MongoDB는 document 지향 데이터베이스로,
독립적이고 객체로 취급될 수 있기 때문에 개발자가
작업하기에 훨씬 더 자연스럽습니다.
즉, 개발자는 데이터를 다른 테이블로 분할하는
방법에 대해 고민하기보다는 저장 및 가공해야 하는
데이터에 집중할 수 있습니다.
지속적인 데이터 증가에 대응하기 위해
스토리지 엔진, 복제, 샤딩 및 쿼리 실행을
어플리케이션규모에 맞게 실행할 수 있도록
지속적으로 크게 개선했습니다.
· WiredTiger 스토리지 엔진
· Read Scaling and Replication Performance
· Replication(Replica Set)
· Native Sharding for Scale-Out(Sharded Cluster)
시계열 데이터는 시간 경과에 따라 데이터를 적재하며
일반적으로 센서와 같은 장치에서 생성됩니다.
MongoDB는 이와 같은 시계열 데이터를 관리하는데
도움이 되는 기능들을 제공합니다.
MongoDB는 RDBMS와 거의 동일한 형태의
인덱스 및 기능을 제공합니다.
특히 실시간으로 끊임없이 변화하는 쿼리 패턴과
애플리케이션 요구 사항을 수용하기 위해 온디맨드로
생성할 수 있으며, 배열 내에 중첩된 필드를 포함하여
문서 내의 모든 필드에서 선언할 수 있습니다.
메모리 방식으로 높은 성능 지원,
다양한 Secondary Index 지원으로 성능 향상
서비스에 따른 다양한 데이터가 추가되어도
스키마 변경 없이 데이터를 바로 R/W 가능
Replica set 구조를 통해 HA를 지원하여
높은 고가용성을 유지
MongoDB는 document 지향 데이터베이스로, 독립적이고 객체로 취급될 수 있기 때문에 개발자가 작업하기에 훨씬 더 자연스럽습니다.
즉, 개발자는 데이터를 다른 테이블로 분할하는 방법에 대해 고민하기보다는 저장 및 가공해야 하는 데이터에 집중할 수 있습니다.
지속적인 데이터 증가에 대응하기 위해 스토리지 엔진, 복제, 샤딩 및 쿼리 실행을
어플리케이션규모에 맞게 실행할 수 있도록 지속적으로 크게 개선했습니다.
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· Read Scaling and Replication Performance
· Replication(Replica Set)
· Native Sharding for Scale-Out(Sharded Cluster)
시계열 데이터는 시간 경과에 따라 데이터를 적재하며 일반적으로 센서와 같은 장치에서 생성됩니다.
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MongoDB는 RDBMS와 거의 동일한 형태의 인덱스 및 기능을 제공합니다.
특히 실시간으로 끊임없이 변화하는 쿼리 패턴과 애플리케이션 요구 사항을 수용하기 위해 온디맨드로 생성할 수 있으며,
배열 내에 중첩된 필드를 포함하여 문서 내의 모든 필드에서 선언할 수 있습니다.
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