2장 다양한 NoSQL 데이터 베이스

CAP 이론

분산 데이터베이스는 일관성(C), 가용성(A), 파티션 허용(P), 이 세 가지 속성을 동시에 가질 수 없다는 내용이다.

일관성 : 서버 간에 일관된 데이터를 유지함을 의미
가용성 : 질의에 대한 응답을 제공함 (실패하지 않음)
파티션 허용 : 둘 이상의 데이터베이스 서버가 연결된 네트워크에 문제가 생기더라도 이 서버들은 여전히 일관된 데이터를 갖고 있다는 것

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'NO' ACID 'YES' BASE

• BA(Basically Available) 기본적인 가용성

분산 시스템에서 부분적인 고장이나 실패는 있을 수 있지만 시스템의 나머지 부분은 계속 기능을 수행해야 한다.

• S(Soft State) 소프트 상태

데이터가 더 최신 상태인 데이터로 덮여 쓰인다.

• E(Eventually Consistence) 결과적 일관성

데이터베이스가 일관성이 없는 상태가 될 때가 있다.

서버 여러 대에 데이터 복사본을 두고 관리할 때, 여러 복사본 중에 어느 것은 특정 시간 동안에는 일치하지 않은 수도 있지만
결국은 일관성을 지키게 동작하는 것이다.

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결과적 일관성 유형

1. 인과적 일관성(Casual Consistency)

갱신된 순서를 반영하는 것을 보장하는 것.
예를 들어 A가 데이터를 1000으로 변경하고 1분 후에 B가 다시 2000으로 변경하면 이 데이터의 모든 복사본은 먼저 1000으로 갱신되고 2000으로 갱신되는 것이다.

2. 최신 데이터 읽기 일관성(Read-your-writes Consistency)

특정 클라이언트가 레코드를 갱신하면 이 레코드에 대한 모든 질의(읽기)는 갱신된 값을 반환받는다는 뜻이다.
스스로 변경한 내역은 스스로에게는 반드시 반영되는 것

3. 세션 일관성(Session Consistency)

세션 안에서 발생한 모든 변경 사항에 대해서는 최신 데이터 읽기 일관성을 제공하는 것이다.

4. 단조 읽기 일관성(Monotonic Read Consistency)

질의를 해서 그 결과를 볼 때 해당 값의 이전 버전은 절대 볼 수 없다는 뜻
즉, 클라이언트가 시간이 지남에 따라 데이터를 읽으면, 이전에 읽은 것보다는 항상 최신 버전을 볼 수 있다

5. 단조 쓰기 일관성(Monotonic Write Consistency)

몇 개의 갱신 명령어를 실행했을 때 이 명령어들이 실행된 순서대로 처리됨을 뜻함.

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NoSQL 유형

key-value

하나의 키와 하나의 밸류로 구성된 데이터 구조를 가지는 데이터 베이스
하나의 이름 공간에는 고유한 키값을 가진 데이터로 구성되어 있다.
키값은 이름 공간 안에서 고유하고 이름 공간이 다르다면 중첩이 가능하다.

• 조인 x
• SQL 같은 질의 언어 x
• 간단한 구조에 적합

document

키-값 방식을 사용하지만 값에 문서를 입력이 가능한 데이터 베이스

문서란?

여러 속성을 지는 값으로 비정형화된 데이터이다.

특징

• 값으로 json과 같은 비정형화된 문서를 입력할 수 있다.
• 질의 언어를 제공한다. 여러 속성을 가진 개체에 대한 질의도 제공!
• 문서 안에 문서를 중첩해서 사용이 가능하다.
• 조인이 필요가 없다.

Column Family

컬럼 : 이름과 값으로 구성된 단위
로우 : 여러 컬럼이 속한 컬럼의 집합으로 RDB의 로우와 동일한 개념
컬럼 패밀리 : 연관관계가 깊은 컬럼을 뭉친 덩어리 ex) 사무실 번호, 사무실 전화번호 > 사무실 정보

• 조인이 필요 없음 > 모든 정보를 매우 너비가 넓은 단일 로우에 넣음
• 각 로우마다 다른 컬럼의 집합을 가질 수 있다.
• 일반적으로 비정규화되어 있다.

Graph

정점과 에지로 구성된 데이터 구조를 가진 데이터 베이스로 관계를 표현하는 데이터를 처리하는데 효과적이다.

 

REFERENCE

도서 - NoSQL 철저 입문