Nosql 데이터베이스가 많은 애플리케이션에 적합하지 않은 이유

Nosql 데이터베이스는 잠시 동안 데이터 스토리지에서 다음 큰 것으로 선전되었습니다. 그러나 nosql이 많은 애플리케이션에 적합한 옵션이 아닌 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 한 가지 이유는 nosql 데이터베이스가 트랜잭션을 지원하지 않기 때문입니다. 즉, nosql 데이터베이스에서 여러 레코드를 업데이트해야 하는 경우 하나의 원자적 작업으로 업데이트할 수 없습니다. 이로 인해 데이터 불일치 및 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. nosql이 좋은 옵션이 아닌 또 다른 이유는 SQL을 지원하지 않기 때문입니다. 즉, nosql 데이터베이스에서 데이터를 쿼리해야 하는 경우 새 쿼리 언어를 배워야 합니다. 이는 많은 개발자에게 중요한 진입 장벽이 될 수 있습니다. 마지막으로 nosql 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스 보다 성능이 떨어지는 경우가 많습니다. 이는 복잡한 쿼리와 함께 사용하도록 설계되지 않았기 때문입니다. 이러한 이유로 nosql은 많은 애플리케이션에 적합한 옵션이 아닙니다.

NoSQL 데이터베이스에서 개발함으로써 개발자는 메모리 내 구조를 관계형 구조로 변환할 필요가 없습니다. 또한 현대 IT 회사의 중요한 관심사인 적절한 데이터 보안을 제공하지 않습니다. 모든 데이터베이스에서 Sraving이 가능한 것은 아니며 모든 데이터베이스에서 매우 큰 데이터베이스를 더 작고 빠르고 관리하기 쉬운 부분으로 분리하는 프로세스를 자동화하는 것은 불가능합니다. NoSQL 데이터베이스의 여러 노드는 데이터 파티션을 지원하므로 더 많은 컴퓨팅 리소스를 사용하면서 더 큰 데이터 세트를 선택적으로 확장할 수 있습니다. 관계형 데이터를 기반으로 하는 데이터베이스 아키텍처 는 최신 애플리케이션의 확장성, 안정성 및 가용성 요구 사항을 처리할 수 있습니다. NoSQL의 단점을 극복하고 최신 애플리케이션을 구현하기 위한 다양한 옵션이 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 단점은 무엇입니까? NoSQL 데이터베이스의 가장 일반적인 단점 중 하나는 여러 문서에서 ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 트랜잭션을 지원하지 않는다는 것입니다. 스키마가 적절한 경우 광범위한 애플리케이션에서 단일 레코드 원자성을 사용하는 것이 허용됩니다.

NoSQL 데이터베이스 사용법을 배우는 것은 간단합니다. 문제는 적시에 적절한 장소를 찾는 것입니다. NoSQL에 대해 이해해야 할 첫 번째 사항은 정규화된 스키마, 표현 쿼리 지원 및 고정 데이터베이스와 같은 관계형 데이터베이스와 동일한 원칙을 준수하지 않는다는 것입니다.

NoSQL의 가장 중요한 장점은 확장성, 낮은 코드 요구 사항, 유지 관리 용이성 및 낮은 유지 관리 요구 사항입니다. NoSQL의 단점은 느리고 덜 성숙하며 덜 유연한 쿼리를 포함합니다. 쿼리 수는 탄력적이지 않습니다. 자체적으로 확장하기 위한 것이 아닙니다.

SQL과 NoSQL은 쿼리 언어와의 유사성으로 인해 최신 소프트웨어 개발에서 자리를 잡았습니다. 그들 각각은 뚜렷한 강점과 약점을 가지고 있습니다.

Nosql이 좋은 선택이 아닌 이유는 무엇입니까?

데이터 일관성: NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 일관성이 낮기 때문에 일반적으로 SQL 데이터베이스보다 안정성이 떨어집니다. 애플리케이션 데이터에 높은 수준의 일관성이 필요한 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 금융 거래를 처리해야 하는 경우 NoSQL 데이터베이스를 사용하고 싶지 않을 수 있습니다.

