SQL 데이터베이스가 표준이지만 NoSQL이 대신하는 이유

SQL 데이터베이스는 수년 동안 표준이었지만 블록에 NoSQL 데이터베이스라는 새로운 아이가 있습니다. 차이점은 무엇입니까? 그리고 더 중요한 것은 회사가 언제 이전해야 합니까? SQL 데이터베이스는 테이블에 데이터를 저장하는 관계형 데이터베이스입니다. 사용하기 쉽고 확장하기 쉽습니다. 그러나 많은 양의 데이터를 처리하거나 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데는 적합하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 JSON과 유사한 형식으로 저장하는 비관계형 데이터베이스입니다. 대량의 데이터를 처리하거나 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 이상적입니다. 또한 사용하기 쉽고 확장하기 쉽습니다. 그렇다면 회사는 언제 SQL에서 NoSQL로 전환해야 할까요? 다음은 고려해야 할 몇 가지 요소입니다. 1. 저장해야 하는 데이터의 양. 회사에 저장해야 할 데이터가 많다면 NoSQL이 적합합니다. 2. 데이터의 구조. 데이터가 구조화되지 않은 경우 NoSQL이 갈 길입니다. 3. 데이터베이스의 확장성. 회사에서 데이터베이스를 빠르고 쉽게 확장할 수 있어야 한다면 NoSQL이 적합합니다. 4. 사용의 용이성. 회사에서 사용하기 쉬운 데이터베이스를 원한다면 NoSQL이 갈 길입니다.

NoSQL 데이터베이스는 자체적으로 구축하든 RDBMS와 NoSQL을 결합하여 구축하든 관계없이 다양한 환경에서 자주 사용됩니다. SQL에서 NoSQL로 마이그레이션할 때 Schema의 재설계 및 데이터 논리의 리팩터링을 포함하여 몇 가지 요소를 고려해야 합니다. 제안된 기술은 효율성을 높이기 위해 호스팅이 프로세스의 일부가 되도록 요구합니다. AWS(Amazon Web Services) 및 Microsoft Azure와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 인기가 높아짐에 따라 NoSQL 데이터베이스가 더 선호되는 옵션입니다. No SQL 데이터베이스 의 데이터는 매우 강력한 형식인 JSON으로 표시될 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 비용이 낮기 때문에 웹 및 모바일 애플리케이션 모두에 이상적입니다.

인기에도 불구하고 SQL은 NoSQL을 대체하지 않습니다. 시스템을 대안으로 사용할 수 있습니다. SQL 데이터베이스에서 여러 프로젝트를 수행할 수 있고 NoSQL 데이터베이스에서 다른 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 둘 다 올바르게 말할 기회가 있습니다.

관계형 테이블의 기본 키는 SQL에서 NoSQL로 마이그레이션할 때 NoSQL 테이블의 파티션 키로 변환됩니다. 비즈니스 객체를 검색하려면 RDBMS 테이블을 다른 테이블에 조인해야 하고 관련 테이블을 NoSQL 테이블에 결합해야 합니다.

회사에서 Sql보다 Nosql을 원하는 이유는 무엇입니까?

SQL은 매우 구조화되고 ACID 호환 데이터를 위한 탁월한 선택입니다. 데이터 요구 사항이 명확하지 않거나 데이터가 구조화되지 않은 경우 NoSQL이 최선의 선택일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스 에 데이터를 저장하는 경우 SQL 데이터베이스에서와 같이 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다.

클라우드 데이터베이스를 선택하려면 데이터의 모양, 쿼리 방법, 데이터베이스 확장 방법을 고려해야 합니다. 사용하려는 데이터베이스(SQL(구조적 쿼리 언어) 또는 NoSQL(SQL뿐만 아니라))에 따라 달라질 가능성이 큽니다. 클라우드의 빅 데이터 시리즈의 세 번째 기사에서는 데이터 웨어하우스 와 클라우드 컴퓨팅을 다룹니다. NoSQL 데이터베이스는 기사 콘텐츠, 소셜 미디어 게시물 및 기타 유형의 구조화되지 않은 데이터와 같은 데이터를 저장하는 데 훨씬 더 적합합니다. 데이터 유형에는 열 저장소, 문서 지향 데이터, 그래프 기반 데이터 및 키-값 쌍이 포함됩니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성과 유연성을 위해 설계되었습니다. 비즈니스가 성장함에 따라 데이터베이스도 커질 것입니다.

NoSQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스는 확장성이 다르기 때문에 향후 데이터 세트가 어떻게 증가해야 하는지 고려해야 합니다. 점점 더 많은 사람들이 두 가지 유형의 데이터베이스의 최상의 특성을 통합하기 위해 노력하고 있습니다. 온프레미스 데이터베이스를 선호하든 클라우드 데이터베이스를 선호하든 적합한 데이터베이스 옵션을 선택할 수 있습니다. 가장 중요한 결정 중 하나는 기본 데이터 스토리지 플랫폼으로 NoSQL 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용할지 여부입니다. 그런 다음 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 같은 더 많은 클라우드 데이터 스토리지 구성 요소를 살펴보겠습니다.

기사에 따르면 데이터 일관성, 무결성 및 데이터 중복성 측면에서 SQL은 복잡한 쿼리에 대해 NoSQL보다 안전한 대안입니다. SQL은 ACID 속성을 준수하므로 데이터가 일관되고 정확하며 내구성이 있습니다. 이것은 데이터가 유용하고 신뢰할 수 있음을 의미하기 때문에 중요합니다.
SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스는 때때로 동일합니다. SQL은 일부 NoSQL 데이터베이스에서 사용되는 SQL 기반 쿼리 언어입니다. 결과적으로 사용자는 동일한 언어를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터의 경우 검색할 수 있도록 하는 것이 유리할 수 있습니다.
제 생각에는 복잡한 데이터 쿼리와 관련하여 SQL이 NoSQL보다 안전한 옵션입니다.

SQL 데이터베이스에 비해 Nosql의 이점

관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스의 이점은 다음과 같습니다. 데이터 모델은 유연성에 따라 수평 또는 수직으로 확장할 수 있습니다.
*br로 쉽게 생성할 수 있는 간단한 프로그래밍 쿼리 이러한 패브릭의 속성은 매우 유연합니다 br>. SQL 데이터베이스가 여전히 많은 애플리케이션에서 탁월한 선택이라는 사실에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스는 성능, 유연성 및 확장성 측면에서 SQL 데이터베이스보다 훨씬 뛰어납니다. 결론적으로 SQL 데이터베이스는 앞으로도 당분간 계속해서 지배적인 데이터베이스 유형이 될 것입니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 데이터가 즉시 일관성을 유지하고 쿼리가 최소한으로 유지되도록 보장할 수 있다면 대규모 애플리케이션에 더 많이 사용되는 선택이 될 가능성이 있습니다.

사용자가 관계형 데이터베이스에서 Nosql 데이터베이스로 어떻게 마이그레이션할 수 있습니까?

관계형 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션하는 것은 아마도 간단할 것입니다. 데이터베이스에 대해 몇 가지 SELECT * FROM 문을 작성한 다음 선택한 언어를 사용하여 데이터를 NoSQL 문서 로 로드한 다음 그래프를 작성하면 됩니다.

30년 이상 기업 데이터 센터에서 실행된 전설적인 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)는 세계에서 가장 널리 사용되는 데이터베이스 관리 시스템 입니다. 그런 일은 또 있을 수 없습니다. RDBMS는 더 이상 생성 및 소비되는 데이터의 양, 속도 또는 다양한 데이터를 처리할 수 없습니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터의 미래를 위해 필요합니다. 레거시 RDBMS에서 최신 NoSQL 데이터베이스로 어떻게 전환합니까? 관계형 세계에서 NoSQL 세계로 마이그레이션하는 경우 미리 계획하는 것이 중요합니다. SQL과 NoSQL Land는 크게 다르기 때문에 새로운 사용자는 구문을 이해하기 어려울 수 있습니다.

NoSQL은 새 프로젝트의 중요한 부분이기 때문에 개발자는 영향을 받지 않습니다. Foursquare는 2,500만 명 이상의 사용자와 25억 건 이상의 체크인을 보유하고 있어 가장 큰 소셜 미디어 사이트 중 하나입니다. NoSQL의 가장 놀라운 점 중 하나는 사용자가 필요에 따라 데이터 모델을 반복할 수 있다는 것입니다. 관계형 시스템을 사용하는 방법을 배운 후 많은 신규 사용자가 관계형 시스템에서 마이그레이션하기 시작합니다. Foursquare와 Art.sy는 관계형 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 전환한 회사의 두 가지 예입니다. Riak 또는 MongoDB와 같은 키-값 저장소로의 데이터 마이그레이션은 Cassandra와 같은 RDBMS 데이터베이스 의 열로의 데이터 마이그레이션과 동일하지 않습니다. 현명한 회사가 이제 막 시작했을 때 NoQL은 일반적으로 확장을 위한 첫 번째 선택입니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스가 관계형 데이터베이스에 비해 이점을 갖는 것은 드문 일이 아니지만 문제가 없는 것은 아닙니다. 데이터 액세스는 NoSQL 데이터베이스 설계에서 우선 순위가 지정되어야 하며 데이터 마이그레이션은 간단해야 합니다.

