SQL 및 NoSQL(SQL and NoSQL) 비교 에 대한 이 기사에서는 각각의 장점과 제한 사항에 대한 토론을 밝힐 것입니다. NoSQL 데이터베이스가 (NoSQL)NoSQL 데이터베이스에 데이터를 저장하는 방식으로 발전한 이후 로 저는 두 가지 개념을 모두 탐구하여 그 깊이에 도달할 생각을 했습니다. 그리고 실제로 NoSQL(NoSQL) 데이터베이스 의 진화로 이어지는 것들을 파악하는 데 시간이 좀 걸렸습니다 .
글쎄, 모든 것은 빠르고 실제적이며 연결된 방식으로 최종 사용자에게 가능한 최고의 경험을 제공하려는 탐구로 귀결됩니다. 데이터베이스 개발자는 스토리지 부서의 기술이 크게 변화함에 따라 더 나은 성능을 얻기 위해 최적화하려고 노력하고 있습니다.
SQL 및 NoSQL 데이터베이스의 기초:
SQL 데이터베이스란?
SQL 데이터베이스 에 대해 이야기 할 때 기본 개념은 다음과 같습니다. 관계형 데이터베이스(Relational database) 가 있습니다 . 예! SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스입니다. 그렇다면 관계형 데이터베이스는 정확히 무엇입니까? 관계형 데이터베이스는 데이터를 저장하기 위해 관계(종종 테이블이라고 함)를 엄격하게 사용합니다. 관계형 데이터베이스는 데이터 세트에서 발견되는 공통 특성을 사용하여 데이터를 일치시킵니다. 그리고 결과 그룹을 Schema 라고 합니다.
관계형 데이터베이스의 관계(테이블)는 행과 열의 집합으로 나뉩니다. Tuple은 쿼리를 사용하여 검색되는 데이터베이스 테이블의 행을 나타냅니다.
그렇다면 SQL은 어떻게 도움이 될까요?
SQL ( Structured Query Language )은 관계형 데이터베이스의 데이터를 관리하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Microsoft SQL Server 가 가장 좋은 예입니다. Microsoft SQL Server 는 동일한 컴퓨터 또는 네트워크를 통해 응용 프로그램에서 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용되는 관계형 데이터베이스입니다.
SQL 서버의 기본 기능
- 관계형 데이터베이스는 사전 정의된 범주에 맞는 데이터를 포함하는 테이블 세트입니다.
- 각 테이블은 열에 하나 이상의 데이터 범주를 포함합니다.
- 각 행에는 열에 의해 정의된 범주에 대한 고유한 데이터 인스턴스가 포함됩니다.
- 사용자는 데이터베이스 테이블의 구조를 몰라도 데이터베이스에서 데이터에 액세스할 수 있습니다.
SQL 데이터베이스에 대한 제한 사항
확장성(Scalability) : 사용자는 비싸고 다루기 어려운 강력한 서버에서 관계형 데이터베이스를 확장해야 합니다. 관계형 데이터베이스를 확장하려면 여러 서버에 분산해야 합니다. 서로 다른 서버에서 테이블을 처리하는 것은 혼란스러운 일입니다.
복잡성(Complexity) : SQL 서버의 데이터는 어쨌든 테이블에 맞아야 합니다. 데이터가 테이블에 맞지 않으면 복잡하고 다시 처리하기 어려운 데이터베이스 구조를 설계해야 합니다.
NoSQL 데이터베이스란?
지난 몇 년 동안 과학과(Science) 웹 기업 모두에서 데이터 저장소에 대한 생각에 대해 "하나의 크기가 모든 것을 적용할 수 있습니다"라는 질문을 받았고, 이에 따라 다양한 대체 데이터베이스가 등장하게 되었습니다. 이동과 새로운 데이터 저장소는 일반적으로 NoSQL 이라는 용어에 포함됩니다 .
NoSQL 의 기본 품질은 고정 테이블 스키마가 필요하지 않을 수 있고 일반적으로 조인 작업을 피하며 일반적으로 수평으로 확장된다는 것입니다. 학계(Academic) 연구자들은 일반적으로 이러한 데이터베이스를 구조화된 저장소라고 하며, 하위 집합으로 고전적인 관계형 데이터베이스를 포함하는 용어입니다.
