Nosql이 일관성이 없는 이유

Nosql 데이터베이스 는 높은 성능과 확장성으로 유명합니다. 그러나 그들은 종종 "일관되지 않다"는 비판을 받았습니다. 이 기사에서는 nosql 데이터베이스가 항상 일관성이 없는 이유를 살펴봅니다. nosql 데이터베이스가 일관성이 없는 주된 이유 중 하나는 성능을 위해 일관성을 희생하도록 설계되었기 때문입니다. 이는 nosql 데이터베이스가 높은 성능과 확장성을 제공할 수 있지만 항상 정확하지는 않을 수 있음을 의미합니다. nosql 데이터베이스가 일관성이 없는 또 다른 이유는 종종 최종적으로 일관된 모델을 사용하기 때문입니다. 이는 데이터베이스의 데이터가 즉시 일관성이 없을 수 있지만 결국 단일 상태로 수렴된다는 것을 의미합니다. 마지막으로 nosql 데이터베이스는 자주 분산되기 때문에 일관성이 떨어질 수도 있습니다. 이는 데이터가 여러 서버에 분산되어 있어 불일치가 발생할 수 있음을 의미합니다. 전반적으로 nosql 데이터베이스가 항상 일관성이 있는 것은 아닙니다. 그러나 고성능과 확장성을 제공합니다.

대부분의 NoSQL 데이터베이스에서는 강력한 일관성보다 일관성이 우선시됩니다. 데이터베이스 트랜잭션은 데이터 일관성 을 보장할 수 없기 때문에 지원되지 않습니다. 모든 업데이트가 일관되면 모든 복제본에 도달할 가능성이 낮습니다.

NoSQL을 사용하면 보관할 데이터를 기억할 필요 없이 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터가 증가함에 따라 확장 및 축소해야 합니다. 이전에 언급한 바와 같이 NoSQL은 훨씬 더 많은 유연성과 데이터 변경에 따라 비용을 조정할 수 있는 기능을 제공합니다.

데이터베이스 NoSQL은 알고리즘을 사용하지 않고 SQL과 같은 기존 데이터베이스 와 다르게 데이터를 저장하는 데이터베이스를 말합니다. 데이터 모델을 기반으로 NoSQL 데이터베이스는 여러 유형으로 분류할 수 있습니다. 문서, 키-값, 넓은 열 및 그래프 형식이 가장 일반적입니다.

또한 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능하므로 단순히 서버를 추가하는 것만으로 증가된 트래픽을 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 세트가 발전함에 따라 점점 더 대중화되고 있으며 이를 통해 더 크고 강력해질 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스가 일관성이 없는 이유는 무엇입니까?

Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 와 동일한 규칙을 사용하지 않기 때문에 일관성이 없습니다. Nosql 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 더 유연하고 확장 가능하도록 설계되었지만 일관성을 희생해야 합니다.

쿼리 언어인 CQL도 있습니다. 이 언어는 SQL에 매우 친숙하지만 조금 더 제한적입니다. 또한 조정 가능한 일관성을 제공합니다. 즉, 특정 데이터 비트에 대해 완전한 일관성을 달성할 수 있습니다. Cassandra의 키 값 저장소는 정렬된 키 값 쌍 세트를 중심으로 구축됩니다. 데이터의 파티션(샤드)은 최상위 키 값을 사용하여 만들 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 시계열 데이터를 보다 효과적으로 구성하고 저장할 수 있습니다. 그러나 전체 텍스트 검색 엔진의 사용을 보증하지는 않습니다. 그러나 이것은 Lucene 및 Solr와 같은 검색 엔진과 결합되기 때문에 드문 일이 아닙니다.

Nosql 데이터베이스: 생각만큼 확장 가능하거나 신뢰할 수 없음

nosql 데이터베이스의 확장 기능은 ACID 트랜잭션 지원이 없기 때문에 위험합니다. 또한 nosql 데이터베이스는 기존 데이터베이스만큼 운영 체제와 긴밀하게 통합되지 않기 때문에 안정성이 떨어집니다.

