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빅 데이터 세계에서 NoSQL 데이터베이스 및 데이터베이스 관리 시스템은 빠르게 눈에 띄게 높아지고 있습니다.
NoSQL 데이터베이스 및 관리 시스템은 스토리지 산업에서 현재 유행어입니다. 빅 데이터 폭발은 NoSQL 데이터베이스의 성장과 인기를 이끄는 주요 촉매제입니다. 기존의 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)은 주로 사전 정의 된 스키마를 사용하여 구조화 된 데이터를 위해 설계되었습니다. 따라서 관계형 모델 (RDBMS)은 일반적으로 빅 데이터로 알려진 반 구조화, 비 구조화 또는 기타 형식의 데이터를 처리하기가 매우 어렵다는 것을 알게되었습니다.
이제 질문은- 이 비정형 데이터를 처리하는 방법? 간단한 대답은- NoSQL 데이터베이스 관리 시스템으로 전환. 이제 빅 데이터가 주류이므로 스키마가없는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 빅 데이터를 진지하게 전문적으로 관리해야합니다.
그러나 동시에 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템은 기존 RDBMS를 대체하는 것이 아니라 비정형 데이터로 작업하는 동안 관계형 모델에서 발견 된 차이를 메워야한다는 점을 기억해야합니다.
이 기사에서는 NoSQL 데이터베이스와 관리 시스템의 다른 측면을 살펴볼 것입니다.
데이터베이스 관리 시스템 정의
DBMS에 대해 이야기하기 전에 데이터베이스에 대한 기본 아이디어가 필요합니다. 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터를 저장하도록 체계적으로 구성된 스토리지 공간입니다. 이들은 컴퓨터 프로그램에 의해 검색, 관리 또는 업데이트 될 수 있도록 구조화 된 방식으로 데이터를 저장합니다. NoSQL의 경우 비정형 및 반 정형 데이터를 저장하므로 스토리지 조직이 다릅니다.
데이터베이스 관리 시스템은 데이터베이스 조작을 처리 할 수있는 소프트웨어 프로그램 세트로 정의 될 수 있습니다. 여기에는 관리 활동과 함께 데이터를 저장, 추출 및 수정하는 작업이 포함됩니다. 모든 관계형 데이터베이스에는 데이터 구조와 저장 방법을 정의하는 사전 정의 된 모델 / 스키마가 있습니다. 그러나 NoSQL 스토리지에서는 스키마가 동적으로 정의됩니다.
관계형 모델과 비 관계형 모델의 기본 스토리지 메커니즘이 다르기 때문에 DBMS도 다릅니다. 이에 대해서는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.
NoSQL – 데이터베이스에 대한 새로운 사고 방식
빅 데이터가 폭발하기 전에 입력 데이터가 거의 구조화 된 형태이기 때문에 관계형 스토리지 모델에 상당히 익숙했습니다. 또한 소량의 비정형 데이터의 경우 일부 메커니즘 또는 ETL 도구를 사용하여이를 구조화 한 다음 RDBMS에로드했습니다. 따라서 우리는 방대한 양의 비정형 데이터 (빅 데이터)를 관리해야하는 어려움에 직면하지 않았습니다.
- 간단한 설명: 키-값 기반 NoSQL 스토리지는 가장 기본적인 NoSQL 구현 유형입니다. NoSQL DBMS의 여정은 키-값 쌍으로 만 시작되었으므로 비 관계형 모델의 기본 백본입니다. 데이터의 값은 구조 나 관계없이 일치하는 키와 함께 저장됩니다. 또한 키를 사용하여 데이터를 가져옵니다. 쉬운 확장 성 지원으로 고성능을 제공합니다.
- 적절한 경우 : 키-값 모델은 사용자 프로필, 사용자 세션, 쇼핑 카트 데이터, 대기열 및 라이브 정보 등과 같은 기본 정보를 저장하는 데 적합합니다.
- 적합하지 않은 경우 : 데이터 기반 쿼리, 다중 키 기반 작업 또는 관계 기반 페치 등을 수행해야하는 상황에서는 권장되지 않습니다.