Rdbms를 Nosql로 마이그레이션

다음 단계에 따라 RDBMS에서 NoSQL로 마이그레이션할 수 있습니다. RDBMS에서 NoSQL 시스템으로 마이그레이션할 때 문서 스키마는 매우 중요합니다. 기존 애플리케이션에서 가장 자주 사용되는 쿼리를 검사합니다. 동시에 자주 액세스되는 데이터를 검사하고 동시에 자주 액세스되는 데이터 그룹을 식별합니다.

MongoDB가 RDBMS보다 나은가요? RDBMS에는 테이블 구조를 기반으로 사용할 수 있는 미리 정의된 스키마가 있습니다. 문서 유형은 NoSQL에 조인되는 대신 포함되며 데이터는 풍부한 문서로 구성됩니다. 관계형에서 NoSQL 시스템으로 마이그레이션할 때 용어 간에 몇 가지 차이점이 있습니다. 데이터는 MongoDB와 같은 NoSQL 시스템 의 도입으로 인해 극적인 변화를 겪고 있습니다. RDBMS에서 NoSQL로의 전환에는 많은 고려 사항이 필요합니다. 이러한 요소에 대응하면 비용 절감과 유연성을 얻을 수 있습니다. 오픈 소스 데이터베이스 전문가와 협력하면 훨씬 더 나은 데이터베이스 마이그레이션 작업을 수행할 수 있습니다.

Nosql이 Rdbms를 대체할 수 있습니까?

예, 경우에 따라 옵션이 될 수 있습니다. NoSQL은 RDBMS를 보완하는 솔루션이지만 RDBMS를 대체할 수는 없다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 대규모 데이터 세트를 처리할 때 관계형 데이터베이스가 남기는 격차를 메우는 데 도움이 됩니다.

Mongodb는 Rdbms보다 낫습니다.

MongoDB는 계층적 데이터 저장에는 적합하지만 필요한 기능이 부족하기 때문에 계층적 데이터 저장에는 적합하지 않습니다. MongoDB는 SQL과 JSON을 지원하지만 RDBMS는 SQL만 지원합니다. MongoDB는 설정, 구성 및 실행이 간단하기 때문에 RDBMS보다 설정, 구성 및 실행이 더 빠릅니다. RDBMS는 수평적으로 확장되지 않으므로 MongoDB는 사용하기 쉽습니다.
트랜잭션(조인이라고도 함)은 관계형 데이터베이스를 통해 수행할 수 있습니다. 고속으로 흐르는 데이터는 NoSQL 데이터베이스에서 처리합니다. 저속 데이터 흐름에서는 관계형 데이터베이스를 사용하여 이 정보를 관리합니다.

마이그레이션에 더 적합한 Db는 무엇입니까?

마이그레이션 프로세스에서는 구조화된 데이터베이스가 사용됩니다.

Mongodb 대 Mysql: 어느 것이 더 빠릅니까?

실행 중인 쿼리 수 외에 고려해야 할 두 번째 요소가 있습니다. 많은 수의 복잡한 쿼리가 실행 중인 경우 MySQL이 더 빠를 수 있습니다. MongoDB는 일반적으로 대부분의 쿼리가 간단한 경우 처리하는 데 시간이 더 오래 걸리지만 항상 그런 것은 아닙니다.

Rdbms에서 Mongodb로 데이터를 어떻게 전송합니까?

방법 3은 기존 RDBMS를 새로운 MongoDB 데이터베이스 와 병렬로 실행하여 시간이 지남에 따라 프로덕션 데이터를 전송하는 것을 수반합니다. 레코드는 RDBMS에서 검색되고 이를 사용하는 애플리케이션에 필요한 스키마에서 MongoDB로 반환됩니다.

Mongodb 대 Sql: 최고의 데이터베이스는 무엇입니까?

계층 구조가 부족함에도 불구하고 MongoDB는 확장성과 고성능으로 인해 SQL 데이터베이스에 대한 탁월한 대안입니다. 그럼에도 불구하고 일부 사용자는 사용 편의성 때문에 SQL 데이터베이스보다 MongoDB를 선호할 수 있습니다. 고급 분석 및 조인을 제공하기 때문에 많은 사용자가 SQL을 선호할 가능성이 높습니다.

