NoSQL을 사용하여 다른 데이터 유형 관리하기

NoSQL 데이터베이스는 행과 열 방식으로 제한되지 않습니다. 이들은 시간이 지남에 따라 구조가 변경되고 상호 관계가 아직 알려지지 않은 데이터를 포함하여 다양한 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스가 관리해야하는 각 데이터 유형에 대해 하나씩 네 가지 핵심 유형이 있습니다.

• Columnar: 기존 테이블 구조로의 확장. 가변 열 집합 (열 패밀리)을 지원하며 열 전역 연산 (개수, 합계 및 평균 평균)에 최적화되어 있습니다.

• 키 - 값: 아주 간단한 구조. 이름 첨부 키와 그 값의 세트, 일반적으로 미 해석의 청크. 때때로 그 간단한 값은 JSON 또는 바이너리 문서 일 수 있습니다.

• 세 가지 요소로 표현되는 단일 사실: 설명하는 주제

  • 해당 특성의 이름 또는 다른 주제와의 관계

  • 값 - 본질적인 값 (예: 다른 피사체의 고유 한 ID (관계 인 경우)

  • 문서:

  XML, JSON, 텍스트 또는 이진 Blob. treelike 구조는 전달 주소, 청구서 세부 사항 및 제품 및 수량 목록이 포함 된 주문을 포함하여 XML 또는 JSON 문서로 표현 될 수 있습니다.

• 일부 문서 NoSQL 데이터베이스는 문서에 대한 속성의 별도 목록 (또는 문서) 저장을 지원합니다. ->

  대부분의 데이터 문제는 앞의 데이터 구조로 설명 할 수 있습니다. 실제로 작성된 거의 모든 컴퓨터 프로그램이이 범주에 속합니다. 따라서 해당 데이터를 가장 잘 저장하고 검색하고 쿼리 할 수있는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

  좋은 소식은 이제는 서로 다른 유형의 데이터를 적절하게 관리하는 데이터베이스가 있으므로 고정 된 관계형 스키마로 데이터를 분할 할 필요가 없다는 것입니다 (분단은 복잡한 데이터 구조를 테이블 구조와 같은 단순한 Excel로 변환 함을 의미합니다 관계는 항상 잘못된 행동으로 보입니다).

검색 엔진:

구조가 가변적이거나 텍스트가 많은 정보를 저장하는 경우에는 다음과 같은 공통된 방법이 필요합니다.

앞의 NoSQL 데이터 유형 외에도 언급 할 가치가있는 두 가지 다른 개발이 있습니다. 검색 엔진이 제공하는 관련 정보를 찾기위한 구조.

• 하이브리드 NoSQL 데이터베이스: 이 데이터베이스는 키 - 값, 문서 및 트리플 스토어와 같은 여러 NoSQL 데이터베이스 유형의 핵심 기능을 모두 동일한 제품에 제공합니다.

• 여러 검색 엔진 및 하이브리드 데이터베이스는 NoSQL 제품에 존재하는 일반적인 주제를 적용합니다. 즉 가변 데이터 유형을 허용하고 상용 하드웨어에서 수평 확장이 가능합니다. 검색 엔진 및 하이브리드 NoSQL 데이터베이스의 내부 설계는 유사하고 보완 적입니다.