NoSQL은 대량의 비정형 및 반정형 데이터를 처리하고 저장하도록 설계된 일종의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 사전 정의된 스키마가 있는 테이블을 사용하여 데이터를 저장하는 기존 관계형 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 데이터 구조의 변화에 ​​적응할 수 있고 증가하는 데이터 양을 처리하기 위해 수평 확장이 가능한 유연한 데이터 모델을 사용합니다.

NoSQL이라는 용어는 원래 비SQL 또는 비관계형 데이터베이스를 지칭했지만, NoSQL 데이터베이스가 광범위한 데이터베이스 아키텍처 및 데이터 모델을 포함하도록 확장됨에 따라 이 용어는 이후 SQL뿐만 아니라 SQL을 의미하는 것으로 발전했습니다.

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 네 가지 주요 범주로 분류됩니다.

1. 문서 데이터베이스: 이러한 데이터베이스는 데이터를 JSON 또는 XML과 같은 반구조화된 문서로 저장하며 문서 지향 쿼리 언어를 사용하여 쿼리할 수 있습니다.
2. 키-값 저장소: 이러한 데이터베이스는 데이터를 키-값 쌍으로 저장하며 간단하고 빠른 읽기/쓰기 작업에 최적화되어 있습니다.
3. 컬럼 패밀리 상점: 이러한 데이터베이스는 단일 엔터티로 처리되는 열 집합인 열 집합으로 데이터를 저장합니다. 이는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 쿼리하는 데 최적화되어 있습니다.
4. 그래프 데이터베이스: 이러한 데이터베이스는 데이터를 노드와 에지로 저장하며 데이터 간의 복잡한 관계를 처리하도록 설계되었습니다.

NoSQL 데이터베이스는 소셜 미디어 분석, 전자상거래, 게임 등 실시간으로 처리하고 분석해야 하는 대량의 데이터가 있는 애플리케이션에 자주 사용됩니다. 콘텐츠 관리 시스템, 문서 관리, 고객 관계 관리 등 다른 애플리케이션에도 사용할 수 있습니다.

그러나 NoSQL 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스와 동일한 수준의 데이터 일관성 및 트랜잭션 보장을 제공하지 않을 수 있으므로 모든 애플리케이션에 적합하지 않을 수 있습니다. 데이터베이스 관리 시스템을 선택할 때 애플리케이션의 특정 요구 사항을 신중하게 평가하는 것이 중요합니다.

NoSQL 원래 비SQL 또는 비관계형을 지칭하는 것은 데이터 저장 및 검색을 위한 메커니즘을 제공하는 데이터베이스입니다. 이 데이터는 관계형 데이터베이스에서 사용되는 표 형식 관계 이외의 수단으로 모델링됩니다. 이러한 데이터베이스는 1960년대 후반에 등장했습니다. , 그러나 21세기 초에 인기가 급상승할 때까지 NoSQL이라는 이름을 얻지 못했습니다. NoSQL 데이터베이스는 실시간 웹 애플리케이션, 빅데이터 등에 활용되며 시간이 지날수록 그 활용도가 늘어나고 있다.

