문서 지향 데이터베이스

Document-oriented database
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문서 지향 데이터베이스 또는 문서 저장소는 문서 지향 정보를 저장, 검색 및 관리하기 위해 설계된 컴퓨터 프로그램 및 데이터 저장 시스템입니다. 반구조화 [1]데이터라고도 합니다.

문서 지향 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 주요 카테고리 중 하나이며, "문서 지향 데이터베이스"라는 용어의 인기는 NoSQL이라는 용어가 사용되면서 증가했습니다[2].XML 데이터베이스는 XML 문서와 함께 작동하도록 최적화된 문서 지향 데이터베이스의 하위 클래스입니다.그래프 데이터베이스는 유사하지만 신속한 횡단을 위해 문서를 연결할 수 있는 다른 계층인 관계를 추가합니다.

문서 지향 데이터베이스는 본질적으로 키 값 저장소의 하위 클래스이며, 또 다른 NoSQL 데이터베이스 개념입니다.차이점은 데이터 처리 방식에 있습니다.키 값 저장소의 경우 데이터는 본질적으로 데이터베이스에 불투명한 것으로 간주되지만 문서 지향 시스템은 데이터베이스 엔진이 추가 최적화를 위해 사용하는 메타데이터를 추출하기 위해 문서의 내부 구조에 의존합니다.시스템 [a]내의 툴로 인해 그 차이는 무시할 수 있는 경우가 많지만 개념적으로 문서 저장소는 최신 프로그래밍 기술을 통해 보다 풍부한 경험을 제공하도록 설계되어 있습니다.

문서[b] 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스(RDB)와 매우 대조적입니다.관계형 데이터베이스는 일반적으로 프로그래머에 의해 정의된 별도의 테이블에 데이터를 저장하며, 하나의 개체가 여러 테이블에 분산될 수 있습니다.문서 데이터베이스는 데이터베이스의 단일 인스턴스에 지정된 오브젝트에 대한 모든 정보를 저장하며, 저장된 모든 오브젝트는 서로 다를 수 있습니다.따라서 데이터를 데이터베이스에 로드할 때 객체-관계 매핑을 수행할 필요가 없습니다.

문서.

문서 지향 데이터베이스의 중심 개념은 문서 개념입니다.각 문서 지향 데이터베이스 구현은 일반적으로 이 정의의 세부 사항에 따라 다르지만, 모두 문서가 일부 표준 형식 또는 인코딩으로 데이터(또는 정보)를 캡슐화하고 인코딩하는 것으로 가정합니다.사용되고 있는 인코딩에는 XML, YAML, JSON 및 BSON과 같은 바이너리 형식이 포함됩니다.

문서 저장소의 문서는 오브젝트의 프로그래밍 개념과 거의 동일합니다.표준 스키마를 준수할 필요가 없으며, 모든 섹션, 슬롯, 부품 또는 키가 동일한 것도 아닙니다.일반적으로 객체를 사용하는 프로그램에는 다양한 유형의 객체가 있으며 이러한 객체에는 많은 옵션 필드가 있습니다.모든 물체, 심지어 같은 클래스의 물체도 매우 다르게 보일 수 있습니다.문서 저장소는 단일 저장소에서 다른 유형의 문서를 허용하고, 문서 저장소의 필드를 선택사항으로 허용하며, 종종 다른 인코딩 시스템을 사용하여 문서를 인코딩할 수 있다는 점에서 유사합니다.예를 들어 JSON으로 인코딩된 문서는 다음과 같습니다.

{     "이름: 밥,      "주소": 오크 가 5번지,      '취미': "실패" }

두 번째 문서는 다음과 같이 XML로 인코딩될 수 있습니다.

