키-값 데이터베이스란 무엇인가요?

기존 관계형 데이터베이스(SQL 데이터베이스)는 행과 열이 포함된 테이블 형식으로 데이터를 저장합니다. 데이터에 엄격한 구조를 적용하므로 모든 사용 사례에 적합하지는 않습니다. 반면, 키-값 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스입니다. 특정 사용 사례에 맞게 유연하게 데이터베이스 스키마를 사용하고 규모에 맞게 성능을 개선할 수 있습니다. 키-값 스토어의 장점은 다음과 같습니다.

모든 사용자 쿼리에는 데이터 상호 작용이 필요하기 때문에 데이터베이스가 애플리케이션 성능의 병목 현상이 되는 경우가 많습니다. 복제 및 샤딩과 같은 여러 가지 문제 해결 전략은 애플리케이션 코드의 복잡성을 가중시킵니다. 많은 키-값 데이터베이스가 고급 확장 기능을 기본적으로 지원합니다. 수평적으로 확장하고 서버 간에 데이터를 자동으로 분산하여 단일 서버에서 병목 현상을 줄입니다.

키-값 데이터베이스는 개발자가 실제 객체를 소프트웨어 객체에 직접 매핑할 수 있는 객체 지향 패러다임을 따릅니다. Java와 같은 여러 프로그래밍 언어도 동일한 패러다임을 따릅니다. 엔지니어는 코드 객체를 여러 기본 테이블에 매핑하는 대신 코드 객체와 일치하는 키-값 페어를 만들 수 있습니다. 따라서 개발자는 보다 직관적으로 키-값 스토어를 사용할 수 있습니다.

키-값 데이터베이스는 오버헤드가 낮은 서버 직접 호출을 통해 지속적인 읽기-쓰기 작업을 처리합니다. 따라서 지연 시간이 개선되고 응답 시간이 단축되어 규모에 맞게 성능이 향상됩니다. 상호 관련된 여러 테이블이 아닌 단순한 단일 테이블 구조를 기반으로 합니다. 관계형 데이터베이스와 달리 키-값 데이터베이스는 리소스를 많이 사용하는 테이블 조인을 수행할 필요가 없으므로 속도가 훨씬 빠릅니다.

키-값 데이터베이스 시스템을 애플리케이션의 기본 데이터베이스로 사용하거나 틈새 요구 사항을 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 아래에 키-값 데이터베이스 사용 사례의 예시가 나와 있습니다.

웹 애플리케이션과 같은 세션 지향 애플리케이션은 사용자가 애플리케이션에 로그인할 때 세션을 시작하고 사용자가 로그아웃하거나 세션의 시간이 초과될 때까지 활성화된 상태로 있습니다. 그 사이 애플리케이션은 모든 사용자 세션 속성을 주 메모리 또는 데이터베이스에 저장합니다. 사용자 세션 데이터에는 대체로 프로필 정보, 메시지, 개인 설정 데이터 및 테마, 권장 사항, 사용자 대상 판촉 및 할인이 세션 데이터에 해당됩니다.

각 사용자 세션에는 고유 식별자가 있습니다. 세션 데이터는 기본 키 이외의 다른 키에 의해 쿼리되지 않으므로 속도가 빠른 키-값 저장소가 세션 데이터에 더 적합합니다. 일반적으로 키-값 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 비하여 페이지당 제공하는 오버헤드가 적습니다.

연말연시 쇼핑 시즌에 전자 상거래 웹사이트에는 수 초 만에 수십억 개의 주문이 들어올 수 있습니다. 키-값 데이터베이스는 분산 처리 및 저장을 통해 한꺼번에 수백만 명의 사용자에게 서비스를 제공하는 동시에 대량의 데이터 처리와 매우 많은 양의 상태 변경 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 키-값 스토어는 기본 제공 이중화를 통해 스토리지 노드의 손실을 방지합니다.

키-값 스토어를 기본 스토리지 계층으로 사용하면 데이터 액세스 수준을 높일 수 있습니다. 예를 들어 실시간 비디오 스트리밍 및 대화형 콘텐츠와 같은 미디어 및 엔터테인먼트 워크로드의 처리량과 동시성을 확장할 수 있습니다. 수백만 동시 사용자의 플레이어 데이터, 세션 기록 및 순위표를 사용하여 게임 플랫폼을 구축할 수도 있습니다.

키-값 데이터베이스를 사용하여 데이터를 임시로 저장하면 검색이 빨라집니다. 예를 들어 소셜 미디어 애플리케이션의 경우 뉴스 피드 콘텐츠와 같이 자주 액세스하는 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 인 메모리 데이터 캐싱 시스템은 키-값 스토어를 사용하여 애플리케이션 응답을 가속화합니다.

선택한 솔루션에 따라 키-값 스토어는 다음과 같은 몇 가지 추가 기능을 제공할 수 있습니다.

키-값 스토어는 정수 및 텍스트와 같은 정의된 데이터 유형을 지원합니다. 그러나 이들 중 다수는 배열, 중첩 사전, 이미지, 비디오 및 반구조화된 데이터와 같은 더 복잡한 객체도 지원할 수 있습니다. 데이터베이스에 데이터에 대한 추가 정보를 제공하면 스토리지 및 쿼리 성능을 추가로 최적화할 수 있는 여지가 생깁니다.

