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NoSQL (Not only SQL)

- 비 관계형 데이터베이스

 : 보다 덜 제한적인 형태의 데이터베이스

 

 

- 데이터 저장 방식

 : Key-Value Store

 : Wide Column Store

 : Document Store

 : Graph Database

 

 

- 특징

 : 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있음

 : 데이터의 분산 처리와 빠른 쓰기에 적합

 : 강한 데이터의 안정성

 : 특정 서버에 장애 발생시 데이터의 유실 및 서비스 중지가 없는 형태

 

 

 

 

 

 

 

 

Key-Value Store (Key-Value Database)

- 키를 고유 식별자로 하여 키와 값의 쌍으로 된 집합으로 데이터를 저장하는 방식

 : 단순한 객체에서 복잡합 집합체까지 키와 값으로 활용

 

 

- 특징

 : 단순성

 ㆍ고유의 키를 통해 값을 가져오는 방식

 ㆍ값에 대한 타입 제한이 없어 원하는 형태의 데이터 입력 가능

 ㆍ값의 일부를 검색하거나 조인을 통한 복잡한 연산 불가

 

 : 빠른 처리 속도

 ㆍ단순성을 통한 빠른 연산

 ㆍ메모리에서 데이터를 관리하는 방식 (캐시메모리 활용)

 ㆍ주로 쇼핑몰의 장바구니 기능에서 활용

 

 : 확장성

 ㆍ부하 조절을 위해 필요한 만큼의 서버 증감 가능

 

 

- 한계

 : 값을 기준으로 하는 검색의 어려움

 : 범위 질의에 대한 기능 미지원 (보조 인덱스를 사용한 보완 필요)

 : 활용성 있는 질의언어가 없음

 

 

- DBMS

 : Redis

 : Memcached

 : Dynamo

 : Oracle NoSQL

 : Coherence

 

 

 

 

 

 

 

Wide Column Store (Wide Column Database)

- 행마다 키와 값을 저장할 때마다 각기 다른 스키마를 가지는 구조

 : key에 따라 다른 구조의 스키마를 가짐

 

- 특징 

 : 대량의 데이터 압축에 용이

 : 뛰어난 분산처리와 집계처리(sum, count, avg 등)

 : 빠른 쿼리 동작 속도

 : 뛰어난 확장성

 

- DBMS

 : Cassandra

 : HBase

 : Google Big Table 

 : Vertica

 

 

 

 

 

 

 

Document Store (Document Database)

- XML, JSON, BSON과 같은 계층적 트리 데이터 파일을 기반으로한 데이터베이스

 : 여러개의 테이블을 하나의 Document내에 모아놓은 구조

 : 컬럼과 스키마가 없음

 : key는 배열이 될 수 있으며 배열의 값으로 document 포함 가능

 

 

- 특징

 : 한번의 조회로 필요한 모든 데이터 접근 가능

 : Hadoop과 Spark와의 통합 지원

 ㆍ강력한 집계기능 사용

 : 저장과 검색이 매우 빠름

 : 조인과 트랜잭션을 지원하지 않으며 제약조건에 대한 처리도 미지원

 : 문서를 기본 저장단위로 사용하면서 내장 문서와 배열을 이용하여 복잡한 계층 구조를 하나의 레코드로 표현

 

 

- DBMS

 : MongoDB

 : CouchBase

 : Azure Cosmos DB

 : Mark Logic

 : Orient DB

 

 

 

 

 

 

Graph Database

- 데이터를 노드로 표현하여 노드 사이의 관계를 엣지로 표현하는 방식

 : 데이터 (Node / Vertex), 묶음 (Label), 관계 (Edge)

 : 저장소 / 그래프 프로세싱 엔진 / 질의언어로 구성

 

 

- 특징

 : 데이터 간의 관계 중심의 표현 및 처리

 : 유연하고 유지 보수가 용이함

 : 소셜 네트워크, 네트워크 다이어그램 등에서 활용

 

- DBMS

 : Neo4j

 : Blazegraph

 : OrientDB

 : AgensGraph

 

 

 

 

 

 

 

Refference

 

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