NoSQL (Not only SQL)은 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 벗어나 데이터 저장 및 쿼리에 대한 대안적인 비관계형 접근 방식을 사용하는 더 광범위한 데이터베이스 시스템을 구성합니다. 현대 데이터 집약적 애플리케이션의 증가하는 요구 사항을 해결하기 위해 설계된 NoSQL 데이터베이스는 확장성, 비정형 데이터 처리 기능 및 사용 편의성으로 잘 알려져 있습니다. 데이터 모델링의 맥락에서 NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스와 비교하여 데이터가 구조화되고 쿼리되는 방식에 차이가 있습니다.
NoSQL 데이터베이스의 데이터 모델링에는 일반적으로 다음 네 가지 기본 데이터 모델 중 하나 이상이 사용됩니다.
- 문서 지향: 중첩되고 복잡한 데이터 관계를 표현할 수 있는 JSON 또는 BSON 형식과 같은 계층적 데이터 구조를 저장합니다. 예로는 MongoDB, Couchbase 및 RavenDB가 있습니다.
- 키-값: 개별 키-값 쌍을 처리할 수 있는 연관 배열의 저장 및 관리에 중점을 둡니다. 예로는 Redis, Amazon DynamoDB, Riak 등이 있습니다.
- 컬럼 패밀리: 컬럼이 컬럼 패밀리로 그룹화되고 여러 노드에 걸쳐 분할되는 컬럼 스토리지 설계를 활용합니다. 예로는 Apache Cassandra, Google BigTable 및 ScyllaDB가 있습니다.
- 그래프 기반: 그래프 이론을 활용하여 데이터 포인트의 저장 및 검색과 그래프와 같은 구조의 관계를 관리합니다. 예로는 Neo4j, Amazon Neptune 및 ArangoDB가 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터, 실시간 처리 및 대규모 분산 시스템을 다루는 조직에서 채택되었습니다. 이는 일반적으로 최신 웹, 모바일 및 IoT 애플리케이션에서 생성되는 데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형, 반정형 또는 다형성 데이터를 처리하는 데 특히 적합합니다.
NoSQL 데이터베이스의 증가는 몇 가지 주요 요인에 기인할 수 있습니다. 첫째, 확장성과 성능 측면에서 기존 RDBMS의 한계를 효과적으로 해결합니다. 애플리케이션에서 생성되는 데이터의 양, 속도 및 다양성이 계속 증가함에 따라 NoSQL 데이터베이스는 본질적으로 분산 시스템의 여러 노드에 걸친 데이터 분할 및 복제를 통해 수평 확장성을 제공합니다. 수직 확장이 아닌 수평 확장을 위한 이러한 용량을 통해 NoSQL 데이터베이스는 데이터 스토리지 요구 사항의 급속한 확장을 수용하고 높은 수준의 성능과 가용성을 유지할 수 있습니다. 둘째, NoSQL 데이터베이스는 복잡하고 비용이 많이 드는 데이터베이스 마이그레이션 프로세스 없이도 시간이 지남에 따라 애플리케이션 요구 사항의 변화를 수용할 수 있는 유연한 데이터 모델을 제공합니다. 이러한 민첩성은 반복적인 개발 주기와 빈번한 업데이트가 일반적인 현대의 민첩한 소프트웨어 개발 관행에서 특히 중요합니다. 마지막으로, NoSQL 데이터베이스는 더 간단하고 개발자 친화적인 쿼리 및 프로그래밍 인터페이스를 특징으로 하는 경우가 많아 신속한 프로토타입 제작을 촉진하고 새로운 애플리케이션 및 기능의 출시 시간을 단축합니다.
이러한 장점으로 인해 NoSQL 데이터베이스는 최근 몇 년 동안 소프트웨어 개발자와 조직 사이에서 인기를 얻었습니다. Stack Overflow의 2021년 조사에 따르면 MongoDB는 현재 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스로 개발자의 32.8%가 사용량을 보고하고 있으며 Redis는 26.9%, Elasticsearch는 16.6%로 그 뒤를 따릅니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore 및 Azure Cosmos DB를 포함하여 각각 관리형 NoSQL 서비스를 제공하는 Amazon Web Services(AWS), Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 공급자의 승인을 받았습니다.
데이터 모델링 환경이 계속 발전함에 따라 NoSQL 데이터베이스는 기존 RDBMS의 대안 또는 보완책으로 더욱 주목을 받을 가능성이 높습니다. 경우에 따라 조직은 다양한 애플리케이션 요구 사항을 해결하기 위해 SQL과 NoSQL 데이터베이스를 혼합하여 사용하는 다중 언어 지속성 전략을 채택할 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 트랜잭션 처리 및 보고를 위해 PostgreSQL과 같은 RDBMS를 사용하는 동시에 복잡한 계층적 데이터를 저장하기 위해 MongoDB를, 텍스트 검색 및 분석을 위해 Elasticsearch를 활용할 수 있습니다.
AppMaster 의 NoSQL 데이터베이스에 대한 데이터 모델링과 관련하여 고객은 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다. AppMaster 백엔드를 위한 다양한 NoSQL 데이터베이스를 지원하므로 사용자는 애플리케이션을 이러한 데이터 스토리지 솔루션과 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한 플랫폼에서 제공하는 시각적 데이터 모델링 기능을 통해 사용자는 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고도 데이터 모델을 생성하고 수정할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에서 데이터 모델을 시각적으로 표현하고 조작하는 기능은 AppMaster 의 강력한 no-code 도구 세트와 결합되어 애플리케이션 개발 프로세스를 크게 가속화하고 사용자가 이전보다 더 빠르고 비용 효율적으로 확장 가능한 데이터 기반 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. .
