what is hybrid database
시장에서 가장 우수한 하이브리드 데이터베이스 목록이 포함 된 하이브리드 데이터베이스에 대한 완벽한 가이드 :
에 하이브리드 데이터베이스 균형 잡힌 데이터 베이스 경영 시스템 주 메모리에서 고성능 데이터 처리를 제공하고 물리 디스크의 대용량 저장 용량을 제공합니다.
이 튜토리얼은 간단한 용어로 하이브리드 데이터베이스의 의미, 이점, 아키텍처 및 구현에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 전 세계에서 가장 많이 사용되는 하이브리드 데이터베이스 목록도 참조 용으로 여기에 포함되었습니다.
학습 내용 :
하이브리드 데이터베이스 란?
하이브리드 데이터베이스는 단일 통합 엔진에서 인 메모리 데이터베이스와 온 디스크 데이터베이스의 특성을 모두 제공합니다. 따라서 데이터는 주 메모리에만 저장하거나 디스크에 저장하거나 두 가지를 조합하여 저장할 수 있습니다.
하이브리드 데이터베이스의 가장 좋은 예는 알티베이스 .
두 종류의 데이터베이스가 통합되어있어 뛰어난 유연성과 강력한 기능을 제공합니다. 더욱이 오늘날 하이브리드 데이터베이스의 정의는 이러한 데이터 스토리지 감각에 국한되지 않고 오늘날의 하이브리드 데이터베이스가 그 이상을 수행합니다.
하이브리드 데이터베이스의 그림 :
substring (0,0) 자바
대부분의 조직이 현재 클라우드로 이동하고 있으므로 하이브리드 데이터베이스는 아키텍처 측면에서 하이브리드 여야하며 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드의 사용을 결합해야합니다. 때때로 하이브리드 데이터베이스는 관계형 및 NoSQL 데이터베이스의 통합으로도 정의됩니다.
좋은 하이브리드 데이터베이스는 완전히 분산되어야하며 고 가용성, 안정성 및 확장 성을 보유해야합니다.
관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 및 하이브리드 데이터베이스의 차이점
관계형 데이터베이스에서 데이터는 관계 (테이블 설정) 형태로 존재하며 SQL 또는 기타 구조화 된 언어 명령으로 가져올 수 있습니다.
반면에 NoSQL 데이터베이스는 데이터 저장을 위해 테이블을 사용하지 않습니다. 키-값 저장소, 문서 저장소, 그래프, 객체 저장소 방법 등을 포함한 다른 여러 방법으로 데이터를 저장합니다. 따라서 복잡한 분산 시스템이 데이터베이스 정보에 액세스하는 것이 더 간단 해집니다.
그러나 일부 NoSQL 데이터베이스는 즉각적인 데이터 일관성이 부족할 수 있습니다. 하이브리드 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 조합이라는 점을 이해하고 있으므로 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점을 깊이 살펴 보는 것이 중요합니다.
다음 매개 변수로 구분 해 보겠습니다.
# 1) 확장 성 및 성능 :
관계형 또는 SQL 데이터베이스는 수직 확장 성을 사용합니다.
이는 데이터 양이 증가 할 때 기존 노드의 저장 용량과 처리 능력의 확장이 필요함을 의미합니다. 예를 들어, DB 서버의 CPU, RAM 및 스테이지 저장 장치 (SSD)의 용량입니다. 이러한 수직 확장 성은 기본 하드웨어 비용으로 인해 매우 많은 비용이 듭니다.
반대로 NoSQL 데이터베이스는 수평 확장 성을 사용합니다. 즉, 데이터 양이 증가하면 데이터 저장 및 컴퓨팅 성능을위한 모드 노드를 추가하여 시스템이 확장됩니다. 예 : , NoSQL DB 인프라에 서버 추가. 이것은 수직 확장 성과 비교할 때 더 저렴한 솔루션입니다.
일반적으로 NoSQL 데이터베이스에는 성능을 높이기 위해 서로 다른 서버에 데이터를 배포하는 자동 분할 기능도 있습니다.
관계형 데이터베이스의 주요 목표는 NoSQL 데이터베이스에서 실행 불가능한 작업 인 ACID (원 자성, 일관성, 격리 및 내구성) 속성을 엄격하게 충족하는 것입니다. 따라서 관계형 데이터베이스의 무결성과 신뢰성은 확실히 NoSQL 데이터베이스 이상입니다.
