개인 재정 빅 데이터 스택의 계층 2 : 운영 데이터베이스 - 큰 더미의 핵심 인

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Anonim

큰 데이터 환경의 핵심과 큰 데이터 스택의 2 층에는 귀하의 비즈니스와 관련된 데이터 요소의 모음. 이러한 엔진은 빠르고 확장 가능하며 견고해야합니다. 그것들은 모두 동일하게 만들어지는 것이 아니며 특정 큰 데이터 환경은 한 엔진에서 다른 엔진보다 좋게, 또는 데이터베이스 엔진을 혼합하여 사용하면 더 좋을 것입니다. 예를 들어, 모든 대형 데이터 구현에 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)을 사용할 수는 있지만 성능, 규모 또는 비용으로 인해 그렇게하는 것은 실용적이지 않습니다. 다양한 데이터베이스 기술을 사용할 수 있으므로 현명하게 선택해야합니다.

데이터베이스 언어와 관련하여 올바른 선택이 존재하지 않습니다. 오늘날 SQL이 가장 널리 사용되는 데이터베이스 쿼리 언어이지만 다른 언어는 큰 데이터 문제를 해결하는보다 효과적이고 효율적인 방법을 제공 할 수 있습니다. "구현 자의 도구 상자에서 엔진과 언어를 도구로 생각하는 것이 유용합니다. "당신의 임무는 올바른 도구를 선택하는 것입니다.

예를 들어, 관계형 모델을 사용하는 경우 SQL을 사용하여 쿼리 할 수 ​​있습니다. 그러나 Python이나 Java와 같은 다른 언어를 사용할 수도 있습니다. 데이터베이스가 조작 할 수있는 데이터의 유형과 실제 트랜잭션 동작을 지원하는지 여부를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 데이터베이스 디자이너는이 동작을 머리 글자

ACID로 설명합니다. 이는 원자적일 때 트랜잭션은 "전부 또는 아님"입니다. 트랜잭션 또는 기본 시스템의 일부가 실패하면 전체 트랜잭션이 실패합니다.

  • 일관성: 유효한 데이터를 가진 트랜잭션 만 데이터베이스에서 수행됩니다. 데이터가 손상되었거나 부적절한 경우 트랜잭션이 완료되지 않고 데이터가 데이터베이스에 기록되지 않습니다.

  • 격리: 여러 개의 동시 트랜잭션이 서로 간섭하지 않습니다. 모든 유효한 트랜잭션은 완료 될 때까지 그리고 처리를 위해 제출 된 순서대로 실행됩니다.

  • 내구성:

    트랜잭션의 데이터를 데이터베이스에 쓴 후에는 "영원히"그대로 유지됩니다. "
  • 쿼리 언어 MapReduce

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