차례:
- 추출, 변환 및로드 (ETL)
- NoSQL 데이터베이스를 사용하면 저장된 데이터 구조를 원본 형식에 훨씬 가깝게 유지할 수 있습니다. 시스템간에 흐르는 데이터는 일반적으로 XML 형식이지만 웹 애플리케이션의 경우 데이터는 JSON 문서로 형식화됩니다. JSON을 기본적으로 저장, 관리 및 검색 할 수 있다는 것은 응용 프로그램 개발자에게 큰 이점입니다.
- 많은 NoSQL 데이터베이스는 관련 데이터를 저장하는 모든 서버에이 유형의 코드를 배포 할 수있게하여 작업 부하의 병렬화를 향상시킵니다. 이 접근법은 처리가 필요한 대량의 데이터 수집 및 쿼리시 복잡한 집계 분석에 특히 중요합니다.
- 많은 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 견고한 오픈 소스 솔루션을 선택하는 것이 부족합니다. 하나 또는 두 가지 광범위한 옵션 만 존재할 수 있습니다. 기술 및 지역 내 지원의 가용성은 더 큰 문제입니다.
- NoSQL 시스템에서 성능 향상을 위해 SQL 리팩토링과 구체화 된 뷰 생성에 많은 비용이 드는 DBA를 사용할 필요가 없습니다.
- 이라고합니다.
- NoSQL은 더욱 광범위한 프로그래밍 언어에 대한 번성하는 언어 드라이버 세트를 보유하고 있습니다. 조직에 도메인 관련 언어가있는 경우 NoSQL 데이터베이스에서 해당 언어에 대한 지원을 찾을 수 있습니다.
- 많은 NoSQL 데이터베이스가 완벽한 엔드 투 엔드 JavaScript 개발을 지원합니다. 즉, 이제 조직에서 동일한 프로그래밍 언어 풀을 사용하여 웹 응용 프로그램 및 중간 계층 데이터 API 및 비즈니스 논리를 작성하고 백 엔드 데이터베이스 트리거 및 MapReduce 기반 분석 처리를 처리 할 수 있습니다.
비디오: 게임직군: 네트워크 프로그래머 2024
NoSQL 데이터베이스의 인기는 개발자를 사용하는 데 열광하는 수많은 개발자로부터 발생합니다. 개발자는 NoSQL을 활성화 및 해방 기술로 간주합니다. 기존 관계형 접근 방식과 달리 NoSQL은 관계형 데이터 모델보다 응용 프로그램에 가까운 데이터로 작업 할 수있는 방법을 제공합니다.
개발자는 여러 가지 이유로 NoSQL 기술을 채택했으며 그 중 일부는 여기에 강조 표시되어 있습니다.
일부 NoSQL 데이터베이스는 개발자가 SQL 습관을 깨뜨릴 수 없도록하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 쿼리하기위한 SQL 인터페이스도 제공합니다!
스키마를 설계하는 데 몇 달을 소비하지 않아도됩니다.
적은 데이터 변환 코드 (ETL)앞선 스키마 설계에서 비롯된 관계형 데이터베이스의 일반적인 문제점은 비 관계 데이터를 행과 열로 강제해야한다는 것입니다. 이 파쇄 메커니즘은 저장을위한 정보를 사전 처리하고 검색을 위해 후 처리하는 다른 코드 메소드와 함께
추출, 변환 및로드 (ETL)
라고합니다.이 코드는 개발자가 멋지게 빛나는 객체 및 문서 모델을 가져 와서 모든 마지막 요소를 저장하는 코드를 작성하도록합니다. 이렇게하는 것은 지저분한 일이며, 성능이 좋지 않고 관심없는 배관 코드를 작성하는 고도로 숙련 된 개발자로 이어집니다.
NoSQL 데이터베이스를 사용하면 저장된 데이터 구조를 원본 형식에 훨씬 가깝게 유지할 수 있습니다. 시스템간에 흐르는 데이터는 일반적으로 XML 형식이지만 웹 애플리케이션의 경우 데이터는 JSON 문서로 형식화됩니다. JSON을 기본적으로 저장, 관리 및 검색 할 수 있다는 것은 응용 프로그램 개발자에게 큰 이점입니다.
코드 유지 관리의 용이성 작성한 모든 코드는 유지 관리해야합니다. 데이터베이스 구조를 응용 프로그램 코드의 데이터 형식에 가깝게 유지함으로써 코드 양을 최소화하므로 시간이 지남에 따라 수행해야하는 코드 및 회귀 테스트의 유지 관리가 최소화됩니다. RDBMS에서 데이터 구조가 변경되면 변경된 테이블을 사용할 수있는 모든 SQL 코드를 검토해야합니다. NoSQL에서는 새 요소에 대한 지원을 추가하거나 무시할뿐입니다. NoSQL 데이터베이스의 스키마에 좌우되지 않는 특성 덕분에 유지 관리가 훨씬 쉬워졌습니다.