Nosql은 일관성이 있습니까?

따라서 NoSQL 데이터베이스는 고가용성을 유지하기 위해 일관성을 줄여야 합니다. 강력한 일관성을 제공하기보다는 지속적인 성공을 위한 기반 역할을 합니다. 결과적으로 기본 값을 정기적으로 보장하는 데이터 저장소는 최근 WRITE 결과를 반환하지 못하는 경우가 있습니다.

관계형 모델에서 문서 데이터 저장소 구현 을 수정하려면 매우 자세하게 살펴봐야 합니다. 또한 기내 저장소의 데이터는 RDBMS의 데이터보다 훨씬 더 복잡한 방식으로 요소화되어야 합니다. 이해하지 못하거나 실수할 경우 일자리를 잃을까 두려워하는 사람은 참가할 수 없습니다. 그들은 원자성 트랜잭션이어야 하는 것이 다양한 청크로 분해된다는 사실을 알아채지 못하고 대신 복제를 계속하고 결과적으로 대기 시간이 발생하여 제3자를 트랜잭션으로 끌어들입니다. 그날이 오면 전체 시스템을 버리고 부서는 아웃소싱하고 유지 관리 책임은 외부에 맡길 것입니다.

문서 저장소, 키-값 저장소, 그래프 저장소 및 검색 엔진은 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 예를 들어 문서 저장소를 사용하면 각 문서에 여러 필드가 있는 조직적인 방식으로 문서를 저장할 수 있습니다. 그래프는 그래프에 데이터를 저장하는 반면 키-값 저장소는 키 순서대로 값을 저장합니다. 관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스에는 많은 이점이 있습니다. 또한 더 빠른 방식으로 데이터를 처리 및 업데이트하여 보다 효율적인 작업이 가능합니다. 또한 확장성이 뛰어나 속도 저하 없이 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스와 마찬가지로 특정 방식으로 조작해야 하는 데이터에는 적합하지 않습니다. 특정 데이터 유형의 경우 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 비해 뛰어납니다.

복제본에서 읽을 때 시간과 버전의 차이는 무엇입니까?

읽기가 수행되는 시점에 클러스터의 복제본에서 읽기가 수행되면 이를 읽기 시간이라고 합니다. 가장 최신 버전의 데이터를 기반으로 복제본에서 읽는 것을 말합니다. 이 클러스터는 복제본에서 읽기를 허용하지 않습니다.
Absolute 설정에는 엄격한 제한이 있어 각 클라이언트 프로세스 뒤에는 항상 복제본이 따라옵니다. 시간 설정을 사용하면 클라이언트 프로세스는 가장 최근 타임스탬프가 있는 복제본에서 읽습니다. 버전 설정이 설정되면 클라이언트 프로세스는 최신 버전을 기반으로 복제본에서 데이터를 읽을 수 있습니다. no 설정을 지정하면 클러스터의 모든 복제 활성화 프로세스가 클라이언트 프로세스에서 읽습니다.

Nosql이 신뢰할 수 없는 이유는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스가 SQL 데이터베이스만큼 신뢰할 수 없는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, NoSQL 데이터베이스는 종종 SQL 데이터베이스보다 성숙도가 낮기 때문에 더 많은 버그가 있을 수 있습니다. 둘째, NoSQL 데이터베이스는 때때로 잘 정의되지 않은 스키마를 사용하므로 데이터 무결성 문제가 발생할 수 있습니다. 마지막으로 일부 NoSQL 데이터베이스는 트랜잭션을 지원하지 않으므로 정전이나 기타 시스템 오류가 발생하면 데이터가 손실될 수 있습니다.

