Nosql 데이터베이스가 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어난 이유

Nosql 데이터베이스는 여러 가지 이유로 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어납니다. 첫째, nosql 데이터베이스는 처음부터 분산되도록 설계되었습니다. 즉, 본질적으로 더 확장 가능합니다. 둘째, nosql 데이터베이스는 일반적으로 관계형 데이터베이스 보다 단순한 데이터 모델을 사용하므로 확장성이 더 높습니다. 마지막으로 nosql 데이터베이스는 스키마와 데이터 구조 측면에서 더 유연한 경향이 있어 확장성이 더 좋습니다.

요청률이 매우 높고 대기 시간이 매우 짧은 초대형 데이터베이스 를 지원할 수 있는 시스템입니다. 웹사이트가 성공하기 위해서는 확장성과 고가용성, 대규모 사용자 기반이 있어야 합니다. 서버에서 여러 인스턴스를 동시에 실행하기 위해 일반적으로 수평 확장이 사용됩니다.

ACID 모델 대신 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 BASE 모델을 사용합니다. A, C 및/또는 D 요구 사항을 포기하는 대가로 확장성을 제공합니다. ACID의 보증을 원하시면 Cassandra와 같은 경우에 가입할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 확장성이 더 높지만 항상 이를 달성하지는 못합니다.

NoSQL 데이터베이스와 같은 SQL 데이터베이스 는 수평 확장이 가능한 반면 NoSQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능합니다. 데이터베이스 아키텍처는 SQL 데이터베이스가 테이블 기반인 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서 기반, 키-값, 그래프 또는 와이드 컬럼 데이터베이스라는 점에서 SQL과 NoSQL 데이터베이스 간에 다릅니다. 데이터베이스 NoSQL은 문서 또는 JSON과 같은 비정형 데이터에 더 적합한 반면 SQL 데이터베이스는 다중 행 트랜잭션에 더 적합합니다.

반면에 NoSQL을 사용하면 실제 웹 및 비즈니스 애플리케이션을 수평으로 확장할 수 있습니다. Apache HBase, MongoDB 및 Cassandra는 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 입니다.

Nosql 데이터베이스가 더 확장 가능한 이유는 무엇입니까?

Nosql 데이터베이스는 빅 데이터와 함께 작동하도록 설계되었기 때문에 일반적으로 SQL 데이터베이스보다 확장성이 더 큽니다. 또한 스키마 측면에서 더 유연하므로 더 많은 데이터 유형과 구조를 처리할 수 있습니다. 마지막으로 nosql 데이터베이스는 분산형으로 설계되는 경우가 많습니다. 즉, 여러 서버에 분산될 수 있으므로 확장성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

애플리케이션을 확장할 수 있는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 마찬가지로 빠르고 효율적으로 확장할 수 있는 데이터 저장소를 보유하는 것이 중요합니다. 주요 토론에서 'ASL' 또는 'NoSQL' 데이터베이스를 사용하는 것이 더 나은가요? SQL 데이터베이스는 오랫동안 사용되어 왔지만 NoSQL 데이터베이스는 확장 용이성으로 잘 알려져 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 특정 작업에서만 샤딩될 수 있다는 가정은 설계에 내재되어 있습니다. 데이터베이스는 데이터 작업을 실행할 때마다 데이터가 상주하는 노드를 식별하기 위한 자격을 기대합니다. 데이터가 여러 시스템에 저장된다는 사실은 가장 비효율적인 시스템에서도 데이터 작업을 실행하는 것을 매우 간단하게 만듭니다.

결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 간단한 상용 시스템을 사용하여 확장할 수 있습니다. NoSQL 시스템을 사용하는 경우 사용자가 특정 작업을 위해 필요한 모든 데이터를 동시에 검색할 수 있는 방식으로 데이터를 계획하고 구조화한다고 가정합니다. 데이터 비정규화의 목표는 데이터가 손상되는 것을 방지하는 것입니다(작동을 위해 미리 조리된 데이터). NoSQL의 조인은 가능하지만 기능이 풍부하거나 최적화되지 않을 것으로 예상됩니다. 실제로 NoSQL 애플리케이션은 데이터가 시간이 지남에 따라 일관성이 있다고 가정합니다. 많은 NoSQL 시스템 은 일관성을 이유로 시스템 전체에서 일관성을 조정하는 스위치도 제공합니다. 아키텍처를 선택할 때 중요한 구성 요소는 사용 사례를 평가하고 이를 기반으로 적절한 데이터 저장소를 선택하는 것입니다.

