sql vs nosql exact differences
SQL과 NoSQL은 무엇이며 SQL과 NoSQL의 정확한 차이점은 무엇입니까? 각각의 장단점을 사용하여 언제 사용하는지 알아보십시오.
우리가‘ SQL 대 NoSQL 이 두 용어의 기본 의미를 이해하는 것이 가장 중요합니다.
SQL과 NoSQL 의미의 의미를 이해하면 쉽게 비교할 수 있습니다.
학습 내용 :
SQL이란 무엇입니까?
일반적으로 다음과 같이 축약되는 구조적 쿼리 언어 SQL 는 RDBMS (관계형 데이터베이스 관리 시스템)에서 데이터를 저장, 조작 및 검색하는 데 사용되는 도메인 별 프로그래밍 언어입니다.
주로 데이터의 다양한 엔티티와 변수 간의 관계가있는 구조화 된 데이터를 관리하는 데 사용됩니다.
SQL은 데이터베이스에 저장된 데이터를 쿼리하거나 처리하기위한 다양한 유형의 문으로 구성됩니다.
이러한 유형의 문은 다음과 같이 추가로 분류됩니다.
- DDL (데이터 정의 언어) : 스키마 생성 및 수정에 사용되는 쿼리입니다. SQL의 일반적인 DDL 명령에는 CREATE, ALTER 및 DROP이 포함됩니다.
- DML (데이터 조작 언어) : 이 쿼리는 데이터베이스에서 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제 작업을 수행하는 데 사용됩니다. SQL의 일반적인 DML 명령은 SELECT, INSERT, UPDATE 및 DELETE입니다.
- DCL (데이터 제어 언어) : 이러한 쿼리는 액세스를 제어하고 데이터베이스에 대한 권한을 제공하는 데 사용됩니다. SQL의 일반적인 DCL 명령은 GRANT 및 REVOKE입니다.
- TCL (트랜잭션 제어 언어) : 이러한 쿼리는 데이터 무결성을 유지하기 위해 트랜잭션을 제어하고 관리하는 데 사용됩니다. SQL의 일반적인 TCL 명령에는 BEGIN, COMMIT 및 ROLLBACK이 포함됩니다.
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NoSQL이란 무엇입니까?
NoSQL (또한 SQL, non-SQL 또는 non-relational을 의미 함)은 테이블 형식으로 구성되지 않고 테이블 형식이없는 비 관계형 형식의 데이터를 관리하는 방법을 제공하는 데이터베이스입니다. 관계.
NoSQL은 빅 데이터 및 실시간 애플리케이션에 사용되면서 점점 인기를 얻고 있습니다. 그들의 데이터 구조는 관계형 데이터베이스의 구조와 완전히 다릅니다.
NoSQL은 데이터가 테이블에 배치되고 데이터베이스가 생성되기 전에 데이터 구조가 신중하게 설계되는 기존 관계형 데이터베이스의 대안입니다. 방대한 분산 데이터 세트로 작업 할 때 주로 유용합니다. NoSQL 데이터베이스는 본질적으로 확장 가능하고 고성능이며 유연합니다.
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또한 다양한 데이터 모델을 다룰 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스 유형 :
기본적으로 4 가지 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있습니다.
상의하자!!
# 1) 열 : 와이드 열은 데이터 테이블을 행이 아닌 열로 저장하고 정렬합니다.
기존 데이터베이스보다 매우 빠르게 대량의 데이터를 쿼리 할 수 있습니다. 추천 엔진, 카탈로그, 사기 탐지 등에 사용할 수 있습니다.
예 : Cassandra, HBase, Google BigTable, Scylla, Vertica 등
# 2) 문서 : 문서 데이터베이스, 일명 문서는 문서 형식의 설명과 함께 반 구조화 된 데이터를 저장하고 유지합니다.
각 문서에는 주소를 지정하는 고유 키가 있습니다. 콘텐츠 관리 및 모바일 애플리케이션 데이터 처리에 유용합니다. JSON 및 JavaScript와 함께 널리 사용됩니다. 문서 데이터베이스는 또한 콘텐츠를 기반으로 문서를 가져올 수있는 API 및 쿼리 언어를 제공합니다.
