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NoSQL은 고성능 비관계형 데이터베이스를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. NoSQL 데이터베이스는 문서, 그래프, 키-값, 컬럼 형식 등을 비롯한 다양한 데이터 모델을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 배포 용이성, 확장 가능한 성능, 고가용성 및 복원력으로 널리 인정받고 있습니다. 아래는 NoSQL 데이터베이스 사용을 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 리소스입니다.

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Introduction to Amazon DynamoDB
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Introduction to Amazon DynamoDB
  관계형 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스
데이터 모델 관계형 모델은 데이터를 행과 열로 구성된 테이블이라고 하는 테이블 형식 구조로 정규화합니다. 스키마는 테이블, 열, 인덱스, 테이블 간 관계 및 기타 데이터베이스 요소를 정의합니다. 비관계형(NoSQL) 데이터베이스는 일반적으로 스키마를 강제 적용하지 않습니다. 파티션 키는 값, 열 세트, 반정형 JSON, XML 또는 관련 항목 속성을 포함하는 다른 문서에 일반적으로 사용됩니다.
ACID 속성 기존의 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)는 약어인 ACID(원자성, 일관성, 격리성, 내구성)로 정의된 일련의 속성 세트를 지원합니다. 원자성은 트랜잭션이 완전히 실행되거나 전혀 실행되지 않는 "모두 실행 또는 전혀 실행되지 않음"을 의미합니다. 일관성은 트랜잭션이 실행되면 데이터가 데이터베이스 스키마를 준수해야 함을 의미합니다. 격리성은 동시에 일어나는 트랜잭션이 다른 트랜잭션과 별도로 실행되어야 함을 의미합니다. 내구성은 예기치 못한 시스템 장애 또는 정전으로부터 마지막으로 알려진 상태로 복원하는 기능입니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 수평으로 확장되는 더 유연한 데이터 모델용 기존 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)의 일부 ACID 속성을 교환합니다. 이러한 특성은 기존 RDBMS가 성능 병목 지점, 확장성, 운영상의 복잡성, 늘어나는 관리 업무 및 지원 비용 문제가 복합적으로 발생할 경우 이를 해결하기 위한 구조적 문제에 직면하면 NoSQL 데이터베이스가 탁월한 선택을 할 수 있도록 지원합니다.
성능 성능은 일반적으로 디스크 하위 시스템에 따라 다릅니다. 최고 성능을 달성하기 위해서는 쿼리, 인덱스 및 테이블 구조를 최적화해야 합니다. 성능은 일반적으로 기본 하드웨어 클러스터 크기, 네트워크 지연 시간 및 호출 애플리케이션의 기능입니다.
확장 가능 더 빠른 하드웨어로 "확장"이 간편해 집니다.  분산 시스템을 확장하기 위해서는 관계형 테이블에 대해 추가적인 투자가 필요합니다. 지연 시간을 늘리지 않고 처리량을 향상시키기 위해 저비용 하드웨어의 분산 클러스터를 사용하여 "확장"하도록 설계되었습니다.
API 구조화 질의어(SQL)를 준수하는 쿼리를 사용하여 데이터를 저장 및 검색하기 위한 요청이 전달됩니다. 이러한 쿼리는 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)에 의해 구문 분석 및 실행됩니다. 객체 기반 API를 통해 앱 개발자가 인 메모리 데이터 구조를 쉽게 저장 및 검색할 수 있습니다. 파티션 키를 사용하면 앱에서 키 값 페어, 열 세트 또는 일련의 앱 객체 및 속성을 포함하는 반정형 문서를 검색할 수 있습니다.
도구 SQL 데이터베이스는 일반적으로 데이터베이스로 구동되는 애플리케이션의 배포를 간소화하기 위해 다양한 도구 세트를 제공합니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 클러스터 관리 및 조정을 위한 도구를 제공합니다. 애플리케이션은 기본 데이터에 대한 주요 인터페이스입니다.
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컬럼 형식 데이터베이스

컬럼 형식 데이터베이스는 데이터의 행이 아니라 데이터의 컬럼을 읽고 쓰는 데 최적화되었습니다. 컬럼 기반 스토리지는 전반적인 디스크 I/O 요구 사항과 디스크에서 로드해야 하는 데이터 양을 획기적으로 줄여주므로, 데이터베이스 테이블의 분석 쿼리 성능에 중요한 요소입니다. 자세히 알아보기 »

문서 데이터베이스

문서 데이터베이스는 주로 JSON 또는 XML 형식의 문서와 같은 반정형 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 기존 관계형 데이터베이스와는 달리, 비관계형(NoSQL) 문서별로 다른 스키마를 적용할 수 있으므로 좀 더 유연하게 애플리케이션 데이터를 구성 및 저장하고 선택적 값에 필요한 스토리지를 줄일 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

그래프 데이터베이스

그래프 데이터베이스는 간선이라고 부르는 방향 링크와 정점을 저장합니다. 그래프는 관계형(SQL) 및 비관계형(NoSQL) 데이터베이스에 구축될 수 있습니다. 정점 및 엣지는 각각 이들과 연관된 속성을 가집니다. 아래의 그림은 친구와 친구의 관심사 간의 관계에 대한 간단한 그래프를 나타냅니다. 자세히 알아보기 »

인 메모리 키-값 스토어

인 메모리 키-값 스토어는 읽기 중심의 애플리케이션 워크로드(소셜 네트워킹, 게임, 미디어 공유, Q&A 포털 등) 또는 컴퓨팅 집약적 워크로드(추천 엔진 등)에 최적화된 NoSQL 데이터베이스입니다. 인 메모리 캐싱은 핵심 데이터 조각을 메모리에 저장해 액세스 지연 시간을 줄여주므로 애플리케이션 성능이 향상됩니다. 자세히 알아보기 »

SQL
MongoDB DynamoDB Cassandra Couchbase
테이블 컬렉션 테이블 테이블 데이터 버킷
문서
항목 문서

필드 속성 필드
기본 키
ObjectId
기본 키 기본 키 문서 ID
인덱스 인덱스 보조 인덱스 인덱스
인덱스
보기 보기 글로벌 보조 인덱스 구체화된 보기 보기
중첩된 테이블 또는 객체
포함 문서
배열
배열 목록 목록 목록

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