MongoDB와 SQL 문을 비교하고 적절한 데이터베이스를 선택하는 방법은 무엇입니까?

오늘날의 소프트웨어 개발 세계에서는 올바른 데이터베이스를 선택하는 것이 프로젝트 성공에 매우 중요합니다. 데이터베이스를 선택할 때 개발자는 일반적으로 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스라는 두 가지 주요 선택에 직면합니다. MongoDB와 SQL은 이 두 가지 유형의 데이터베이스를 대표합니다. 이 기사에서는 이들 간의 자세한 비교를 수행하고 적절한 데이터베이스를 선택하는 방법에 대한 몇 가지 제안을 제공합니다.

MongoDB와 SQL의 비교

1. 데이터 모델

MongoDB는 BSON(Binary JSON) 형식을 사용하여 데이터를 저장하는 문서 데이터베이스입니다. 컬렉션을 사용하여 문서를 저장합니다. 각 문서는 키-값 쌍 또는 키-배열-값 쌍으로 구성됩니다. MongoDB의 문서 모델은 관계형 데이터베이스처럼 미리 정의된 데이터 템플릿이 없어도 자유롭게 필드를 추가하거나 삭제할 수 있기 때문에 비정형 데이터에 매우 유리합니다.

SQL은 테이블을 사용하여 레코드를 저장하는 관계형 데이터베이스입니다. 각 테이블에는 행 집합이 포함되어 있으며 각 행에는 동일한 열이 있습니다. SQL에서는 테이블을 정의할 때 데이터 컬럼의 종류를 명시적으로 결정해야 하며, 컬럼을 추가하거나 제거하려면 테이블을 수정해야 한다.

2. 쿼리 방법

MongoDB의 쿼리 방법은 기존 SQL 쿼리와 매우 다릅니다. MongoDB는 JavaScript와 유사한 구문을 갖는 "쿼리 표현식"이라는 유형을 사용하여 "쿼리 문서"라는 JSON 형식의 쿼리 문을 사용합니다. MongoDB의 문서 구조는 매우 유연하기 때문에 복잡한 중첩 및 혼합 쿼리를 사용하여 데이터를 유연하게 검색할 수 있습니다.

SQL은 구조적 쿼리 언어를 사용하여 SQL 쿼리 문을 작성하여 쿼리를 실행합니다. SQL은 특히 테이블 간의 복잡한 연결 쿼리를 실행하는 데 적합하며 COUNT, GROUP BY 및 HAVING과 같은 고급 쿼리 문을 지원합니다.

다음은 간단한 비교입니다.

MongoDB 쿼리:

db.users.find({ age: { $lt: 30 } })

SQL 쿼리:

SELECT * FROM users WHERE age < 30;

3. 데이터 일관성

MongoDB는 "최종 일관성" 데이터베이스입니다. 즉, 컬렉션의 문서 업데이트 또는 삭제 작업에 대해 모든 노드에서 표시되는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 이런 식으로 문서 불일치가 발생합니다. 예를 들어 일부 노드는 업데이트 이전 버전에 액세스할 수 있고 일부 노드는 업데이트 이후 버전에 액세스할 수 있습니다.

SQL은 강력한 일관성을 갖춘 데이터베이스입니다. 각 트랜잭션은 모든 관련 테이블의 상태가 수정되었는지 확인해야 하며, 트랜잭션이 끝나면 데이터베이스 상태가 일관된 상태입니다.

4. Scalability

MongoDB는 샤딩을 사용하여 수평 확장을 달성합니다. MongoDB에서는 데이터를 여러 블록으로 나눈 후 여러 머신에 수평으로 분산시켜 데이터를 균등하게 분산시키고 쿼리를 병렬로 실행할 수 있어 성능이 향상되고 가용성이 높은 구조를 형성할 수 있습니다.

