NoSQL 데이터베이스가 데이터 스토리지의 미래가 아닌 이유

NoSQL 데이터베이스는 유행입니다. 거기에 내가 말했다. 현재의 인기에도 불구하고 데이터 스토리지의 미래라고는 생각하지 않습니다. 이유는 다음과 같습니다. NoSQL 데이터베이스는 한동안 사용되어 왔습니다. 2010년대 초에 전통적인 관계형 데이터베이스의 대안으로 처음 인기를 얻었습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나고 사용하기 쉽습니다. 또한 엄격한 스키마가 필요하지 않기 때문에 더 유연합니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스에는 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 관계형 데이터베이스보다 안정성이 떨어지는 경우가 많습니다. 이는 NoSQL 데이터베이스가 일반적으로 분산되어 있기 때문입니다. 즉, 데이터가 여러 서버에 분산되어 있습니다. 한 서버가 다운되더라도 다른 서버에서 데이터를 계속 사용할 수 있습니다. 그러나 이것은 또한 NoSQL 데이터베이스가 설정 및 관리하기가 더 복잡하다는 것을 의미합니다. 둘째, NoSQL 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스만큼 빠르지 않습니다. 이는 일반적으로 쿼리 성능을 저하시킬 수 있는 인덱스를 사용하지 않기 때문입니다. 마지막으로 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스만큼 복잡한 쿼리에 적합하지 않습니다. 이는 관계형 데이터베이스의 표준 쿼리 언어인 SQL을 지원하지 않기 때문입니다. 그렇다면 NoSQL 데이터베이스가 왜 그렇게 인기가 있을까요? 크게 두 가지 이유가 있다고 생각합니다. 첫째, NoSQL 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 더 현대적인 것으로 간주됩니다. 이는 일반적으로 더 확장 가능하고 사용하기 쉽기 때문입니다. 둘째, 빅 데이터의 부상으로 인해 보다 유연하고 확장 가능한 데이터 스토리지 솔루션이 필요하게 되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 애플리케이션에 적합합니다. 그 인기에도 불구하고 저는 NoSQL 데이터베이스가 데이터 스토리지의 미래라고 생각하지 않습니다. 관계형 데이터베이스는 여전히 대부분의 애플리케이션에 가장 적합한 옵션입니다. 보다 안정적이고 빠르며 복잡한 쿼리에 더 적합합니다.

SQL과 NoSQL은 최신 소프트웨어 개발의 두 가지 중요한 구성 요소입니다. 그들의 약점과 강점은 공유됩니다.

Nosql의 인기가 높아지고 있습니까?

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 단순하고 직관적인 형태로 저장하기 때문에 SQL 데이터베이스보다 이해하기 쉬우므로 널리 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 개발자가 데이터 구조를 직접 변경할 수 있도록 하는 것 외에도 원하는 다른 기능에 대한 액세스를 제공할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 목표는 수평으로 확장하고 데이터에 대한 빠른 액세스를 제공하는 것입니다. 그러나 일관성과 고급 쿼리 지원이 부족하기 때문에 이러한 유형의 지원에는 비용이 많이 듭니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 대규모 개발자 커뮤니티에서 지원하고 지원하는 잘 알려진 기술을 사용하여 구축됩니다. 데이터 관리에서 안정성과 확실성을 추구하는 기업에 이상적인 솔루션입니다.

Mongodb가 부상하고 있습니다.

mongoDB의 인기는 대규모 개발자 커뮤니티, 사용 용이성 및 확장성 덕분입니다.

빅데이터는 유행인가?

빅 데이터는 조직이 매일 생성하고 저장하는 대량의 데이터를 가리키는 용어입니다. 용어 자체가 새로운 것은 아니지만 빅 데이터를 수집하고 분석하는 능력은 기술 발전 덕분에 최근 몇 년 동안 가능해졌습니다.
빅 데이터는 최근에 생겨났음에도 불구하고 이미 비즈니스 세계에 큰 영향을 미치고 있습니다. 조직은 의사 결정을 개선하고 고객을 더 잘 이해하며 새로운 제품과 서비스를 개발하기 위해 빅 데이터를 사용하고 있습니다.
그러나 일부 전문가들은 빅 데이터가 유행에 불과하다고 생각합니다. 그들은 빅 데이터를 둘러싼 과대 광고가 비현실적인 기대를 낳았고 많은 조직이 빅 데이터를 효과적으로 사용하지 않고 있다고 주장합니다. 빅 데이터에는 확실히 문제가 있지만, 빅 데이터는 계속 남아 있으며 앞으로 몇 년 동안 더 중요해질 것입니다.

Sql이 Nosql로 대체될까요?