예 : Apache, MongoDB, MarkLogic, CouchDB, BaseX, IBM Domino 등
# 3) 키-값 : 키-값 데이터베이스는 데이터가 키-값 쌍의 모음을 나타내는 연관 배열 (지도 또는 사전)을 기반으로하는 데이터 모델을 가지고 있습니다. 웹 애플리케이션의 세션 관리 및 캐싱에 매우 적합합니다.
예 : Aerospike, Berkeley DB, Apache ignites, Dynamo, Redis, Riak, ZooKeeper 등
# 4) 그래프 : 그래프 저장소에서 데이터는 노드와 간선으로 구성됩니다.
노드는 레코드로, 에지는 관계형 데이터베이스의 레코드 간의 관계로 생각할 수 있습니다. 이 모델은 데이터 관계의보다 풍부한 표현을 지원합니다. 고객 관계 관리 시스템, 로드맵, 예약 시스템 등에 유용합니다.
Wi-Fi 기본 게이트웨이를 사용할 수 없습니다.
예 : AllegroGraph, InfiniteGraph, MarkLogic, Neo4j, IBM graph, Titan 등
SQL과 NoSQL의 차이점
| SQL | NoSQL |
|---|---|
| SQL 데이터베이스는 수직 확장이 가능합니다. 단일 서버에서 하드웨어 용량 (CPU, RAM, SSD 등)을 늘려 확장 할 수 있습니다. | NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능합니다. 대규모로드를 관리하고 힙을 줄이기 위해 인프라에 더 많은 서버를 추가하여 확장 할 수 있습니다. |
| SQL 데이터베이스는 주로 관계형 데이터베이스 (RDBMS)입니다. | NoSQL 데이터베이스는 주로 비 관계형 또는 분산 데이터베이스입니다. |
| 오래된 기술. | 비교적 젊은 기술. |
| SQL 데이터베이스는 행 및 열 형식의 테이블 기반이며 표준 스키마 정의를 엄격하게 준수해야합니다. 다중 행 트랜잭션이 필요한 응용 프로그램에 더 나은 옵션입니다. | NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값 쌍, 그래프 또는 열을 기반으로 할 수 있으며 표준 스키마 정의를 고수 할 필요가 없습니다. |
| 구조화 된 데이터를 위해 잘 설계된 사전 정의 된 스키마가 있습니다. | 구조화되지 않은 데이터에 대한 동적 스키마가 있습니다. 데이터는 미리 정의 된 구조없이 유연하게 저장할 수 있습니다. |
| SQL 데이터베이스는 정규화 된 스키마를 선호합니다. | NoSQL 데이터베이스는 비정규 화 된 스키마를 선호합니다. |
| 확장 비용이 많이 듭니다. | 관계형 데이터베이스에 비해 확장 비용이 저렴합니다. |
| SQL에는 쿼리 처리를위한 표준 인터페이스가 있으므로 복잡한 쿼리에 적합합니다. SQL 쿼리 구문이 수정되었습니다. | NoSQL에는 쿼리 처리를위한 표준 인터페이스가 없기 때문에 복잡한 쿼리에는 적합하지 않습니다. NoSQL의 쿼리는 SQL 쿼리만큼 강력하지 않습니다. 이를 UnQL이라고하며 구조화되지 않은 쿼리 언어를 사용하는 구문은 구문마다 다릅니다. |
| SQL 데이터베이스는 계층 적 데이터 저장소에 적합하지 않습니다. | NoSQL 데이터베이스는 데이터 저장을위한 키-값 쌍 방법을 따르므로 계층 적 데이터 저장에 가장 적합합니다. |
| 상업적 관점에서 SQL 데이터베이스는 일반적으로 오픈 소스 또는 폐쇄 소스로 분류됩니다. | 키-값 저장소, 문서 저장소, 그래프 저장소, 열 저장소 및 XML 저장소로 데이터를 저장하는 방식에 따라 분류됩니다. |
| SQL 데이터베이스는 ACID 속성 (원 자성, 일관성, 격리 및 내구성)을 올바르게 따릅니다. | NoSQL 데이터베이스는 Brewers CAP 정리 (일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차)를 올바르게 따릅니다. |
| SQL 데이터베이스에 새 데이터를 추가하려면 데이터 백필, 스키마 변경과 같은 일부 변경이 필요합니다. | 새 데이터는 이전 단계가 필요하지 않으므로 NoSQL 데이터베이스에 쉽게 삽입 할 수 있습니다. |
| 모든 SQL 데이터베이스에 대해 우수한 공급 업체 지원 및 커뮤니티 지원이 제공됩니다. | NoSQL 데이터베이스에는 제한된 커뮤니티 지원 만 사용할 수 있습니다. |
| 높은 트랜잭션 기반 애플리케이션에 가장 적합합니다. | 무거운 트랜잭션 목적으로 NoSQL을 사용할 수 있습니다. 그러나 이것은 이것에 가장 적합하지 않습니다. |
| 계층 적 데이터 저장에는 적합하지 않습니다. | 계층 적 데이터 저장 및 대용량 데이터 세트 (예 : 빅 데이터) 저장에 적합합니다. |
| SQL 데이터베이스의 예 : MySQL, Oracle, MS-SQL, SQLite. | NoSQL 데이터베이스의 예 : MongoDB, Apache CouchDB, Redis, HBase. |
SQL 대 NoSQL 보안
우선 데이터베이스 보안의 의미를 아는 것이 중요합니다. 데이터베이스가 정보를 안전하게 저장하려면 CIA로 통칭되는 기밀성, 무결성 및 가용성을 제공해야합니다.