NoSQL에 대한 관심이 높아지고 있지만 차고에 두는 것도 나쁜 생각일 수 있습니다. 볼륨, 속도 및 다양성 측면에서 데이터가 점점 더 방대해지고 있기 때문에 NoSQL 플랫폼은 애플리케이션 데이터에 점점 더 대중화되고 있습니다. 반면에 Uber의 사례는 때때로 좋은 기술이 나쁜 문화 적합성이 될 수 있음을 보여줍니다. Etsy의 CTO는 벤더가 소프트웨어가 장기간 운용성을 유지하는 데 도움이 될 수 있는 소수의 잘 알려진 도구에 투자해야 한다고 생각합니다. 데이터가 RDSM에 적합하지 않더라도 MySQL을 선택했습니다.

문서 지향 데이터베이스는 문서를 기반으로 데이터 모델에 데이터를 저장하기 위해 생성됩니다. 문서에는 텍스트, 이미지 및 구조화된 데이터와 같은 다양한 데이터 유형이 포함될 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장하고 모델링하는 데 더 적합합니다. MongoDB는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장하고 모델링할 수 있는 오픈 소스 데이터베이스이기 때문에 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스로 간주됩니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 방식으로 기존의 관계형 데이터베이스 보다 더 효율적입니다. 대용량 데이터 세트를 더 빠르고 효과적으로 쿼리할 수 있습니다. 또한 데이터 모델과 관련하여 더 유연하여 구조화하기가 더 어렵습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스와 호환되지 않는 데이터를 저장하는 데 이상적입니다. 관계형 데이터베이스에서 모델링할 수 없는 비정형 데이터를 모델링해야 하는 경우 좋은 선택입니다.

Nosql 또는 Sql을 선택해야 합니까?

NoSQL이 더 빠르다는 사실에도 불구하고 SQL에서 쿼리를 실행하는 것만큼 간단하지는 않습니다. 시스템에서 많은 트랜잭션이 처리되었습니다. SQL 데이터베이스는 더 안정적이고 더 큰 데이터 무결성을 제공하기 때문에 더 복잡하거나 과중한 트랜잭션을 수행할 수 있습니다. ACID를 적절하게 모니터링해야 합니다.

Facebook이 Nosql보다 Sql을 선택한 이유

모바일 및 웹 기반 애플리케이션의 인기가 높아짐에 따라 SQL은 Facebook의 소셜 그래프를 지원하는 데이터베이스로 선택되었습니다. 사용 편의성과 효율성으로 인해 데이터를 쿼리할 때 SQL을 사용하는 것이 좋습니다. 또한 MySQL은 잘 알려져 있고 널리 사용되는 데이터베이스이므로 FB에서 쉽게 선택할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 검색 작업을 잘 수행하지만 쿼리 처리에는 효율적이지 않을 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 제품 유형 간에 일관성이 높지 않아 데이터를 쿼리하기가 더 어렵습니다. SQL은 전체적으로 FB가 선택한 데이터베이스로 선택되었습니다.

Nosql의 문제점은 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스의 가장 어려운 측면 중 하나는 이러한 요구 사항이 매우 다양하기 때문에 보안 및 개인 정보 보호입니다.

Nosql 데이터베이스의 이점

데이터 저장 및 처리의 유연성과 개인 정보 보호로 인해 NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아지고 있습니다. SQL이 더 잘 알려져 있지만 NoSQL 데이터베이스는 모든 필드 또는 쿼리 범위를 검색하거나 정규식을 수행하는 기능과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다. MongoDB는 모든 필드 또는 쿼리 범위를 검색할 수 있는 고급 기능을 갖춘 NoSQL 데이터베이스입니다. 수평 확장을 위해 MongoDB는 샤딩을 사용합니다.

Sql이 Nosql보다 나은가요?

응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. SQL 데이터베이스는 일반적으로 복잡한 쿼리 또는 트랜잭션이 필요한 애플리케이션에 더 적합한 반면, NoSQL 데이터베이스는 높은 확장성 또는 유연성이 필요한 애플리케이션에 더 적합한 경우가 많습니다.

