NoSQL이란?

대부분이 관계형 모델을 사용하지 않으며 테이블간 조인 기능없음
대부분이 여러대의 데이터베이스 서버를 묶어서(클러스터링) 하나의 데이터베이스를 구성할 목적으로 만들어졌다
관계형 데이터베이스에서 지원하는 ACID 트랜잭션 미보장 -> 몽고DB 4부터 지원한다고 함
스키마를 정의할 필요 없음, 구조에 대한 정의없이 자유롭게 필드를 추가할 수 있다
확장성, 가용성, 높은성능 Scale-out(수평확장)에 초점을 두고 있다
RDBMS에 비해 샤딩처리가 원활
- 샤딩은 샤드키를 기준으로 하나의 테이블을 수평분할하여 서로 다른 클러스터에 분산저장하고 질의할 수 있는 기법이다

질의 속도가 굉장히 빠르고, 수평적 확장이 용이하다. 그렇지만 값의 내용을 사용한 쿼리가 불가능하다. 데이터를 가공하려면 어플리케이션단에서 키를 이용해서 값을 읽어들인뒤 적절히 처리해야한다.
키-값 저장소는 데이터가 키와 값의 쌍으로 저장된다. 키는 값에 접근하기 위한 용도로 사용되며, 값은 어떠한 형태의 데이터라도 담을 수 있다. 심지어는 이미지나 비디오도 가능하다. 또한 간단한 API를 제공하는 만큼 질의의 속도가 굉장히 빠른 편이다.
대표적인 예로는 Redis, Amazon Dynamo DB가 있다

데이터는 키와 도큐먼트 구조로 저장된다. key-value 모델과는 다르게 value가 계층적인 형태로 저장됩니다. 객체지향에서의 객체와 유사하며, 하나의 단위로 취급되어 저장됩니다. 다시 말해 하나의 객체를 여러 개의 테이블에 나눠 저장할 필요가 없습니다.
주요특징은 ORM과 같이 객체-관계 매핑이 필요없음, 또한 Document 모델에서는 도큐먼트 내의 item을 이용한 쿼리가 가능하다. 다만 이를 위해서는 Xquery나 다른 도큐먼트 질의 언어가 필요하다. 질의 언어가 SQL과 달라 사용에 익숙하기 까지 시간이 걸릴 수 있음.
대표적인 예로는 MongoDB가 있다

집합이란 연산의 한 단위로 취급되는 연관된 객체들의 집합이다. 하나의 집합에 대한 연산에서는 트랜잭션을 지원한다.
집합 지향 데이터베이스는 여러 대의 클러스터로 이루어진 시스템에서 사용하기 적합하다. 다시 말해 수평적 확장이 용이하다는 것이다. 이는 관계형 데이터베이스와는 달리 연관된 데이터들이 함께 움직이기 때문이다.
또한 메모리 내의 자료구조와 집합 간 데이터가 잘 일치하므로, 관계형 데이터베이스처럼 객체-관계 매핑 프레임워크가 필요하지 않다. 데이터의 검색도 아주 쉬운 편으로, 키나 ID를 사용하면 쉽게 집합 레코드를 찾아낼 수 있다.
집합 지향 데이터베이스는 조인 연산이 불가능한데, 이를 보완하기 위해 MongoDB나 Cassandra등의 데이터베이스에서는 맵 리듀스(MapReduce) 기능을 제공함으로써 조인과 유사한 연산을 가능하도록 설계했다.
이를 사용하여 데이터 분석도 가능하다. 하지만 사용법이 어렵고 Hadoop의 맵 리듀스에 비하면 속도도 매우 느리다
맵리듀스란?
- 맵리듀스(MapReduce)는 구글에서 정보 검색을 위한 데이터 가공(색인어 추출, 정렬 및 역 인덱스 생성)을 목적으로 개발된 분산 환경에서의 병렬 데이터 처리 기법이자 프로그래밍 모델이다

NoSQL에서는 응답시간, 일관성, 지속성의 균형을 위해 결과적 일관성을 구현한다.
결과적 일관성이란, 서버가 여러 대인 분산시스템에서 데이터를 조회 했을 때 특정 서버는 변경 된 데이터가 조회되고 일부는 변경되지 않는 상태로 조회될 수 있다
그 때 데이터 일관성을 위해서 모든 서버에 결과값을 질의하고 N개 이상의 같은 값을 반환할 때 사용자에게 해당 값을 보여주는 형태의 일관성이다

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