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NoSQL 데이터베이스: 장점 및 단점

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NoSQL 데이터베이스(일명 비관계형 데이터베이스)에는 장단점이 있습니다. 장점은 기존 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나고 다양한 형식을 저장할 수 있다는 것입니다. 또한 사용하기 쉽고 유연성이 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개발 속도를 높일 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스에 구축된 제한 사항에 대한 솔루션으로 개발되었습니다. 관계형 데이터베이스 기술. 

NoSQL 데이터베이스의 장점

NoSQL 데이터베이스는 서로 다른 형식을 사용하면서 여러 소스의 데이터를 저장하는 간단한 방법을 제공했기 때문에 널리 사용되었습니다. 데이터를 저장하거나 스토리지에서 검색할 때 변환이 거의 필요하지 않거나 전혀 필요하지 않습니다. 비정형, 정형 또는 반정형 등 다양한 데이터 유형을 NoSQL 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

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NoSQL 데이터베이스는 인터넷으로 발전 클라우드 컴퓨팅을 지원 시스템으로 사용하여 스케일 아웃 아키텍처를 개발할 수 있습니다. 확장성은 컴퓨터 클러스터에 데이터 저장 및 컴퓨팅 프로세스를 분산시켜 만들어졌습니다. 용량을 늘리려면 클러스터에 더 많은 컴퓨터를 추가해야 했습니다.

또한 여러 NoSQL 데이터베이스의 스키마는 매우 유연하며 개발자가 제어할 수 있습니다. 이렇게 하면 새로운 형식의 데이터에 맞게 데이터베이스를 쉽게 수정할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 특정 버전마다 강점이 다르지만 모두 다음과 같은 특정 기본 속성을 공유합니다.

  • 스키마에 대한 손쉬운 업데이트를 지원할 수 있습니다.
  • 대용량 데이터를 고속으로 처리할 수 있습니다.
  • 스토리지 확장 가능
  • 구조화, 반구조화 및 비정형 데이터

이러한 속성은 관계형 데이터베이스에서 제공하지 않는 이점을 사용자에게 제공합니다.

대부분의 NoSQL 데이터베이스는 자신의 경험과 솔루션을 기꺼이 공유하려는 강력한 사용자 커뮤니티를 개발했습니다. 그들은 역사적으로 공유된 정보와 도움에 관심이 있는 사람들에게 새로운 문제를 제시한다는 점에서 매우 유용한 리소스가 될 수 있습니다. 이러한 커뮤니티는 솔루션을 찾는 가장 빠르고 효율적인 방법인 경우가 많습니다.

NoSQL의 또 다른 매우 유용한 이점은 개발자에게 친숙하다는 것입니다. NoSQL 데이터베이스의 일반적인 사용 및 수용은 주로 NoSQL을 사용하여 특정 애플리케이션을 매우 쉽게 개발하고 수정할 수 있다는 사실을 발견한 개발자를 기반으로 합니다. 문서 데이터베이스 JSON을 사용하여 데이터를 코드와 같은 형식으로 변환하면 개발자가 데이터 구조를 보다 쉽게 ​​제어할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 기본 형식으로 저장할 수 있으므로 개발자는 저장 목적으로 데이터를 조정할 필요가 없습니다. 프런트 엔드는 데이터를 "있는 그대로" 저장함으로써 ETL 프로세스 더 이상 SQL에서 지원하는 행 및 열 형식으로 배치할 수 있도록 반구조화된 데이터를 수정할 필요가 없습니다. 이것은 또한 새 데이터베이스를 시작할 때 개발(또는 구매)해야 하는 애플리케이션이 더 적다는 것을 의미합니다.

NoSQL 데이터베이스의 단점

그러나 NoSQL 데이터베이스에도 고유한 한계와 약점이 있습니다. 구조가 부족하면 데이터를 신뢰할 수 없고 구성하기 어려울 수 있습니다. 일반적인 불만 사항은 다음과 같습니다.

SQL의 부족: NoSQL에 대한 일관된 불만은 SQL과 함께 제공되지 않는다는 것입니다. SQL 데이터 구성을 위해 설계된 성숙한 기술이지만 NoSQL은 그렇지 않습니다. 분석가는 SQL에 완전히 익숙하며 그걸 써 정기적으로. NoSQL은 처음에 여러 소스에서 수집된 무질서하고 저장된 방대한 양의 데이터를 조사하기 위해 설계되었습니다.

표준화의 부족: NoSQL 데이터베이스의 각 브랜드는 고유한 스키마를 사용합니다. 일부 경우(예: MongoDB)에는 스키마가 없습니다. 다른 상황(예: Elasticsearch)에서는 동적입니다. 또 다른 디자인에서는 관계형 데이터베이스(예: Cassandra)와 유사합니다. 여기서 문제는 각각의 독특한 시스템 당면한 상황에 적합한 NoSQL 데이터베이스를 선택하기 전에 학습해야 하는 고유한 강점과 약점이 있습니다.