NoSQL 데이터베이스의 경우 수평 확장을 사용하므로 ACID 속성을 유지하기가 어렵습니다. BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistency) 원칙에 의존하므로 관계형 데이터베이스보다 더 유연합니다.
# 2) 유연성 :
SQL 데이터베이스에는 정적 및 사전 정의 된 스키마가있는 반면 NoSQL 데이터베이스에는 사전 정의 될 필요가없는 동적 스키마가 있습니다. SQL 데이터베이스의 스키마 수정은 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 반면 NoSQL 데이터베이스의 경우 데이터 구조 변경 사항을 쉽게 수용 할 수 있습니다.
이것이 민첩하고 확장 가능한 환경에서 NoSQL 데이터베이스를 선호하는 이유입니다. 또한 SQL 데이터베이스는 구조화 된 데이터 만 처리하는 반면 NoSQL 데이터베이스는 구조화, 비 구조화 및 반 구조화 데이터를 처리 할 수 있습니다.
# 3) 쿼리 언어 :
관계형 데이터베이스는 SQL (Structured Query Language)을 사용합니다. SQL은 강력한 쿼리 언어이며 표준화 된 인터페이스를 통해 복잡한 쿼리를 관리 할 수 있습니다.
반대로 NoSQL 데이터베이스에는 데이터 쿼리를위한 표준화 된 언어가 없습니다. 각 공급 업체에서 제공하는 자체 쿼리 언어를 사용합니다. 일반적으로 집계, 조인 등과 같은 복잡한 쿼리를 처리하지 못합니다.
따라서 SQL은 관계형 데이터베이스의 장점 인 반면 NoSQL 데이터베이스의 경우 표준화 된 쿼리 언어를 개발해야합니다.
# 4) 보안 :
관계형 데이터베이스는 아키텍처에 의해 매우 안전합니다. 하지만 NoSQL 데이터베이스의 경우 샤딩 기능을 제공하고 데이터가 분산되어 있기 때문에 기밀성, 프라이버시, 보안 관리가 어려운 부분입니다.
NoSQL 데이터베이스에서는 사용중인 NoSQL DB에 따라 외부 방법을 통해 권한 부여, 인증 및 감사를 수행해야합니다.
# 5) 데이터 관리 – 저장 및 액세스 :
SQL 데이터베이스는 고도로 정규화되고 매우 깨끗한 데이터를 저장합니다. 데이터 중복은 관계 (논리 테이블)에서 데이터의 정규화 및 슬라이스로 방지됩니다. 따라서 스토리지 사용은 합리적인 방식으로 발생합니다.
반대로 NoSQL DB는 데이터를 논리적 관계가있는 컬렉션에 저장하고 더 낮은 수준의 정규화를 포함합니다. 따라서 데이터 중복성이 포함됩니다. 복제는 NoSQL 데이터베이스의 데이터 가용성을 향상시키고 데이터 손실을 보장합니다.
이것은 SQL과 NoSQL 데이터베이스의 주요 차이점에 관한 것입니다.
관계형 및 NoSQL 데이터베이스는 하이브리드 데이터베이스와 어떻게 다릅니 까?
하이브리드 데이터베이스는 단일 DB 인스턴스에서 관계형 및 NoSQL 데이터베이스 방법을 모두 사용하는 데이터베이스입니다. 하이브리드 데이터베이스는 관계형 및 NoSQL 데이터베이스의 이점을 모두 누리고 그 한계를 없앱니다.
특정 작업을 위해 애플리케이션 내에서 다른 솔루션을 사용하여 소프트웨어 앱이 더 많은 이점을 얻을 수있는 경우가있을 수 있습니다.
고속 트랜잭션과 빠른 응답이 필요하거나 데이터에 대한 복잡한 쿼리를 실시간으로 실행하는 애플리케이션의 경우 특정 처리 요구 사항에 따라 다양한 데이터베이스 기술을 결합하는 것이 더 적합합니다.
관계형 및 NoSQL 데이터베이스 기술 (즉, 하이브리드 데이터베이스)의 조합은 더 높은 가용성, 확장 성 및 성능을 갖춘 더 나은 시스템을 생성합니다.