문서 데이터베이스는 여러 노드에 분산될 수 있기 때문에 애플리케이션을 수평적으로 확장하는 데 적합합니다. 데이터는 JSON과 같은 파일인 MongoDB의 독립형 MongoDB와 같은 문서에 보관됩니다. 이를 통해 문서를 수평 확장 범위에 분산하여 여러 노드에 쉽게 액세스할 수 있습니다. MongoDB는 여러 노드 간에 데이터를 전송할 수 있는 샤드 클러스터를 사용하기 때문에 매우 강력합니다. NoSQL 데이터베이스는 유연한 데이터 모델, 수평적 확장, 초고속 쿼리 및 사용 용이성 외에도 많은 이점이 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스 는 NoSQL 데이터베이스 유형 중 일부에 불과합니다. NoSQL 데이터베이스는 여러 노드에 쉽게 분산되기 때문에 수평 확장이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. MongoDB는 여러 플랫폼에 쉽게 분산되기 때문에 수평 확장 플랫폼이 필요한 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스는 어떻게 확장 가능합니까?

반면에 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능하므로 더 많은 서버를 추가하여 증가된 트래픽을 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 더 크고 강력할 뿐만 아니라 대규모 또는 지속적으로 변경되는 데이터 세트에 사용할 수 있습니다.

Couchbase의 Rahim Yaseen이 설명했듯이 몇 가지 중요한 개념을 이해할 수 있습니다. 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 조직은 데이터에서 가치를 관리, 저장 및 추출하는 방법을 점점 더 찾고 있습니다. 데이터베이스를 확장 또는 확장해야 합니까? 수동 샤딩 시스템을 통해 일련의 체크인 부스 전체에 등록 정보를 배포할 수 있습니다. 계획이 무엇인지에 대한 좋은 아이디어가 있기 때문에 작동합니다. 결과적으로 autosharding의 경우 S라는 성으로 체크인한 사람을 찾기 위해 각 부스를 방문해야 합니다. 문서 데이터베이스의 키 직접 액세스 패턴은 일반적으로 단일 키를 통해 특정 문서에 액세스해야 합니다. 관련 키를 통해 다른 문서로 이동하는 기능도 있습니다. 이 작업을 수행하려면 많은 수의 데이터 세트를 인덱싱하고 쿼리하는 것이 필수적입니다.

모든 노드가 쿼리 실행에 참여해야 하므로 map-reduce 기술을 구현하는 것은 무의미합니다. 데이터 양이 증가하면 RDBMS 스타일 확장의 효율성이 점점 떨어집니다. 대규모 데이터 세트를 뒷받침하는 확장 아키텍처는 매우 큰 단일 실패 지점과 마찬가지로 실패할 가능성이 큽니다. 인터넷은 극도로 크고 극도로 분산된 비공유 클러스터의 훌륭한 예입니다.

수직 확장은 비용이 더 많이 들며 경우에 따라 필요하지 않을 수도 있습니다. 문제가 더 많은 시스템에 분산될 수 있기 때문에 수평 확장이 더 비용 효율적입니다.
잘못된 확장 결정으로 인해 발생할 수 있는 성능 문제, 복잡성 증가 및 데이터 손실을 방지하려면 올바른 확장 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.
언제 확장해야 합니까?
확장 여부를 결정하기 전에 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 가장 먼저 알아야 할 것은 애플리케이션이 처리하는 데이터의 양입니다. 단일 데이터베이스 시스템은 데이터가 상대적으로 작은 경우 상대적으로 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 데이터 볼륨이 클수록 응용 프로그램을 실행하는 데 더 많은 처리가 필요하고 시스템에서 더 이상 처리하지 못할 수 있습니다.
데이터가 상대적으로 작은 경우 단일 데이터베이스 시스템에서 로드를 처리할 수 있습니다.
언제 확장을 고려해야 합니까?
많은 수의 머신을 더 작은 머신으로 분할하여 해결할 수 있는 문제가 있는 경우 확장이 최선의 선택일 수 있습니다. 많은 서버가 필요한 웹 사이트가 있고 데이터 센터에 모든 서버를 배치하기에 충분한 CPU 또는 RAM이 없는 경우 데이터 센터에 더 많은 서버를 추가하고 로드를 처리하도록 할 수 있습니다.
분산될 수 있는 많은 수의 시스템을 처리하는 것과 같은 특정 상황에서는 데이터 센터의 서버 수를 늘리는 것이 더 비용 효율적일 수 있습니다.

