관계형 데이터베이스는 데이터를 저장, 검색 및 쿼리하기 위해 선택한 기술입니다. 관계형 데이터베이스를 통해 사용자는 체계적이고 정의 된 패턴 세트 (모델)를 사용하여 데이터를 구성 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 표준화되고 사전에 잘 이해되는 데이터를 저장하는 데 효과적이지만 (병원 체크인 응용 프로그램은 환자 ID, 이름, 성과 동일한 일관된 사전 정의 된 필드 세트로 환자 기록을 보유합니다. 이름, 마지막 방문 날짜 등)에 따라이 모델에 제한이 있습니다. 들어오는 데이터가 잘 정의되지 않은 조직의 경우 (방문자 데이터를 수집하기 위해 다른 필드를 실험하는 과정에서 스타트 업을위한 온라인 문의 양식을 생각해보십시오. 데이터를 기존 데이터베이스에 맞추는 방법에 대한 기존 정의를 정기적으로 다시 정의해야합니다. 이를 위해서는 새로운 데이터를 데이터베이스에 저장하기 전에 데이터 구조 및 허용되는 데이터 유형이 다른 유형의 데이터 입력 등을 지원하도록하는 데이터 모델 (스키마)을 다시 작성해야합니다.
SQL 아닌 SQL 데이터베이스를 입력하십시오. SQL 데이터베이스가 없어도 사용자는 들어오는 데이터의 구조를 미리 정의하지 않아도되므로 새 데이터를 즉시 삽입하고 업데이트 할 수 있습니다. SQL 데이터베이스는 종종 관계형 데이터베이스보다 빠르지 않으며 대량의 데이터를 쉽게 처리 할 수 있습니다. 많은 서버 (클러스터)에서 데이터를 효율적으로 분할하고이 데이터에 대한 액세스를로드 밸런싱 할 수 있기 때문에 SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 확장 성이 뛰어납니다. 실시간 분석, 사이트 개인화, IoT 및 모바일 앱을 지원하는 애플리케이션과 SQL 데이터베이스가 특히 잘 통합되지 않습니다.
이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 라이브 랩 환경에서 여러 No SQL 데이터베이스를 설정, 운영 및 평가할 때 시장에서 가장 인기있는 No SQL 데이터베이스의 아키텍처, 설계 원칙 및 기능을 이해합니다. 이 교육의 목표는 참가자가 조직 내에서 적합한 No SQL 데이터베이스 솔루션을 지능적으로 평가, 제안 및 구현할 수있는 능력을 갖추도록하는 것입니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- MongoDB , Cassandra , Redis 및 Neo4j 포함하여 다양한 유형의 No SQL 데이터베이스 설치 및 구성
- No SQL 데이터베이스와 관계형 데이터베이스의 장단점 이해
- No SQL 데이터베이스에서 사용되는 기본 데이터 형식과 최신 응용 프로그램 (데스크톱, 모바일, 클라우드, IoT)을 개발할 때 이러한 형식을 활용하는 방법을 이해합니다.
- No SQL 데이터베이스에서 작성, 삽입, 업데이트, 삭제 조작 수행
- 관계형 데이터베이스와 함께 SQL 작동하지 않는 혼합 환경 설정
- 매우 큰 데이터 세트의 분산 처리를 위해 SQL 데이터베이스가없는 클러스터 구성
- No SQL 데이터베이스 사용의 보안 영향 이해
- 프로덕션 환경에서 No SQL 데이터베이스 배포 및 확장
청중
- Database 전문가
- 데이터 아키텍트
- 데이터 전략가
- 프로젝트 관리자
- 응용 프로그램에 유연한 데이터베이스 솔루션을 통합하려는 응용 프로그램 개발자
코스의 형식
노트
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
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