하이브리드 데이터베이스의 이점
하이브리드 데이터베이스는 인 메모리 및 온 디스크 DB에 비해 상당한 이점을 제공합니다. 하이브리드 데이터베이스는 데이터를 저장하고 검색하기 위해 물리적 디스크를 사용하지만 여전히 성능을 높이기 위해 활성 사용중인 데이터에 메모리를 사용합니다.
하이브리드 데이터베이스는 두 가지 유형의 데이터베이스를 모두 지원하므로 하이브리드 DB의 분명한 이점 중 하나는 유연성입니다. 하이브리드 DB를 사용하면 성능, 비용 및 지속성 간의 균형을 유지할 수 있습니다.
하이브리드 데이터베이스의 이점을 완전히 이해하기 위해 먼저 인 메모리 데이터베이스와 온 디스크 데이터베이스의 이점과 한계를 개별적으로 살펴 보겠습니다.
인 메모리 데이터베이스는 항상 온 디스크 데이터베이스보다 훨씬 빠릅니다. 데이터가 RAM에 직접 존재하기 때문에 응답 시간이 매우 빠르고 대기 시간이 매우 낮습니다 (마이크로 초 단위). 반대로 한계는 RAM이 기존 하드 디스크보다 매우 비싸고 저장 용량이 매우 적다는 것입니다.
반면에 디스크상의 데이터베이스는 저장 용량이 크고 저장 비용이 상당히 저렴합니다. 그러나 디스크상의 데이터베이스는 디스크 I / O 작업이 매우 비싸고 디스크 액세스 패턴을 최적화하기 위해 디스크 상주 데이터베이스의 설계가 많은 CPU 리소스를 자주 소비하므로 성능이 저하되는 경향이 있습니다.
이것이 하이브리드 데이터베이스가 매력적인 이유입니다. 인 메모리 DB와 온 디스크 DB의 모든 장점을 유지하고 단일 솔루션으로 단점을 제거합니다. 고성능이 필요한 경우 메모리 테이블을 사용할 수 있습니다. 많은 스토리지가 필요한 경우 디스크 테이블을 사용할 수 있습니다.
하이브리드 데이터베이스의 장점은 다음과 같습니다.
- 공연: 자주 액세스하는 데이터를 정렬, 저장 및 검색하는 작업은 디스크가 아닌 메모리 내에서 발생합니다. 이것은 실제로 하이브리드 데이터베이스의 성능을 빠르게합니다. 또한 하이브리드 데이터베이스는 최적화 프로그램을 사용하여 통계 및 사용 가능한 인덱스를 기반으로 최적의 실행 계획을 자동으로 선택하여 데이터 위치에 관계없이 전체 성능을 향상시킵니다.
- 비용: 하드 디스크는 RAM보다 저렴합니다. 따라서 절약 된 비용은 성능 향상을 위해 더 많은 메모리를 추가하는 데 활용 될 수 있습니다.
- 고집: RAM 칩은 물리적 저장 디스크의 저장 밀도에 근접 할 수 없기 때문에 나중에 사용하는 데 필요한 데이터를 저장하기 위해 하드 드라이브가 여전히 사용됩니다. 이렇게하면 정전시 데이터가 손실되지 않습니다.
- 적응성: 하이브리드 데이터베이스는 트랜잭션 (OLTP) 및 분석 (OLAP) 워크로드를 병렬로 실행할 수있는 기능을 제공합니다. 이를 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing)라고합니다. HTAP는 기존 소프트웨어를 업데이트하거나 새 소프트웨어를 구축하는 동안 개발자에게 더 나은 유연성을 제공합니다. 따라서 하이브리드 데이터베이스는 실시간 데이터 기반 앱에 매우 적합합니다.
- 행 및 열 : 하이브리드 데이터베이스는 행 기반 및 열 기반 스토리지를 모두 허용합니다. 이를 통해 트랜잭션 및 분석 쿼리를 모두 최적화 할 수 있으므로 검색 및보고 속도가 빨라집니다. 통합 데이터베이스의 하이브리드 스토리지 계획은 진행중인 작업에 최적화 된 방식으로 모든 데이터가 저장되는 매우 효율적인 플랫폼을 제공합니다.
