다음 프로젝트에서 NoSQL 데이터베이스를 사용해야 하는 이유

오늘날 대부분의 애플리케이션은 PostgreSQL, MySQL 또는 Oracle과 같은 일종의 관계형 데이터베이스 를 사용합니다. 그러나 사용 편의성과 확장성으로 인기를 얻고 있는 NoSQL이라는 새로운 종류의 데이터베이스가 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 오버헤드 없이 대량의 데이터를 저장해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 다음 프로젝트에서 NoSQL 데이터베이스를 사용하려는 경우 PostgreSQL은 훌륭한 옵션입니다. 이 기사에서는 PostgreSQL에서 NoSQL 데이터베이스 사용을 시작하는 방법을 보여줍니다.

NoSQL 데이터베이스는 키-값 저장소, 열 형식 데이터베이스 및 클라우드 데이터베이스를 포함하여 다양한 모양과 크기로 제공됩니다. 내 프로그램에서처럼 쉽게 내 데이터베이스의 개체를 조작할 수 있다는 생각이 마음에 듭니다. 객체를 사용하여 프로그래밍하는 일반적인 방법은 ORM(객체 관계 매핑)입니다. JSON 지원 Web API를 사용하는 경우 이 형식을 이해하고 여기에서 데이터를 검색할 수 있는 저장소 유형에 결과 집합을 저장할 수 있기를 바랍니다. Postgres에 키-값 저장소를 추가함으로써 개발자는 다양한 새 기능의 이점을 누릴 수 있습니다. 모든 애플리케이션에 이러한 기능이 필요한 것은 아닙니다. 그러나 그것들은 유용하고 개선될 수 있습니다. XML, INTEGER 및 TEXT와 유사한 데이터 유형입니다.

HStore의 키를 사용하여 값을 검색할 수 있습니다. people 테이블의 각 행에는 유형에 관계없이 모든 키와 값이 포함된 자체 해시 테이블이 있습니다. HStore 열에는 텍스트 문자열로 작성된 키와 값이 있습니다. HStore의 운영자는 향상된 인덱스를 활용하여 보다 편리하고 빠르게 사용할 수 있습니다. GiN 및 GIST 인덱스가 이제 매우 효율적이고 성능이 우수한 HStore 열을 지원한다는 사실을 알게 되어 기쁩니다. 이진 데이터는 텍스트 데이터보다 더 간결하고 효율적인 방식으로 데이터를 저장합니다. 이제 HStore 데이터 검색에 사용할 수 있는 동일한 GIN 및 GIST 인덱스를 JSONB 데이터 검색에도 사용할 수 있습니다.

나에게 Postgres의 HStore 텍스트 섹션은 소프트웨어의 가장 중요한 구성 요소입니다. JSON 개체의 값은 이중 화살표 연산자(-)의 키를 사용하여 검색할 수 있습니다. 확실히 하기 위해 단일 화살표(-)를 사용하면 원하는 것이 아닌 개체를 반환할 수 있습니다.

PostgreSQL은 SQL(관계형) 및 JSON(비관계형)을 모두 쿼리하는 데 사용할 수 있는 엔터프라이즈급 오픈 소스 관계형 데이터베이스 입니다.

Postgres가 Nosql을 처리할 수 있습니까?

Postgres는 NoSQL 데이터베이스와 비교할 수 없지만 NoSQL 데이터베이스 생성을 피하면서 독립적인 데이터가 필요한 경우 훌륭한 대안이 될 수 있습니다. 이제 서로 다른 데이터베이스 시스템 사이에는 많은 유사점이 있으며 PostgreSQL과 다른 데이터베이스 사이의 격차는 점점 작아지고 있습니다.

예를 들어 JSON을 사용하는 PostgreSQL은 사용자 요구에 대해 보다 총체적인 접근 방식을 취하여 대부분의 NoSQL 워크로드를 효과적으로 처리합니다. eBay, Amazon, Twitter 및 Facebook과 같이 트래픽 양이 많은 웹사이트를 호스팅하는 경우 확장성과 가용성을 타협할 수 없습니다. PostgreSQL은 데이터 를 테이블의 행에 저장하는 반면 MongoDB는 데이터를 문서로 저장합니다. Postgres 9.3은 전체 트랜잭션 지원 및 필드 데이터에 대한 제약 조건이 있는 JSON 문서 저장을 포함하여 NoSQL 데이터베이스로 변환할 수 있는 여러 중요한 기능을 제공합니다. 급여의 목적이 공허한 단어, 공허한 설명 또는 마이너스 급여가 아닌 다른 것을 제공하는 것이라고 가정하십시오. Postgres에서 JSON을 멋진 유형의 JSON으로 사용할 수 있습니다. JSON 유형의 정의된 연산자로 사용 가능한 필드와 값을 찾을 수 있습니다.

id 필드 외에 필드 유형의 유효성 검사가 필요합니다. Postgres는 이 문제가 유형 정의와 관련이 있는지 확인하기 위해서만 검사합니다. 아직 한 번 더 확인해야 할 사항이 있습니다. 고유한 이름과 ID는 각 필드에 대해 생성되어야 합니다. 이렇게 하려면 두 개의 인덱스를 사용할 수 있습니다.

