1. Scallability(확장성)
Scale Up
: 인프라 장비의 개수를 늘리지 않고 내부 부품을 더 좋은 부품으로 업그레이드
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RDBMS에 더 유리
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JOIN : 분리된 데이터 집합(table)을 다시 유의미한 하나로 만드는 작업
-> 만약 2 table을 join하는데 A table은 1번 서버, B table은 2번 서버에 있다면 Network 통신이 필요함 (비효율적)
Scale Out
: 인프라 장비의 내부 부품보다는 장비의 개수를 늘리는 작업
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NoSQL에 더 유리
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RDBMS의 JOIN은 없다
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최대한 자기완결적인 데이터로 저장, 관리
-> 위 두가지를 혼합하여 일반적으로 대응
2. 데이터 철학
RDBMS
커다란 덩어리의 데이터를 분할하고 정제해서 데이터 관리의 목표를 획득한다.
- 사용 년한(오랜 기간), 변경 주기(빠르다), 처리 속도(빠르면 좋지만 정확한 것이 더 우선)
- 은행, 공공기관, 대부분의 데이터 관리가 필요한 곳
NoSQL
커다란 덩어리의 데이터를 최대한 자기 완결적인 데이터로 구성해서 데이터 관리의 목표를 획득한다.
- 사용 년한(짧다), 변경 주기(갱신이 적다), 처리 속도(아주 중요하다 <= 한 곳에 모아 놓았다. 정확한 것은 두번째)
- 마케팅, 과학 연구, << function programming >> 단기적 목표를 위해 데이터 취합, 소화 후 버린다.
- 통신사의 고객 행동 분석 -> 차기 요금제 구성에 사용
- 페이스북 메타(개인정보/행동 파악 페이스북으로 전송)을 쇼핑몰 사이트에 설치
- 빅데이터
MongoDB 사용에 관하여
MongDB에는 조인이 없어서 그래서 사원에 모든 관련 정보(휴가 등)를 넣어야 됨.
휴가라는 것에 접근을 할 때 사원을 먼저 찾고 휴가를 찾아야 함.
(RDBMS는 휴가를 먼저 접근할 수 있음)
이러면 비대해지게 됨.
닉네임을 바꾼다면?
$lookup으로 조인 같이 흉내는 낼 수 있음
만약 닉네임을 바꾼다면 이전 닉네임은 바뀌지 않아서 서로 다른 사람처럼 보이는 현상이 발생함.
이런 경우 하나하나 바꿔주는 수 밖에 없음
조인이 자주 필요하면 MongoDB와 어울리지 않음.
