NoSQL 데이터베이스에서 테이블을 만드는 방법

NoSQL에서 데이터는 키-값 쌍, 문서, 열 또는 개체에 저장됩니다. NoSQL 데이터베이스 를 사용하는 주요 목적은 확장성과 유연성입니다. 그렇다면 NoSQL 데이터베이스에서 어떻게 테이블을 생성합니까? NoSQL 데이터베이스에서 테이블을 생성하는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 NoSQL 데이터베이스 유형인 키-값 저장소를 사용하는 것입니다. 키-값 저장소에서 각 데이터 조각은 키-값 쌍으로 저장됩니다. 키는 데이터를 식별하는 데 사용되며 값은 실제 데이터입니다. NoSQL 데이터베이스에서 테이블을 생성하는 또 다른 방법은 문서 저장소를 사용하는 것입니다. 문서 저장소는 데이터를 문서에 저장하는 일종의 NoSQL 데이터베이스입니다. 각 문서는 키-값 쌍의 모음입니다. 키는 문서를 식별하는 데 사용되며 값은 실제 문서입니다. 마지막으로 개체 저장소를 사용하여 NoSQL 데이터베이스에 테이블을 만들 수도 있습니다. 개체 저장소는 개체에 데이터를 저장하는 NoSQL 데이터베이스 유형입니다. 각 객체는 키-값 쌍의 모음입니다. 키는 개체를 식별하는 데 사용되며 값은 실제 개체입니다.

NoSQL 데이터베이스는 매우 다양하고 적응력이 뛰어납니다. 이 기사에서는 Oracle 및 Amazon DB NoSQL 데이터베이스를 생성하고 쿼리하는 방법을 알아봅니다. 키-값 저장소로서의 Amazon DB의 상태로 인해 쿼리 요청을 이행하기 위해 키를 사용합니다. 이 방법으로 인해 처음부터 시작하는 것도 비교적 간단합니다. Oracle NoSQL 데이터베이스는 고성능 및 높은 트래픽 애플리케이션용으로 설계되었습니다. 예를 들어 빅 데이터 및 Fusion Middleware는 이를 통합하는 Oracle 제품의 예입니다. 이 환경에서 데이터베이스 생성은 AmazonDB와 동일한 인터페이스가 없기 때문에 조금 더 복잡합니다.

테이블을 생성하려면 NoSQLClient#tableDDL 메서드를 사용해야 합니다. 데이터 과학자와 분석가 모두 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 쿼리를 생성하려면 NoSQLClient#define 메서드를 사용합니다. QueryResult의 Promise는 결과를 반환하는 Javascript 객체의 배열입니다. 데이터베이스 쿼리 언어는 매우 풍부한 경향이 있으므로 마스터할 수 있습니다.

Nosql은 테이블을 가질 수 있습니까?

문서의 구조는 동일하거나 다른 유형일 수 있습니다. 데이터베이스 SQL: NoSQL 데이터베이스의 데이터는 RDBMS와 유사한 행과 열이 있는 테이블에 저장할 수 있지만 열의 이름과 형식은 행마다 다릅니다. 와이드 컬럼 데이터베이스 는 서로 관련된 데이터 컬럼을 표시합니다.