Postgresql은 Nosql Db입니까?

PostgreSQL에는 NoSQL 같은 것이 없습니다. 고전적인 관계형 데이터베이스 서버 (및 구문)인 PostgreSQL은 대부분의 SQL 표준을 지원합니다.

Google Cloud Platform은 클라우드 기반 애플리케이션의 개발, 배포 및 관리를 지원하는 강력한 플랫폼입니다. 이 회사는 광범위한 스토리지, 데이터 처리 및 분석 서비스를 제공합니다. 결과적으로 클라우드 기반 PostgreSQL 배포는 기존 온프레미스 PostgreSQL 배포와 달리 매우 비용 효율적입니다. 클라우드 환경에서 PostgreSQL 서버를 실행하는 것이 일반적으로 온프레미스에서 실행하는 것보다 저렴합니다. 또한 클라우드 기반 PostgreSQL 배포는 변화하는 고객 요구에 맞게 확장 또는 축소할 수 있으므로 보다 예측 가능한 대응이 가능합니다.
클라우드 기반 PostgreSQL 배포에는 많은 이점이 있지만 비용이 듭니다. 첫 번째 요점은 클라우드 기반 PostgreSQL 배포가 온프레미스 PostgreSQL 배포만큼 항상 안정적이지 않을 수 있다는 것입니다. 구름 변동은 예측할 수 없기 때문에 자주 영향을 받습니다. 클라우드 기반 PostgreSQL 배포는 온프레미스 PostgreSQL 설치만큼 항상 안전한 것은 아닙니다. 경우에 따라 무단 액세스로부터 항상 보호되지는 않습니다.

데이터를 위한 최고의 데이터베이스

PostgreSQL은 정확하고 효율적인 방식으로 수행되어야 하는 데이터 분석을 위한 훌륭한 선택입니다. 성숙하고 널리 사용되는 데이터베이스이기 때문에 해당 쿼리 엔진은 가장 많이 접하게 될 쿼리 유형에 적합합니다.
MongoDB 데이터베이스는 많은 처리 단계가 필요하지 않은 데이터 저장을 위한 환상적인 선택입니다. PostgreSQL보다 빠른 데이터베이스에서 데이터를 처리할 수 있으며 PostgreSQL보다 큽니다.

PostgreSQL은 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있습니까?

이러한 환경에서 가장 빠르게 성장하는 오픈 소스 데이터베이스 플랫폼 중 하나는 PostgreSQL로, 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리할 수 있는 기능이 특징입니다.

하루 종일 먹는 간식을 추적하는 앱을 개발 중입니다. 구조는 Mongo에서 다음과 같습니다. 이 경우 사용자가 땅콩을 다시 추가하고자 하면 땅콩 값에 1을 곱하여 30이 아닌 31이 됩니다. 사용자가 어떤 간식을 먹을지 모르기 때문에 구조화되지 않은 이 설정을 만들었습니다. 테이블의 스낵 컬럼은 무엇이어야 합니까? 공백으로 구분되는 긴 줄의 간식을 원합니다. 그 결과 내가 얼마나 많은 간식을 먹었는지 계산할 수 있습니다. 잔인하고 비정상적인 처벌처럼 보이기 때문에 좋은 생각이 아니라고 생각합니다. 글쓰기에 대한 나의 목표는 실시간으로 업데이트될 수 있도록 빨리 끝내는 것입니다.

Nosql 데이터베이스의 장점

NoSQL 데이터베이스에는 미리 정의된 데이터 모델이 없기 때문에 비정형 데이터를 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 결과적으로 올바른 형식을 사용하는 경우 애플리케이션에 가장 적합한 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. SQL은 또한 NoSQL 데이터베이스용으로 널리 사용되는 스크립팅 언어입니다. 데이터에 쉽게 액세스할 수 있으면 더 쉽게 쿼리하고 관리할 수 있습니다.