 <문의> <firstname> Bob </firstname> <성> 스미스 </lastname> <전화 타입="셀">(123) 555-0178 </phone> <전화 타입="직장"> (890) 555-0133 </phone> <주소> <type>홈 </type> <street1> 123 후면 </street1> <시내>소년 </city> <시> <시>AR </state> <zip> 32225 </zip> <국가>미국 </country> </address> </contact>

이 두 문서는 서로 일부 구조 요소를 공유하지만 각각 고유한 요소도 가지고 있습니다.문서 내의 구조, 텍스트 및 기타 데이터는 일반적으로 문서 내용이라고 하며 검색 또는 편집 방법을 통해 참조할 수 있습니다(아래 참조).모든 레코드에 동일한 필드가 포함된 관계형 데이터베이스와 달리 사용되지 않은 필드는 비워 둡니다. 위의 예에서는 두 문서(레코드)에 빈 '필드'가 없습니다.이 방법을 사용하면 데이터베이스 내의 다른 모든 레코드가 동일한 구조를 공유할 필요 없이 일부 레코드에 새로운 정보를 추가할 수 있습니다.

일반적으로 문서 데이터베이스는 문서 내용과 연결되고 저장될 추가 메타데이터를 제공합니다.메타데이터는 데이터스토어가 문서 구성, 보안 또는 기타 구현 관련 기능을 제공하기 위해 제공하는 기능과 관련이 있을 수 있습니다.

CRUD 조작

문서 지향 데이터베이스가 문서에 대해 지원하는 핵심 작업은 다른 데이터베이스와 유사하며, 용어는 완전히 표준화되지 않았지만 대부분의 실무자는 다음과 같이 CRUD로 인식합니다.

  • 작성(또는 삽입)
  • 검색(또는 쿼리, 검색, 읽기 또는 찾기)
  • 업데이트(또는 편집)
  • 삭제(또는 삭제)

열쇠들.

문서는 해당 문서를 나타내는 고유 키를 통해 데이터베이스에서 주소 지정됩니다.이 키는 Simple Identifier(또는 ID), 일반적으로 문자열, URI 또는 경로입니다.키를 사용하여 데이터베이스에서 문서를 검색할 수 있습니다.일반적으로 데이터베이스는 문서 검색 속도를 높이기 위해 키에 색인을 유지하며, 경우에 따라 문서를 작성하거나 데이터베이스에 삽입하려면 키가 필요합니다.

취득

문서 지향 데이터베이스의 또 다른 정의 특성은 문서를 검색하는 데 사용할 수 있는 단순한 키에서 문서로의 룩업을 넘어 사용자가 컨텐츠(또는 메타데이터)에 기반하여 문서를 검색할 수 있는 API 또는 쿼리 언어를 제공한다는 것입니다.예를 들어, 특정 필드가 특정 값으로 설정된 모든 문서를 검색하는 조회를 원할 수 있습니다.사용 가능한 쿼리 API 또는 쿼리 언어 기능 집합과 쿼리의 예상되는 성능은 구현마다 크게 다릅니다.마찬가지로 사용할 수 있는 특정 인덱싱 옵션 및 구성 집합도 구현에 따라 크게 다릅니다.

여기서 문서 저장소는 키 값 저장소와 가장 많이 다릅니다.이론적으로 키 값 저장소의 값은 저장소에서 불투명하며 기본적으로 블랙박스입니다.문서 저장소의 검색 시스템과 유사한 검색 시스템을 제공할 수 있지만, 내용 구성에 대한 이해가 부족할 수 있습니다.문서 스토어는 문서의 메타데이터를 사용하여 내용을 분류합니다.예를 들어, 한 자리 숫자가 전화번호이고 다른 자리 숫자가 우편 번호임을 이해할 수 있습니다.이것에 의해, 예를 들면, 555 를 포함한 모든 전화 번호(우편 번호 55555 는 무시된다)등의 데이터를 검색할 수 있습니다.

편집

일반적으로 문서 데이터베이스는 전체 문서 또는 문서의 개별 구조 부분을 교체하여 문서의 내용(또는 메타데이터)을 업데이트하거나 편집하는 메커니즘을 제공합니다.

조직

문서 데이터베이스 구현은 다음과 같은 개념을 포함하여 다양한 문서 구성 방법을 제공합니다.