클라우드 데이터베이스 를 선택하기 전에 데이터의 모양, 쿼리 방법 및 데이터베이스 크기를 고려해야 합니다. 사용하려는 데이터베이스 유형(SQL(구조적 쿼리 언어) 또는 NoSQL(SQL뿐만 아니라))에 따라 둘 중 하나를 선택해야 합니다. 클라우드의 빅 데이터에 대한 일련의 기사 중 세 번째입니다. NoSQL 데이터베이스는 기사, 소셜 미디어 게시물 및 기타 유형의 데이터와 같은 비정형 데이터를 저장하기 위해 기존 데이터베이스보다 선호됩니다. 데이터는 문서 지향 또는 그래프 기반 데이터 구조에 있는 것처럼 또는 키-값 쌍에 있는 것처럼 열 저장소에 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 유연성과 확장성을 염두에 두고 설계되었습니다. 귀사의 데이터베이스는 귀사의 확장과 함께 성장할 것입니다.

NoSQL 및 NoSQL 데이터베이스는 모두 확장되므로 향후 데이터 세트를 확장하는 방법에 대해 생각해야 합니다. 여러 조직에서 더 나은 성능을 얻기 위해 두 가지 유형의 데이터베이스의 최상의 기능을 결합하기 위해 이동하고 있습니다. 온프레미스 및 클라우드 데이터베이스를 포함하여 선택할 수 있는 여러 데이터베이스 옵션이 있습니다. 가장 중요한 결정 중 하나는 기본 데이터 스토리지 플랫폼으로 NoSQL 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용할지 여부입니다. 그런 다음 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 같은 다음 클라우드 데이터 스토리지 구성 요소를 살펴보겠습니다.

키-값 저장 측면에서 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 성능이 뛰어납니다. 그럼에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스는 트랜잭션을 지원하지 않아 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 더 유연하고 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

Nosql은 Sql을 대체할 수 없습니다.

인기에도 불구하고 NoSQL은 SQL을 대체하지 않습니다. 문제를 해결하는 좋은 대안입니다. SQL 데이터베이스는 일부 프로젝트에 더 적합하지만 NoSQL 데이터베이스는 다른 프로젝트에 적합합니다. 어떤 사람들은 둘 다 사용하는 것을 선호할 수도 있습니다. SQL은 데이터 모델 측면에서 NoSQL과 완전히 다르기 때문에 여기에서 구별점이 됩니다. 관계형 데이터베이스에서 행과 열은 상호 관련된 테이블을 체계적으로 유지하는 데 사용됩니다. 각 테이블은 외래 키를 사용하여 다른 테이블을 참조합니다. NoSQL과 다른 옵션 중에서 선택할 수 있는 경우 NoSQL이 적합합니다. 그럼에도 불구하고 SQL 데이터베이스는 이제 SQL 기능을 계속 제공하면서 NoSQL 이점을 제공합니다. Oracle 및 SQL Server와 같은 데이터베이스 공급자 를 사용하면 동적 JSON을 저장하고, 인덱스를 사용하고, 데이터를 기반으로 다른 기능을 수행할 수 있습니다.

Nosql의 장점

Nosql 데이터베이스는 기존 SQL 데이터베이스 에 비해 많은 이점이 있습니다. 확장하기가 훨씬 쉽고 많은 양의 데이터를 훨씬 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 데이터 스키마 측면에서 훨씬 더 유연하여 시간이 지남에 따라 데이터 모델을 더 쉽게 발전시킬 수 있습니다. 마지막으로, nosql 데이터베이스는 종종 SQL 데이터베이스보다 훨씬 사용하기 쉽고 직관적입니다.

기존의 관계형 데이터베이스에는 NoSQL 데이터베이스를 지원할 만큼 충분한 컴퓨팅 성능이 없었습니다. 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 표준 관계형 데이터베이스 보다 확장성과 성능이 뛰어납니다. 관계형 모델보다 유연하고 사용이 간편하기 때문에 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 관계형 모델에 비해 개발 시간을 단축할 수 있습니다. 데이터를 저장하거나 검색할 때 더 적은 변환이 필요합니다. 더 많은 데이터를 다양한 형식으로 쉽게 저장하고 검색할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 스키마는 종종 유연하며 개발자가 제어합니다. 결과적으로 데이터베이스를 새로운 데이터 유형으로 통합하는 것이 더 쉽습니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 기본 형식으로 저장하므로 개발자는 데이터를 저장 형식으로 변환할 필요가 없습니다. NoSQL 데이터베이스에는 이를 둘러싼 대규모 개발자 커뮤니티가 있는 것이 일반적입니다. 또한 컴퓨터 클러스터를 사용하여 데이터베이스 용량을 자동으로 확장 및 축소할 수 있습니다.