NoSQL은 2011년에 시스템 아키텍처의 차세대 혁신으로 선정되었습니다. 많은 NoSQL 데이터베이스 는 다양한 특징을 가지고 있습니다. 일부 데이터베이스에는 테이블도 있습니다. 모두 동의하므로 데이터를 연관시킬 수 없습니다. NoSQL 데이터베이스에서도 SQL을 사용할 수 있습니다. NoSQL과 SQL이 다양한 방식으로 호환되는 것은 사실입니다. 결과적으로 NoSQL은 기존 프레임워크에 비해 원자성, 일관성, 격리 또는 내구성이 발생할 가능성이 적습니다. 신뢰할 수 있는 관할권은 데이터 샤딩의 결과로 데이터가 있는 경우 소량의 데이터와 교환하여 일부 데이터를 신뢰할 수 없는 관할권으로 보낼 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스를 사용하는 경우 샤딩을 사용하여 여러 머신에서 데이터를 분할하여 필요할 때 올바른 데이터가 올바른 위치에 있는지 확인합니다. 데이터는 시간이 지나도 크게 변하지 않거나 크게 변하지 않기 때문에 오랫동안 이러한 시스템에 저장할 수 있습니다. 데이터가 단일 파일이기 때문에 네트워크의 다른 서버에서 백업을 쉽게 복사할 수 있습니다. 기존 데이터베이스가 필요한 제약 조건, 일관성 및 안전 장치를 제공하지만 이러한 특성을 요구하는 애플리케이션이 여전히 많이 있습니다. NoSQL 데이터베이스가 약속했던 참신함은 전통적인 관계형 데이터베이스 세계에서 시간이 지남에 따라 희미해졌습니다. 관계형 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 전환하는 것은 실제 작업이며 올바른 공급자와 관리자를 선택하는 것이 어려울 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 NoSQL이 제공하는 속도를 필요로 하는 대기업에 대한 수요가 높으며 NoSQL 전문가에 대한 수요가 높습니다. 다른 사람의 데이터베이스가 관계형 또는 비 관계형 데이터베이스 가 아닌 운영을 도울 수 있다면 좋은 급여를 받을 수 있습니다.

이 방법을 사용하면 전체 테이블을 살펴보지 않고도 필요한 데이터에 쉽고 빠르게 액세스할 수 있습니다. 이 방법은 특정 데이터를 빠르게 찾아야 할 때 특히 유용합니다. 컬럼형 데이터베이스 의 장점 중 하나는 빠른 속도입니다. 관계형 데이터베이스보다 빠르게 데이터를 읽고 쓰기 때문에 더욱 빨라집니다.

Nosql에서 호출되는 테이블은 무엇입니까?

Nosql 데이터베이스 마다 테이블 이름 지정 규칙이 다를 수 있으므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 Nosql 데이터베이스의 테이블은 일반적으로 "컬렉션"이라고 합니다.

반면에 SQL 데이터베이스는 표 형식이며 NoSQL 데이터베이스와 다른 방식으로 데이터 스토리지를 처리합니다. NoSQL의 주요 기능 중에는 단순한 설계, 원활한 수평적 확장 및 세분화된 가용성 제어가 있습니다. NoSQL이 많은 이점을 제공한다는 사실에도 불구하고 몇 가지 단점도 있습니다. 트랜잭션 관리와 같은 애플리케이션의 경우 기존 데이터베이스가 클라우드 기반 데이터베이스보다 더 나은 옵션입니다. 관계형 데이터베이스가 여전히 다양한 비즈니스 기능에 사용된다는 사실에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스가 인기를 얻고 있습니다. NoQL 데이터베이스는 이제 실시간 클라우드, 웹 및 빅 데이터 애플리케이션을 처리하기 위해 다양한 산업 분야의 비즈니스에서 사용됩니다. NoSQL 솔루션에서 일관된 노드로 서버리스 P2P 아키텍처를 구현할 수 있습니다.

