nosql 데이터베이스의 특징은 무엇입니까?

Web 2.0의 경우 실시간 읽기 및 쓰기 요구 사항이 없습니다.

(3) Web 2.0에는 일반적으로 복잡한 SQL 쿼리가 많이 포함되어 있지 않습니다.

복잡한 SQL 쿼리에는 일반적으로 다중 테이블 조인 작업이 포함됩니다. 그러나 Web 2.0 웹사이트는 이러한 작업을 최소화하거나 방지하도록 설계되었으며 일반적으로 단일 테이블의 기본 키 쿼리만 사용하므로 관계형 데이터베이스의 쿼리 최적화 메커니즘은 Web 2.0에서 차이를 만들 수 없습니다.

NoSQL과 관계형 데이터베이스의 비교

RDBMS: 관계형 데이터베이스

NoSQL과 관계형의 비교 데이터베이스 요약:

( 1) 관계형 데이터베이스 Aadvantages : 완전한 관계 대수 이론을 기반으로하며 엄격한 표준을 가지며 거래를 지원하며 다음과 같이 실현할 수 있습니다. 인덱스 메커니즘의 도움 효율적인 쿼리

, 성숙한 기술, 전문 기업의 기술 지원 단점 : 확장성이 좋지 않음, 대용량 데이터 저장을 더 잘 지원할 수 없음, 데이터 모델이 너무 경직되어 지원될 수 없음 음 Web2.0응용 프로그램, 트랜잭션 메커니즘은 시스템 등의 전반적인 성능에 영향을 미칩니다.

(2)

NoSQL 데이터베이스 장점 : 대규모 데이터 저장을 지원할 수 있고, 유연한 데이터 모델이 Web2.0 애플리케이션을 잘 지원할 수 있으며, 강력한 수평 확장 기능 등을 갖습니다.

단점 : 수학적 이론 기초가 부족하고, 복잡한 쿼리의 성능이 높지 않고, 대부분 강력한 트랜잭션 일관성을 달성할 수 없으며, 데이터 무결성을 달성하기 어렵고, 기술이 아직 성숙하지 않고, 전문가의 기술 지원이 부족합니다. (3) 관계형 데이터베이스와

데이터베이스는 각각 장단점이 있어 서로 대체할 수 없습니다관계형 데이터베이스 응용 시나리오

: 통신, 은행 및 기타 분야의 핵심 비즈니스 시스템은 강력한 거래 일관성을 보장해야 합니다NoSQL데이터베이스 적용 시나리오: 인터넷 기업 및 전통 기업의 중요하지 않은 비즈니스(예: 데이터 분석)

하이브리드 아키텍처 채택

• 사례: Amazon은 전자상거래 애플리케이션을 지원하기 위해 다양한 유형의 데이터베이스를 사용합니다.
• "장바구니"와 같은 임시 데이터의 경우 키-값 저장소를 사용하는 것이 더 효율적입니다.
• 현재 제품 및 주문 정보는 관계형 데이터베이스에 저장하기에 적합합니다

NoSQL의 네 가지 주요 유형

NoSQL데이터베이스는 많지만 요약하자면 일반적인 NoSQL 데이터베이스에는 일반적으로 키가 포함됩니다. 데이터베이스 , 열 패밀리 데이터베이스 , 문서 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스

1. 키-값 데이터베이스

-값 데이터베이스(키-값 데이터베이스 ) 테이블에는 특정 키와 특정 값을 가리키는 포인터가 있습니다. 키는 값을 찾는 데, 즉 특정 값을 저장하고 검색하는 데 사용될 수 있습니다. 값은 투명하고 데이터베이스에 표시되지 않습니다. 값은 인덱싱하거나 쿼리할 수 없으며 키를 통해서만 쿼리할 수 있습니다. 값은 정수, 문자, 배열, 객체 등을 포함한 모든 유형의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

애플리케이션 시나리오: 세션 지향 애플리케이션(예: 웹 애플리케이션)은 사용자가 로그인할 때 세션을 시작하고 사용자가 로그아웃하거나 세션 시간이 초과될 때까지 활성 상태를 유지합니다. 이 시간 동안 애플리케이션은 모든 세션 관련 데이터를 주 메모리나 데이터베이스에 저장합니다. 세션 데이터에는 사용자 프로필 정보, 메시지, 개인화 데이터 및 테마, 제안, 타겟 프로모션 및 할인이 포함될 수 있습니다. 각 사용자 세션에는 고유한 식별자가 있습니다. 세션 데이터는 기본 키 이외의 키에 대해 쿼리할 수 없으므로 빠른 키-값 저장소가 세션 데이터에 더 적합합니다. 일반적으로 키-값 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 페이지당 오버헤드가 더 적습니다.