- 전개: 하이브리드 데이터베이스는 클라우드 기반 배포와 온 프레미스 배포를 모두 허용합니다. 클라우드 기반 배포는 내부 IT 리소스에 의한 데이터베이스 및 기술의 지속적인 관리의 필요성을 제거합니다. 그 동안 온 프레미스 배포는 필요할 때 더 나은 제어를 제공합니다. 이것은 실제로 기업이 자원과 직원을보다 효율적인 방법으로 사용하는 데 도움이됩니다.
하이브리드 데이터베이스 아키텍처
빅 데이터의 저장 및 관리를 위해 설계된 하이브리드 데이터베이스 시스템의 예를 통해 하이브리드 데이터베이스의 아키텍처를 이해합니다.
MySQL 데이터베이스 (관계형)와 MongoDB (NoSQL)로 구성된 하이브리드 시스템을 고려해 보겠습니다. 데이터는 구조화 된 범주와 구조화되지 않은 범주로 분류됩니다.
구조화 된 데이터는 MongoDB로 전송되는 반면, 구조화되지 않은 데이터에 대한 데이터베이스 선택은 애플리케이션이 실행되는 모드에 따라 달라집니다. 하이브리드 모드에서는 데이터가 MongoDB로 전송되고 SQL 모드에서는 데이터가 MySQL 데이터베이스로 전송됩니다.
(영상 출처 )
위의 아키텍처 다이어그램에서 볼 수 있듯이 시스템은 SQL 구성 요소와 MongoDB 구성 요소라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
# 1) SQL 구성 요소 : 이 구성 요소에는 MySQL DB의 데이터 스토리지를 관리하는 스토리지 엔진이 있습니다. 스토리지 엔진은 데이터 파일, 테이블, 인덱스, 익스텐트 및 페이지로 순서대로 나눌 수있는 트랜잭션 로그 파일과 데이터 파일 그룹으로 구성됩니다.
트랜잭션 로그 파일은 데이터 무결성 및 데이터 복구를 위해 사용됩니다. 각 작업의 시작과 끝과 수행 된 모든 수정 사항이 트랜잭션 로그 파일에 기록됩니다.
# 2) MongoDB 구성 요소 : 이 구성 요소는 중복성과 일관성을 보장합니다. 동일한 복제를 사용합니다. 다양한 위치와 다양한 형식에서 유입되는 데이터는 분할되어 샤드라고하는 비 정적 확장 가능 터미널 그룹으로 균등하게 순환됩니다.
메타 데이터는 구성 서버에 저장됩니다. 중복성을 보장하기 위해 각 서버에는 모든 메타 데이터의 복제본이 있습니다. 클라이언트 요청의 경우 라우팅 프로세스 중 하나를 시작하여 구성 서버를 검사하여 요청 위치를 확인합니다.
DB 하이브리드 인터페이스 개요.
soapui 테스트 인터뷰 질문 및 답변
이 시스템은 하나의 단일 인스턴스에서 두 DB (관계형 및 비 관계형)의 특징을 통합합니다. 두 데이터베이스의 약점을 제거하여 빅 데이터의 관리 및 저장에 활용할 수 있습니다.
하이브리드 데이터베이스는 어떻게 작동합니까?
리소스가 제한된 고성능 시스템의 경우 하이브리드 데이터베이스는 두 시스템, 즉 인 메모리 데이터베이스와 온 디스크 데이터베이스의 융합으로 생성됩니다. 이를 통해 개발자는 단일 DB 인스턴스에서 두 데이터베이스 모델 (예 : 인 메모리 및 온 디스크)을 모두 조인 할 수 있습니다.
하나의 데이터 세트를 임시 (메모리에서 관리)로 표시하고 나머지 레코드 유형에 대해 온 디스크 스토리지를 선택하려면 간단한 데이터베이스 스키마 선언이 필요합니다. 결과 데이터베이스는 인 메모리 성능 (속도, 작은 데이터베이스 풋 프린트, 직관적 인 네이티브 API 등)을 보존하면서 비용 절감 및 온 디스크 데이터베이스의 내장 안정성을 제어 할 수 있습니다.
(영상 출처 )
하이브리드 데이터베이스의 기본 작업은 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 기능을 기반으로합니다. 데이터 저장의 경우 단일 애플리케이션 내에서 매체 유형 (예 : 인 메모리 및 온 디스크)을 모두 사용할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 대기 시간, 비용 및 스토리지 보존 옵션 간의 균형을 관리 할 수 있습니다.
