SQL 데이터베이스는 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 저장, 검색 및 조작하는 관계형 데이터베이스입니다. 프로그래밍 언어로서의 자격이 있습니다. SQL 데이터베이스는 가장 일반적인 유형의 관계형 데이터베이스 이며 다양한 비즈니스 및 조직에서 사용됩니다.
SQL(Structured Query Language) 데이터베이스는 사용 및 유지 관리가 쉬우며 다양한 응용 프로그램에 적합한 많은 기능을 제공합니다. 예를 들어, SQL 데이터베이스는 다음을 제공합니다.
- 강력한 데이터 보안
- 확장성
- 고성능
- 사용의 용이성
NoSQL 데이터베이스(비관계형 데이터베이스)란 무엇입니까?
NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 기존 테이블 기반 구조를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 모델에 적합하지 않은 많은 양의 데이터를 처리하는 데 자주 사용됩니다.
NoSQL 데이터베이스는 네 가지 주요 범주로 분류할 수 있습니다.
키-값 저장소
NoSQL 데이터베이스는 키-값 쌍의 모음으로 스키마 없는 방식으로 데이터를 저장합니다. 간단한 텍스트에서 더 복잡한 데이터 구조에 이르기까지 값은 키를 사용하여 조회됩니다. 키-값 저장소의 예로는 DynamoDB 및 Riak 있습니다.
열 지향 상점
행 대신 열에 데이터를 저장합니다. 열 지향 저장소는 종종 데이터 웨어하우징 및 분석 애플리케이션에 사용됩니다. 열 지향 저장소의 예로는 Cassandra 및 HBase 가 있습니다.
문서 저장소
데이터는 이러한 NoSQL 데이터베이스의 문서에 저장됩니다. 문서는 어떤 방식으로든 구성할 수 있으므로 매우 유연합니다. 문서 저장소의 예로는 MongoDB 및 Couchbase 있습니다.
그래프 스토어
이 데이터베이스는 데이터를 연결하는 노드와 에지가 있는 그래프 구조로 데이터를 저장합니다. 그래프 저장소는 복잡한 관계를 분석해야 하는 애플리케이션에 자주 사용됩니다. 그래프 저장소의 예로는 Neo4j 및 OrientDB 있습니다.
SQL의 장점
SQL 데이터베이스(관계형 데이터베이스 관리 시스템)는 수십 년 동안 사용되어 왔으며 오늘날 가장 널리 사용되는 데이터베이스입니다. SQL 데이터베이스가 인기 있는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.
- SQL 데이터베이스는 사용하기 쉽습니다. 사전 데이터베이스 경험이 없는 사람들도 약간의 교육으로 SQL 데이터베이스 사용 방법을 배울 수 있습니다.
- 그들은 매우 다재다능하며 소규모 개인 데이터베이스에서 데이터 저장이 필요한 대규모 엔터프라이즈 수준 데이터베이스에 이르기까지 모든 것에 사용할 수 있습니다.
- SQL 데이터베이스는 신뢰할 수 있습니다. 데이터베이스 손실이나 손상 없이 대량의 데이터와 트랜잭션을 처리하도록 설계되었습니다. 분산 데이터베이스를 활용하면 보안을 제공할 수 있습니다. 분산 데이터베이스에는 다른 위치에 유사한 데이터베이스가 있습니다.
- 확장할 수 있습니다. 필요에 따라 더 많은 데이터와 사용자를 수용하도록 쉽게 확장할 수 있습니다. 더 많은 데이터 스토리지를 얻을 수 있습니다.
- 대부분의 주요 데이터베이스 공급업체는 SQL 데이터베이스를 지원합니다. 이는 SQL 데이터베이스를 선택할 때 기업에서 사용할 수 있는 많은 옵션이 있음을 의미합니다.
- 강력한 개발자 커뮤니티가 이를 지원합니다. 이 커뮤니티는 SQL 데이터베이스를 사용하는 기업과 개인을 위한 지원과 리소스를 제공합니다.