- 간단한 설명: 문서 기반 모델은 키-값 저장소 일뿐입니다. 여기서 문서는 값 부분에 저장되고 연관된 키에 의해 검색됩니다. 이러한 문서는 XML, JSON 또는 다른 형태 일 수 있으며 계층 적 및 자체 정의 구조를 갖습니다.
- 적절한 경우 : 중첩 정보, CMS, 웹 기반 및 실시간 분석, 전자 상거래 응용 프로그램 등을 저장하는 데 적합합니다.
- 적합하지 않은 경우 : 여러 문서 나 복잡한 쿼리에 분산 된 복잡한 작업에는 적합하지 않습니다.
그래프 기반 모델
- 간단한 설명: 그래프 데이터베이스는 다른 세 가지 유형의 NoSQL 스토리지와 다른 풍미입니다. 관계가있는 엔터티를 저장합니다. 엔터티는 노드라고하며 (자체 속성이 있음) 관계를 에지라고합니다. 이것은 모든 노드가 관계에 따라 연결된 트리 구조와 같습니다.
- 적절한 경우 : 그래프 데이터베이스는 관계가 강한 데이터가있는 시나리오에 적합합니다. 일부 구현은 소셜 네트워크, 추천 엔진, 지리 공간 데이터 등입니다.
- 적합하지 않은 경우 : 데이터 모델이 엔티티간에 강한 관계가없는 상황에는 적합하지 않습니다. 그래프의 성공은 주로 관계 기반 모델에 달려 있기 때문입니다.
이제 우리는 다양한 NoSQL DBMS와 그 사용법을 명확하게 이해했습니다. SQL과 기존 RDBMS의 차이점을 살펴 보겠습니다.
SQL 대 NoSQL – 그리고 승자는…
우리는 수십 년 동안 SQL과 전통적인 RDBMS를 사용해 왔으며 거의 모든 사용 사례를 지원했습니다. 현재 빅 데이터 시대에 비정형 데이터와 관련된 새로운 사용 사례를 지원하기 위해 NoSQL 기술이 도입되고 있습니다. 그러나 RDBMS가 적합한 이전 사용 사례가 더 이상 존재하지 않는다는 의미는 아닙니다. 따라서 NoSQL DBMS는 RDBMS를 대체하는 것이 아니라 빅 데이터를 처리하는 동안 RDBMS의 갭을 지원하는 것입니다. 두 모델 모두에 여러 가지 차이점이 있으며 그 중 일부는 아래에 언급되어 있습니다.
- SQL DBMS는 강력한 스키마 기반 관계형 모델을 따랐습니다. 그러나 NoSQL DBMS는 관계가없고 스키마가 없습니다.
- RDBMS는 수직 스케일링 만 지원하는 반면 NoSQL DBMS는 수평 스케일링을 지원합니다.
- RDBMS는 ACID (원 자성, 일관성, 격리 및 내구성)를 준수하지만 NoSQL DBMS는 그렇지 않습니다.
따라서 SQL과 NoSQL 또는 데이터베이스 관리 시스템 간에는 경쟁이 없습니다. 둘 다 특정 사용 사례에 적합하며 향후 성장할 것입니다.
결론
우리는 NoSQL DBMS의 다양한 측면에 대해 논의했으며, NoSQL 스토리지와의 차이점을 찾기 위해 RDBMS를 다루었습니다. NoSQL DBMS는 대상 사용 사례에 따라 모델이 다르므로 다양한 기능도 있습니다. NoSQL 기술은 주로 비정형 데이터 (빅 데이터)를 처리하기 위해 개발되었습니다. 미래로 나아가면서 구조화되지 않은 데이터의 양이 증가 할 것이므로 DBMS로서 NoSQL도 스토리지 산업에서 밝은 미래를 가지고 있습니다. 그러나 관계형 사용 사례는 관계형 모델만으로 잘 관리되므로 RDBMS를 대체하지 않습니다. 스토리지의 미래는 기본적으로 여러 스토리지 기술이 공존하여 다양한 요구 사항을 충족시키는 폴리 글 로트 지속성입니다.