Nosql 데이터베이스가 데이터 웨어하우스를 대체하는 이유

데이터 웨어하우스 는 오랫동안 기업에서 데이터를 저장하고 분석하는 기본 방법이었습니다. 그러나 Nosql 데이터베이스는 데이터 웨어하우스를 보완하거나 대체하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 변화에는 여러 가지 이유가 있습니다. Nosql 데이터베이스는 일반적으로 기존 데이터 웨어하우스보다 확장성이 뛰어나고 작업하기 쉽습니다. 또한 동일한 수준의 하드웨어 및 소프트웨어 투자가 필요하지 않기 때문에 더 비용 효율적일 수 있습니다. Nosql 데이터베이스는 또한 데이터 웨어하우스보다 더 유연할 수 있으므로 새로운 데이터 소스를 통합하고 변화하는 비즈니스 요구 사항에 더 쉽게 적응할 수 있습니다. 이러한 장점에도 불구하고 Nosql 데이터베이스가 만병통치약은 아닙니다. 데이터 웨어하우스보다 관리하기가 더 복잡할 수 있으며 기업에 필요한 모든 기능을 지원하지 않을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 Nosql 데이터베이스는 많은 조직에서 데이터 웨어하우스를 보완하거나 대체하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 기업이 이러한 기술에 더욱 익숙해짐에 따라 앞으로 훨씬 더 널리 채택될 것으로 예상됩니다.

NoSQL과 Data-Warehouse는 모두 SQL 쿼리를 수행할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스와 NoSQL은 같은 것이 아닙니다. 그들은 그렇게 할 수 있기 때문에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있다는 개념을 공유합니다. 데이터 웨어하우스 는 차원 모델과 비교할 때 일반적으로 많은 사실과 차원(또는 3NF 모델의 많은 엔터티)을 포함합니다.

Nosql 데이터베이스는 데이터를 어떻게 저장합니까?

관계형 데이터베이스 대신 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 문서에 저장합니다. 이런 의미에서 이들은 "not only SQL"로 분류되며 다양한 유연한 데이터 모델로 세분화됩니다. NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 또는 그래프 데이터베이스로 구성될 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스를 사용하면 관련 없는 많은 양의 데이터를 빠르게 저장할 수 있습니다. NoSQL은 관계형 데이터 구조를 포함하지 않기 때문에 NoSQL 유형이 아닙니다. 1970년대에는 관계형 데이터베이스가 데이터 스토리지의 표준이었습니다. CBT 트레이너인 Ben Finkel과의 대화에서 NoSQL은 속도와 유연성이 일관성과 효율성보다 더 중요하다고 생각합니다. 속도와 효율성에도 불구하고 관계형 데이터베이스는 구축하고 유지하는 데 많은 노력이 필요합니다. NoSQL 데이터베이스를 구현하기 전에 디자인하거나 계획할 필요는 없습니다. 결과적으로 개발자는 애플리케이션을 훨씬 빠르게 생성, 프로토타입 제작 및 배포할 수 있습니다.

또한 보다 전통적인 애자일 개발 프로세스에서도 사용할 수 있습니다. 기존 데이터베이스 와 달리 NoSQL 데이터베이스는 광범위한 데이터 유형을 처리할 수 있으며 정규화가 필요하지 않습니다. 데이터베이스 NoSQL에는 관계형 데이터베이스보다 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. NoSQL 데이터베이스는 Raspberry Pi에서 쉽게 실행할 수 있지만 웹 서버의 부하를 처리하기가 더 어려울 것입니다. 키:값 쌍 또는 문서와 달리 그래프는 다소 추상적입니다. 노드와 에지는 그래프의 두 부분으로 나뉩니다. 노드는 객체(사람, 장소, 사물, 아이디어 등)에 대한 정보를 포함합니다.

메모리 블록에 저장됩니다. 노드의 에지 간에 논리적 연결이 이루어집니다. 와이드 컬럼 데이터 모델은 행과 컬럼으로 구성된다는 점에서 관계형 데이터베이스와 유사합니다.