SQL 데이터베이스는 일반적으로 마스터-슬레이브 복제를 사용하여 확장성을 달성합니다. Master-Slave 구조를 기반으로 마스터 노드만 쓰기 작업(삽입, 업데이트, 삭제)을 수행하고, 슬레이브 노드는 주로 읽기 작업(선택)을 담당합니다. 마스터 노드를 사용할 수 없는 경우 새 마스터 노드를 선택하여 서비스 가용성을 보장합니다.

적절한 데이터베이스를 선택하는 방법은 무엇입니까?

적절한 데이터베이스를 선택하는 것은 애플리케이션 시나리오와 요구 사항에 따라 다릅니다. MongoDB 또는 SQL을 선택하기 전에 애플리케이션과 관련된 데이터 유형, 데이터 액세스 패턴 및 성능 요구 사항을 고려한 후 다음 측면을 고려해야 합니다.

1. 데이터 구조

MongoDB와 SQL의 요구 사항은 서로 다릅니다. 데이터 유형 및 데이터 구조는 다르게 처리되므로 선택 시 애플리케이션에 사용되는 데이터 구조 유형을 고려하십시오. 범주 구조가 비교적 단순한 경우 SQL 데이터베이스를 선택할 수 있습니다. 유연하고 구조화되지 않은 데이터 스토리지가 필요하다면 MongoDB를 선택해야 합니다.

2. 데이터베이스 성능

성능 고려 사항은 애플리케이션에 가장 적합한 데이터베이스를 결정할 때 중요한 요소입니다. 데이터베이스를 선택할 때 데이터베이스의 읽기 및 쓰기 속도를 반드시 확인하고, 데이터 일관성, 트랜잭션 처리 등의 문제에도 주의하세요.

3. Scalability

애플리케이션에 더 높은 확장성이 필요하다면 수평 및 수직으로 더 쉽게 확장할 수 있는 데이터베이스를 선택해야 합니다.

마지막으로 독자가 다양한 데이터베이스 구현을 더 잘 이해할 수 있도록 MongoDB와 SQL에 각각 구현된 코드 예제가 포함된 간단한 애플리케이션이 있습니다.

MongoDB에서 구현:

const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const assert = require('assert');

const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'myproject';
const client = new MongoClient(url);

client.connect(function(err) {
  assert.equal(null, err);
  console.log("Connected successfully to server");

  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  
  const insertDocuments = function(callback) {
    const collection = db.collection('documents');
  
    collection.insertMany([
      {a : 1}, {a : 2}, {a : 3}
    ], function(err, result) {
      assert.equal(err, null);
      assert.equal(3, result.result.n);
      assert.equal(3, result.ops.length);
      console.log("Inserted 3 documents into the collection");
      callback(result);
    });
  }
  
  const findDocuments = function(callback) {
    const collection = db.collection('documents');
  
    collection.find({}).toArray(function(err, docs) {
      assert.equal(err, null);
      console.log("Found the following records");
      console.log(docs)
      callback(docs);
    });
  }
  
  insertDocuments(function() {
    findDocuments(function() {
      client.close();
    });
  });
});

SQL로 구현:

const mysql = require('mysql');

const connection = mysql.createConnection({
  host: 'localhost',
  user: 'root',
  password: 'password',
  database: 'mydb'
});

connection.connect();

connection.query('INSERT INTO mytable (id, name) VALUES (1, "foo")', function (error, results, fields) {
  if (error) throw error;
  console.log('The solution is: ', results[0].solution);
});

connection.end();

요약

적절한 것을 선택할 때 데이터베이스에는 데이터 유형, 데이터 액세스 패턴, 성능 요구 사항, 데이터 일관성 등 고려해야 할 많은 요소가 있습니다. 이 기사에서는 MongoDB와 SQL의 차이점을 비교하고 다양한 데이터베이스 구현을 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 코드 예제를 제공합니다. 최종적으로 선택하는 데이터베이스는 애플리케이션의 요구 사항과 목표에 따라 다릅니다.

위 내용은 MongoDB와 SQL 문을 비교하고 적절한 데이터베이스를 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!