SQL 대 NoSQL: 주요 차이점
SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 가장 널리 사용되는 데이터베이스 유형입니다. 그들은 각자의 방식으로 강력하고 가치가 있습니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.
- SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스입니다. 즉, 데이터가 테이블로 구성되고 각 테이블에는 특정 구조가 있습니다. 테이블은 관계를 통해 서로 연결됩니다. 따라서 SQL 데이터베이스는 특정 방식으로 액세스해야 하는 데이터를 저장하는 데 매우 강력합니다.
- NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스입니다. 이는 데이터가 문서 모음에 저장됨을 의미합니다. 이러한 문서에는 특별한 구조가 없으며 관계를 통해 서로 연결되지 않습니다. 따라서 특정 방식으로 액세스할 필요가 없는 데이터를 저장하는 데 더 적합합니다.
- SQL과 NoSQL 데이터베이스의 한 가지 주요 차이점은 확장 방식입니다. SQL 데이터베이스는 수직 확장 접근 방식을 사용합니다. 즉, 서버에 더 많은 기능을 추가하여 확장합니다. NoSQL 데이터베이스는 수평 확장 접근 방식을 사용합니다. 즉, 더 많은 서버를 추가하여 확장됩니다.
- 또 다른 차이점은 SQL 데이터베이스는 일반적으로 NoSQL 데이터베이스보다 유지 관리 비용이 더 많이 든다는 것입니다. SQL 데이터베이스는 인덱스 및 뷰 생성 및 유지 관리와 같은 추가 관리가 필요합니다. NoSQL 데이터베이스는 관리가 덜 필요하기 때문에 비용이 적게 드는 경우가 많습니다.
- SQL 데이터베이스는 일반적으로 NoSQL 데이터베이스보다 더 복잡합니다. 이는 SQL 데이터베이스가 ACID 규칙(원자성, 일관성, 격리 및 내구성)을 따라야 하므로 속도가 느려지고 복잡해질 수 있기 때문입니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 ACID 규칙을 따를 필요가 없기 때문에 더 간단하고 더 빠를 수 있습니다.
SQL의 ACID 규칙:
ACID는 원자성, 일관성, 격리 및 내구성을 나타냅니다. 간단히 말해서 데이터가 안전하고 안전하게 저장되고 트랜잭션이 안정적이고 일관되게 처리됨을 의미합니다. 반면 NoSQL은 ACID 규칙을 따르지 않습니다. 즉, 데이터를 저장하고 처리하는 데 더 유연합니다. 그러나 데이터가 항상 안전하고 안전하게 저장되는 것은 아니며 트랜잭션 처리가 신뢰할 수 없고 일관성이 없을 수 있음을 의미합니다.
그래서, 어느 것이 더 낫습니까? 귀하의 필요에 따라 다릅니다. 많은 데이터를 처리할 수 있는 유연한 데이터베이스가 필요하다면 NoSQL이 좋은 선택입니다. 안정적이고 일관된 데이터베이스가 필요한 경우 SQL이 더 나은 선택입니다. 쿼리하기 쉽고 수직으로 확장되는 데이터베이스가 필요한 경우 SQL 데이터베이스가 좋은 선택입니다. 수평 확장이 쉽고 유지 관리 비용이 저렴한 데이터베이스가 필요한 경우 NoSQL 데이터베이스가 좋은 선택입니다.
MongoDB 대 MySQL
MongoDB 와 MySQL은 모두 데이터베이스 세계에서 인기 있는 선택입니다. 그러나 어느 것이 귀하의 프로젝트에 적합한 선택입니까? 이 기사에서는 성능, 확장성 및 사용 용이성 측면에서 MongoDB 와 MySQL을 비교할 것입니다.