스케일링 아웃은 성능 저하 없이 크기를 확장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스의 기능입니다. 자체적으로 데이터를 복제하는 NoSQL 데이터베이스의 기능을 복제라고 합니다. 데이터 구조의 유연성을 통해 다양한 형식으로 데이터를 쉽게 매핑할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 기존 데이터베이스 보다 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장하고 모델링하는 데 더 적합합니다. NoSQL 데이터베이스의 세 가지 주요 기능과 함께 확장, 복제 및 유연성은 모두 테이블과 열로 깔끔하게 구성되지 않은 데이터를 저장하는 데 중요한 요소입니다. NoSQL 데이터베이스를 확장하는 기능은 성능을 제공하는 동시에 실행 가능한 상태를 유지하도록 보장합니다. 이것은 행이나 열이 아니기 때문에 표준 테이블의 단일 행이나 열에 들어갈 수 없는 큰 데이터 세트를 처리할 때 특히 유용합니다. 복제에서 NoSQL 데이터베이스의 데이터는 별도의 데이터베이스로 복제되므로 하나가 실패하면 처음부터 시작하지 않고도 다른 데이터베이스에서 데이터를 복구할 수 있습니다. 재해로 인해 손실될 수 있는 중요한 데이터를 보관하는 경우 특히 중요합니다. 이 기술은 텍스트 및 이미지와 같이 테이블과 열로 깔끔하게 구성되지 않은 데이터를 저장하는 데 이상적입니다.

Nosql 데이터베이스의 이점

NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 실시간으로 저장하는 데 사용되고 있습니다. 특히 온라인 쇼핑, 온라인 게임, 사물 인터넷, 소셜 네트워킹 및 온라인 광고와 같은 고객 360 애플리케이션에 매우 적합합니다.

Nosql을 데이터 웨어하우스로 사용할 수 있습니까?

데이터 웨어하우스는 금융 부문에서 가장 일반적으로 사용되며 데이터 형식을 지정하는 데 사용되는 스키마가 구조화된 데이터 세트에 대해 형식이 지정되기 때문에 SQL 시스템과 매우 호환됩니다. 데이터 웨어하우스는 일부 NoSQL 데이터베이스를 생략하면서 SQL 데이터베이스를 최대한 활용합니다.

Nosql을 사용하면 안 되는 경우는 언제입니까?

애플리케이션에 런타임 유연성이 필요한 경우 NoSQL을 사용하지 마십시오. 일관성을 유지하고 데이터 볼륨 측면에서 중요한 변경 사항이 없는 경우 SQL 데이터베이스가 더 나은 옵션입니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스를 사용하면 표준 관계형 데이터베이스 로는 할 수 없는 데이터를 저장하고 모델링할 수 있습니다. 반정형 및 비정형 데이터 외에도 크고 복잡한 데이터는 크고 복잡한 데이터로 간주됩니다. NoSQL 데이터베이스를 사용할 때의 이점 중 하나는 요구 사항의 변화에 ​​보다 민첩하고 신속하게 대응할 수 있다는 것입니다. 이는 미리 정의된 스키마가 없고 보다 유연한 데이터 모델이 있기 때문입니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스에는 몇 가지 제한 사항이 있을 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 가장 중요한 단점 중 하나는 ACID 트랜잭션을 지원하지 않는다는 것입니다. 결과적으로 데이터를 안전하게 유지하는 것이 더 어려워질 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 유지 관리 비용이 더 많이 들 뿐 아니라 사용하기도 더 어려울 수 있습니다. 또한 높은 수준의 처리량이 필요한 애플리케이션에는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

데이터 웨어하우스는 비관계형일 수 있습니까?

데이터 웨어하우스는 관계형 데이터베이스의 전통적인 도메인이며 여기에는 두 가지 이유가 있습니다. (1) 관계형 데이터 저장소 가 있는 레거시 시스템에서 생성된 대용량 데이터 세트가 있는 대기업에서 주로 사용하고 (2) 여전히 개발 중입니다. 비관계형 데이터베이스가 빠르게