• NoSQL 시스템은 SQL과 유사한 쿼리 언어를 지원할 수 있다는 사실을 강조하기 위해 Not only SQL이라고도 합니다. NoSQL 데이터베이스에는 설계 단순성, 머신 클러스터에 대한 보다 간단한 수평 확장, 가지다 가용성을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서 사용되는 데이터 구조는 관계형 데이터베이스에서 기본적으로 사용되는 데이터 구조와 다르기 때문에 NoSQL에서 일부 작업이 더 빨라집니다. 특정 NoSQL 데이터베이스의 적합성은 해결해야 하는 문제에 따라 달라집니다.
• SQL 데이터베이스뿐만 아니라 NoSQL 데이터베이스라고도 알려진 NoSQL 데이터베이스는 다음과 같은 기능을 갖춘 새로운 유형의 데이터베이스 관리 시스템입니다. , 최근 몇 년 동안 인기를 얻었습니다. 기존 관계형 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 대량의 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하도록 설계되었으며 데이터 모델에 대한 동적 변경을 수용할 수 있습니다. 따라서 NoSQL 데이터베이스는 최신 웹 애플리케이션, 실시간 분석 및 빅 데이터 처리에 적합합니다.
• NoSQL 데이터베이스에서 사용되는 데이터 구조는 때때로 관계형 데이터베이스 테이블보다 더 유연한 것으로 간주됩니다. 많은 NoSQL 저장소는 가용성, 속도, 안정성을 위해 일관성을 타협합니다. , 및 파티션 허용 오차. NoSQL 저장소를 더 많이 채택하는 데 방해가 되는 장애물로는 낮은 수준의 쿼리 언어 사용, 표준화된 인터페이스 부족, 기존 관계형 데이터베이스에 대한 막대한 이전 투자 등이 있습니다.
• 대부분의 NoSQL 저장소에는 진정한 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 트랜잭션이 부족하지만 MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner(기술적으로는 NewSQL 데이터베이스임에도 불구하고), Symas LMDB 및 OrientDB와 같은 일부 데이터베이스에서 이를 구현했습니다. 그들의 디자인의 중심.
• 대부분의 NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 변경 사항이 모든 노드에 전파되어 데이터에 대한 쿼리가 업데이트된 데이터를 즉시 반환하지 않거나 정확하지 않은 데이터를 읽을 수 있는 결과를 초래할 수 있는 최종 일관성 개념을 제공합니다. 이는 오래된 읽기 문제입니다. 또한, 가지다 일부 NoSQL 시스템에서는 쓰기 손실 및 기타 형태의 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 일부 NoSQL 시스템은 데이터 손실을 방지하기 위해 미리 쓰기 로깅과 같은 개념을 제공합니다.
• NoSQL 데이터베이스의 간단한 예 중 하나는 문서 데이터베이스입니다. 문서 데이터베이스에서는 데이터가 테이블이 아닌 문서에 저장됩니다. 각 문서에는 다양한 필드 집합이 포함될 수 있으므로 변화하는 데이터 요구 사항을 쉽게 수용할 수 있습니다.
• 예를 들어 직원에 관한 데이터를 보유하는 데이터베이스를 예로 들어보겠습니다. 관계형 데이터베이스에서 이 정보는 직원 정보용 테이블과 부서 정보용 테이블로 구성된 테이블에 저장될 수 있습니다. 문서 데이터베이스에서 각 직원은 모든 정보가 문서에 포함된 별도의 문서로 저장됩니다.
• NoSQL 데이터베이스는 비교적 새로운 유형의 데이터베이스 관리 시스템입니다. ㅏ 확장성과 유연성으로 인해 최근 몇 년 동안 인기를 얻었습니다. 이는 대량의 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하도록 설계되었으며 데이터 모델에 대한 동적 변경을 처리할 수 있습니다. 따라서 NoSQL 데이터베이스는 최신 웹 애플리케이션, 실시간 분석 및 빅 데이터 처리에 적합합니다.

NoSQL의 주요 특징:

1. 동적 스키마: NoSQL 데이터베이스에는 고정된 스키마가 없으며 마이그레이션이나 스키마 변경 없이 변경되는 데이터 구조를 수용할 수 있습니다.
2. 수평적 확장성: NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 확장할 수 있도록 설계되었으므로 대량의 데이터와 높은 수준의 트래픽을 처리하는 데 적합합니다.
3. 문서 기반: MongoDB와 같은 일부 NoSQL 데이터베이스는 문서 기반 데이터 모델을 사용합니다. 여기서 데이터는 JSON 또는 BSON과 같이 스키마가 없는 반구조적 형식으로 저장됩니다.
4. 키-값 기반: Redis와 같은 다른 NoSQL 데이터베이스는 데이터가 키-값 쌍의 컬렉션으로 저장되는 키-값 데이터 모델을 사용합니다.
5. 열 기반: Cassandra와 같은 일부 NoSQL 데이터베이스는 데이터가 행 대신 열로 구성되는 열 기반 데이터 모델을 사용합니다.
6. 분산 및 고가용성: NoSQL 데이터베이스는 가용성이 뛰어나고 데이터베이스 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 노드 오류 및 데이터 복제를 자동으로 처리하도록 설계되는 경우가 많습니다.
7. 유연성: NoSQL 데이터베이스를 사용하면 개발자는 다양한 데이터 유형과 데이터 구조 변경을 지원하여 유연하고 동적인 방식으로 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다.
8. 성능: NoSQL 데이터베이스는 고성능에 최적화되어 있으며 대량의 읽기 및 쓰기를 처리할 수 있어 빅데이터 및 실시간 애플리케이션에 적합합니다.

NoSQL의 장점: MongoDB 및 Cassandra와 같은 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 많은 이점이 있습니다. 주요 장점은 높은 확장성과 고가용성입니다.

1. 높은 확장성: NoSQL 데이터베이스는 수평 확장을 위해 샤딩을 사용합니다. 데이터의 순서가 유지되는 방식으로 데이터를 분할하고 여러 시스템에 배치하는 것이 샤딩입니다. 수직적 확장은 기존 머신에 더 많은 리소스를 추가하는 것을 의미하고, 수평적 확장은 데이터를 처리하기 위해 더 많은 머신을 추가하는 것을 의미합니다. 수직 스케일링은 구현하기가 쉽지 않지만 수평 스케일링은 구현하기 쉽습니다. 수평적 확장 데이터베이스의 예로는 MongoDB, Cassandra 등이 있습니다. NoSQL은 데이터가 증가함에 따라 확장성으로 인해 막대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 자동차 효율적인 방식으로 해당 데이터를 처리합니다.
2. 유연성: NoSQL 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 즉, 데이터 모델에 대한 동적 변경 사항을 수용할 수 있습니다. 따라서 NoSQL 데이터베이스는 변화하는 데이터 요구 사항을 처리해야 하는 애플리케이션에 적합합니다.
3. 고가용성: 자동차 , NoSQL 데이터베이스의 복제 기능은 장애가 발생하는 경우 데이터가 이전의 일관된 상태로 복제되기 때문에 가용성을 높여줍니다.
4. 확장성: NoSQL 데이터베이스는 확장성이 뛰어나므로 대량의 데이터와 트래픽을 쉽게 처리할 수 있습니다. 따라서 대량의 데이터나 트래픽을 처리해야 하는 애플리케이션에 적합합니다.
5. 성능: NoSQL 데이터베이스는 대량의 데이터와 트래픽을 처리하도록 설계되었습니다. 즉, 기존 관계형 데이터베이스에 비해 향상된 성능을 제공할 수 있습니다.
6. 비용 효율성: NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 덜 복잡하고 값비싼 하드웨어나 소프트웨어가 필요하지 않기 때문에 기존 관계형 데이터베이스보다 비용 효율성이 더 높은 경우가 많습니다.
7. 민첩: 민첩한 개발에 이상적입니다.

NoSQL의 단점: NoSQL에는 다음과 같은 단점이 있습니다.