현재로서는 어느 데이터베이스도 교체할 수 없으며 장기적으로 이러한 상황이 계속될 것으로 보입니다. NoSQL 데이터베이스가 SQL 데이터베이스를 대체할 수 있는 유일한 방법은 데이터가 항상 일관되고 쿼리 속도가 계속 유지되도록 하는 방법을 찾는 것입니다.

Amazon 및 Oracle과 같은 많은 대기업은 NoSQL 데이터베이스 서비스를 제공하며 이는 향후 NoSQL 데이터베이스 산업에 활력을 불어넣을 것입니다. NoSQL 데이터베이스는 더 복잡한 쿼리를 처리하고 데이터 일관성을 높이고 데이터를 더 정확하게 저장할 수 있기 때문에 기존 관계형 데이터베이스에 대한 더 나은 대안입니다. 이러한 데이터베이스에는 기존 SQL 인터페이스가 없기 때문에 더 빠르고 효율적으로 사용할 수 있습니다. 더 큰 확장성을 허용하기 때문에 대규모 데이터 응용 프로그램에서 함께 사용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스가 인기를 얻고 있지만 SQL을 대체하는 것으로 간주해서는 안 됩니다.

비SQL 데이터베이스라고도 하는 NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아지고 있지만 SQL 데이터베이스와 혼동해서는 안 됩니다. SQL이고 NoSQL 프로젝트를 실행할 수 있는 한 선호하는 언어는 중요하지 않습니다. 두 가지를 혼용하여 사용하는 것이 좋습니다. SQL은 데이터 전문가 사이의 인기를 포함하여 여러 가지 중요한 이점이 있기 때문에 곧 단계적으로 중단되지 않을 것입니다. SQL 및 관계형 데이터베이스는 세계에서 가장 성공적인 일부 기술 회사에서 사용됩니다. SQL은 데이터 분석가를 위한 기본 도구이며 익숙한 다른 도구로 전환하도록 재교육하기 어렵습니다. 다른 옵션을 찾을 수 없는 경우 NoSQL을 사용하는 것이 좋습니다. SQL 데이터베이스는 계속해서 중요한 역할을 하지만 일부 NoSQL 기능을 포함하도록 발전했습니다. Oracle 및 SQL Server와 같은 여러 데이터베이스는 동적 JSON을 처리할 수 있으며 해당 데이터에 대한 인덱스 및 필터 쿼리를 사용할 수 있습니다. 일부 애플리케이션은 MongoDB에서 큰 이점을 얻지만 이것이 MySQL을 대체하지는 않습니다.

Nosql이란 무엇인가

Nosql은 데이터를 저장하고 검색하는 데 기존 SQL(Structured Query Language)을 사용하지 않는 데이터베이스 유형입니다. Nosql 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스에 적합하지 않은 대량의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.

MongoDB, Cassandra 및 Redis와 같은 데이터베이스 제품은 사용 편의성과 튜닝 용이성으로 인해 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 데이터 센터는 상용 하드웨어에서 실행할 수 있으므로 리소스가 제한되어 있거나 가상화를 위해 데이터베이스를 사용하려는 회사에 탁월한 선택입니다. 다음과 같은 기존 관계형 데이터베이스에 비해 몇 가지 장점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성을 위해 설계되었기 때문에 크기가 커야 합니다. NoSQL 데이터베이스는 설정하기 쉽기 때문에 데이터베이스에 대한 사전 지식이 거의 또는 전혀 필요하지 않습니다. 데이터베이스 NoSQL은 데이터 저장, 머신 러닝, 분석 등 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.

Nosql 대 MySQL

처음 몇 줄에서 MySQL은 테이블 형식 데이터베이스의 설계를 기반으로 하는 관계형 데이터베이스입니다. 문서 기반 NoSQL 프레임워크에는 관계 기능이 없으며 동일한 유형의 데이터에 의존하지 않습니다. NoSQL은 아직 비교적 새롭기 때문에 MySQL이 현재 더 많이 사용되는 데이터베이스 입니다.

또한 NoSQL 데이터베이스는 성능상의 이유로 항상 가장 비용 효율적인 선택은 아닙니다. 이러한 데이터베이스 중 다수는 기존 SQL 데이터베이스 와 달리 데이터를 빠르게 쿼리할 수 없습니다. 이러한 데이터베이스는 많은 데이터 이동이 필요한 업데이트 및 업데이트 측면에서 느릴 뿐만 아니라 응답성이 떨어질 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스가 기존 데이터베이스보다 프로젝트에 더 적합합니까? 상황에 따라 다릅니다. 높은 수준의 유연성과 많은 수의 트랜잭션을 처리할 수 있는 기능을 갖춘 데이터베이스를 찾고 있다면 NoSQL 데이터베이스를 고려해 볼 가치가 있습니다. 반면 쿼리 기능 측면에서 더 빠르고 효율적인 데이터베이스가 필요한 경우 SQL 데이터베이스 사용을 고려할 수 있습니다.