NoSQL 데이터베이스는 또한 "ACID"(원자성, 일관성, 격리 및 내구성)를 절충합니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 정도로 데이터 스키마가 레코드마다 다를 수 있습니다. NoSQL 에 스키마나 테이블이 없으면 데이터베이스 구조를 어떻게 시각화합니까? 자(Well) 여기 답이 있습니다
스키마 필요 없음(No schema required) : 먼저 엄격한 데이터베이스 스키마를 정의하지 않고도 NoSQL 데이터베이스 에 데이터를 삽입할 수 있습니다 . 결과적으로 삽입되는 데이터의 형식은 애플리케이션 중단 없이 언제든지 변경할 수 있습니다. 이는 엄청난 애플리케이션 유연성을 제공하여 궁극적으로 상당한 비즈니스 유연성을 제공합니다.
자동 탄력성: (Auto elasticity: )NoSQL 은 애플리케이션 지원 없이 데이터를 여러 서버에 자동으로 분산합니다. 애플리케이션 다운타임 없이 데이터 계층에서 서버를 추가하거나 제거할 수 있습니다.
통합 캐싱: (Integrated caching:)NoSQL 기술 을 통해 데이터를 늘리고 성능을 향상시키기 위해 시스템 메모리에 데이터를 캐시합니다. 이는 별도의 인프라를 사용하여 수행해야 하는 SQL 데이터베이스와 대조적입니다.(SQL)
NoSQL 의 데이터 스토리지 아키텍처를 설명하면 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 에는 세 가지 유형이 있습니다.
- 키-값 저장소(Key-value stores) . 이름에서 알 수 있듯이 키-값 저장소는 키로 검색하기 위해 인덱싱된 값을 저장하는 시스템입니다. 이러한 시스템은 정형 또는 비정형 데이터를 보유할 수 있습니다.
- 열 지향 데이터베이스(Column-oriented databases) . 관계형 데이터베이스의 경우와 같이 각 레코드에 대해 균일한 크기의 필드가 있는 열과 행으로 구성된 심하게 구조화된 테이블에 정보 세트를 저장하는 대신 열 지향 데이터베이스에는 밀접하게 관련된 데이터의 확장 가능한 열이 하나 있습니다.
- 문서 기반 상점(Document-based stores) . 이러한 데이터베이스는 각 레코드에 대해 균일한 크기의 필드가 있는 구조화된 테이블이 아니라 문서 모음으로 데이터를 저장하고 구성합니다. 이러한 데이터베이스를 사용하여 사용자는 문서에 길이에 관계없이 원하는 수의 필드를 추가할 수 있습니다.
이미지는 그들 중 세 가지의 차이점을 보여줍니다.
NoSQL 데이터베이스의 장점
1) NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 관계형 데이터베이스보다 데이터를 더 빠르게 처리합니다.
2) NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델이 더 간단하기 때문에 종종 더 빠릅니다.
3) 주요 NoSQL(Major NoSQL) 시스템은 개발자가 필요에 맞는 방식으로 애플리케이션을 사용할 수 있도록 충분히 유연합니다.
SQL NoSQL 비교(SQL NoSQL Comparision) 및 결론(Conclusion) :
SQL 및 NoSQL 은 데이터 저장 및 검색을 최적화하고 원활하게 유지하기 위해 시간이 지남에 따라 훌륭한 발명품이 되었습니다. 그들 중 하나를 비판하는 것은 그 원인에 도움이 되지 않습니다. 요즘 NoSQL 에 대한 소문이 있다고 해서 이것이 모든 요구 사항에 대한 은총알이라는 의미는 아닙니다. 두 기술 모두 그들이 하는 일에서 최고입니다. 상황과 필요에 따라 더 잘 사용하는 것은 개발자의 몫입니다.
NoSQL 을 탐색하려는 경우 Microsoft NoSQL Azure 백서 를 다운로드할 수 있습니다 .
MySQL과 SQL Server의 차이점(difference between MySQL and SQL Server) 에 대해 알아보려면 여기로 이동하십시오 .(Go here if you want to learn about the difference between MySQL and SQL Server.)
Difference between SQL and NoSQL: A Comparison
Thіs article on SQL and NoSQL comparison will throw light on the debate on advantages and limitations on each. Ever since the buzz of NoSQL database evolved in storing data into the NoSQL databases, I thought of exploring both the concepts to reach out to its depth. And it took me some time to figure out things that actually lead to the evolution of the NoSQL database.
