1. 들어가며 데이터베이스는 쉽게 액세스, 관리 및 업데이트할 수 있는 조직화된 데이터 모음입니다. 데이터베이스의 필요성은 구조화되고 효율적인 방식으로 대량의 데이터를 저장하고 관리할 필요성에서 발생합니다. 다음은 데이터베이스가 필요한 몇 가지 구체적인 이유입니다. 데이터 organization: 데이터베이스는 데이터를 구성하는 구조화된 방법을 제공합니다. 데이터를 별도의 파일에 저장하는 대신 데이터베이스는 모든 관련 데이터를 하나의 중앙 위치에 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 쉽게 찾고 관리할 수 있으며 데이터 중복 또는 불일치의 위험이 줄어듭니다. 데이터 integrity: 데이터베이스는 데이터에 규칙과 제약을 적용하여 데이터 무결성을 보장합니다. 예를 들어, 데이터베이스는 숫자 필드의 숫..
관계형 데이터베이스 (RDB)에서는 여러 비일관성을 회피하는 강력한 일관성을 지원합니다. 하지만 클러스터 지향 NoSQL 데이터베이스로 변환하면서 가장 큰 한 가지는 일관성을 생각하는 방식입니다. 💻 업데이트 일관성 두 사람이 동시에 같은 데이터 항목을 업데이트하는 문제를 쓰기 충돌(Write-Write conflict)이라고 합니다. 쓰기 요청이 서버에 도달하면 서버는 이 요청을 직렬화해 하나를 먼저 적용하고 그다음 다른 하나를 적용합니다. 만약 이런 동시성 제어가 없다면 먼저 온 업데이트 요청이 적용된 즉시 다음 업데이터로 덮어 쓰일 것입니다. 이 경우 앞선 업데이트 요청은 업데이트 손실(lost update)이 될 수 있습니다. 이런 상황을 일관성이 꺠진 것으로 볼 수 있는데, 이후 업데이트가 이전..
NoSQL이 인기가 많은 주된 이유 중 하나는 대규모 클러스터에서 데이터베이스를 실행할 수 있는 능력 때문입니다. 데이터 크기가 증가함에 따라 수직 확장은 점점 더 어려워지고 비용도 늘어나는 반면 수평 확장은 집합과 분산이 자연스러운 단위로 사용할 수 있으므로 잘 맞습니다. 분산 모델에 따라, 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 저장소를 만들 수 도 있고, 많은 읽기 또는 쓰기 트래픽을 처리하도록 할 수 돼있고, 네트워크 속도가 느려지거나 장애가 발생하는 상황에서도 가용성이 높게 유지할 수도 있습니다. 이런 분산 방법에는 크게 두 가지가 있는데, 복제(Replication)와 샤딩(sharding)이 있습니다. 복제는 같은 데이터를 복사해 여러 노드에 분산하는 방법이고, 샤딩은 각 노드마다 다..
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