ACID 부족: ACID 트랜잭션을 정의하는 네 가지 주요 속성(Atomicity, Consistency, Isolation 및 Durability)을 나타내며 NoSQL은 이러한 속성을 지원하지 않습니다.

  • 원자성: 이 기능은 전부 아니면 전무 철학을 나타냅니다. 예를 들어 Bob의 저축 계좌에서 당좌 계좌로 돈이 이체됩니다. 이 프로세스는 저축 계좌에서 돈을 인출하고 당좌 예금 계좌에 입금하는 두 가지 개별 작업으로 구성됩니다. 하나의 작업에서 문제가 발생하면 전체 프로세스가 중지되고 계정은 이전 잔액으로 돌아갑니다. 이 기능은 다른 상황 및 여러 작업을 사용할 때 적용할 수 있습니다.
  • 일관성 : 데이터베이스의 일관성이란 데이터가 데이터베이스의 정의된 규칙에 따라 유효해야 함을 의미합니다. 예를 들어, 한 계좌에서 다른 계좌로 돈을 이체하는 애플리케이션에서 일관성은 거래 시작 시와 종료 시 금액, 즉 잔액이 정확하도록 보장합니다.
  • 격리: 격리는 작업에 대한 변경 사항이 다른 병렬 작업에 표시되는 시기와 방법을 나타냅니다. 또한 검색된 데이터의 완전성과 일관성을 다룹니다. 격리의 또 다른 측면은 트랜잭션이 서로 저하되거나 충돌하지 않고 여러 트랜잭션이 동시에 발생할 수 있도록 하는 것입니다.
  • 내구성 : 이 기능은 트랜잭션이 영구적으로 저장되고 데이터베이스 충돌 후에도 우발적으로 사라지거나 지워지지 않도록 보장합니다. 일반적으로 모든 트랜잭션을 "안전한" 저장 매체에 저장하여 지원됩니다.

이러한 속성이 없기 때문에 NoSQL 데이터베이스에 저장된 데이터는 SQL 데이터베이스에 저장된 데이터보다 덜 신뢰할 수 있습니다. 

JOIN의 부족: SQL은 JOIN을 사용하여 열을 일치시켜 데이터베이스 테이블 간의 연결을 설정한 다음 해당 테이블 간의 관계를 생성합니다. SQL 데이터베이스에서 사용되는 대부분의 복잡한 쿼리에는 조인 명령이 포함됩니다. 본질적으로 조인 조건은 둘 이상의 데이터베이스 테이블의 데이터를 결합하는 데 도움이 됩니다. 이러한 테이블은 기본 키와 외래 키를 사용하여 연결됩니다.

NoSQL은 사용할 가치가 있습니까?

NoSQL은 상황이 적절하다면 절대적으로 사용할 가치가 있습니다. 각 NoSQL 데이터베이스는 특정 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 나사가 있는 망치나 못이 있는 드라이버를 사용하면 잘 작동하지 않는 경향이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스가 제공할 수 없는 기능을 제공합니다. 연구 및 개발 목적으로 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유용하며 조직 및 프로젝트의 필요에 따라 선택해야 합니다.

무료도 많고, 오픈 소스 NoSQL 소프트웨어 프로그램. 최소한의 무료, 오픈 소스 NoSQL 업그레이드된 유료 버전도 제공되는 프로그램입니다. 무료는 연구 및 개발 목적으로 소프트웨어를 사용하는 훌륭한 이유가 될 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 또한 더 빠른 개발을 제공합니다. "관계형 데이터베이스"의 데이터 구조를 자주 업데이트하면 연구 속도가 느려집니다. 그러나 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 미리 데이터를 준비할 필요가 없기 때문에 다운타임을 최소화하면서 자주 업데이트할 수 있습니다.

현재 NoSQL(새로운SQL데이터웨어 하우스데이터 레이크하우스데이터 메시, 데이터 패브릭) 조직의 요구 사항에 더 적합할 수 있습니다.

NoSQL의 미래

NoSQL은 SQL을 대체하지 않습니다. SQL은 데이터 구성에 너무 유용합니다. NoSQL은 대체 스토리지 및 연구 솔루션이 개발됨에 따라 사라질 수 있지만 현재로서는 여전히 매우 유용하고 사용하기 쉬운 연구 개발 도구이며 대부분 다양한 버전이 무료로 제공됩니다.

데이터 레이크하우스가 NoSQL 소프트웨어를 대체할 가능성이 있습니다. 일반적으로 데이터를 원래 형식으로 저장하고 스토리지에서 데이터를 가져올 때 데이터를 SQL 형식으로 변환하는 쿼리 엔진을 사용합니다. 일반적으로 데이터 레이크하우스에 사용되는 클라우드 스토리지 유형을 저렴하고 신뢰할 수 있는 개체 스토리지라고 합니다. 그러나 이는 상당히 새로운 개념이며 설정하기 어려울 수 있습니다. 데이터 레이크하우스는 아직 진화의 초기 단계에 있으며 합리적인 가격과 설치가 용이해지기까지는 몇 년이 걸릴 수 있습니다.

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