SKILL/DATABASE

모델링

Jedy_Kim 2018. 1. 3. 10:47
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1) 개념적 데이터 모델링 : 비즈니스 영역으로부터 데이터 수집

- 사용할 컬렉션 추출

- 필드 추출

- Document & Tree Document 추출(인덱스)

- Collection Diagram

2) 논리적 데이터 모델링 : Document의 구조에 따라 분석/설계

- Data Type의 결정

- Validater 설계 (유효성)

3) 물리적 데이터 모델링 : MongoDB 물리적 구조를 설계

- DB설계

- 사용자 계정 설계

- Collection 타입과 크기를 설계

- Index 타입과 크기 설계

- DB 저장 엔진 및 하드웨어 스펙 점검 및 확인

- Sharding & Replication 설계


NoSQL의 중첩구조

RDBMS : Entry간의 Relationship(관계) 중심으로

데이터의 무결성 보장.

Table간의 Join을 유발함으로써 작업량 증가, 검색 성능 저하

NoSQL : 중첩 데이터 구조이므로 불필요한 Join을 최소화할 수 있다.-Embedded Document


데이터 구조

RDBMS : 비정형 데이터를 따로 관리

- 기업에서 발생하는 데이터 중심으로 분석, 설계 중점

- 유지보수에 용이

NoSQL : 파일 시스템을 이용하여 한번에 관리 가능

- 파일 시스템의 중점은 프로세스 중심

- 단순히 컬렉션을 생성하고 데이터를 저장하는 것만으로는,

  효율적인 운영과 관리에 문제가 발생할 수 있다.





















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