NO SQL을 선택하는 이유

stepanowon@hotmail.com (원형섭)

Scale Out

트랜드

샤딩 (= 파티셔닝)

파티셔닝시 문제점

1. 마이그레이션

2. p key -> range변경 : App개발자가 해줘야함 (수동파티셔닝)

  - 카카오에서는 proxy를 통해서 

삼성공장 로그데이터 매우 많다

- 과거에는 분석을 못함

- 요즘은 spark로 실시간 분석

2억건 데이터 4% 75초 처리

- ORACLE에서는 무지 빠른것

데이터를 RDB로 처리 가능한 양이라면

- 그냥 RDB쓰면 됨

Sensor Data

- 몽고DB : 초당 10만건 처리가능 (10만개 장비가 1초당 입력)

Scheme Free

- 스키마가 App단으로 내려감

- Agile (특히 몽고DB)

- MEAN Stack : 몽고DB > Express Node JS (back-end) > Angular.js (front-end) (풀스택)

순위

http://db-engines.com/en/ranking

객체간의 불일치 해소

oop - MyBatis, Hybernate(OR Mapper) - RDB

성능

- 억단위

- 샤딩

는 돼야 NoSql

http://bcho.tistory.com/654

컬럼패밀리 : 2중 HashMap

저널로그

- 정전대비 데이터유실복구

- Redis는 없다

집계

- 자체적인 집계기능 X

- 하둡, Spark 이용

VirtualBox

- 3.4.12

환경설정

C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

192.168.56.101  s1

192.168.56.102  s2

192.168.56.103  s3

192.168.56.104  s4

파일메뉴

입력 > 가상머신 : 호스트키 조합 Ctrl+shift+alt

네트워크

호스트전용네트워크 : 192.168.56.1

시스템변수 추가

JAVA_HOME

C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_80

path

;%JAVA_HOME%\bin;

eclipse > import > Existing project, copy

- 대상 : C:\Users\student\Downloads\NOSQL데이터모델링\JavaClient예제

NoSQL을 선택하는 이유

- 비정형, 반정형

- Large Volume

- 비용