Sql에서 Nosql 변환기 온라인으로

sql 데이터베이스를 nosql 데이터베이스로 변환하는 데 사용할 수 있는 많은 sql to nosql 변환기가 온라인에 있습니다. 이러한 변환기는 sql 데이터베이스를 nosql 데이터베이스로 마이그레이션하려는 사용자에게 매우 유용할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 이외의 수단으로 모델링된 데이터의 저장 및 검색을 위한 메커니즘을 제공합니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 확장성이 더 뛰어나고 관계형 데이터베이스보다 더 높은 성능을 제공합니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 문서 데이터베이스에 더 가깝습니다. 이 소프트웨어는 유연하고 확장 가능하며 데이터 관리 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있어 최신 비즈니스 요구 사항에 대응할 수 있도록 제작되었습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 예입니다. 직원이 2,000명 이상인 조직은 미션 크리티컬 애플리케이션을 실행하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 이는 대부분의 관계형 데이터베이스에서 너무 어려운 것으로 간주되는 5가지 경향 때문입니다. 관계형 데이터베이스의 가장 중요한 문제는 고정 데이터 모델로 인해 애자일 개발을 지원하는 능력이 부족하다는 것입니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL의 데이터 모델을 정의합니다.

NoSQL에서 데이터 세트를 모델링하는 것은 정적이지 않습니다. JSON 형식은 문서 지향 데이터베이스에 데이터를 저장하기 위한 사실상의 형식입니다. ORM 프레임워크의 오버헤드가 제거되고 애플리케이션 개발이 간소화됩니다. N1QL(nickel로 발음)은 Couchbase Server 4.0에서 SQL-to-JSON 확장으로 도입되었습니다. 이 도구는 표준 SELECT, FROM, WHERE 문은 물론 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 기능을 백업할 수 있습니다. NoSQL 분산 데이터베이스는 스케일 아웃 아키텍처로 설계되어 단일 장애 지점이 없기 때문에 운영 목적에 이상적이라고 합니다. 웹 및 모바일 앱을 통한 고객 상호 작용이 증가하려면 신뢰할 수 있는 모바일 및 웹 앱 개발이 필요합니다.

NoSQL 데이터베이스는 설치, 구성 및 확장이 간단합니다. 데이터 읽기, 쓰기 및 저장이 주변에 분산되도록 설계되었습니다. 소규모 및 대규모 클러스터의 관리 및 모니터링을 포함하여 모든 규모에서 작동합니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스에는 데이터 센터 간 복제 기능이 내장되어 있어 추가 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 또한 하드웨어 라우터를 사용하면 데이터베이스 간에 즉각적이고 직접적인 장애 조치가 가능합니다. 애플리케이션은 자체 복구를 수행하기 전에 데이터베이스가 문제를 감지할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 오늘날 대부분의 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션은 NoSQL 데이터베이스를 사용합니다.

RavensDB는 비즈니스에 필요한 다양한 기능을 처리할 수 있는 지능형 문서 NoSQL 데이터베이스입니다. 결과적으로 광범위한 데이터 유형을 처리하고 다양한 조건에서 잘 수행할 수 있습니다. 빠르고 쉬운 데이터 처리 및 분석이 필요한 비즈니스에 이상적입니다.

Nosql 데이터베이스는 빅 데이터 처리에 이상적입니다.

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 빅 데이터, 분석, 실시간 데이터 및 모바일 앱 개발에 이상적입니다.

아파치 카산드라

Apache Cassandra는 많은 상용 서버에서 대량의 데이터를 처리하도록 설계된 무료 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템으로 단일 장애 지점 없이 고가용성을 제공합니다. Cassandra는 비동기식 마스터리스 복제를 통해 여러 데이터 센터에 걸쳐 있는 클러스터에 대한 강력한 지원을 제공하여 모든 클라이언트에 대한 짧은 대기 시간 작업을 허용합니다.

수천 개의 기업이 빠르고 안전하며 확장 가능한 오픈 소스 분산 NoSQL 데이터베이스인 Cassandra를 신뢰합니다. 입증된 내결함성 및 짧은 대기 시간으로 인해 미션 크리티컬 데이터에 사용하면 몇 가지 이점이 있습니다. Cassandra는 클라우드 인프라 또는 온프레미스 데이터 센터에 영향을 주지 않고 데이터 센터 중단을 처리할 수 있는 올인원 솔루션입니다. Bloomberg의 NoSQL 인프라 팀은 1,700개 노드의 거의 1페타바이트 데이터베이스에서 매일 200억 건 이상의 요청을 처리합니다. – Bloomberg의 NoSQL 인프라 소프트웨어 엔지니어링 팀장 Isaac Reath. "우리는 매우 높은 쓰기 처리량을 처리하고 쓰기 처리량을 계속 확장할 수 있는 무언가가 필요했습니다."라고 Backblaze Cassandra 에코시스템 선임 시스템 관리자인 Elliott Sims는 말합니다.

Cassandra는 고성능을 위한 탁월한 선택입니다.

기존 데이터베이스 에 비해 Cassandra에는 많은 이점이 있지만 관리 작업이 거의 또는 전혀 필요하지 않으면서 고성능이 필요한 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. 대량의 데이터를 저장해야 하고 여러 서버에 분산될 수 있으며 실시간으로 변경될 수 있는 애플리케이션에 이상적입니다.