  • 컬렉션: 문서 그룹. 구현에 따라 문서가 하나의 컬렉션 내에 존재하도록 강제되거나 여러 컬렉션에 존재하도록 허용될 수 있습니다.
  • 태그 및 표시되지 않는 메타데이터: 문서 내용 외부에 있는 추가 데이터
  • 디렉토리 계층: 일반적으로 경로 또는 URI를 기반으로 트리 같은 구조로 구성된 문서 그룹

이러한 조직의 개념은 논리적인 표현과 물리적 표현(예: 디스크 또는 메모리)에 따라 다를 수 있습니다.

다른 데이터베이스와의 관계

주요 가치 저장소와의 관계

문서 지향 데이터베이스는 특수한 키 값 저장소로, 그 자체가 또 다른 NoSQL 데이터베이스 범주입니다.단순 키 값 저장소에서 문서 내용은 불투명합니다.문서 지향 데이터베이스는 문서의 내부 구조에 따라 쿼리 또는 업데이트 기능을 노출하는 API 또는 쿼리/업데이트 언어를 제공합니다.일반적으로 문서 데이터베이스에 의해 제공되는 보다 풍부한 질의, 검색 또는 편집 API가 필요하지 않은 사용자의 경우 이러한 차이는 미미할 수 있습니다.최신 키 값 저장소에는 메타데이터를 사용하는 기능이 포함되어 문서 저장소 간의 경계가 모호해지는 경우가 많습니다.

검색 엔진과의 관계

Elastic Search와 같은 일부 검색 엔진(일명 정보 검색) 시스템은 문서 지향 데이터베이스의 정의에 적합하도록 문서에 대한 핵심 작업을 충분히 제공합니다.

관계형 데이터베이스와의 관계

릴레이셔널 데이터베이스에서는 우선 데이터가 미리 정의된 여러 유형으로 분류되고 테이블이 작성되어 각 유형의 개별 엔트리 또는 레코드가 유지됩니다.테이블은 각 레코드의 필드 내에서 데이터를 정의합니다.즉, 테이블의 모든 레코드는 전체 형식이 동일합니다.또한 관리자는 테이블 간의 관계를 정의하고 검색에 가장 일반적으로 사용될 것으로 생각되는 특정 필드를 선택하여 해당 필드에 대한 인덱스를 정의합니다.관계설계의 주요 개념은 반복할 수 있는 모든 데이터는 일반적으로 자체 테이블에 배치되며, 이러한 인스턴스가 서로 관련되어 있는 경우 외부 키를 그룹화하기 위해 열을 선택하는 것입니다.이 설계를 데이터베이스 [3]정규화라고 합니다.

예를 들어 주소록 응용 프로그램에서는 일반적으로 연락처 이름, 옵션 이미지, 하나 이상의 전화번호, 하나 이상의 메일 주소 및 하나 이상의 전자 메일 주소를 저장해야 합니다.표준 관계형 데이터베이스에서는 각 데이터 비트에 대해 정의된 필드를 가진 각 행에 대해 테이블이 작성됩니다.CONTACT 테이블에는 FIRST_NAME, LAST_NAME 및 IMAGE 열이 포함되어 있으며 PHONE_NUMBER 테이블에는 CODE, AREA_CODE, PHONUMBER 및 TYPE(홈, 워크 등)이 포함될 수 있습니다.PHONE_NUMBER 테이블에는 외부 키열 'CONTECT_ID'도 포함되어 있습니다.이 열에는 컨택 작성 시 컨택에 할당된 고유 ID 번호가 저장됩니다.원래 컨택을 다시 작성하기 위해 데이터베이스 엔진은 외부 키를 사용하여 테이블 그룹 전체에서 관련 항목을 검색하고 원래 데이터를 재구성합니다.

반대로 문서 지향 데이터베이스에서는 표의 개념에 직접 매핑되는 내부 구조가 없을 수 있으며, 일반적으로 필드 및 관계는 미리 정의된 개념으로 존재하지 않습니다.대신 오브젝트의 모든 데이터는 단일 문서에 배치되고 데이터베이스에 단일 항목으로 저장됩니다.주소록 예에서 문서는 연락처 이름, 이미지 및 연락처 정보를 모두 단일 레코드에 포함합니다.이 항목은 데이터베이스에서 문서를 검색하여 응용프로그램으로 반환할 수 있는 키를 통해 액세스됩니다.관련 데이터를 가져오기 위해 추가 작업이 필요하지 않습니다. 이 모든 작업이 단일 개체로 반환됩니다.