개발자는 메모리 내 구조를 관계형 데이터베이스로 변환하지 않고도 NoSQL 데이터베이스를 구축할 수 있습니다. 높은 수준의 데이터 보안을 제공하지 않는다는 사실은 오늘날 IT 회사의 주요 관심사입니다. 대규모 데이터베이스 를 더 작고 빠르고 관리하기 쉬운 조각으로 분리하는 샤딩 프로세스를 자동화할 수 있는 데이터베이스는 없습니다. 데이터는 NoSQL 데이터베이스에서 여러 노드 클러스터로 분할되어 대규모 컴퓨팅 리소스로 대규모 데이터 세트를 선택적으로 확장하는 데 사용할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 발전으로 인해 최신 애플리케이션이 요구하는 확장성, 안정성 및 가용성 요구 사항을 처리할 수 있게 되었습니다. NoSQL의 단점은 다양한 방법을 사용하여 피하거나 극복할 수 있습니다.

기존 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스의 장점은 많습니다. 또한 확장성, 단순성 및 코드는 모두 중요한 요소입니다. NoSQL 기술은 성숙도가 낮고 오류가 발생하기 쉬우며 필요한 SQL 명령이 적습니다.
결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 자체적으로 확장하도록 설계할 수 없으며 대용량 트랜잭션을 처리하기 위해 추가 인프라가 필요할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 유연성이 떨어지고 작업 쿼리 문제에 대한 지원이 더 복잡합니다. 표준화 부족으로 인해 NoSQL 데이터베이스는 다른 시스템과 통합하기 어렵습니다.

Nosql 일관성은 어떻게 보장됩니까?

Nosql 일관성 은 일반적으로 시스템에서 대부분의 노드인 쿼럼을 사용하여 달성됩니다. 즉, 시스템의 노드 중 절반 이상이 특정 데이터 항목의 값에 동의하면 해당 값이 올바른 값으로 간주됩니다. 이렇게 하면 노드 장애가 발생하더라도 시스템의 데이터가 일관되게 유지됩니다.

데이터베이스 및 최종 일관성

MongoDB는 시간이 지남에 따라 유지 관리되는 데이터베이스의 좋은 예입니다. 기본 구성원이 실패하는 경우 MongoDB 클러스터는 새 기본 구성원이 선출될 때까지 쓰기를 일시 중단하여 일관성을 유지합니다. 실패한 기본에 대한 복구 불가능한 쓰기의 롤백은 실패한 기본이 클러스터에 보조로 반환될 때 발생합니다. 클라이언트는 실패한 기본 데이터를 볼 수 없습니다.
최종 일관성으로 알려진 데이터 모델링 개념은 분산된 NoSQL 데이터베이스에 대한 업데이트가 항상 클러스터 전체에 반영되도록 합니다. 두 데이터베이스 쿼리가 동일하면 일정 시간이 지나면 각각의 결과가 반환됩니다. 항상 필요한 것은 아니지만 이점을 얻을 수 있는 일부 응용 프로그램이 있습니다. MongoDB 데이터베이스는 궁극적으로 일관성을 제공할 수 있는 데이터베이스의 훌륭한 예이며 일부 상황에서도 유용할 수 있습니다.

Nosql 일관성

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 관계형 데이터베이스보다 느슨한 일관성을 제공합니다. CAP 정리는 분산 데이터베이스가 다음 세 가지 보장 중 두 가지 이상을 동시에 제공하는 것은 불가능하다고 말합니다.
– 일관성: 모든 읽기는 가장 최근 쓰기 또는 오류 수신
– 가용성: 모든 요청은 (오류가 아닌) 응답을 받습니다 – 가장 최근에 쓴 내용이 포함되어 있다는 보장이 없습니다.
– Partition tolerance: 임의의 수의 메시지가 네트워크에 의해 삭제되거나 지연되더라도 시스템은 계속 작동합니다.

