폼 및 모바일 앱은 사용 사례의 몇 가지 예입니다. 포괄적인 비교에서는 MongoDB와 Postgres를 비교하고 대조합니다. 컬럼형 데이터베이스에서 컬럼 값을 빠르게 계산할 수 있습니다.

데이터를 쓰는 방법 때문에 일관되게 일관성을 유지할 수 없습니다. 그래프 데이터베이스는 연결을 기반으로 데이터 요소를 구성하고 검색할 수 있습니다. SQL에서 여러 테이블을 사용하지 않습니다.

Nosql 데이터베이스 목록

다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스는 MongoDB, Apache Cassandra 및 Redis입니다.

관계형 데이터베이스 구조를 사용하는 대신 NoSQL 데이터베이스는 비개념 모델을 사용하여 데이터를 저장합니다. 이번 주에는 최고의 NoSQL 데이터베이스 인 MongoDB, Cassandra, Elastica, Amazon DynamoDB, HBase 등을 살펴보겠습니다. 전체 텍스트 검색 기능이 필요한 경우 조직에서 이 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 이 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 검사하는 데 사용할 수 있습니다. Amazon DynamoDB는 주로 모든 규모의 고성능 애플리케이션과 함께 사용하기 위한 것입니다. 이 데이터베이스는 하루에 10조 건의 요청을 처리할 수 있으며 약 700개 조직에서 사용하고 있습니다. 쉬운 키-값 쿼리에서 많은 수의 쿼리를 처리해야 하는 경우 DynamoDB가 최선의 선택입니다. 소량의 데이터가 있는 경우 필요한 방식으로 데이터를 처리할 수 없습니다. 이 데이터베이스는 페타바이트의 데이터를 처리할 수 있지만 소량의 데이터가 있습니다. 우리의 목적을 위해 데이터에 대한 무작위 및 실시간 액세스를 제공하려는 경우 이 데이터베이스를 사용하는 것이 가장 좋습니다.

Nosql 튜토리얼

Nosql은 개발자가 많은 양의 데이터를 보다 효과적으로 사용할 수 있게 해주는 강력한 데이터베이스 기술 입니다. 이 튜토리얼은 nosql 데이터베이스 작업의 기본 사항과 이를 활용하는 방법을 알려줍니다.

NoSQL 데이터베이스는 스키마가 필요하지 않고 상대적으로 확장이 간단하기 때문에 데이터베이스 관리에 자주 사용됩니다. 이 자습서에서는 NoSQL에 대한 몇 가지 주요 개념을 배웁니다. NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 저장하는 데 사용하는 Google, Facebook 및 Amazon과 같은 거대 인터넷 기업 사이에서 인기를 얻었습니다. Carlo Strozzi는 파일 ​​기반 데이터베이스를 설명하는 용어로 1998년에 NoSQL을 만들었습니다. 2009년 Eric Evans는 관계형 데이터베이스에서 비관계형 데이터베이스로의 현재 전환을 설명하기 위해 이 용어를 사용했습니다. 2009년에도 NoSQL 컨퍼런스가 개최되었습니다. 작년에 애틀랜타는 NoSQL East 컨퍼런스를 주최했습니다.

Nosql 대 SQL

SQL을 통해 데이터베이스에 연결하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 동의어 데이터베이스(행 또는 테이블 데이터베이스라고도 함)는 논리적 링크가 있는 행과 테이블로 구성된 데이터 모델입니다. SQL은 비관계형이기 때문에 일반적으로 NoSQLDBM에서 사용되지 않습니다.

SQL(구조적 쿼리 언어)은 관계형 데이터베이스 관리를 위해 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 데이터는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 테이블 형식이 아닌 방식으로 저장 및 검색됩니다. 다음은 각각의 장단점을 철저히 이해한 장단점 목록입니다. RDBMS용으로 널리 사용되는 프로그래밍 언어이며 구조화, 비구조화 및 반구조화 데이터를 저장하는 데 이상적인 도구입니다. 프로젝트 범위와 요구 사항에 따라 다릅니다. 전자와 달리 후자는 보다 객체 지향적이며 광범위한 데이터 스토리지 유형과 데이터 일관성 및 ACID 속성이 있는 복잡한 쿼리에 적합합니다.

NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스 에 비해 많은 이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 주요 이점은 데이터 모델이 훨씬 더 유연하다는 것입니다. 수평으로 확장할 수 있기 때문에 성능 저하 없이 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다. 많은 데이터를 저장하는 대기업은 이 기능을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 쿼리 속도가 매우 빨라 데이터를 쉽게 읽고 검색할 수 있습니다. 마지막으로 NoSQL 데이터베이스는 작업이 간편하여 애플리케이션을 빠르게 시작해야 하는 비즈니스에 탁월한 선택입니다.