고객과 애플리케이션의 경우 데이터 조작이 모든 테이블에서 일관 적이기 때문에 교차 스토리지 유형의 운영 차이는 무시할 수 있지만 비용 절감은 상당 할 수 있습니다.
하이브리드 데이터베이스는 옵티 마이저를 사용하여 통계 및 기존 인덱스를 기반으로 가장 적합한 실행 계획을 자동으로 선택하여 데이터 위치에 관계없이 전체 성능을 향상시킵니다.
하이브리드 데이터베이스는 단일 DB 인스턴스로 행 기반 (트랜잭션 쿼리 용) 및 열 기반 스토리지 (분석 쿼리 용)를 모두 지원하여 트랜잭션 및 분석 쿼리를 최적화합니다. 모든 데이터는 현재 작업을 최적화하는 방식으로 유지됩니다.
하이브리드 DB 사용 사례
NoSQL 데이터베이스 만 사용하거나 관계형 데이터베이스 만 사용하는 것이 바람직하지 않은 특정 비즈니스 시나리오가 있습니다. 이러한 시나리오에서 하이브리드 DB를 사용하면 NoSQL 데이터베이스가 기존 관계형 데이터베이스에 추가되거나 그 반대의 경우가 발생합니다.
하이브리드 DB의 몇 가지 사용 사례를 살펴 보겠습니다.
# 1) 사용 사례 : 문서 데이터베이스
ERP (Enterprise Resource Planning) 소프트웨어는 전통적으로 관계형 데이터베이스의 교살 이었지만 사용자가 데이터베이스 스키마를 수정하지 않고 입력 양식을 사용자 정의 할 수있는 유연성이 부족합니다.
이 기존 ERP 솔루션에 NoSQL 문서 데이터베이스를 추가하면 사용자가 필요에 따라 신속하게 양식을 만들고 편집 할 수 있습니다. 데이터는 문서로 저장되며 앞으로 진행되는 모든 양식 매개 변수 변경에 대해 향후 봉인 될 것입니다.
일부 관계형 데이터베이스 공급자는 이러한 혼합 배열에 대한 요구 사항을 인식하고 관계형 데이터베이스 내에서 문서 데이터베이스와 같은 것을 실현했습니다. 예를 들어, Microsoft SQL Server 2016은 JSON 문서를 셀 내부에 저장하기위한 지원을 제공하여 일부 워크 플로우를 용이하게하지만 일반 테이블에서 데이터를 업데이트하는 것과 대조적으로 해당 데이터를 업데이트하는 데 혼란을줍니다.
문서 데이터베이스는 일반적으로 JSON 객체 인 '문서'형태로 모든 것을 보관합니다. 구조가 필요하지 않으므로 모든 JSON 개체에 다양한 필드를 추가 할 수 있으며, 데이터를 가져 오는 동안 의미있는 데이터를 만드는 것은 사용자에게 달려 있음을 기억하십시오. 유명한 문서 데이터베이스에는 MongoDB 및 Couchbase가 포함됩니다.
# 2) 사용 사례 : 메모리 내 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스
전자 상거래 웹 사이트의 성취는 특별히 관심을 가질만한 것을 처방하는 능력에 크게 좌우됩니다. 어떻게할까요? 그들은 귀하의 과거 구매를 조사하고 귀하가 시청했지만 구매하지 않은 것을 추적합니다.
그들은 당신의 동료들, 당신 지역의 다른 클라이언트들에게도 마찬가지로 할 것이며,이 정보를 유행하는 정보와 연관시킬 것입니다. 문제는이 데이터 분석이 각 페이지를 열고 모든 고객에 대해 신속하게 수행되어야한다는 것입니다. 결과를 얻기 위해 관계형 데이터베이스를 쿼리하고 수많은 테이블을 결합해야하는 경우 실행 불가능한 작업입니다.
가능한 방법은 매번 디스크로 향하지 않고 메모리에서 쿼리를 실행하는 데 필요한 모든 데이터를 캐시하기 위해 관계형 데이터베이스보다 먼저 메모리 내 데이터베이스를 보유하는 것입니다. 개선 된 솔루션은 그래프 데이터베이스를 추가하여 선택, 동반자, 좋아하는 것과 싫어하는 것과 관련하여 고객으로서의 모든 관계에 대한 기록을 유지하는 것입니다.