NoSQL에서는 일관성과 고가용성이 불가능합니다. Eric Brewer는 CAP 정리에서 이 표현을 처음 사용했습니다. CAP 정리에 따르면 데이터베이스에 대한 세 가지 보장 중 두 가지만 달성할 수 있습니다. 세 가지 보증은 매우 독특하여 어떤 시스템도 두 개 이상을 보장할 수 없습니다. RDBMS(기록 데이터 관리 시스템)가 그 첫 번째입니다. 이 유형의 시스템은 이를 지원할 수 있는 여러 기계가 있기 때문에 매우 다재다능합니다. 또한 이러한 시스템은 한 시스템에 오류가 발생하면 다른 시스템으로 교체할 수 있기 때문에 분할 허용이 가능합니다.

Sql 데이터베이스는 Strongly Consistent입니까?

ACID 일관성 모델은 SQL 데이터베이스에서 사용됩니다(강력한 일관성 또는 쓰기 일관성). 이 시스템은 트랜잭션 시스템이나 감사 시스템과 같이 구조화된 데이터와 잘 알려진 데이터 형식을 가진 시스템에 가장 적합합니다.

Mongodb는 기존 데이터베이스보다 더 일관된 데이터를 제공합니다.

그러나 일관성이 항상 쉽거나 바람직한 것은 아닙니다. 관계형 데이터베이스 를 중심으로 구축된 웹 응용 프로그램을 고려하십시오. 데이터베이스를 사용할 수 없게 되면 웹 응용 프로그램도 사용할 수 없게 됩니다. 기존 데이터베이스와 달리 MongoDB는 MongoDB 프로젝트입니다. 이 데이터베이스의 데이터는 문서 지향 데이터베이스인 테이블이 아닌 문서에 저장됩니다. MongoDB는 모든 클라이언트가 동시에 동일한 데이터를 읽고 쓰는 경우 표준 데이터베이스에서 사용할 수 있는 것보다 높은 수준의 일관성을 제공할 수 있습니다.

Nosql 베이스

Nosql 데이터베이스는 SQL 데이터베이스에서 사용하는 기존 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스 유형입니다. Nosql 데이터베이스는 종종 대규모 데이터 저장소 에 사용되며 종종 SQL 데이터베이스보다 확장성과 성능이 뛰어납니다.

많은 조직에서 관계형 데이터베이스를 계속 사용하지만 요즘 사람들이 생각하는 것만큼 나쁘지는 않습니다. NoSQL은 RDBMS가 채울 수 없는 격차를 메우기 위한 것입니다. 답변을 찾으려면 관련 결과를 반환하는 데이터베이스를 쿼리하십시오. SQL은 이 쿼리에 사용되는 쿼리 언어입니다. 테이블 간의 관계 또는 테이블에 추가된 항목이 어떤 식으로든 변경될 수 있습니다. 데이터베이스의 ACID 속성은 원자성, 일관성, 격리 및 내구성입니다. 예를 들어 각각의 추가 열에는 값을 포함하기 위해 이전의 모든 행이 필요합니다.

Cassandra의 행 파티션에 열을 추가할 수 있습니다. MongoDB는 SQL뿐만 아니라 비관계형 데이터베이스도 나타내는 약어입니다. NoSQL 데이터베이스는 네 가지 범주로 나뉩니다. 세 가지 주요 가치 저장소는 Riak, Voldemort 및 Redis입니다. Cassandra와 HBase에는 큰 열이 있습니다. 문서 데이터베이스에는 MongoDB Graph 데이터베이스, Neo4J 데이터베이스 및 HyperGraphDB 데이터베이스가 포함됩니다. 문서 저장소는 데이터를 반구조화된 형식으로 저장한다는 점에서 키-값 데이터베이스와 유사합니다.

그래프 데이터베이스는 데이터를 한 번(한 번 또는 두 번) 저장하는 데만 필요하며 노드 간의 관계는 미리 결정할 수 있습니다. 두 노드 간의 관계를 변경하는 것과 달리 지속 관계를 변경하는 데는 훨씬 적은 시간이 걸립니다. 이것을 NoSQL 학습의 첫 단계로 이해해야 합니다.