문서 지향 모델과 관계형 모델의 중요한 차이점은 데이터 형식이 문서 케이스에 미리 정의되어 있지 않다는 것입니다.대부분의 경우, 모든 종류의 문서를 모든 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 이러한 문서는 언제든지 유형 및 형식이 변경될 수 있습니다.COUNTRY_FLAG를 CONTERT에 추가할 경우, 이 필드는 새 문서를 삽입할 때 추가할 수 있으며 데이터베이스 또는 이미 저장된 기존 문서에는 영향을 미치지 않습니다.데이터베이스에서 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 문서 지향 시스템에서는 일반적으로 관리자가 데이터베이스에 특정 유형의 정보를 찾기 위한 힌트를 찾을 수 있습니다.이것들은 관계형 케이스의 인덱스와 유사한 방법으로 동작합니다.또한 대부분의 경우 문서 자체의 내용 외부에 메타데이터를 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 엔트리에 태그를 붙이는 등의 기능을 통해 프로그래머는 "모든 주소록 항목"과 같은 관련 유형의 정보를 검색할 수 있습니다.이는 표와 유사한 기능을 제공하지만 개념(데이터 카테고리)과 물리적 구현(테이블)을 구분합니다.

고전적인 정규화된 관계형 모델에서 데이터베이스 내의 오브젝트는 검색 시 주어진 것 이상의 고유 구조를 가지지 않는 별도의 데이터 행으로 표현된다.이로 인해 관련된 데이터베이스 행에서 프로그래밍 객체를 변환하려고 할 때 오브젝트-관계 임피던스 [4]미스매치라고 불리는 문제가 발생합니다.문서는 보다 가깝게 저장하거나 경우에 따라서는 프로그래밍 객체를 저장소에 직접 매핑합니다.이들은 종종 NoSQL이라는 용어를 사용하여 마케팅됩니다.