데이터 웨어하우스는 데이터 스토리지의 미래입니다

기존의 데이터 웨어하우징 방법을 관계형 컴퓨팅이라고 합니다. 트랜잭션을 처리하는 대신 관계형 데이터베이스의 주요 목표는 쿼리 요청을 처리하고 데이터를 분석하는 것입니다. 일반적으로 이전 트랜잭션 데이터를 포함하지만 다른 소스의 데이터도 포함할 수 있습니다. 반면에 이 모델에는 결함이 있습니다. 관계형 데이터베이스의 첫 번째 단점은 높은 수준의 유지 관리 및 확장이 필요하다는 것입니다. 또한 이전 트랜잭션과 관련 없는 대량의 데이터를 Hadoop 클러스터에 저장할 필요가 없습니다. 데이터 레이크는 이러한 상황을 지원할 수 있습니다. 방대한 양의 데이터를 저장하고 처리하도록 설계된 데이터베이스입니다. 트랜잭션을 포함하여 다양한 소스의 데이터를 저장할 수 있는 장치입니다. 그러나 데이터 레이크에 결함이 없는 것은 아닙니다. 결과적으로 쿼리나 분석에 특히 적합하지 않습니다. 이는 거래를 처리하도록 특별히 설계되었기 때문입니다. 이 상황에서는 데이터 웨어하우스가 필요합니다. 이것은 트랜잭션 처리가 아닌 쿼리 및 분석에 사용하도록 설계된 데이터베이스입니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 레이크의 대안으로 사용되어 다양한 이점을 제공할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스 유지 및 확장 비용은 일반적으로 물리적 웨어하우스 구축 비용보다 낮습니다. 그들은 또한 많은 데이터를 저장하는 데 좋습니다. 요컨대, 데이터 웨어하우스는 미래의 지배적인 스토리지 및 처리 모델이 될 가능성이 높습니다. 쿼리 및 분석 측면에서 데이터 레이크보다 성능이 우수하고 기존 데이터베이스보다 비용이 적게 들고 유지 관리가 더 쉽습니다.

Nosql 데이터 웨어하우스

NoSQL 데이터 웨어하우스는 기존의 관계형 데이터베이스 에 정리되지 않은 데이터의 저장 및 검색을 허용하는 시스템입니다. NoSQL 데이터 웨어하우스는 실시간 데이터 분석이 필요하거나 대량의 데이터를 처리해야 하는 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

이 백서의 목표는 이러한 맥락에서 수행된 작업의 개요를 제공하는 것입니다. NoSQL 데이터베이스는 소셜 미디어, GPS, 센서 데이터, 감시 및 기타 소스의 데이터를 저장합니다. 데이터 웨어하우스(DW)와 빅 데이터 처리(Big ETL)의 설계 및 구현에 영향을 미치고 있는 이 새로운 패러다임을 연구해야 합니다. 열 지향 NoSQL 모델은 빅 데이터 웨어하우스 를 만드는 데 사용됩니다. D. Mallek, H. Ghozzi, Teste, O. Gargouri, F.: BigDimETL: NoSQL 데이터베이스. 노르웨이의 물리학자 NT Petter. NoSQL 데이터의 분석 프레임워크 설명의 첫 번째 단계 이 기사에서는 추출 및 변환 프로세스를 기반으로 NoSQL 데이터베이스 프레임워크의 개발에 대해 설명합니다.

Senda Bouaziz, Ahlem Nabli 및 Faiez Gargouri가 언급된 사람들 중 하나입니다. Al-Baha University는 사우디아라비아의 리야드 주에 위치하고 있습니다. 워싱턴주 오번에 있는 머신 인텔리전스 연구소인 MIR Labs의 CEO인 Vincenzo Piuri는 연구소의 설계와 운영을 책임지고 있습니다. 리투아니아 빌니우스 게디미나스 공과대학 건설관리 및 부동산학과. Superior de Engineerharia do Porto의 Dr. Arturas Kaklauskas 공과대학은 권위 있는 기관입니다. 권리는 2021년에 발효됩니다. 저자와 Springer Nature Switzerland AG는 이 책을 출판할 독점권을 가집니다.

Mongodb: 빠르고 쉬운 데이터 저장을 위한 탁월한 선택

MongoDB는 전통적인 데이터 웨어하우스 보다 데이터 과학에 가깝습니다. 데이터를 저장하는 기능에도 불구하고 MongoDB는 회사의 모든 데이터를 저장하기 위한 중앙 집중식 리포지토리로 사용하기 위한 것이 아닙니다. 반면에 MongoDB는 여러 플랫폼에 분산되어야 하는 다양한 비즈니스 기능의 데이터를 저장하는 데 가장 적합합니다. NoSQL 데이터베이스는 사용이 간편하고 효율적이며 잘 분산되어 있기 때문에 인기가 높아졌습니다. MongoDB가 전통적인 데이터 웨어하우스가 아니라는 사실에도 불구하고 다양한 비즈니스 단위의 데이터를 저장하기 위해 빠르고 사용하기 쉬운 시스템이 필요한 기업에게는 탁월한 선택입니다.