Mongodb: Nosql 데이터베이스

MongoDB와 같은 문서 지향 NoSQL 데이터베이스는 열 기반 구조로 구별됩니다. 멀티파트 트랜잭션을 처리할 수 있는 데이터베이스를 찾고 있다면 ACID를 준수하지 않는 데이터베이스는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. MongoDB는 빠르고 간단한 데이터베이스가 필요한 애플리케이션에 널리 사용됩니다.

SQL 대 Nosql

SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능한 반면 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능합니다. SQL 데이터베이스는 테이블 기반 데이터베이스인 반면 NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값, 그래프 또는 와이드 컬럼 저장소 데이터베이스 입니다. 다중 행 트랜잭션에서 SQL 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스보다 성능이 좋은 반면 문서 및 JSON과 같은 구조화되지 않은 데이터는 NoSQL 데이터베이스에서 더 잘 처리할 수 있습니다.

데이터는 모든 데이터 과학 하위 필드의 기초입니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터를 저장하는 가장 일반적인 방법입니다. DBMS와 상호 작용하고 통신하려면 해당 언어를 사용해야 합니다. DBMS는 SQL(구조적 쿼리 언어)과 상호 작용합니다. 최근 몇 년 동안 데이터베이스 개발에 NoSQL 데이터베이스라는 새로운 용어가 등장했습니다. 데이터는 비관계형 데이터베이스의 테이블이나 레코드에 저장할 수 없습니다. 데이터 저장 구조 대신 특정 사용자의 요구를 충족하도록 설계 및 최적화되었습니다.

열 지향 테이블, 문서 지향 테이블, 키-값 쌍 및 그래프 데이터베이스가 가장 일반적으로 사용됩니다. MongoDB는 Python에서 사용할 수 있는 문서 지향 데이터베이스의 예입니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 데이터 구조를 개발할 때 더 많은 유연성을 제공한다고 생각됩니다. SQL 데이터베이스의 구조는 더 엄격하고 덜 유연하지만 관계형 데이터베이스의 구조는 더 유연합니다. SQL로 시작하여 NoSQL로 작업하는 것이 초보자에게 가장 좋은 옵션일 수 있습니다. 각각에는 많은 장점과 단점이 있으며 데이터, 응용 프로그램 및 사용하기 쉬운 요소에 따라 적합한 것을 선택해야 합니다. SQL이 NoSQL이나 오늘날 작성된 방식만큼 좋지 않다는 것은 사실입니다. 데이터를 검토하면 최상의 결정을 내릴 수 있습니다.

600대 고객이 많은 회사가 좋은 예가 될 수 있습니다. 모든 신용 점수를 함께 연결하는 것은 간단하기 때문에 관계형 데이터베이스의 데이터는 이 정보를 저장하는 데 탁월한 선택이 될 것입니다. 조인이 없기 때문에 MongoDB와 같은 비관계형 데이터베이스는 이 작업에 적합하지 않을 수 있습니다.
MongoDB는 데이터를 저장할 수 있는 잠재력이 있지만 쿼리에 적합한 방식으로 결합할 수는 없습니다. 즉, 회사에서 신용 점수가 600점 이상인 고객 수를 확인하기 위해 별도의 쿼리를 생성해야 합니다.
관계형 데이터베이스는 이 상황에 더 적합합니다. 여러 데이터 조각을 통합해야 하는 복잡한 쿼리에 이상적입니다.

Nosql 데이터베이스: 장단점

NoSQL 데이터베이스의 인기 상승은 본질적으로 더 분석적이라는 사실에 기인할 수 있습니다. 기존의 관계형 데이터베이스보다 더 효율적으로 대량의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스에 비해 몇 가지 장점이 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. 첫 번째 단계로 데이터 스토리지 계층 구조 가 지원되지 않습니다. 둘째, 키-값 스토리지는 SQL 데이터베이스에서 상당히 느립니다.