- MongoDB는 확장하기 쉬운 문서 지향 데이터베이스입니다. 동적 스키마가 있는 JSON과 유사한 문서를 사용하므로 데이터를 더 쉽게 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 로그 파일 및 소셜 미디어 데이터와 같은 비정형 데이터에도 적합합니다.
- MySQL은 확장이 더 어려운 관계형 데이터베이스입니다. 고정 스키마를 사용하므로 데이터를 저장하고 쿼리하기가 더 어렵습니다. 그러나 MySQL은 재무 데이터와 같은 구조화된 데이터에 적합합니다. 성능 면에서 MongoDB는 일반적으로 MySQL보다 빠릅니다. 또한 MySQL보다 확장성이 뛰어납니다.
- 사용 편의성 측면에서 MongoDB는 MySQL보다 사용하기 쉽습니다.
그렇다면 어떤 데이터베이스가 프로젝트에 적합한 선택입니까? 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. MongoDB는 비정형 데이터를 위한 빠르고 확장 가능한 데이터베이스가 필요한 경우 좋은 선택입니다. MySQL은 구조화된 데이터를 위한 관계형 데이터베이스가 필요한 경우에 적합합니다.
클라우드와 SQL 및 NoSQL의 미래
클라우드는 개인 생활과 직업 생활에서 없어서는 안될 부분이 되었습니다. 그것이 없는 세상을 상상하기란 쉽지 않다. 클라우드를 통해 우리는 언제 어디서나 정보와 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다. 또한 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 공유할 수 있습니다. 데이터 저장이 쉬워졌습니다.
클라우드는 데이터베이스 세계에 상당한 영향을 미쳤습니다. 과거에는 대부분의 기업에서 SQL과 같은 관계형 데이터베이스를 사용했습니다. 그러나 클라우드는 기업이 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것도 가능하게 했습니다. NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 덜 경직되고 확장성이 뛰어납니다. 또한 빅 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다.
SQL 데이터베이스의 예
SQL 데이터베이스는 여러 SQL 언어를 사용하는 세계에서 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 일부입니다. 중소기업에서 대기업에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.
그들은 사용하기 쉽고 많은 유연성을 제공합니다. 회사는 데이터 저장, 조작 및 검색에 사용할 수 있습니다.
SQL 데이터베이스에는 다양한 유형이 있지만 가장 일반적인 것은 MySQL, Microsoft SQL Server, MariaDB 및 Oracle입니다.
MySQL은 소규모 기업과 웹 애플리케이션에서 널리 사용되는 무료 오픈 소스 데이터베이스입니다.
Microsoft SQL Server는 대규모 조직에서 사용하는 상용 데이터베이스입니다. Oracle은 상용 데이터베이스이기도 합니다.
NoSQL 데이터베이스의 예
MongoDB는 인기 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. 사용하기 쉽고 확장 가능한 문서 지향 데이터베이스입니다. MongoDB는 또한 매우 유연하여 광범위한 데이터 유형을 저장할 수 있습니다. 그들은 빅 데이터를 처리할 수 있습니다.
Cassandra는 또 다른 인기 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. 고가용성과 확장성을 위해 설계된 열 기반 데이터베이스입니다. Cassandra는 많은 양의 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다.
HBase는 Hadoop 파일 시스템 위에 구축된 열 지향 데이터베이스입니다. HBase는 확장성과 성능을 위해 설계되었습니다. HBase는 실시간 데이터 분석에 자주 사용됩니다.
Redis는 캐싱에 자주 사용되는 강력한 인메모리 데이터베이스입니다. Redis는 빠르고 많은 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 확장성과 유연성에 대한 요구가 커짐에 따라 점점 대중화되고 있습니다. 각각 장단점이 있는 여러 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있습니다. 이 기사에서는 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스를 살펴보고 그 기능을 살펴보았습니다. 이제 언제 어느 것을 사용해야 하는지 알아보겠습니다.
