데이터 베이스

Key-Value Store는 분산 해시 테이블(Distributed Hash Table)로, DHT는 해시 테이블과 같은 검색 및 저장 기능을 제공하는 분산형 저장 방식입니다. 해시 테이블은 ADT(추상 데이터 유형)이기도 하며 일반적으로 비교적 빠른 시간에 검색 작업을 완료할 수 있다는 장점이 있습니다.

데이터 파티셔닝은 데이터베이스의 데이터를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 블록으로 나누는 프로세스입니다. 이러한 하위 블록을 파티션이라고 합니다. 데이터 세분화는 시간, 고객 ID, 제품 카테고리 등 다양한 요소를 기반으로 할 수 있습니다. 데이터를 분할해야 하는 이유는 무엇입니까? 확장되지 않는 시스템의 경우 데이터 양이 계속 증가하고 데이터베이스에 대한 읽기 및 쓰기 트래픽도 계속 증가합니다.

데이터 복제는 여러 노드에 데이터를 복제하여 병목 현상을 해결하고 데이터베이스의 성능, 확장성 및 가용성을 향상시키는 효과적인 방법입니다. 이 기사에서는 데이터 복제의 세 가지 주요 모델인 마스터-슬레이브 복제(단일 리더 복제), 다중 리더 복제(다중 리더 복제) 및 지점 간 복제(리더리스 복제)를 소개하고 이들의 장점을 분석하고 단점.

데이터베이스란 무엇입니까? 데이터베이스는 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자적으로 저장되는 구조화된 정보 또는 데이터의 조직화된 모음입니다. 데이터베이스는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 제어됩니다. 데이터 및 DBMS와 관련 애플리케이션을 데이터베이스 시스템이라고 하며, 간단히 데이터베이스라고도 합니다.
오늘날 실행되는 가장 일반적인 유형의 데이터베이스에 있는 데이터는 일반적으로 데이터 처리 및 쿼리 효율성을 높이기 위해 일련의 테이블의 행과 열로 모델링됩니다. 그러면 데이터에 쉽게 액세스하고, 관리하고, 수정하고, 업데이트하고, 제어하고 구성할 수 있습니다. 대부분의 데이터베이스는 SQL(구조적 쿼리 언어)을 사용하여 데이터를 쓰고 쿼리합니다.