PostgreSQL Nosql 튜토리얼

PostgreSQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템 을 찾고 있는 많은 조직에서 인기 있는 선택이 되었습니다. PostgreSQL에는 대규모 데이터 세트로 확장할 수 있는 기능이 있지만 많은 NoSQL 기능에 대한 강력한 지원도 있습니다. 이 자습서에서는 PostgreSQL의 NoSQL 기능을 사용하여 시작하는 방법을 보여줍니다.

NoSQL 기반 데이터 관리 시스템은 SQL 기반 시스템과 달리 고정된 스키마가 필요하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스는 분산 데이터 저장소에 대량의 데이터를 저장하는 데 사용되며, 이는 엄청난 양의 스토리지를 필요로 합니다. Twitter, Facebook 및 Google은 NoSQL을 사용하여 방대한 양의 데이터를 저장하고 실시간 웹 애플리케이션을 개발하는 회사 중 일부에 불과합니다. 키-값 데이터베이스는 데이터를 저장하고 저장된 데이터에서 키 값 쌍으로 검색합니다. NoSQL 데이터베이스는 컬렉션 생성, 사전, 연관 배열 등과 같은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. 문서 유형은 콘텐츠 관리 시스템, 블로그 플랫폼, 실시간 분석 및 전자 상거래를 비롯한 다양한 시스템에서 사용됩니다. 그래프 기반 데이터베이스는 소셜 네트워크, 물류 및 공간 데이터에 가장 일반적으로 사용됩니다.

보기는 CouchDB 및 MapReduce를 사용하여 정의됩니다. 분산 데이터 저장소 가 세 가지 중 두 가지 이상을 보장하는 것은 불가능합니다. 데이터 일관성: 특정 작업이 수행된 후에도 데이터 일관성이 유지되는 것이 중요합니다. 시스템 파티션 허용 오차: 서버 간의 통신이 불안정하더라도 시스템은 계속 작동해야 합니다.

비즈니스에 적합: PostgreSQL

PostgreSQL은 대량의 데이터와 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 데이터베이스가 필요한 비즈니스에 탁월한 선택입니다.

PostgreSQL Nosql 또는 Sql

개인의 선호도와 필요에 따라 다르기 때문에 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 어떤 사람들은 더 전통적이고 더 많은 기능과 유연성을 제공하기 때문에 SQL 데이터베이스를 선호합니다. 다른 사람들은 확장성이 뛰어나고 더 나은 성능을 제공하기 때문에 NoSQL 데이터베이스를 선호합니다. 궁극적으로 자신의 필요에 가장 적합한 데이터베이스 유형을 결정하는 것은 개인의 몫입니다.

두 범주의 두 데이터베이스는 모두 연구에 사용됩니다. 이 주제는 NoSQL이라는 용어가 암시하는 것처럼 SQL뿐만 아니라 비SQL에 집중합니다. 어느 것을 사용할 것인가? 보시다시피 다음은 가장 인기 있는 데이터베이스를 비교한 것입니다. MongoDB는 가장 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스 중 하나입니다. 문서 기반 데이터베이스는 주로 범용 용도로 사용됩니다. 이 분산 데이터베이스를 사용하면 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

MongoDB는 오픈 소스에 크게 의존하는 소스 사용 가능 라이선스 모델입니다. 또한 개발자는 Python, JavaScript 및 Go를 사용하여 여러 작업을 작성했습니다. MongoDB, Cassandra, Redis, Memcached 및 DynamoDB는 모두 NoSQL 데이터베이스입니다. 언제 데이터베이스를 사용할 수 있습니까? 데이터베이스를 선택하기 전에 프로젝트 요구 사항과 비즈니스 목표를 신중하게 고려해야 합니다. MongoDB를 원한다면 아래 나열된 요구 사항을 따라야 하지만 Cassandra를 원한다면 설명서를 먼저 읽으십시오.

다재다능하고 사용이 간편한 오픈 소스 데이터베이스를 찾고 있다면 MySQL이 적합합니다. MySQL은 오랫동안 사용되어 널리 사용되기 때문에 이를 학습하고 활용할 수 있는 리소스가 훨씬 더 많습니다. PostgreSQL은 보다 전문적인 일을 하고자 하는 사람에게 좋은 선택입니다. 더 비싸지 만 더 많은 기능과 더 큰 커뮤니티가 있습니다. 마지막으로, 최신 데이터베이스인 MongoDB는 인기가 높아졌지만 널리 알려지는 데 필요한 리소스가 부족합니다.