인 메모리 데이터베이스는 일반적으로 RAM에서 실행되는 키-값 저장소이지만 일부는 하드 드라이브에 정보를 저장하고 복제 지원, 스냅 샷 및 트랜잭션 로깅을 제공 할 수 있습니다. 가장 유명한 메모리 내 데이터베이스에는 Memcached 및 Redis가 있습니다.
그래프 데이터베이스는 데이터 그래프 구조를 유지하며 빠른 쿼리 및 조회를 위해 간소화되었습니다. 각 항목에 대한 포인터를 연결된 항목에 추가하면됩니다. 그래프 데이터베이스의 경우 Neo4j 및 InfiniteGraph를 탐색 할 수 있습니다.
# 3) 사용 사례 : 사기 탐지
온라인 상점을 운영하든 실제 소매 상점을 운영하든 관계없이 사기 행위에 대해 지속적으로 경계하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 프레임 워크의 여러 부분에서 많은 양의 데이터를 신속하게 기록해야합니다.
데이터가 다양한 지점에서 생성되기 때문에 웹 서버, 파일 서버 또는 지불 게이트웨이에 대해 생각할 필요가 있으며 각각에 대해 동일한 방식으로 구성되어 있지 않으므로 만들기가 어려울 것입니다. 이 목적을위한 관계형 데이터베이스.
마찬가지로 일정 시간이 지난 후 시스템 어딘가에서 몇 가지 매개 변수 로깅을 시작하거나 종료하고이를 처리 할 수있는 데이터베이스가 필요할 수 있습니다. 열 데이터베이스는 이러한 이유를 고려하여 설계되었으며 빠른 쓰기를 제공하지만 요구 사항을 충족하도록 설계 할 때주의해야합니다.
하이브리드 데이터베이스 시스템 구현을위한 모범 사례
- 데이터, 비용, 성능 및 관리 요구 사항에 따라 적합한 하이브리드 모델을 선택하십시오. 현재 인프라 내에서 보안, 접근성, 유연성 및 상호 운용성을 유지하면서 비즈니스 요구 사항을 충족하는 확장 가능한 데이터베이스 솔루션을 보장합니다. 데이터 이동을 최소화하고 단순한 아키텍처를 유지하십시오.
- 하이브리드 구현을 준비합니다. 워크 플로우를 잘 정의하십시오.
- 데이터 배치, 즉 데이터를 보관할 위치와 가져 오는 방법을 검토합니다.
- 보안 접근 방식을 변경하십시오. 온 프레미스와 클라우드 리소스 간의 데이터 전송에 대한 보안 문제를 확인합니다.
- 다음 세 가지 역량을 유지하십시오.
- 통합 역량 : 민첩하고 효율적이며 점진적인 방식으로 조직 전체의 고유 한 데이터 스트림을 연결하는 기능입니다.
- 정보 역량 : 의미와 컨텍스트를 처리 할 수있는 능력과 데이터의 비즈니스 가치.
- 변환 역량 : 시장 상황, 기술 발전 및 비즈니스 기회에 의해 요구되는 비즈니스에서 복잡한 교차 기능적 변화를 한 번이 아니라 지속적인 프로세스로 수행 할 수있는 능력
일부 상황에서는 하나 이상의 RDBMS에서 NoSQL 데이터베이스로 전환하는 것이 도움이되지 않을 수 있습니다. 이러한 상황에서는 하이브리드 시스템을 만드는 것이 더 나은 선택 일 수 있습니다.
= >> 문의하기 여기에 목록을 제안합니다.주의해야 할 상위 하이브리드 데이터베이스
업계에서 사용할 수있는 최고의 하이브리드 데이터베이스 중 일부를 살펴 보겠습니다.
# 1) Altibase 엔터프라이즈 하이브리드 데이터베이스(전체 최고)
알티베이스 인 메모리 및 디스크 스토리지를 단일 데이터베이스 솔루션으로 동시에 지원하는 하이브리드 데이터베이스입니다. Altibase의 아키텍처는 고성능을위한 메모리 테이블과 비용 효율적인 스토리지를위한 디스크 테이블의 사용을 허용합니다.