서버 확장: 수직 및 수평 확장의 장단점

수직 확장은 일반적으로 더 비싸므로 동일한 수준의 성능을 달성하기 어렵습니다. 수평 확장이 일반적으로 더 효율적이지만 설정하기가 더 어려울 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스가 더 나은 이유는 무엇입니까?

Nosql 데이터베이스는 여러 가지 이유로 관계형 데이터베이스보다 나은 것으로 간주되는 경우가 많습니다. 첫째, 일반적으로 설정하고 사용하기가 훨씬 쉽습니다. 복잡한 스키마 디자인이나 개체 관계형 매핑이 필요하지 않습니다. 둘째, 확장성이 뛰어나고 많은 양의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 마지막으로 데이터 모델링 측면에서 더 유연한 경향이 있어 복잡한 데이터 구조를 더 쉽게 저장하고 쿼리할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스 산업 은 2000년대 후반 확장, 빠른 쿼리 및 프로그래밍 용이성에 중점을 두고 성장했습니다. NoSQL 데이터베이스의 유연성과 수평 확장 및 유연한 데이터 모델 수용 능력은 개발자에게 이상적입니다. SQL(Structured Query Language) 데이터베이스는 엄격하고 복잡한 테이블 형식 스키마와 높은 수직 확장 요구 사항으로 유명합니다. 4.0 릴리스에서 MongoDB는 다중 문서 ACID 트랜잭션을 추가했으며 4.2 릴리스에서 MongoDB는 확장된 샤드 클러스터에 대한 지원을 확장했습니다. 1번은 데이터 모델을 포함합니다. NoSQL 데이터베이스의 데이터는 일반적으로 데이터 복제가 아닌 쿼리 목적으로 최적화됩니다.

저장소 공간을 줄이기 위해 일부 No. NoSQL 데이터베이스에서도 압축을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 그래프 데이터베이스는 관계를 분석하는 데 유용할 수 있지만 일상적인 사용에는 충분한 정보를 제공하지 못할 수 있습니다. 특정 사용 사례에 대한 데이터베이스를 찾고 있는 경우 MongoDB 사용처 백서를 참조하면 적합한 데이터베이스를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. MongoDB Atlas는 사용이 가장 간단하기 때문에 시작하기에 훌륭한 NoSQL 데이터베이스입니다. 완전 무료 온라인 교육을 제공하는 MongoDB University에서 24시간 만에 MongoDB를 배울 수 있습니다.

Nosql은 데이터를 처리하는 다른 방법을 제공합니다.

NoSQL을 사용하여 데이터를 저장하고 관리하는 것이 좋습니다. 이 응용 프로그램의 단순성과 확장성은 사용하기에 이상적입니다. NoSQL 데이터베이스는 더 안정적이고 접근성이 더 뛰어납니다.

Nosql 대 SQL 확장성

SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능합니다. 즉, 단일 서버에 더 많은 리소스(CPU, 메모리 등)를 추가하여 확장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능합니다. 즉, 더 많은 서버를 추가하여 확장할 수 있습니다.

오늘날 사용 가능한 다양한 데이터베이스 시스템을 구별하기 어려울 수 있습니다. DBA는 SQL, NoSQL 및 개별 DBMS 간의 차이점을 잘 알고 있어야 합니다. 일반적으로 관계 속성이 없는 NoSQL 데이터베이스는 기존 RDBMS에 의존하지 않습니다. 두 제품에는 5가지 주요 차이점과 서로 구별되는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 마스터-슬레이브 아키텍처는 추가 서버 또는 노드로 더 수평적으로 확장됩니다. CAP 정리에 따르면 모든 분산 데이터베이스에서 다음 속성 중 두 가지만 동시에 보장될 수 있습니다. 커뮤니티를 지원하고 지원하는 것이 중요합니다. SQL 데이터베이스는 오랫동안 사용되어 왔으며 잘 알려져 있으며 오랫동안 신뢰할 수 있는 기록을 가지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 더 적은 데이터 구조를 포함하기 때문에 관계형 데이터베이스만큼 안전하지 않습니다. 그러나 확장성이 더 뛰어나므로 대중화될 수 있습니다. 보안에도 불구하고 관계형 데이터베이스는 모든 애플리케이션에 가장 적합한 선택이 아닐 수 있습니다.

