NOSQL 공부하기 11번째..

 

데이터복제

 

 리던던시 (redundancy), 백업, 자동 페일오버 (Failover)를 보장함.

- RDMS의 복구 관리자

 

복제는 복제 세트(Replica Sets)라는 서버 그룹을 통해 이루어짐

- 프라이머리 세트: 클라이언트 작업이 직접 업데이트되는 서버

- 세컨더리 세트 : 데이터 복제에 사용되는 서버

- 복제 세트는 최대 12개까지 가능

 

세컨더리 세트와 관련된 속성에는 여러 종류가 있음

- Secondary-only, hidden delayed, arbiters, non-voting등...

 

프라이머리세트가 작동되지 않으면 ??

- 세컨더리 세트가 'vote'기능으로 새로운 프라이머리 세트를 선출함

 

메모리 맵(Memory Mapped)파일제공

 

- 메모리 맵 파일은 가상메모리의 한 부분으로서 파일 및 유사파일의 일부분과 바이트- 바이트 연동(byte-for-byte correlation)을 할당받음

 

- mmap

 

 

 

 

 

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색인(Indexes) : 고성능 읽기

 

- 자주 쓰이는 쿼리에 주로 사용됨

- 문서 크기가 사용 가능한 RAM 용량보다 큰 경우에 필요함

- 콜렉션(collection)레벨로 정의됨

* 1개 이상의 필드로 정의될 수 있음..

- 혼합 색인(Composite index, SQL), 복합 색인(Compound index, MongoDB)

- B-tree색인

- 자료를 가져올 때 쿼리 최적화기(Optimizer)에는 단 1개의 색인만 사용가능

- 색인만을 사용해서 검색 조건에 맞게 결과값을 반환

- 결과값 제공에 색인 사용

 

 

 

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CRUD examples 

 

 

SQL vs. Mongo DB entities

 

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NoSQL공부하기 8

 

Schema Free

 

MongoDB에는 미리 정의된 데이터 스키마가 필요 없음

각 문서들은 서로 다를 수 있음..

 

- NULL데이터 필드를 다룸

 

 

 

MongoDB의 특징 MongoDB Features

 

문서지향적 저장 / 충분한 색인 지원 / 복제 및 높은 가용성 / 자동 셔딩 / 쿼링 / 신속한 즉석 업데이트 / Map/Reduce기능

 

 

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NoSQL의 RDB 컨셉 RDB Concepts to NO SQL

 

 

 

콜렉션(Collection)은 저장 대상에 큰 제한없음 무(無)스키마(Schema-less)

계층(Hierarchy)이 디자인에 분명히 드러남

Embedded Document ?

 


 

MongoDB설계 선택

 

상용하드웨어를 이용한 수평적 확장 / 비교적 저렴한 서버

RDBMS에서 잘 돌아가는 기능 유지

- 즉석쿼리

- 충분한 색인 (Fully featured indexes)

- 보조 색인

 

RDB에서 잘 분산되지 않는 것들

- 롱러닝(Long running) 다중 행 트랜젝션

- 조인

- 관계형 데이터 모델의 (row X column)

 


 

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MongoDB의 기능

 

동적인 스키마 - DDL 불필요

문서 기반 데이터 베이스 / 보조 색인 (Secondary Index)

API를 통한 쿼리 언어

아토믹 라이트(Atomic writes), 완전한 읽기 일관성(Fully-consistent reads)을 갖도록 구성할 수 있음

자동 페일오버(Failover)와 마스터- 슬레이브 복제

데이터의 자동 범위기반 파티셔닝(샤딩)을 통한 내장형 수평 확장

조인과 트랜잭션 없음

 

왜 MongoDB인가?

 

간단한 쿼리 / 대다수 웹 애플리케이션에 적합한 기능

쉽고 빠른 데이터 통합 - ER 다이어그램 불필요함

대량의 복잡한 트랜잭션 시스템에는 그리 적합치 않음

 

 

 

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MongoDB 사례분석

 

고객들이 갖고 있는 수많은 데이터 소스(Data Sorce)에서 얻는 정보가 서로 비슷해서 MongoDB로 모두 처리할 수 있는 상황에서, Horowitz는 자사의 영향력 있고 성공한 고객들이 어떻게 MongoDB를 사용하는지 설명했다.

 

그는 보험사 MetLife를 예로 들었다. MetLife는 2년간 수백만 고객들의 보험증권을 모두 취합해서 단일 관계형 데이터베이스(Reational Database)를 조직하려 했으나 실패했다.

 

MetLife는 2년씩이나 단일 관계형 데이터베이스를 조직하려 했지만, MongoDB를 사용하여 수 개월 안에 아주 자연스럽게 성공할 수 있었다.

 

 

 

MongoDB란?

 

- 2007년 창설된 10gen이 개발

 

- 문서 지향형 NoSQL 데이터베이스

  해쉬기반(Hash-based) 무 스키마 데이터베이스

 

- 데이터 정의 언어 불필요

- 실제로 데이터 정의 언어가 불필요하므로 아무 값이나 키를 골라 해시를 저장할 수 있음

   키는 기본 데이터 타입이지만 실제로는 스트링(strings)으로 저장됨

   문서 식별자(_id)가 각 문서마다 생성되어 시스템에 필드네임이 보존됨

 

- 애플리케이션이 스키마 및 맵핑(Mapping)을 추적함

 

- BSON 포맷 사용함

   JSON에서 "B"는 Binary를 의미함

 

- C++로 쓰여짐

 

- 여러 컴퓨터 언어에서 API 드라이버를 지원함

   JavaScript, Python, Ruby, Perl, Java, Java Scala, C#, C++, Haskell, Erlang

 

 

 

 

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