키-값 데이터베이스는 리소스를 많이 사용하는 테이블 조인을 수행할 필요가 없습니다. 유연성이 뛰어나기 때문에 필요한 모든 정보를 단일 테이블에 저장할 수 있습니다. 이것이 키-값 스토어가 성능이 높은 이유 중 하나입니다.

키-값 스토어에서 키를 정렬하면 데이터를 체계적으로 저장하고 분할을 구현할 수 있습니다. 예를 들어 키를 다음과 같이 정렬할 수 있습니다.

• 알파벳순 또는 숫자순
• 연대순
• 데이터 크기별

고객의 이메일 주소를 고유 키로 사용하는 키-값 스토어를 예로 들어 보겠습니다. 이메일 주소를 알파벳순으로 정렬하면 A~J 이메일 목록의 모든 데이터는 서버 1에 저장되고 K~S는 서버 2에 저장됩니다.

일부 키-값 스토어에서는 둘 이상의 서로 다른 키 또는 보조 인덱스를 정의하여 동일한 데이터에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 주요 이메일 주소 및 주요 전화번호별로 고객 데이터를 저장할 수 있습니다.

많은 키-값 스토어는 여러 스토리지 노드에 데이터를 자동으로 복사하는 기본 제공 복제 지원을 제공합니다. 이렇게 하면 재해 발생 시 자동 복구에 도움이 되므로 서버 장애 시에도 데이터를 유지할 수 있습니다.

분할은 노드 간에 데이터를 분배하는 방법입니다. 대부분의 키-값 데이터베이스는 기본 분할 옵션을 제공합니다. 일부는 파티션에 대한 입력 파라미터를 정의하는 옵션도 제공합니다. 예를 들어 숫자 키를 1,000개의 그룹으로 분할할 수 있습니다. 또한 고급 키-값 데이터베이스는 여러 지리적 위치에 키-값 데이터베이스를 배포하기 위한 자동 지원을 제공합니다. 이렇게 하면 사용자 위치와 가까운 곳에서 쿼리에 응답할 수 있으므로 애플리케이션의 가용성과 신뢰성이 향상됩니다.

원자성, 일관성, 격리성 및 내구성(ACID)은 모든 상황에서 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데이터베이스 속성입니다. 예를 들어 데이터를 순차적으로 여러 번 변경하는 경우 원자성을 위해서는 모든 변경 사항이 순서대로 적용되어야 합니다. 변경 사항 1개가 실패하면 모든 것이 실패합니다.

고급 키-값 데이터베이스는 ACID에 대한 서버측 지원을 기본적으로 제공합니다. 따라서 개발자는 테이블 내에서 그리고 전체 테이블에서 여러 항목을 모두 변경하거나 전혀 변경하지 않는 조정된 변경 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. 개발자는 트랜잭션 지원을 통해 규모, 성능 및 엔터프라이즈 이점을 광범위한 미션 크리티컬 워크로드 세트로 확장할 수 있습니다.

모든 종류의 기술을 선택할 때와 마찬가지로 키-값 데이터베이스도 몇 가지 절충이 필요합니다.

키-값 데이터베이스는 복잡한 쿼리를 지원하지 않으므로 개발자는 코드에서 이 문제를 해결해야 합니다. 데이터 작업은 주로 가져오기, 넣기, 삭제와 같은 간단한 쿼리 언어 용어를 통해 이루어집니다. 데이터에 액세스하기 전에 데이터를 필터링하고 정렬할 수 있는 양에 제한이 있습니다.

키-값 스토어 설계는 개발자에게 스키마를 강요하지 않습니다. 누구나 데이터베이스 프로그램에서 스키마를 수정할 수 있습니다. 장기적인 문제를 피하려면 개발 팀에서 데이터 모델을 체계적으로 계획해야 합니다. 엄격한 스키마가 없다는 것은 애플리케이션에 사용되는 데이터를 애플리케이션이 적절하게 해석해야 한다는 의미이기도 합니다. 이를 'Schema On Read(읽을 때 스키마가 정의됨)'라고도 합니다.

Amazon DynamoDB는 규모와 상관없이 고성능 애플리케이션을 실행하도록 설계된 가장 인기 있는 키-값 데이터베이스 중 하나입니다. 완전관리형 다중 리전, 다중 활성 데이터베이스로, 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 0까지의 규모를 조정을 포함하여 무한한 확장성과 10밀리초 미만의 일관된 지연 시간을 제공합니다.
• 서버리스이므로 버전 업그레이드, 유지 관리 기간, 서버 또는 소프트웨어 관리가 불필요합니다.
• 99.999%의 가용성을 제공하도록 설계되었습니다. DynamoDB 글로벌 테이블은 액티브-액티브 복제를 제공하므로 로컬 읽기 성능으로 전 세계에 분산된 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
• 기본으로 제공되는 저장 시 암호화, 시점 복구, 온디맨드 백업 및 복원 등을 통해 향상된 보안과 신뢰성을 제공합니다.
• Amazon DynamoDB Accelerator(DAX) 호환성, Amazon S3에서 대량 가져오기/내보내기, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Cloudwatch를 포함한 많은 AWS 서비스와 통합하여 쉽게 사용할 수 있습니다.

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