1. 표준화 부족: NoSQL 데이터베이스에는 다양한 유형이 있으며 각각 고유한 장점과 약점을 가지고 있습니다. 이러한 표준화 부족으로 인해 특정 애플리케이션에 적합한 데이터베이스를 선택하기가 어려울 수 있습니다.
2. ACID 준수 부족: NoSQL 데이터베이스는 ACID를 완전히 준수하지 않습니다. 즉, 데이터의 일관성, 무결성 및 내구성을 보장하지 않습니다. 이는 강력한 데이터 일관성 보장이 필요한 애플리케이션의 경우 단점이 될 수 있습니다.
3. 좁은 초점: NoSQL 데이터베이스는 주로 스토리지용으로 설계되었으므로 초점이 매우 좁지만 기능을 거의 제공하지 않습니다. 관계형 데이터베이스는 NoSQL보다 트랜잭션 관리 분야에서 더 나은 선택입니다.
4. 오픈 소스: NoSQL은 데이터 베이스 오픈 소스 데이터베이스. NoSQL에 대한 신뢰할 수 있는 표준은 아직 없습니다. 즉, 두 데이터베이스 시스템이 동일하지 않을 가능성이 높습니다.
5. 복잡한 쿼리에 대한 지원 부족: NoSQL 데이터베이스는 복잡한 쿼리를 처리하도록 설계되지 않았습니다. 즉, 복잡한 데이터 분석이나 보고가 필요한 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.
6. 성숙도 부족: NoSQL 데이터베이스는 상대적으로 새로운 것이며 기존 관계형 데이터베이스의 성숙도가 부족합니다. 이로 인해 기존 데이터베이스보다 안정성과 보안이 떨어질 수 있습니다.
7. 관리 과제: 빅데이터 도구의 목적은 대량의 데이터를 최대한 간단하게 관리하는 것입니다. 하지만 그렇게 쉬운 일은 아닙니다. NoSQL의 데이터 관리는 관계형 데이터베이스보다 훨씬 복잡합니다. 특히 NoSQL은 설치가 까다롭고 매일 관리하기가 훨씬 까다로운 것으로 알려져 있습니다.
8. GUI를 사용할 수 없습니다: 데이터베이스에 액세스하기 위한 GUI 모드 도구는 시장에서 유연하게 사용할 수 없습니다.
9. 지원: 백업은 MongoDB와 같은 일부 NoSQL 데이터베이스의 큰 약점입니다. MongoDB에는 일관된 방식으로 데이터를 백업하는 접근 방식이 없습니다.
10. 큰 문서 크기: MongoDB 및 CouchDB와 같은 일부 데이터베이스 시스템은 데이터를 JSON 형식으로 저장합니다. 즉, 문서가 상당히 크고(빅데이터, 네트워크 대역폭, 속도) 설명이 포함된 키 이름을 사용하면 문서 크기가 커지므로 실제로 해를 끼칩니다.

NoSQL 데이터베이스 유형: NoSQL 데이터베이스의 유형과 해당 범주에 속하는 데이터베이스 시스템의 이름은 다음과 같습니다.

1. 그래프 데이터베이스 : 예 – Amazon Neptune, Neo4j
2. 키 값 저장소: 예 – Memcached, Redis, 일관성
3. 열: 예 – Hbase, 빅 테이블, Accumulo
4. 문서 기반: 예 – MongoDB, CouchDB, Cloudant

NoSQL을 사용해야 하는 경우:

1. 엄청난 양의 데이터를 저장하고 검색해야 하는 경우.
2. 저장하는 데이터 간의 관계는 그다지 중요하지 않습니다.
3. 데이터는 시간이 지남에 따라 변경되며 구조화되지 않습니다.
4. 데이터베이스 수준에서는 제약 조건 및 조인 지원이 필요하지 않습니다.
5. 데이터가 지속적으로 증가하고 있으므로 데이터를 처리하려면 데이터베이스를 정기적으로 확장해야 합니다.

결론적으로 NoSQL 데이터베이스는 확장성, 유연성, 비용 효율성 등 기존 관계형 데이터베이스에 비해 여러 가지 이점을 제공합니다. 그러나 표준화 부족, ACID 준수 부족, 복잡한 쿼리에 대한 지원 부족 등 여러 가지 단점도 있습니다. 특정 애플리케이션을 위한 데이터베이스를 선택할 때 장점과 단점을 신중하게 비교하여 가장 적합한 것을 결정하는 것이 중요합니다.