다음 Sql 데이터베이스를 위해 Postgresql을 선택하십시오

PostgreSQL 개체 관계형 데이터베이스 관리 시스템에는 절차적 언어인 PL/SQL과 구조적 쿼리 언어(SQL)가 모두 포함됩니다. PostgreSQL 데이터베이스 에는 RDBMS 데이터베이스의 모든 기능이 포함되어 있어 사용이 간편합니다. SQL Server는 Microsoft에서 실행되는 관계형 데이터베이스입니다. 결과적으로 PostgreSQL은 더 많은 수의 복잡한 데이터 유형을 보유하고 개체 상속을 허용하므로 작업하기가 더 어려워집니다. PostgreSQL과 MySQL은 모두 SQL 데이터베이스이므로 관리 시스템과 상호 작용하는 데 동일한 언어를 사용합니다. 반면 PostgreSQL은 MySQL보다 더 많은 기능을 갖춘 고급 데이터베이스 관리 시스템입니다.

Postgresql은 Nosql 데이터베이스입니까?

PostgreSQL은 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)이지만 NoSQL 데이터베이스 시스템 으로도 사용할 수 있습니다. JSON 문서를 저장하는 기능 및 문서 인덱싱 지원과 같이 NoSQL 데이터베이스로 사용할 수 있는 많은 기능이 있습니다.

몽고디비 대. 포스트그레SQL

MongoDB와 PostgreSQL의 주요 차이점은 무엇입니까? 각각의 장점은 무엇입니까?
PostgreSQL과 MongoDB는 모두 BSON을 데이터베이스의 백엔드로 사용합니다. PostgreSQL에는 분산 아키텍처가 있는 반면 MongoDB에는 모놀리식 아키텍처가 있습니다. PostgreSQL은 SQL을 사용하여 트랜잭션을 처리합니다.

Postgres Nosql Json

Postgres NoSQL JSON은 개발자가 JSON 형식으로 데이터를 쉽게 저장하고 쿼리할 수 있는 강력한 도구입니다. 또한 사용하기 쉽고 다른 데이터베이스와 잘 통합되므로 다양한 형식의 데이터로 작업해야 하는 개발자에게 이상적인 선택입니다.

객체 표기법은 JavaScript 객체를 알리는 방법입니다. 개방형 표준 형식에는 키-값 쌍의 사용이 포함됩니다. JSON의 주요 목적은 서버와 웹 애플리케이션 간에 데이터를 전송하는 것입니다. 기본 JSON 데이터 유형은 버전 9.2부터 Postgres에서 지원됩니다. 데이터를 JSON 열에 삽입하려면 올바른 형식인지 확인하십시오. JSON은 다음 형식으로 읽을 수 있습니다. 여러 연산자와 함수를 사용하여 이 데이터를 조작할 수 있습니다.

Postgres에서는 JSON 데이터를 처리하는 몇 가지 유용한 기능을 찾을 수 있습니다. MIN, MAX, AVERAGE, SUM 등과 같은 집계 함수를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. json_object_keys() 메서드는 가장 바깥쪽 개체의 키 목록을 반환합니다. 모든 중첩 항목 개체 키는 정보 열에 포함된 경우 다음 쿼리의 일부로 반환됩니다.

PostgreSQL에서 Json 데이터를 쿼리하는 방법

PostgreSQL을 사용하면 JSON 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

포스트그레SQL

PostgreSQL은 강력한 오픈 소스 객체 관계형 데이터베이스 시스템 입니다. 15년 이상의 활발한 개발과 안정성, 데이터 무결성 및 정확성에 대한 강력한 명성을 얻은 검증된 아키텍처를 보유하고 있습니다. 완전히 ACID와 호환되며 외래 키, 조인, 보기, 트리거 및 저장 프로시저(다국어)를 완벽하게 지원합니다. 또한 구체화된 보기를 지원하여 일부 응용 프로그램에서 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 가능한 한 간단하게 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 자원 봉사자들로 구성된 글로벌 커뮤니티에서 설계했습니다. PostgreSQL은 Linux, UNIX(AIX, BSD, HP-UX, SGI IRIX, Mac OS X, Solaris, Tru64) 및 Windows와 같은 주요 운영 체제를 지원합니다. 개방형 데이터베이스 연결(ODBC) 언어는 텍스트, 이미지, 사운드 및 비디오를 지원하고 C/C, Java, Perl, Python, Ruby, Tcl 및 JavaScript의 인터페이스를 지원합니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 소셜 미디어나 웹 로그에 있는 것과 같은 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 특히 유용합니다. NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 확장할 수 있습니다. 즉, 더 많은 서버를 추가하여 트래픽 증가 또는 데이터 증가를 처리할 수 있습니다. 따라서 활동이 갑자기 급증하는 애플리케이션에 이상적입니다.