동기 및 비동기 복제를 프로비저닝하고 실시간 ACID 준수도 제공합니다. AIX, HP-UX, Linux 및 Windows 운영 체제와 호환됩니다.
주요 기능에는 전체 SQL 표준에 대한 지원, MVCC (Multiversion Concurrency Control), 주기적 데이터 백업, 복제 및 데이터베이스 링크 기능을위한 퍼지 및 Ping-Pong 체크 포인트가 포함됩니다. 실제로 Altibase는 2005 년에 하이브리드 데이터베이스를 개발하고 상용화 한 세계 최초의 데이터베이스 공급 업체였습니다.
=> Altibase Enterprise Hybrid Database 웹 사이트 방문# 2) DataStax 하이브리드 클라우드 데이터베이스
DataStax Enterprise는 Apache Cassandra에서 개발 된 분산 하이브리드 클라우드 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 하이브리드 클라우드 용으로 생성됩니다. 모든 클라우드에서 어디서나 모든 종류의 애플리케이션을위한 단일 플랫폼을 제공합니다. 모든 모델, 즉 키-값, JSON, 그래프, 표 형식을 지원합니다.
이 데이터베이스의 또 다른 흥미로운 기능은 배포 준비가 완료된 고급 워크로드입니다. 단일 보안 모델 내에서 완전히 통합되고 최적화 된 데이터베이스, 그래프, 분석, 인 메모리, 검색 및 Apache Kafka를 제공합니다.
# 3) 오리엔트 DB
ccleaner 대신 사용할 것
OrientDB 문서, 키 / 값, 반응 형, 객체 지향 및 지리 공간 모델이 포함 된 그래프 기능을 모두 통합 된 확장 가능한 고성능 운영 데이터베이스로 통합하는 일종의 다중 모델 오픈 소스 NoSQL DBMS 중 하나입니다.
그래프 작업에서 훨씬 빠르게 작동합니다. 트랜잭션 DBMS를 사용하여 원자 적 작업과 ACID 트랜잭션을 지원합니다. OrientDB를 사용하는 동안 SQL 기반 데이터베이스와 함께 작동하기 때문에 다른 독점 언어를 배울 필요가 없습니다.
# 4) LeanXcale
LeanXcale 트랜잭션 및 분석 워크로드 용으로 설계된 데이터베이스로 작업하기 쉽습니다. 이 ACID 호환 데이터베이스는 실시간 데이터에 대한 빠른 삽입 및 집계를 허용합니다.
LeanXcale을 사용하면 모든 규모의 동일한 데이터베이스 관리자 내에서 작업 및 분석을 실행할 수 있습니다. 1 ~ 100 초 노드에서 선형으로 확장 할 수 있습니다.
결론
이 자습서에서는 기본 아키텍처 및 작업과 함께 하이브리드 데이터베이스의 개념을 살펴 보았습니다.
하이브리드 데이터베이스 사용의 이점, 단일 DB 인스턴스에서 관계형 및 비 관계형 DB, 인 메모리 및 온 디스크 스토리지의 이점을 결합하고 단점을 제거하고 빅 데이터를 잘 처리 할 수있는 방법을 배웠습니다. . 또한 시장에서 사용할 수있는 최고의 하이브리드 데이터베이스 중 일부를 살펴 보았습니다.
하이브리드 데이터베이스에 대한이 유익한 튜토리얼을 즐기 셨기를 바랍니다 !!
= >> 문의하기 여기에 목록을 제안합니다.추천 도서
- 40 개 이상의 최고의 데이터베이스 테스트 도구-인기있는 데이터 테스트 솔루션
- 복잡한 데이터 모델을 구축하기위한 10 가지 데이터베이스 설계 도구
- Windows, Linux 및 Mac 용 상위 10 개 무료 데이터베이스 소프트웨어
- 가장 인기있는 30 가지 데이터베이스 관리 소프트웨어 : 전체 목록
- 가장 인기있는 8 가지 엔터프라이즈 급 오픈 소스 DBMS 소프트웨어
- SQL과 NoSQL의 정확한 차이점 및 NoSQL 및 SQL 사용시기 파악
- JMeter를 사용한 데이터베이스 테스트
- XML에서 데이터베이스 테스트에 대한 간단한 접근 방식