최상의 성능을 위해 데이터에 가까운 코드 실행
RDBMS는 데이터베이스 서버에서 코드를 실행하기위한 저장 프로 시저를 제공합니다. 이 코드는 한 곳에서 실행됩니다. 이 유용한 접근 방식은 많은 분석 및 복잡한 데이터 관리 응용 프로그램의 기초입니다.
많은 NoSQL 데이터베이스는 관련 데이터를 저장하는 모든 서버에이 유형의 코드를 배포 할 수있게하여 작업 부하의 병렬화를 향상시킵니다. 이 접근법은 처리가 필요한 대량의 데이터 수집 및 쿼리시 복잡한 집계 분석에 특히 중요합니다.
다양한 NoSQL 데이터베이스에서 사용자 정의 함수 (UDF) 및 서버 측 스크립팅이이 분산 기능을 제공합니다. UDF는 Hadoop의 MapReduce 기능과 유사하지만 UDF가 일괄 처리 모드가 아닌 실시간으로 발생할 수 있다는 점과 Hadoop 및 데이터베이스에 필요한 인프라에서 동일한 지출을 요구하지 않는다는 점이 다릅니다.
많은 오픈 소스 옵션
많은 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 견고한 오픈 소스 솔루션을 선택하는 것이 부족합니다. 하나 또는 두 가지 광범위한 옵션 만 존재할 수 있습니다. 기술 및 지역 내 지원의 가용성은 더 큰 문제입니다.
그러나 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스는 무수히 많습니다. 이들 중 상당수는 지원을 제공하고 전 세계적으로 지사를 운영하는 본격적인 상업 회사를 보유하고 있습니다. 따라서 지원이 필요하거나 더 많은 기능이 필요한 경우 결국 해당 버전으로 이동할 수 있습니다.
NoSQL 기술을 채택하는 비용을 줄이고 구입하기 전에 시도 할 수 있습니다. "이러한 오픈 소스 대안의 유용성으로 인해 NoSQL 공간의 상업 회사는 무료이지만 기능이 풍부한 버전의 소프트웨어를 제공하거나 소규모 조직에 특수 시동 라이센스를 제공하게되었습니다.
확장이 용이합니다.
NoSQL 시스템에서 성능 향상을 위해 SQL 리팩토링과 구체화 된 뷰 생성에 많은 비용이 드는 DBA를 사용할 필요가 없습니다.
키 - 값 저장소는 서버 당 수십만 개의 연산을 처리 할 수 있습니다. NoSQL의 모든 유형은 상대적으로 저렴한 일반 서버에서 수평 적으로 확장 할 수 있습니다.따라서 전통적인 관계형 데이터베이스보다 NoSQL을 사용하여 데이터베이스 클러스터를 확장하는 것이 훨씬 쉽습니다.
또한 NoSQL 데이터베이스는 규모에 맞춰 공공 및 사설 클라우드에 잘 들어 맞습니다. NoSQL 데이터베이스는 애플리케이션 변경 용도에 따라 유연하고 확장되고 축소되도록 설계되었습니다. 이 기능은 종종
탄력성
이라고합니다.
최종 일관성 데이터 모델
미션 크리티컬 한 경우에는 ACID를 준수해야하지만 모든 응용 프로그램이 ACID 준수를 요구하지는 않습니다. 매우 큰 클러스터에서 일관성을 완화 할 수 있으면 일부 응용 프로그램에 유용 할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스를 사용하면 이러한 제약 조건을 완화하거나 다른 레코드 유형에 대해 동일한 데이터베이스에서 강력한 일관성 및 약한 일관성을 혼합하고 일치시킬 수 있습니다. 밀교 언어 지원 거의 모든 데이터베이스가 Java 및 C #과 같은 주요 프로그래밍 언어를 지원합니다. 그물. 많은 데이터베이스가 PHP, Python 및 Ruby on Rails를 지원합니다.
NoSQL은 더욱 광범위한 프로그래밍 언어에 대한 번성하는 언어 드라이버 세트를 보유하고 있습니다. 조직에 도메인 관련 언어가있는 경우 NoSQL 데이터베이스에서 해당 언어에 대한 지원을 찾을 수 있습니다.
JavaScript 전말
JavaScript 사용은 최근 몇 년 동안 폭발적으로 증가했습니다. 이것은 웹과 노드 덕분에 편리한 스크립팅 언어입니다. js를 서버 측에 추가합니다.
많은 NoSQL 데이터베이스가 완벽한 엔드 투 엔드 JavaScript 개발을 지원합니다. 즉, 이제 조직에서 동일한 프로그래밍 언어 풀을 사용하여 웹 응용 프로그램 및 중간 계층 데이터 API 및 비즈니스 논리를 작성하고 백 엔드 데이터베이스 트리거 및 MapReduce 기반 분석 처리를 처리 할 수 있습니다.
그 결과 다른 데이터베이스 기술과 비교할 때 NoSQL의 총 소유 비용 (TCO)은 낮습니다.