관계형 대 비관계형 데이터베이스 확장성

문서 데이터베이스와 같은 비관계형 데이터베이스의 데이터베이스 확장 은 세로로만 확장할 수 있는 관계형 데이터베이스(CPU, 하드 드라이브 공간 등)와 다릅니다. 데이터베이스 복제는 여러 서버에 여러 데이터베이스를 생성하여 데이터를 동기화 상태로 유지합니다.

1970년 연구 논문 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks에서 IBM의 EF Codd는 "관계형 데이터베이스"라는 용어를 만들었습니다. 키는 관계형 데이터베이스의 여러 테이블에서 정보를 연결하는 데 사용됩니다. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL 및 IBM DB2는 세계에서 가장 널리 사용되는 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 사용하는 것은 데이터를 정확하고 일관되게 유지하는 훌륭한 방법입니다. 참조 무결성을 달성하려면 기본 및 외래 키 관계를 모두 사용해야 합니다. 기본 키 또는 다른 레코드를 참조하는지 여부에 관계없이 레코드를 삭제해야 합니다. 이렇게 하면 고아 레코드가 저장되지 않습니다.

테이블, 행, 기본 키 또는 외래 키는 관계형 데이터베이스에서 찾을 수 있는 것처럼 비관계형 데이터베이스에서 찾을 수 없습니다. 반대로 NoSQL 데이터베이스는 저장되는 데이터 유형에 최적화된 스토리지 모델을 사용합니다. 문서 데이터 저장소, 열 형식 데이터 저장소, 키-값 저장소, 그래프, 인덱스 및 그래프 데이터베이스는 가장 일반적으로 사용되는 NoSQL 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스는 엔터티 간에 정보를 더 쉽게 저장할 수 있도록 하기 위한 것입니다. ORM(개체 관계형 매핑)은 SQL(구조 쿼리 언어)을 대체하기 위해 NoSQL 데이터베이스에 도입된 새로운 기능입니다. Java, Javascript 등 다양한 NoSQL 언어를 사용할 수 있습니다. NET 및 PHP.

두 가지 이유로 두 가지 유형의 데이터베이스를 구분하는 것이 중요합니다. 그 자체의 유용성과 서비스를 제공하는 사용 사례입니다. 어느 데이터베이스도 다른 데이터베이스보다 낫지 않지만 어느 쪽도 다른 데이터베이스보다 낫다는 독점권이 없습니다. 프로젝트에 대한 데이터베이스 유형 을 선택할 때 조직의 요구 사항과 해당 응용 프로그램의 기능을 고려하십시오.

Cassandra는 짧은 대기 시간으로 대량의 데이터를 처리하도록 설계된 아키텍처입니다. Cassandra는 링 버퍼 복제 체계를 활용하여 이를 수행합니다. 시스템의 링 버퍼 복제 체계를 사용하면 둘 이상의 노드 간에 데이터를 복제할 수 있습니다. 복제 체계를 사용하면 데이터 가용성을 방해하지 않고 시스템을 확장할 수 있습니다. Apache Cassandra는 또한 내결함성이 있도록 설계되었습니다. 결과적으로 노드가 실패하면 시스템의 다른 노드가 실패한 노드에 데이터를 복제할 수 있습니다. 데이터 가용성에 부정적인 영향을 미치지 않으면서 시스템을 확장할 수 있는 것은 이러한 내결함성의 결과입니다. 많은 수의 트랜잭션을 효율적인 방식으로 처리할 수 있는 크고 신뢰할 수 있는 데이터베이스입니다.

Rdbms 또는 Nosql을 확장하기 쉬운 것은 무엇입니까?

확장 기능이 부족함에도 불구하고 RDBMS는 일반적으로 확장되지 않는 반면 최신 NoSQL 데이터베이스 는 새 노드를 활용하고 일반적으로 저비용 상용 하드웨어를 염두에 두고 설계되었습니다.