실장

주요 카테고리: 문서 지향 데이터베이스
이름. 출판인 면허증. 지원되는 언어 메모들 RESTFul API
에어로스파이크 에어로스파이크 AGPL 및 독자 사양 C, C#, Java, Scala, Python, Node.js, PHP, Go, Rust, Spring Framework Aerospike는 플래시에 최적화된 메모리 내 분산 키 값 NoSQL 데이터베이스로 문서 저장소 [5]모델도 지원합니다. 네, 그렇습니다[6].
알레그로그래프 프란츠 독자 사양 Java, Python, Common Lisp, Ruby, Scala, C#, Perl 데이터베이스 플랫폼은 단일 데이터베이스에서 문서 저장소 및 그래프 데이터 모델을 지원합니다.JSON, JSON-LD, RDF, 전문 검색, ACID, 2단계 커밋, 멀티 마스터 리플리케이션, 프롤로그 및 SPARQL 지원 네, 그렇습니다[7].
아랑고DB 아랑고DB Apache 라이선스 C, C#, Java, Python, Node.js, PHP, Scala, Go, Ruby, Elixir 데이터베이스 시스템은 하나의 데이터베이스 코어와 통합된 쿼리 언어 AQL(ArangoDB Query Language)을 사용하는 키/값 및 그래프 데이터 모델뿐만 아니라 문서 저장소를 지원합니다. 네, 그렇습니다[8].
베이스X BaseX팀 BSD 라이선스 Java, XQuery XML, JSON 및 바이너리 형식, 클라이언트/서버 기반 아키텍처, 구조 및 전체 텍스트 동시 검색 및 업데이트 지원. 네.
카체 인터시스템즈 코퍼레이션 독자 사양 Java, C#, Node.js 건강, 비즈니스 및 정부 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. 네.
클라우던트 클라우던트 주식회사 독자 사양 Erlang, Java, Scala 및 C Apache가 지원하는 CouchDB 프로젝트의 오픈 소스 포크인 BigCouch를 기반으로 하는 분산 데이터베이스 서비스입니다.JSON 모델을 사용합니다. 네.
클러스터 포인트 데이터베이스 Clusterpoint Ltd. 무료 다운로드가 가능한 자체 사양 JavaScript, SQL, PHP, C#, Java, Python, Node.js, C, C++, ACID 호환 트랜잭션, 고가용성(HA) 데이터 복제 및 샤딩, 관련 순위가 지정된 내장 전체 텍스트 검색 엔진, JS/SQL 쿼리 언어, GIS, 서비스로서의 유료 데이터베이스 또는 사내 무료 소프트웨어 다운로드로 사용할 수 있는 분산형 문서 지향 XML/JSON 데이터베이스 플랫폼. 네.
카우치베이스 서버 카우치베이스 주식회사 Apache 라이선스 C, C#, Java, Python, Node.js, PHP, SQL, Go, Spring Framework, LINQ 분산 NoSQL 문서 데이터베이스, JSON 모델 및 SQL 기반 쿼리 언어. 네, 그렇습니다[9].
카우치 DB Apache 소프트웨어 재단 Apache 라이선스 HTTP 요청을 만들 수 있는 모든 언어 JSON over REST/HTTP(멀티 버전 동시성 제어 및 제한된 ACID 속성 포함)뷰 및 [10]쿼리에 맵 및 축소를 사용합니다. 네, 그렇습니다[11].
CrateIO CRATE 테크놀로지 GmbH Apache 라이선스 자바 클러스터 전체에 실시간 분산 쿼리에는 익숙한 SQL 구문을 사용합니다.BLOB(Binary Object)를 지원하는 Lucene/Elastic Search 생태계를 기반으로 합니다. 네, 그렇습니다[12].
코스모스 DB 마이크로소프트 독자 사양 C#, Java, Python, Node.js, JavaScript, SQL Microsoft Azure 플랫폼의 일부인 Platform as a Service(Platform-as-a-Service) 제품.이전 Azure DocumentDB를 기반으로 구축 및 확장합니다. 네.
문서DB 아마존 웹 서비스 자체 온라인 서비스 다양성, 휴식 완전 관리형 MongoDB v3.6 호환 데이터베이스 서비스 네.
탄성검색 셰이 바논 Server Side Public License 및 Elastic License로 이중 라이선스 제공. 자바 JSON, 검색엔진. 네.
존재하다 존재하다 LGPL XQuery, Java XML over REST/HTTP, WebDAV, Lucene 풀텍스트 검색, 바이너리 데이터 지원, 검증, 버전화, 클러스터링, 트리거, URL 개서, 컬렉션, ACLS, XQuery Update 네, 그렇습니다[13].
인포믹스 IBM 자체 사양, 무료[14] 에디션 포함 Various (MongoDB API와 호환) JSON, 레플리케이션, 샤딩, ACID 준거에 의한 RDBMS. 네.
잭래빗 아파치 재단 Apache 라이선스 자바 Java Content Repository 구현 ?
HCL 노트(HCL Domino) HCL 독자 사양 LotusScript, Java, Notes 수식 언어 다중값 네.
마크 로직 Mark Logic Corporation 무료 개발자 라이선스 또는 상용[15] Java, JavaScript, Node.js, XQuery, SPARQL, XSLT, C++ JSON, XML 및 RDF를 3배로 하는 분산형 문서 지향 데이터베이스.내장된 전문 검색, ACID 트랜잭션, 고가용성 및 재해 복구, 인증된 보안. 네.
MongoDB 몽고DB, 주식회사 DBMS용 Server Side Public License, 클라이언트[16] 드라이버용 Apache 2 License C, C++, C#, Java, Perl, PHP, Python, Go, Node.js, Ruby, Rust,[17] Scala[18] 복제 및 샤딩이 있는 문서 데이터베이스, BSON 저장소(2진 형식 JSON). 네, 그렇습니다[19][20].
MUMP 데이터베이스 ? 독점 및 Affero GPL[21] 유행성 이하선염 건강 어플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. ?
오브젝트 데이터베이스++ Ekky 소프트웨어 독자 사양 C++, C#, TScript 바이너리 네이티브 C++ 클래스 구조 ?
OpenLink Virtuoso OpenLink 소프트웨어 GPLv2 [ 1 ]및 독자 사양 C++, C#, Java, SPARQL 미들웨어와 데이터베이스 엔진 하이브리드 네.
오리엔트 DB 오리엔트 테크놀로지 Apache 라이선스 자바 JSON over HTTP, SQL 지원, ACID 트랜잭션 네.
Oracle NoSQL 데이터베이스 오라클 Apache 및 독자 사양 C, C#, Java, Python, node.js, Go 공유 없음, 스키마 없는 JSON을 지원하는 수평 확장 가능한 데이터베이스, 고정 스키마 테이블 및 키/값 쌍.ACID 트랜잭션도 지원합니다. 네.
퀵스 퀄컴 독자 사양 REST, Java, XQuery, XSLT, C, C++, Python JSON, 텍스트 및 바이너리를 지원하는 통합 전체 텍스트 검색 기능을 갖춘 분산형 문서 지향 XML 데이터베이스. 네.
Redis JSON 레디스 Redis 소스 사용 가능 라이센스(RSAL) 파이썬 JSON(전체 텍스트 검색 [22]기능 포함) 네.
재고 DB ? Apache 라이선스[23] C++, Python, JavaScript, Ruby, Java 레플리케이션 및 샤딩 기능을 갖춘 문서 지향 분산형 JSON 데이터베이스. 아니요.
SAP HANA SAP 독자 사양 SQL과 같은 언어 ACID 트랜잭션 지원, JSON만 네.
세드나 sedna.org Apache 라이선스 C++, XQuery XML 데이터베이스 아니요.
SimpleDB 아마존 웹 서비스 자체 온라인 서비스 얼랑 ?
종착륙장DB 종착륙장DB Apache 라이선스 Python, Node.js, JavaScript 데이터베이스 시스템은 하나의 데이터베이스 코어와 통합된 데이터로그 기반 쿼리 언어 WOQL(Web Object Query Language)[24]을 가진 그래프 데이터 모델뿐만 아니라 문서 저장소를 지원합니다. 네.
TokuMX 토쿠텍 GNU Affero General Public License C++, C#, Go 프랙탈 트리 인덱싱을 사용하는 MongoDB ?