기밀성은 권한이있는 사용자 또는 시스템 만 데이터에 액세스 할 수 있음을 의미하고 무결성은 데이터 수명 기간 동안 데이터의 정확성과 일관성을 의미하며 가용성은 필요할 때마다 데이터를 사용할 수 있어야 함을 의미합니다.
대부분의 엔터프라이즈 기반 관계형 또는 SQL 데이터베이스는 신탁 MSSQL에는 강력한 보안 기능이 통합되어 있습니다. 안전하고 안정적인 데이터베이스 트랜잭션을 보장하는 ACID 속성을 준수합니다.
RDBMS에는 역할 기반 보안, 사용자 수준 권한을 통한 액세스 제어, 암호화 된 메시지, 행 및 열 액세스 제어 지원 등과 같은 기능도 있습니다. 그러나 이러한 보안 기능은 상당한 라이선스 비용이 필요하며 데이터 액세스 속도에 영향을 미칩니다. .
방대한 양의 비정형 데이터를 처리하는 애플리케이션의 경우 SQL 기반 데이터베이스 만 사용할 수는 없습니다. 예를 들어 , 소셜 네트워킹 웹 사이트. 이러한 애플리케이션에는 확장 성과 가용성이라는 두 가지 주요 요구 사항이 있습니다. 이 요구 사항은 NoSQL 데이터베이스에서 제공됩니다.
그러나 NoSQL 데이터베이스 보안은 관계형 데이터베이스 보안만큼 강력하지 않습니다. NoSQL은 ACID 속성을 엄격하게 따르지 않습니다. NoSQL의 속성은 BASE (기본적으로 사용 가능한 소프트 상태, 최종 일관성) 속성으로 알려져 있습니다.
모든 트랜잭션 후에 일관성을 유지하는 대신 데이터베이스가 결국 일관성있는 상태가되는 것이 좋습니다. NoSQL 데이터베이스에서 항상 현재 데이터를 볼 수있는 것은 아닙니다. 마지막으로 찍은 스냅 샷에 따라 데이터가 표시 될 수 있으며 동시 트랜잭션이 서로 간섭 할 수 있습니다.
이 내재 된 경쟁 조건은 NoSQL 데이터베이스에 의해 부과되는 위험입니다.
SQL 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스에는 더 빠른 데이터 액세스를 허용하기 위해 내장 보안 기능이 거의 없습니다. 기밀성과 무결성 속성이 부족합니다. 또한 고정되고 잘 정의 된 스키마가 없기 때문에 권한을 분리 할 수 없습니다.
따라서 NoSQL 데이터베이스는 강력한 보안 기능을 제공하지 않으므로 데이터에 액세스하는 애플리케이션의 보안 기능에 의존해야합니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 비교할 때 보안 공격의 더 쉬운 대상입니다.
추가 읽기=> SQL 주입 공격을 테스트하고 방지하는 방법
NoSQL은 언제 사용합니까?
다음은 NoSQL 데이터베이스 사용을 선호하는 사용 사례입니다.
- 방대한 양의 정형, 반 정형 및 비정형 데이터를 처리합니다.
- Agile Scrum과 같은 최신 소프트웨어 개발 관행을 따라야하고 프로토 타입이나 빠른 애플리케이션을 제공해야하는 경우.
- 객체 지향 프로그래밍을 선호하는 경우.
- 관계형 데이터베이스가 허용 가능한 비용으로 트래픽에 맞게 확장 할 수없는 경우.
- 값 비싼 모 놀리 식 아키텍처 대신 효율적인 확장 아키텍처를 원하는 경우.