이러한 유형의 데이터베이스는 기존 데이터베이스보다 더 많은 유연성을 허용합니다. 관계형 데이터베이스 에 비해 NoSQL 데이터베이스의 주요 이점은 문서와 같은 하나의 논리적 구조에 데이터를 저장할 수 있다는 것입니다. 비관계형이기 때문에 일반적으로 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트를 관리하기 위한 스키마가 필요하지 않기 때문에 이상적인 NoSQL 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스에는 계층 구조가 없기 때문에 테이블을 연결할 필요가 없습니다. 광범위한 데이터 구조를 제공할 수 있기 때문에 NoSQL은 모바일 앱, 소셜 네트워크 및 데이터 분석에서 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 각 유형의 데이터베이스가 고유한 특성 집합에서 이점을 얻는다는 사실에도 불구하고 기업에서는 NoSQL 및 관계형 데이터베이스를 자주 사용합니다. 응용 프로그램에서 데이터를 사용하면 문서 데이터베이스에 문서로 저장되어 체계적으로 유지됩니다.

문서 데이터베이스는 문서 관리 시스템 및 사용자 프로필에 자주 사용됩니다. 와이드 컬럼 데이터베이스 는 사용자가 자신의 상황과 관련된 컬럼에만 액세스할 수 있도록 정보를 컬럼으로 구성합니다. 이 유형의 데이터베이스는 Apache HBase 및 Apache Cassandra에서 찾을 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 그래프의 요소 간 연결을 관리하고 해당 요소의 데이터를 저장합니다. 디스크에 상주하는 기존 데이터베이스와 달리 데이터는 디스크가 아닌 메모리에 상주하므로 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. 마이크로서비스는 전체 애플리케이션에 대한 단일 공유 데이터 저장소의 필요성을 제거한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. IBM은 다양한 애플리케이션을 위한 광범위한 NoSQL 데이터베이스를 제공합니다. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced를 사용하면 IBM Cloud Pak for Data가 애드온이 됩니다. Apache CouchDB, PouchDB 및 해당 스택용 라이브러리를 포함한 오픈 소스 에코시스템 덕분에 다양한 인기 웹 및 모바일 개발 스택과 호환됩니다.

Postgresql은 계층적 데이터를 저장하기 위해 어떤 Nosql 기능을 사용합니까?

PostgreSQL은 다양한 nosql 기능 을 사용하여 계층적 데이터를 저장합니다. 여기에는 JSON 및 XML과 같은 다양한 데이터 유형을 사용하여 데이터를 저장하는 것이 포함됩니다. 또한 postgresql은 B-트리 및 GIN과 같은 다양한 인덱싱 기술을 사용하여 보다 효율적인 방식으로 데이터를 저장할 수 있습니다.

CTE(Common Table Expression)를 사용하면 하나의 쿼리를 실행하는 것 외에도 하위 트리를 얻을 수 있습니다. noSQL 데이터베이스 및 CTE가 필요하지 않은 데이터베이스에서 계층적 데이터 읽기를 수행하기 위한 접근 방식이 있습니다. 계층 구조를 효율적으로 모델링하기 위해 noOSEc 데이터베이스와 CTE를 지원하지 않는 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 해시된 값의 인덱스가 생성되기 때문에 표준 인덱스를 사용하는 것은 사용할 수 없습니다. 실제 값을 쿼리해야 합니다. 다양한 이름으로 문서 데이터베이스에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 색인이 있습니다. 하위 트리의 모든 레코드를 스캔하지 않고 단일 쿼리를 수행하여 모든 하위 트리를 선택할 수 있습니다.

사용자가 입력한 문자열 식별자를 사용하여 HierarchyPath 구분 기호를 정의하는 것은 그리 간단하지 않습니다. 자식/가계도 시나리오는 다중 부모 시나리오이기 때문에 모델링이 불가능합니다. 대부분의 경우 모든 경로의 존재를 지원하려면 두 개의 (생물학적) 부모가 필요합니다(구조의 N = 2 / N). 계층 구조나 ID 또는 부모 ID를 변경하려면 먼저 하위 트리에서 HierarchyPath를 업데이트해야 합니다. 중간부터 시작할 때 aStartWith 절을 사용할 수 없으므로 대신 Contains 를 사용해야 합니다.

Nosql 데이터베이스 Postgresql은 구조화되지 않은 데이터를 저장하기 위한 탁월한 선택입니다.

PostgreSQL NoSQL 데이터베이스는 대량의 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 이상적입니다. 고객 데이터가 저장되는 데이터베이스 또는 제품에 대한 데이터가 저장되는 데이터베이스와 같이 계층적이지 않은 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 대용량 데이터 세트에 이상적입니다.