SQL로 넘어가세요. 이제 NoSQL이 필요한 시기입니다

SQL의 한계를 벗어나 NoSQL 기술의 혁신적인 힘을 받아들여 원활한 데이터 관리를 위한 탁월한 효율성과 적응성을 제공합니다.데이터를 저장하고 검색하는 방식을 재정의하는 고속 실시간 기능, 수평적 확장성, 유연한 데이터 구조를 경험해 보십시오.NoSQL과 함께 데이터 관리의 미래를 받아들이세요.

SQL과 그 한계에 대한 이해

SQL은 구조적 쿼리 언어의 줄임말로 개발자가 기존 관계형 데이터베이스를 사용하는 데 사용하는 도구입니다.관계형 데이터베이스가 무엇인지 잘 모르겠다면 상호 연결된 스프레드시트의 모음이라고 생각할 수 있습니다.이 '스프레드시트'의 각 행은 레코드이며 각 열은 데이터 유형을 나타냅니다.SQL은 구조화되고 일관된 데이터에서는 탁월하지만, 비정형 데이터나 다양한 유형의 데이터에는 적합하지 않고 경직될 수 있습니다.이 설정은 2차원 데이터를 관리하는 데 완벽하게 작동합니다.하지만 데이터에 더 많은 계층을 추가해야 할 때는 상황이 더 복잡해집니다.

데이터 센터 유화 예를 들어, 직원 세부 정보를 위한 테이블 (예: 스프레드시트) 이 있고 각 사람에 대해 여러 이메일 주소를 저장하는 기능을 추가하려고 한다고 가정해 보겠습니다.'이메일1', '이메일2', '이메일3' 등에 새 필드를 추가하여 원래 테이블을 확장할 수 있습니다.또는 모든 이메일 주소를 저장하기 위한 새 테이블을 만들고 고유 식별자를 통해 적절한 사람에게 연결할 수도 있습니다.

두 번째 접근 방식은 한 사람이 여러 이메일 주소를 가질 수 있는 '일대다' 관계를 보여줍니다.데이터를 더 체계적으로 유지하고 변화에 적응할 수 있게 유지하는 데 도움이 됩니다.하지만 이 설정이 성능에 미치는 영향을 고려해야 합니다.특정 사용자의 세부 정보를 관련 전자 메일 주소와 함께 검색하려는 경우 SQL Server는 개인 테이블을 스캔하여 올바른 레코드를 찾은 다음 전자 메일 주소 테이블을 살펴봐야 합니다.이렇게 하면 데이터를 쿼리하는 데 걸리는 시간이 사실상 두 배로 늘어나 전체 시스템 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

기존 시스템에서의 데이터 관리의 복잡성

이제 수백만 개의 레코드가 포함된 복잡한 데이터베이스를 관리한다고 상상해 보십시오.이러한 테이블을 직접 변경하거나 수정하는 것은 크기와 볼륨으로 인해 불가능합니다.대신 새로운 유형의 데이터를 수용하려면 새 테이블을 만들고 고유 식별자를 사용하여 테이블을 연결해야 합니다.이는 데이터 간의 관계가 일대일인 경우에도 마찬가지입니다.

예를 들어 이름과 성을 저장하는 직원 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다.각 직원의 생년월일을 기록해야 한다는 새로운 비즈니스 요구 사항이 생겼습니다.기존 테이블에 'DOB' 필드를 직접 추가하는 대신 새 'DOB' 테이블을 만들고 고유 ID를 사용하여 직원 테이블에 연결해야 합니다.

운전면허증 번호나 여권 ID 저장과 같은 추가 비즈니스 요구 사항이 생기면 결국 더 많은 테이블을 만들게 됩니다.이렇게 하면 처음에 사용하던 '사용자' 테이블 하나가 상호 연결된 테이블 4개로 구성된 네트워크로 바뀝니다.개인에 대한 포괄적인 정보를 검색해야 할 때마다 시스템은 이 모든 테이블을 순회해야 하므로 프로세스가 원래보다 4배 더 느려집니다.이는 데이터 쿼리의 효율성과 전체 시스템 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

기존 ITSM 및 ERP 솔루션은 주로 처리하는 데이터의 증가와 구현된 사용자 지정 수의 증가로 인해 시간이 지남에 따라 속도가 느려질 수 있습니다.이러한 조합은 시스템 성능에 기하급수적으로 영향을 미치므로 데이터 검색 및 처리 속도가 상당히 느려질 수 있습니다.

NoSQL의 장점 살펴보기

반면, 넥소이드는 NoSQL 기술을 사용합니다. NoSQL 기술은 이름에도 불구하고 엄밀히 따지자면 전통적인 의미의 데이터베이스가 아닙니다.오히려 문서를 저장하는 시스템입니다.고속 실시간 애플리케이션을 처리하고 수평적으로 확장하여 데이터 볼륨이 증가함에 따라 여러 서버에 데이터를 분산할 수 있습니다.이러한 문서는 소위 '인덱스'에 보관되는데, 이는 컴퓨터의 폴더나 기존 데이터베이스의 테이블과 비슷하다고 생각할 수 있습니다.각 데이터 레코드는 개별 파일로 저장됩니다.

이러한 파일 내의 데이터는 XML에 대한 보다 간결한 대안인 JSON이라는 형식으로 저장됩니다.익숙하지 않다면 텍스트 문서와 비슷하다고 생각할 수 있습니다.어떤 의미에서는 각 데이터 레코드마다 고유한 문서가 있습니다.

데이터는 이러한 문서에 '객체'로 저장됩니다.예를 들어 기본 객체에는 사람의 이름과 성과 같은 간단한 정보가 포함될 수 있습니다.이 기본 개체 내에 'email addresses'라는 또 다른 개체가 있을 수 있으며, 이 개체 자체에는 여러 전자 메일 주소가 포함될 수 있습니다.여기서 가장 큰 장점은 모든 관련 데이터가 단일 파일에 저장되어 단일 검색 작업이 가능하다는 것입니다.

NoSQL의 또 다른 중요한 장점은 유연성입니다.구조화된 SQL 데이터베이스와 달리 NoSQL 시스템의 데이터 구조는 균일할 필요가 없습니다.동일한 인덱스 내에서 다양한 데이터 구조를 가질 수도 있습니다.

게다가 NoSQL 시스템은 쿼리 관점에서도 더 효율적일 뿐만 아니라 스토리지 측면에서도 더 큰 효율성을 제공합니다.기존 SQL 데이터베이스에서는 일반적으로 여러 테이블에서 쿼리를 필터링할 수 있도록 모든 테이블을 동일한 서버에 호스팅해야 합니다.반면 NoSQL 시스템은 대규모 데이터 세트의 경우에도 성능 저하 없이 여러 서버에 '레코드' 또는 파일을 배포할 수 있습니다.이러한 확장성 측면에서 NoSQL은 방대한 양의 데이터를 처리할 때 상당한 이점을 제공합니다.