XML 데이터베이스 구현

상세정보: XML 데이터베이스

대부분의 XML 데이터베이스는 문서 지향 데이터베이스입니다.

「 」를 참조해 주세요.

메모들

  1. ^ 문서 지향 시스템과 주요 가치 시스템은 종종 운영 중에 상호 교환될 수 있습니다.
  2. ^ 그리고 일반적으로 주요 가치 저장소입니다.

레퍼런스

  1. ^ Drake, Mark (9 August 2019). "A Comparison of NoSQL Database Management Systems and Models". DigitalOcean. Archived from the original on 13 August 2019. Retrieved 23 August 2019. Document-oriented databases, or document stores, are NoSQL databases that store data in the form of documents. Document stores are a type of key-value store: each document has a unique identifier — its key — and the document itself serves as the value.
  2. ^ "DB-Engines Ranking per database model category".
  3. ^ "Description of the database normalization basics". Microsoft.
  4. ^ Wambler, Scott. "The Object-Relational Impedance Mismatch". Agile Data.
  5. ^ "Documentation Aerospike - Key-Value Store". docs.aerospike.com. Retrieved 3 May 2021.
  6. ^ "Documentation Aerospike". docs.aerospike.com. Retrieved 3 May 2021.
  7. ^ "HTTP Protocol for AllegroGraph".
  8. ^ "Multi-model highly available NoSQL database". ArangoDB.
  9. ^ Wayback Machine에 보관된 문서 2012-08-20.소파 베이스2013-09-18에 회수.
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  12. ^ "Crate SQL HTTP Endpoint (Archived copy)". Archived from the original on 2015-06-22. Retrieved 2015-06-22.
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  15. ^ "MarkLogic Licensing". Archived from the original on 2012-01-12. Retrieved 2011-12-28.
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  21. ^ "GT.M High end TP database engine".
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  24. ^ "TerminusX - Why TerminusX". terminusdb.com. Retrieved 2021-12-16.

추가 정보


외부 링크