Well, it all comes down to the quest of providing the best possible experience to the end-users in a quick, real and connected way. Database developers are trying to optimize things to yield better performance as the technology in the storage department is changing drastically.
Basics of SQL and NoSQL database:
What is SQL database
Talking about SQL database, the basic concept is that; it has is a Relational database. Yes! SQL database is a relational database. So what exactly is a relational database? A relational database strictly uses relations (frequently called as tables) to store data. A relational database matches data by using common characteristics found in the dataset. And the resulting group is termed as Schema.
A relation (table) in a relational database is divided into a set of rows and columns. A Tuple stands for a row in a database table that is retrieved using a query.
So how does SQL help?
SQL (Structured Query Language) is a programming language that is used to manage data in relational databases. Microsoft SQL Server is the best example. Microsoft SQL Server is a relational database that is used to store and retrieve data by applications either on the same computers or over the network.
Basic features of SQL server
- A relational database is a set of tables containing data fitted into predefined categories.
- Each table contains one or more data categories in columns.
- Each row contains a unique instance of data for the categories defined by the columns.
- The user can access data from the database without knowing the structure of the database table.
Limitations for SQL database
Scalability: Users have to scale relational databases on powerful servers that are expensive and difficult to handle. To scale a relational database it has to be distributed on multiple servers. Handling tables across different servers is chaos.
Complexity: In SQL server’s data has to fit into tables anyhow. If your data doesn’t fit into tables, then you need to design your database structure that will be complex and again difficult to handle.
What is NoSQL database?
In the past few years, the ”one size fits all“ – thinking concerning data stores has been questioned by both, Science and web companies, which has to lead to the emergence of a great variety of alternative databases. The movement as well as the new datastores are commonly subsumed under the term NoSQL.
The basic quality of NoSQL is that it may not require fixed table schemas, usually avoid join operations, and typically scale horizontally. Academic researchers typically refer to these databases as structured storage, a term that includes classic relational databases as a subset.
NoSQL database also trades off “ACID” (atomicity, consistency, isolation, and durability). NoSQL databases, to varying degrees, even allow for the schema of data to differ from record to record. If there doesn’t exist schema or a table in NoSQL, then how do you visualize the database structure? Well here is the answer
No schema required: Data can be inserted in a NoSQL database without first defining a rigid database schema. As a corollary, the format of the data being inserted can be changed at any time, without application disruption. This provides immense application flexibility, which ultimately delivers substantial business flexibility.
Auto elasticity: NoSQL automatically spreads your data onto multiple servers without requiring application assistance. Servers can be added or removed from the data layer without application downtime.
Integrated caching: In order to increase data through and increase performance advance NoSQL techniques cache data in system memory. This is in contrast to SQL database where this has to be done using the separate infrastructure.
Describing the architecture of data storage in NoSQL, there are three types of popular NoSQL databases.
- Key-value stores. As the name implies, a key-value store is a system that stores values indexed for retrieval by keys. These systems can hold structured or unstructured data.
- Column-oriented databases. Rather than store sets of information in a heavily structured table of columns and rows with uniform-sized fields for each record, as is the case with relational databases, column-oriented databases contain one extendable column of closely related data.
- Document-based stores. These databases store and organize data as collections of documents, rather than as structured tables with uniform-sized fields for each record. With these databases, users can add any number of fields of any length to a document.
The image shows the difference between three of them.
Advantages of NoSQL database
1) NoSQL databases generally process data faster than relational databases.
2) NoSQL databases are also often faster because their data models are simpler.
3) Major NoSQL systems are flexible enough to better enable developers to use the applications in ways that meet their needs.
SQL NoSQL Comparision and Conclusion:
SQL and NoSQL have been great inventions over time in order to keep data storage and retrieval optimized and smooth. Criticizing any one of them will not help the cause. If there is a buzz of NoSQL these days, it doesn’t mean it is a silver bullet to all your needs. Both technologies are best in what they do. It is up to a developer to make better use of them depending on the situation and needs.
If you are looking to explore NoSQL, you can download Microsoft NoSQL Azure whitepaper.
Go here if you want to learn about the difference between MySQL and SQL Server.