데이터베이스 대 데이터 웨어하우스

데이터베이스는 일반적으로 테이블과 필드에서 특정 방식으로 구성된 데이터 모음입니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 분석 및 보고를 지원하도록 특별히 설계된 데이터베이스입니다. 데이터 웨어하우스는 일반적으로 데이터베이스보다 비정규화된 데이터 구조를 가지고 있으며 특정 사용자 그룹을 위해 설계된 데이터 웨어하우스의 하위 집합인 데이터 마트와 같은 기능을 포함하는 경우가 많습니다.

데이터 웨어하우스의 정의는 광범위합니다. 분석 기능이 얼마나 고유한지 알아보십시오. 데이터베이스는 온라인 트랜잭션 처리 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 시간이 지남에 따라 데이터 추세가 어떻게 변했는지 확인하는 것이 유용할 수 있습니다. 그렇게 하는 데 도움을 줄 수 있는 데이터 웨어하우스가 있습니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 테이블 구조를 사용하여 열을 저장하고 인덱싱합니다. Columnstore 인덱스는 이 기술에 사용되며 복잡하면서도 파악하기 쉽습니다.

데이터베이스와 데이터 웨어하우스 모두 관계형 데이터 구조를 사용하기 때문에 가장 유용한 곳에 하나를 사용하는 것이 좋습니다. 결과적으로 행 기반 데이터베이스는 데이터 분석을 수행할 때 필요한 성능을 제공하지 않습니다. Microsoft Redshift, Google BigQuery 및 Google의 BigQuery는 최고의 클라우드 데이터 웨어하우스 중 일부에 불과합니다. Fivetran은 OLTP 시스템에서 데이터를 복제하기 위한 최고의 클라우드 데이터 웨어하우스 입니다.

데이터 웨어하우스와 데이터베이스는 모두 다양한 방식으로 데이터를 처리하도록 설계되었다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 읽기와 데이터 쓰기의 두 부분으로 구성됩니다. 분석 능력을 사용하여 회사의 일상 업무를 효율적으로 관리하는 능력은 트랜잭션 시스템을 방해하지 않고 가능합니다.
데이터 웨어하우스를 사용하면 데이터를 빠르게 분석할 수도 있습니다. 이는 데이터 웨어하우스 처리가 데이터베이스 처리와 다르기 때문입니다. 데이터 웨어하우스는 더 빠른 데이터 분석을 제공할 뿐만 아니라 이를 제공합니다.

데이터 웨어하우스: 주요 차이점 및 이점

데이터 웨어하우스와 달리 데이터 처리 시스템은 복잡한 질문에 빠르고 정확하게 응답하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 대규모 데이터 검색을 수행할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스 목록

다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있으며 각각 고유한 장단점이 있습니다. 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 는 MongoDB, Cassandra 및 Redis입니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 아닌 보다 개념적인 방식으로 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 가장 NoSQL 데이터베이스 플랫폼인 MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase 등을 살펴보겠습니다. 기사의 전체 텍스트를 찾아야 하는 경우 이것이 우리 조직의 데이터베이스입니다. 이와 같은 데이터베이스는 방대한 양의 데이터를 유지하고 분석하는 데 유용합니다. Amazon DynamoDB는 주로 모든 규모의 고성능 애플리케이션에 사용되며 다양한 방식으로 구성할 수 있습니다. 약 700개 조직이 하루에 10조 건의 요청을 처리할 수 있는 이 데이터베이스를 사용합니다. DynamoDB는 간단한 키-값 쿼리를 수행할 때 많은 수의 쿼리를 처리하는 데 가장 적합한 선택입니다. 페타바이트의 데이터를 처리할 수 있는 데이터베이스가 있지만 소량이면 원하는 결과를 제공할 수 없습니다. 사용 사례에서 데이터에 대한 무작위 및 실시간 액세스가 필요한 경우 이 데이터베이스가 최상의 옵션입니다.

Nosql 데이터베이스의 5가지 유형

그 결과 현재 5가지 유형의 nosql 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
MongoDB는 가장 널리 사용되는 운영 체제이며 Cassandra, HBase, Neo4j 및 Redis가 그 뒤를 따릅니다.