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feat: 20240820_NoSQL_김영래 #75
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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@@ -0,0 +1,77 @@ | ||
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layout: post | ||
title: NoSQL | ||
author: 김영래 | ||
categories: 기술세미나 | ||
banner: | ||
image: assets/images/post/2023-11-05.webp | ||
background: "#000" | ||
height: "100vh" | ||
min_height: "38vh" | ||
heading_style: "font-size: 4.25em; font-weight: bold; text-decoration: underline" | ||
tags: [NoSQL, 기술 세미나] | ||
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# NoSQL이란? | ||
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### 1. 비관계형 데이터 모델 | ||
- 유연한 스키마 : RDBMS 처럼 정해진 스키마를 바탕으로 데이터를 입출력 할 때 형태가 정해지지 않는다. | ||
- 다양한 데이터 모델 : JSON, XML 등의 데이터 형식으로 저장할 수 있다. | ||
### 2. 확장성 | ||
- 수평 확장 : 샤딩을 통한 분산 저장을 하는 NoSQL 특성 상 성능 확장을 위해 단순히 서버 컴퓨터의 수를 늘리는 방식이 가능하다. | ||
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- 샤딩 : 데이터를 조각내 분산 저장하는 데이터 처리 기법 | ||
### 3. 고가용성 및 장애 복구 | ||
- 자동 복제 : 데이터 복제 및 분산 저장을 통해 높은 가용성과 장애 복구가 가능하다. | ||
- 고가용성 : 시스템이 지속적으로 안정적인 동작을 할 수 있도록 보장하는 것 | ||
- CAP 이론에서 분산 시스템은 Consistency, Availability, Partition Tolerance 중 두 가지 특성을 만족 가능 -> NoSQL은 Consistency를 포기 | ||
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### 4. 높은 성능 | ||
- Key-Value 에 기반한 DB이기 때문에 기본적으로 읽기와 쓰기에 빠른 속도를 가진다. | ||
- 디스크 기반인 RDBMS와 달리 NoSQL은 메모리 기반이기 때문에 빠른 속도를 가질 수 있다. | ||
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# NoSQL 종류 | ||
### 1. Key-Value DB | ||
- Key, Value의 쌍인 배열 구조의 데이터가 저장되는 가장 기본적인 형태 | ||
- ex. Redis, Oracle NoSQL DB | ||
### 2. Wide Column Store | ||
- Big Table DB라고도 하며, Key Value에서 발전된 형태의 Clumn Family 데이터 모델 | ||
- ex. Hbase, Cassandra, GoogleBigTable, Vertica | ||
### 3. Document DB | ||
- Key Value 에서 확장된 형태로 Document라는 구조화된 데이터 타입(JSON, XML)인 Collection 데이터 모델 | ||
- ex. MongoDB, CouchDB, Riak, Azure Cosmos DB | ||
### 4. Graph DB | ||
- Nodes, Relationship 데이터 모델 | ||
- ex. Sones, AllegroGraph, neo4j, BlazeGraph, Orient DB | ||
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# NoSQL 장단점 | ||
### 1. 장점 | ||
- 확장성, 가용성, 고성능, 유연성 | ||
- 비정형 데이터 | ||
- 설계 비용 감소 | ||
- 정의된 구조가 없어 정형화되지 않은 데이터 | ||
- ex. 동영상, 오디오 ,사진, 보고서, 문서 등 | ||
- 분산 시스템 | ||
- RDBMS에 비해 저렴한 비용으로 분산 처리 및 병렬 처리 가능 | ||
- 빅데이터 처리에 효율적 | ||
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### 2. 단점 | ||
- 데이터 어벧이트 중 장애가 발생하면 데이터 손실 발생 가능성 | ||
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- 많은 인덱스를 쓰려면 충분한 추가 메모리가 필요하다. | ||
- 인덱스 구조가 메모리에 저장되기 때문이다. | ||
- 데이터 일관성이 항상 보장되지 않는다. | ||
- 최종적 일관성 지향 | ||
- 모든 업데이트가 시간이 지나면서 모든 노드에 전파되어 결과적으로 모든 노드가 일관된 상태가 되는 것을 보장하는 개념 | ||
- 특정 시간에는 데이터가 일관되지 않을 수도 있다. | ||
- 가용성, 분할용인, 속도 를 위해 희생 | ||
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# NoSQL 사용 분야 | ||
### - 실시간 빅데이터 처리 | ||
- Amazon | ||
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- DynamoDB : 전자 상거래 플랫폼 등을 위해 실시간 빅데이터 처리 | ||
### - 소셜 네트워크 서비스 | ||
- Cassandra : 대규모 데이터에 대한 빠른 쓰기와 확장성이 요구되는 피드 데이터, 시간에 따른 데이터 저장 등에 사용, 데이터 고가용성 및 장애 복구가 큰 장점 | ||
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nosql 예시 이미지, 혹은 다이어그램 등을 첨부 부탁드려요