NOSQL 데이터베이스를 통해 언제 MySQL을 사용 하시겠습니까?-MySQL 튜토리얼-php.cn

NOSQL 데이터베이스를 통해 언제 MySQL을 사용 하시겠습니까?

MySQL과 NOSQL 데이터베이스를 선택하면 프로젝트의 특정 요구, 처리해야 할 데이터 유형 및 예상되는 확장 성 요구 사항에 따라 다릅니다.

mysql :
MySQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 복잡한 쿼리, 트랜잭션 및 데이터 무결성이 필요한 응용 프로그램에 가장 적합합니다. 다음과 같은 경우 MySQL을 선택해야합니다.

구조화 된 데이터 : 귀하의 데이터는 고도로 구조화되어 있으며 표와 관계로 구성 할 수 있습니다.
산성 준수 : 원자력, 일관성, 고립 및 내구성이있는 트랜잭션이 필요합니다. 예를 들어, 거래가 신뢰할 수 있고 안전 해야하는 금융 시스템에서.
복잡한 쿼리 : 응용 프로그램에는 복잡한 SQL 쿼리, 조인 및 하위 쿼리가 필요합니다. MySQL의 SQL 기능은 강력하고 널리 지원됩니다.
성숙한 생태계 : 당신은 많은 도구, 지원 및 지역 사회 자원을 갖춘 대형 생태계의 혜택을받습니다.

NOSQL :
NOSQL 데이터베이스는 비 관계형이며 유연한 데이터 저장을 위해 설계되었으므로 구조화되지 않은 또는 반 구조화 된 데이터를 처리하는 데 이상적입니다. 다음과 같은 경우 NOSQL을 선택하십시오.

확장 성 : 많은 서버에서 대량의 데이터를 처리하려면 수평으로 확장해야합니다. Cassandra 또는 MongoDB와 같은 NOSQL 데이터베이스가이를 위해 구축되었습니다.
유연한 스키마 : 데이터가 테이블에 잘 맞지 않거나 데이터 구조를 자주 변경해야합니다. MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스는 레코드 내에서 가변 필드를 수용 할 수 있습니다.
높은 처리량 : 많은 양의 데이터를 다루고 있으며 높은 읽기/쓰기 속도가 필요합니다. NOSQL 데이터베이스는 종종 이러한 시나리오에서 더 잘 수행됩니다.
빅 데이터 애플리케이션 : NOSQL 데이터베이스의 분산 특성으로부터 이익을 얻는 빅 데이터 또는 실시간 웹 애플리케이션으로 작업하고 있습니다.

새로운 프로젝트를 위해 MySQL과 NOSQL을 결정할 때 고려해야 할 주요 요소는 무엇입니까?

새로운 프로젝트를 위해 MySQL과 NOSQL을 결정할 때 몇 가지 주요 요소를 고려해야합니다.

데이터 모델 : 데이터가 구조화, 구조화되지 않은지 또는 반 구조화되어 있는지 평가합니다. MySQL은 테이블로 구성 할 수있는 구조화 된 데이터에 더 좋습니다. 그러나 NOSQL은보다 유연한 데이터 모델에 바람직합니다.
확장 성 요구 사항 : 데이터 및 사용자의 예상 성장을 고려하십시오. 수평 스케일링 (더 많은 기계 추가)이 우선 순위 인 경우 NOSQL이 더 적합 할 수 있습니다. MySQL의 수직 스케일링 (기존 하드웨어 업그레이드)은 제한 될 수 있습니다.
일관성 및 거래 요구 : 거래에 대한 강력한 일관성과 산성 준수가 필요한 경우 MySQL은 더 안전한 선택입니다. NOSQL 데이터베이스는 최종 일관성을 제공 할 수 있지만 일부 사용 사례에는 허용 될 수 있지만 뱅킹 시스템과 같은 다른 경우에는 할 수 없습니다.
쿼리 복잡성 : MySQL은 복잡한 SQL 쿼리 및 조인을 처리하는 데 탁월합니다. 응용 프로그램에 이러한 기능이 필요한 경우 MySQL이 더 적합 할 수 있습니다. NOSQL 데이터베이스는 종종 더 간단한 쿼리 기능을 가지고 있지만 많은 양의 간단한 쿼리를 처리 할 수 있습니다.
개발 및 유지 보수 : 팀의 기술을 고려하십시오. MySQL의 광범위한 사용은 더 많은 개발자가 익숙 할 수 있음을 의미합니다. NOSQL 데이터베이스는 더 가파른 학습 곡선을 가질 수 있지만 특정 시나리오에서 고유 한 장점을 제공합니다.
생태계 및 지원 : MySQL에는 많은 도구와 리소스가있는 광대 한 생태계가 있습니다. 선택한 NOSQL 데이터베이스 주변의 기존 지원 및 도구가 프로젝트 요구 사항을 충족하는지 평가하십시오.
비용 : 총 소유 비용을 분석하십시오. MySQL은 소규모 설정에서 비용이 낮을 수 있지만 일부 NOSQL 데이터베이스는 분산 특성으로 인해 비용 효율적으로 더 비용 효율적일 수 있습니다.