비즈니스에 SQL과 NoSQL을 사용해야 하는 경우
귀하의 비즈니스에 SQL과 NoSQL을 언제 사용해야 하는지에 대한 만능 정답은 없습니다. 사용할 데이터베이스 기술의 결정은 데이터의 특성, 성능 요구 사항, 확장성 요구 사항 및 예산을 비롯한 여러 요인에 따라 달라집니다.
일부 기업은 분명히 다른 데이터베이스 기술보다 하나의 데이터베이스 기술을 선호할 것입니다. 예를 들어, 많은 양의 구조화된 데이터를 처리하는 회사는 SQL 데이터베이스가 더 적합하다는 것을 알 수 있습니다. 반면에 빠르게 확장하고 많은 양의 비정형 데이터를 처리해야 하는 회사는 NoSQL 데이터베이스가 더 나은 선택임을 알 수 있습니다.
다른 기업은 데이터를 최대한 활용하기 위해 SQL 및 NoSQL 데이터베이스를 사용해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 회사는 트랜잭션 데이터에 SQL 데이터베이스를 사용하고 분석에 NoSQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
결론은 SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스 중에서 선택할 때 옳고 그른 답은 없다는 것입니다. 귀하의 비즈니스를 위한 최선의 결정은 귀하의 특정 위치에 따라 달라집니다.
AppMaster 의 데이터베이스
개발자라면 업무의 필수 부분 중 하나가 데이터베이스를 만들고 유지 관리하는 것임을 알고 있습니다. 그리고 MySQL로 작업하는 경우 이것이 힘든 작업이 될 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 최소한의 코딩 경험이 있는 사람들도 데이터베이스 설계 및 관리를 쉽게 할 수 있는 도구가 있다면 어떨까요?
또한 각 데이터베이스 유형에는 고유한 기능이 있지만 모두 데이터베이스 스키마 설계라는 공통 과제를 공유합니다. 이것은 데이터를 저장할 테이블, 필드 및 이들 간의 관계를 개발하는 프로세스입니다.
특히 데이터베이스가 여러 유형과 호환되어야 하는 경우 복잡하고 시간이 많이 소요되는 프로세스가 될 수 있습니다. 여기에서 AppMaster 가 등장합니다.
- 데이터베이스에 구애받지 않는 모델과 관계를 쉽게 생성할 수 있는 no-code 데이터베이스 디자인 도구입니다. 모든 관계형 데이터베이스와 함께 작동하도록 설계되었으므로 스키마를 한 번 계획한 다음 필요한 모든 데이터베이스 유형에 배포할 수 있습니다.
- 이 시각적 데이터베이스 디자인 도구는 당신의 삶을 더 쉽게 만듭니다. AppMaster 를 사용하면 프로그래밍 언어 없이 쉽게 데이터베이스를 만들고 테이블을 디자인하고 데이터를 관리할 수 있습니다. 강력한 AI 지원 덕분에 이 모든 것이 가능합니다.
- AppMaster 를 사용하면 데이터베이스를 만드는 것이 그만큼 쉽습니다. 복잡한 코드를 작성할 필요가 없습니다. 테이블을 다이어그램으로 drag and drop 데이터베이스를 구성 및 시각화하고 데이터베이스를 연결할 수 있습니다.
테이블과 필드를 추가할 수 있으며 AppMaster 는 필요한 코드를 자동으로 생성합니다. 그리고 나중에 데이터베이스를 변경해야 하는 경우 AppMaster 가 처리해 드립니다.
- 정교한 스키마 다이어그램을 만들 수 있습니다.
- 데이터베이스 구조를 시각적으로 만들고 수정합니다.
- 모델 간의 중요한 외부 링크 탐색 및 추가
- 데이터베이스 변경 프로세스 자동화
- 복잡한 작업을 보다 쉽게 관리할 수 있습니다.
- 그것은 돈과 시간을 절약합니다.
따라서 삶을 더 쉽게 만들고 복잡한 코드를 원하지 않는 도구를 찾고 있다면 AppMaster 가 당신을 위한 도구입니다!
