대형 데이터베이스 구축/NoSQL

: 데이터가 계속 늘어남에 따라 한대의 DBMS서버로는 처리능력의 한계가 옴.

: VLDE(Very Large DBMS)

: 샤딩(Sharding)

: DBMS 내용 분할(DB/테이블)

: 쓰기(Write) 성능 향상

: 복제(Replication)

: 동일한 DBMS를 여러개 유지(마스터/슬레이브)

: 읽기(Read) 성능 향상

* 스케일업

* 스케일 아웃

---

* NoSQL

: Not Only SQL

: 일반 RDBMS가 주로 읽기/검색 성능에 최적화

: 쓰기성능이 중요한 응용의 경우 좋은 성능을 보이는 경우가 많음

: 일련의 제품군을 일컫는 말

: RDBMS를 대체하기보다는 보완하는 역할

* CAP이론을 이용한 NoSQL 시스템 분류

: C(일관성:Consistency)

: 어떤 노드를 접근하더라도 데이터값이 동일해야 한다

: A(가용성:Availability)

: 노드 일부가 Fail되더라도 서비스가 중단이 안되어야 한다.

: P(파티션 내장 : Partition Tolerance)

: 노드간 통신에 장애가 생겨도 문제가 없어야 한다.

: 어떤 시스템도 3가지모두 만족할 수 없음.

: CA(일반 RDBMS)

: CP(Hbase, MongoDB, Redis)

: AP(Cassandra)

* 저장 형태에 따른 분류

: 키/벨류(Key/Value)

: JSON과 유사한 형태 (Redis)

: 정렬된 키/벨류(Ordered Key/Value)

: 키값으로 정렬되는 형태 ( Hadoop, Cassandra, HBase)

: 도큐먼트 형태(Document based)

: 벨류값이 JSON/XML 문서인 형태(MongoDB)

* 스키마리스 (Schemaless)

: 스키마(DDL) 기반이 아니라 필요하면 새로운 컬럼을 추가하면된다.

: 전체적으로 동일한 구조가 아닐수 있음.

: RDBMS - 정규형 데이터

: NoSQL - 반(semi)정규형 데이터

: 검색엔진 - 비정규형(Plain Text) 데이터