새 버전은 성능이 향상되어 더 빠른 읽기 및 쓰기 시간과 지속적인 데이터 가용성을 허용합니다. NoSQL 데이터베이스는 5계층 시스템이 될 수 있으며 각 계층에는 고유한 장점과 단점이 있습니다. '이상적인' 데이터베이스 유형이 없다는 사실에도 불구하고 기업은 비즈니스 요구 사항에 따라 선택해야 합니다. 본질적으로 NoSQL의 키-값 쌍은 고유 키를 특정 데이터 항목에 대한 포인터로 사용하는 해시 테이블을 참조합니다. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB 및 Oracle BDB는 NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 예에 불과합니다. 열 기반 NoSQL 데이터베이스는 각 열이 개별적으로 처리된다는 점에서 열 기반 데이터베이스와 유사하게 작동합니다. 이러한 데이터베이스는 주로 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우스, 라이브러리 카드 카탈로그 및 CRM에 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 다중 수준이며 기본 구조로 그래프 모델이 있습니다. 저장하는 동안 노드 관계는 에지로 저장되는 반면 노드 관계는 노드로 저장됩니다. 기존 데이터 세트로 인해 여기에서 관계가 빠르게 형성됩니다. 이러한 유형의 데이터베이스를 활용하는 애플리케이션에는 소셜 네트워크 및 공간 데이터 분석이 포함됩니다. 문서 지향 MongoDB는 파일을 저장할 수 있는 동적 스키마가 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. CouchDB의 JSON 데이터 교환 형식으로 문서 인덱싱, 변환 및 결합이 가능하며 문서를 인덱싱, 변환 및 결합하는 데 JavaScript가 사용됩니다. Oracle NoSQL 데이터베이스는 키-값 및 JSON 테이블 데이터 모델 외에도 키-값 및 JSON 테이블 데이터 모델을 지원합니다.

온프레미스 또는 클라우드에서 실행되도록 설계되었습니다. InfiniteGraph는 모델 기반 그래프 데이터를 포함하는 매우 특화된 그래프 데이터베이스입니다. 클라우드 기반이고 확장 가능하며 플랫폼 자체를 포함하여 모든 수준에서 높은 처리량 데이터를 처리할 수 있습니다. 쿼리 언어는 복잡한 그래프 및 값 기반 쿼리를 처리하도록 설계되었습니다. 의료, 통신, 사이버 보안, 금융, 제조 및 네트워킹은 이 솔루션의 가장 일반적인 애플리케이션입니다.

구조화된 데이터와 달리 스키마리스 스토리지 는 분석을 위한 보다 유연하고 민첩한 데이터 모델을 가능하게 합니다. 데이터를 정규화할 수 없기 때문에 검색 데이터베이스는 스키마 정의 값이 더 낮습니다. 문서 파일을 사용하여 데이터를 특정 문서로 집계하는 쿼리를 생성할 수 있습니다. Azure Table과 같은 클라우드 기반 스토리지 플랫폼을 사용하여 비관계형 구조 데이터를 저장할 수 있습니다. 스키마가 없기 때문에 데이터가 더 복잡해짐에 따라 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 데이터를 쉽게 조정할 수 있습니다. 또한 NoSQL 검색 데이터베이스는 반정형 데이터에 대한 분석을 위해 설계된 반면 테이블 스토리지는 반정형 데이터에 대한 데이터 분석에 보다 유연하고 민첩한 접근 방식을 제공합니다.

클러스터에서 데이터를 구성하는 세 가지 방법

Cassandra는 데이터를 노드 클러스터 전체에 복제되는 테이블로 구성하고 데이터는 쉽게 읽을 수 있는 방식으로 구성됩니다. 각 Cassandra 테이블 은 테이블에서 사용할 수 있는 열과 데이터 유형을 정의하는 스키마로 구분됩니다. 테이블은 일반적으로 클러스터로 구성되며 각 인스턴스는 전체 테이블 공간의 하위 집합을 관리합니다. HBase는 물리적 위치별로 데이터를 구성하고 클러스터에 물리적으로 위치한 테이블에 저장합니다. 스키마는 해당 열 및 데이터 유형과 함께 테이블에 저장할 수 있는 데이터의 열 및 유형을 정의합니다. HBase 인스턴스에서 테이블은 일반적으로 영역으로 구성되며 각 인스턴스는 전체 테이블 공간의 하위 집합을 제공합니다. Hypertable 클러스터에서 데이터는 클러스터의 노드에 물리적으로 저장되는 테이블로 구성됩니다. 테이블은 일반적으로 샤드로 배열되며 각 인스턴스는 전체 테이블 공간의 하위 집합을 관리합니다.