MySQL의 확장 성은 NOSQL 데이터베이스의 확장 성과 어떻게 비교됩니까?

확장 성은 MySQL과 NOSQL 데이터베이스의 주요 차이점 중 하나입니다.

MySQL 확장 성 :

수직 스케일링 : MySQL은 일반적으로 수직으로 스케일링하므로 단일 서버 (CPU, RAM 등)의 전력을 증가시킵니다. 이는 비용이 많이들 수 있으며 하드웨어 기능을 기반으로 실질적인 제한이 있습니다.
읽기 확장 성 : MySQL은 복제를 사용하여 여러 서버에 읽기 작업을 배포하여 읽기 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 쓰기는 여전히 병목 현상이 될 수있는 마스터 서버로 이동해야합니다.
SHARDING : MySQL을 사용하면 수동 샤딩이 가능하지만 여러 데이터베이스에 데이터를 배포 할 수 있지만 복잡하고 신중한 계획이 필요합니다.

NOSQL 확장 성 :

수평 스케일링 : NOSQL 데이터베이스는 수평 스케일링을 위해 설계되어 데이터베이스 클러스터에 더 많은 머신을 추가 할 수 있습니다. 이를 통해 대형 데이터 세트에 대해 확장 가능하고 비용 효율적입니다.
분산 아키텍처 : Cassandra 및 MongoDB와 같은 많은 NOSQL 데이터베이스는 분산 아키텍처로 구축되며 노드에서 데이터 배포 및 복제를 자동으로 처리합니다.
유연한 데이터 배포 : NOSQL 데이터베이스는 다양한 데이터로드를 처리하여 클러스터 전체에 효율적으로 배포하여 빅 데이터 및 실시간 애플리케이션에 적합합니다.

요약하면, MySQL은 많은 응용 프로그램에 대해 효과적으로 확장 할 수 있지만, NOSQL 데이터베이스는 일반적으로 대규모 분산 데이터 세트 및 높은 처리량이 필요한 응용 프로그램에 대해 일반적으로 우수한 확장 성을 제공합니다.

NOSQL 데이터베이스는 대량의 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 MySQL보다 더 적합한 시나리오에서 어떤 시나리오에서 더 적합합니까?

NOSQL 데이터베이스는 여러 특정 시나리오에서 대량의 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 MySQL보다 더 적합합니다.

실시간 빅 데이터 분석 : 실시간 데이터 스트림 및 빅 데이터 분석을 처리 할 때 Cassandra 또는 MongoDB와 같은 NOSQL 데이터베이스는 MySQL보다 대량 및 다양한 데이터를보다 효율적으로 처리 할 수 있습니다.
컨텐츠 관리 시스템 : 많은 양의 비정형 콘텐츠 (예 : 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자 생성 컨텐츠)를 저장하고 검색 해야하는 응용 프로그램의 경우 NOSQL 데이터베이스의 유연한 스키마가 더 적절합니다. MongoDB와 같은 문서 저장소는 다양한 콘텐츠 유형을 관리하는 데 적합한 JSON과 같은 문서를 저장할 수 있습니다.
IoT 데이터 : 사물 인터넷 (IoT)은 종종 센서와 장치에서 다양한 양의 다양하고 구조화되지 않은 데이터를 생성합니다. NOSQL 데이터베이스는 MySQL보다 이러한 데이터의 수집, 저장 및 처리를보다 효과적으로 처리 할 수 있습니다.
개인화 및 권장 시스템 : 전자 상거래 또는 미디어 응용 프로그램에서 NOSQL 데이터베이스는 개인화 된 권장 사항에 필요한 대량의 사용자 행동 데이터를 효율적으로 관리 할 수 있습니다. 수평으로 스케일링하는 기능은 이러한 시스템이 성능 저하없이 증가하는 데이터로드를 처리 할 수 있도록합니다.
모바일 및 웹 애플리케이션 : NOSQL 데이터베이스는 종종 빠르고 빈번한 업데이트가 필요한 모바일 및 웹 응용 프로그램에 더 적합하며 데이터 구조가 자주 변경 될 수 있습니다. NOSQL 데이터베이스의 유연한 스키마는 MySQL보다 이러한 변경 사항을 더 쉽게 수용 할 수 있습니다.
로그 및 이벤트 데이터 스토리지 : 응용 프로그램에서 생성 된 로그 또는 이벤트 데이터를 저장하기 위해 NOSQL 데이터베이스는이 데이터의 볼륨과 다양성을보다 효과적으로 처리 할 수 있습니다. InfluxDB와 같은 시계열 데이터베이스는이 목적에 특히 적합합니다.