2. 컬럼 패밀리 데이터베이스

3. 문서 데이터베이스

4. 그래프 데이터베이스

5. 다양한 유형의 데이터베이스 비교 분석

• MySQL: 은 더 일찍 생산되었으며 LAMP 트렌드에 맞춰 성숙해졌습니다. 큰 개선 사항은 없지만 신흥 인터넷에서 가장 많이 사용되는 데이터베이스
• MongoDB: 는 더 유연한 데이터 모델, 비동기 제출, 지리적 위치 색인 등을 제공하는 새로운 것입니다. 기능
• HBase: 는 "다른 사람을 괴롭히는" 코끼리 병사입니다. Hadoop의 생태학적 환경에 의존하여 좋은 확장성을 가질 수 있습니다. 하지만 코끼리 병사처럼 사용자는 코끼리를 키워야 합니다(Hadoop), 그를 몰기 위해
• Redis: 은 가장 간단한 기능을 가진 키-값 저장소의 대표입니다. 임의의 데이터 저장소를 제공합니다. 막대기처럼 추가 구조가 없습니다. 하지만 바로 이 때문에 확장성이 특히 좋습니다. 오공의 손에 있는 황금 몽둥이처럼 큰 것은 하늘을 깨뜨릴 수 있고 작은 것은 바늘로 줄어들 수 있습니다. ):

. 즉, 모든 노드가 같은 데이터를 동시에

A:

(Availability

• 가용성이란 데이터를 빠르게 획득하고 특정 시간 내에 작업 결과를 반환할 수 있는 능력을 말합니다. 시간 , 성공 또는 실패에 관계없이 모든 요청이 응답되도록 보장 P (네트워크 파티션 허용):
• 파티션 허용 오차는 네트워크 분할 발생 시 시스템 분리(즉, 시스템의 일부 노드가 다른 노드와 통신할 수 없음) 또한 정상적으로 작동할 수 있습니다, 즉 시스템의 모든 정보가 손실되거나 장애가 발생하면 시스템의 지속적인 작동에 영향을 미치지 않습니다. CAP 이론에 따르면 분산 시스템은 일관성, 가용성 및 파티션 허용성의 세 가지 요구 사항을 동시에 충족할 수 없습니다. "케이크를 먹으면서 둘 다 먹을 수는 없습니다." CAP
을 다룰 때 몇 가지 확실한 선택이 있습니다.

• • CA: 즉, 일관성(C)과 가용성(A)을 강조하고, 파티션 허용 오차(P)를 포기하는 것이 가장 간단한 방법입니다. 거래 관련 콘텐츠는 동일한 머신에 배치됩니다. 분명히 이 접근 방식은 시스템의 확장성에 심각한 영향을 미칠 것입니다. 기존 관계형 데이터베이스(MySQL, SQL Server 및 PostgreSQL)는 모두 이 설계 원칙을 채택하므로 확장성이 상대적으로 낮습니다

  • CP : 즉, 일관성(C) 및 파티션 허용성(P) 강조, 가용성 포기(A), 네트워크 파티션 발생 시 영향을 받는 서비스는 대기해야 함 데이터가 일관성이 있으므로 서비스 대기시간 동안 외부에 제공할 수 없습니다

  • AP : 즉, 가용성(A)과 파티션 허용성(P)을 강조하고, 일관성을 포기합니다( C), 시스템이 일관되지 않은 데이터를 반환하도록 허용

  

  BASE

  앞서 ACID를 언급했는데, 이제 BASE( ㄴ 기본적으로 Availble, Soft-state, E최종 일관성)

  ACID	BASE
  원자성(A원자성)	기본적으로 사용 가능(B 기본적으로 A가능)
  일관성(C지속성)	소프트 상태/유연성 Soft 상태)
  격리(I격리)	최종 일관성(E 최종 일관성)
  기본 지속성의 의미(Durable)

  BASE은 기본적으로 가능합니다(B 정말 Availble ) , 소프트 상태(Soft-state) 및 최종 일관성(Eventual Consistency):

  기본적으로 사용 가능

  기본적으로 사용 가능하다는 뜻입니다. 분산 시스템의 일부에 문제가 생겨 사용할 수 없게 되어도 다른 부분은 정상적으로 사용할 수 있는데, 이는 소프트 상태

  상태)'에 해당하는 공식입니다. "하드 상태(
  하드 상태

  )". 데이터베이스에 저장된 데이터가 "하드 상태"이면 데이터 일관성이 보장될 수 있습니다. 즉, 데이터가 항상 정확합니다. "소프트 상태"는 특정 히스테리시스로 상태가 일정 기간 동안 동기화되지 않을 수 있음을 의미합니다. 최종 일관성

  일관성 유형에는 강한 일관성과 약한 일관성이 포함됩니다. 두 가지는 동시에 발생하는 데이터 액세스 작업에서 후속 작업이 최신 데이터를 얻을 수 있는지 여부에 따라 달라집니다. 강력한 일관성의 경우 업데이트 작업이 수행된 후 다른 후속 읽기 작업을 통해 최신 업데이트된 데이터를 읽을 수 있습니다. 반대로 후속 액세스에서 최신 업데이트된 데이터를 읽는다는 것이 보장되지 않으면 약한 일관성입니다. 최종 일관성은 후속 액세스 작업에서 일시적으로 업데이트된 데이터를 읽을 수 없지만 일정 시간이 지나면 업데이트된 데이터를 결국 읽어야 하는 약한 일관성의 특수한 경우입니다.

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