MongoDB NoSQL 데이터베이스에는 몇 가지 단점이 있습니다. 데이터 스토리지에 대한 높은 메모리 요구 사항으로 인해 MongoDB의 메모리 요구 사항이 까다로워졌습니다. 일반적으로 문서의 크기는 제한되어 있습니다. MongoDB는 일부 애플리케이션에서 문제가 될 수 있는 트랜잭션 처리를 지원하지 않습니다. NoSQL은 전 세계적으로 300만 명이 넘는 사용자를 보유한 Ryanair의 모바일 앱을 구동하는 데 사용됩니다. 매년 Marriott 예약 시스템은 380억 달러의 수익을 창출하며 NoSQL이 사용됩니다. NoSQL은 미국 최고의 신문사인 Gannett에서 독점 콘텐츠 관리 시스템인 Presto에 사용하고 있습니다. 이 중 세 회사는 높은 수준의 유연성과 신뢰성으로 인해 MongoDB를 데이터베이스로 선택했습니다. MongoDB는 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 매우 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터베이스 입니다. 또한 다양한 기능을 갖추고 있어 다양한 애플리케이션에 탁월한 선택이 됩니다.

SQL 대 Nosql

SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능한 반면 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능합니다. 데이터베이스 테이블은 SQL 데이터베이스를 구축하는 데 사용되는 반면 문서, 키-값, 그래프 또는 와이드 컬럼 저장소는 NoSQL 데이터베이스를 구축하는 데 사용됩니다. SQL 데이터베이스는 더 나은 다중 행 트랜잭션 결과를 제공하는 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서 또는 JSON과 같은 구조화되지 않은 데이터를 처리할 때 더 나은 결과를 제공합니다.

데이터 과학자는 데이터를 사용하여 전 세계의 문제를 해결하는 사람입니다. 대부분의 경우 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 저장된 데이터가 필요합니다. DBMS와 상호 작용하고 통신하기 위해서는 DBMS를 이해해야 합니다. SQL(구조적 쿼리 언어)은 DBMS와 상호 작용하는 데 사용되는 언어입니다. 최근 몇 년 동안 등장한 또 다른 용어는 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터는 NoSQL 데이터베이스와 같은 비관계형 데이터베이스가 아닌 테이블과 레코드에 저장됩니다. 대신 데이터 저장소 구조는 특정 요구 사항을 충족하도록 조정됩니다.

가장 많이 사용되는 유형에는 열 지향, 문서 지향, 키-값 쌍 및 그래프 데이터베이스가 있습니다. MongoDB는 Python의 문서 지향 데이터베이스 예제입니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하여 데이터 구조를 쉽게 만들 수 있습니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 보다 엄격한 구조와 덜 유연한 데이터 유형을 가지고 있습니다. SQL을 처음 사용하는 경우 NoSQL 프레임워크가 최선의 선택일 수 있습니다. 각각에는 많은 장점과 단점이 있으며 데이터, 응용 프로그램 및 개발 프로세스를 더 쉽게 만드는 요소를 기반으로 비교해야 합니다. 결국 SQL이 NoSQL이나 작성된 방식보다 낫다고 말할 수는 없습니다. 데이터를 기반으로 올바른 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 비효율적이며 제품 간 일관성 부족으로 인해 쿼리하기 어려울 수 있습니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 대규모 개발자 커뮤니티가 오랫동안 개발해 온 잘 알려진 지원 기술을 기반으로 합니다. 또한 SQL 데이터베이스는 일관성, 데이터 무결성 및 데이터 중복성으로 알려진 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)를 기반으로 합니다. 결과적으로 SQL 데이터베이스는 복잡한 구조가 필요한 쿼리 유형에 더 적합합니다.