- 내구성이 매우 높을 필요가없는 로컬 데이터 트랜잭션이있는 경우.
- 스키마가없는 데이터를 사용하고 의식없이 새 필드를 포함하려는 경우.
- 손쉬운 확장 성과 가용성이 우선시됩니다.
NoSQL을 피해야 할 때
다음은 NoSQL을 피해야 할 때를 안내하는 몇 가지 지침입니다.
- 복잡하고 동적 인 쿼리 및보고를 수행해야하는 경우 쿼리 기능이 제한되어 있으므로 NoSQL 사용을 피해야합니다. 이러한 요구 사항의 경우 SQL 만 선호해야합니다.
- NoSQL은 또한 동적 작업을 수행하는 기능이 부족합니다. ACID 속성을 보장 할 수 없습니다. 금융 거래 등과 같은 경우 SQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
- 또한 애플리케이션에 런타임 유연성이 필요한 경우 NoSQL을 피해야합니다.
- 일관성이 필수이고 데이터 볼륨 측면에서 대규모 변경이 없을 경우 SQL 데이터베이스를 사용하는 것이 더 나은 옵션입니다.
또한 NoSQL 데이터베이스는 구조화 된 쿼리 언어를 지원하지 않는다는 점도 명심해야합니다. 쿼리 언어는 데이터베이스마다 다를 수 있습니다.
각각의 장단점
아래에 열거 된 것은 SQL과 NoSQL의 다양한 장단점입니다.
SQL 전문가 :
- 관계형 데이터베이스에 매우 적합합니다.
- 많은 경우에 도움이되는 미리 정의 된 스키마가 있습니다.
- 여기에서 정규화를 크게 사용할 수 있으므로 중복성을 제거하고 데이터를 더 나은 방식으로 구성하는데도 도움이됩니다.
- SQL 데이터베이스의 트랜잭션은 ACID를 준수하므로 보안과 안정성을 보장합니다.
- 전 세계적으로 인정되는 ISI 및 ANSI와 같은 잘 정의 된 표준을 따릅니다.
- 코드가 필요 없습니다.
- 데이터베이스 레코드를 매우 쉽게 검색 할 수있는 탁월한 속도.
- 단일 표준화 된 언어, 즉 서로 다른 RDBMS에서 SQL을 사용합니다.
SQL 단점 :
- 인터페이스 프로세스는 복잡합니다.
- SQL은 객체이므로 공간을 차지합니다.
- 확장을 위해 하드웨어를 늘려야하므로 빅 데이터를 처리하는 데 비용이 많이 듭니다.
- 테이블이 삭제되면 뷰가 비활성화됩니다.
NoSQL 전문가 :
- 빅 데이터를 처리 할 수 있습니다.
- 스키마가없고 테이블이 없으므로 데이터 모델에 높은 수준의 유연성을 제공합니다.
- 저렴한 데이터베이스이며 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스는 소규모 기업에 매우 저렴한 솔루션을 제공합니다.
- 더 쉽고 저렴한 확장 성. 확장을 위해 하드웨어를 늘릴 필요가 없습니다. NoSQL은 스키마가없고 분산 시스템에 구축되므로 풀에 서버를 추가하기 만하면됩니다.
- 여기에서는 자세한 데이터베이스 모델링이 필요하지 않습니다. 따라서 시간과 노력이 절약됩니다.
NoSQL 단점 :
- NoSQL의 이점은 ACID 속성을 완화하는 대신 발생합니다. NoSQL은 최종 일관성 만 제공합니다.
- 비교적 적은 커뮤니티 지원.
- SQL과 달리 표준화가 부족하여 마이그레이션 중에 몇 가지 문제가 발생합니다.
- 상호 운용성은 NoSQL 데이터베이스의 경우에도 문제가됩니다.
결론
여기서는 SQL과 NoSQL의 차이점을 자세히 배웠습니다. 데이터베이스 선택은 기본 설정, 비즈니스 요구 사항, 볼륨 및 다양한 데이터에 따라 달라집니다.
NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터를 통합 할 수있는 용량, 저렴한 비용, 쉬운 확장 성 및 오픈 소스 기능으로 인해 요즘 큰 인기를 얻고 있습니다. 그러나 SQL과는 달리 아직 비교적 젊은 기술이며 표준화가 부족합니다. ACID 규정 준수 부족도 NoSQL의 문제입니다.
이 기사가 SQL 및 NoSQL 개념에 대한 지식을 엄청나게 닦았기를 바랍니다.