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NoSQL 철저 입문 NoSQL 세상을 이해하고 최적의 NoSQL을 선택하자

댄 설리번 지음 | 홍형경 옮김 | 길벗 | 2015년 12월 28일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791186978368(1186978368)
쪽수 472쪽
크기 183 * 235 * 19 mm /867g 판형알림
이 책의 원서/번역서 NoSQL for Mere Mortals/Sullivan, Dan

책소개

이 책이 속한 분야

데이터베이스 개발자와 설계자들을 위한 [NoSQL 철저 입문]. 책은 왜 NoSQL이 탄생하게 되었는지, 어떤 점이 NoSQL의 강점인지 설명한다. 그리고 관계형 데이터베이스는 여전히 필요하지만, 엄청난 양의 데이터를 좀 더 효율적으로 저장하고 관리하기 위해 NoSQL의 도움이 필요하다고 이야기한다. 다양한 NoSQL 데이터베이스를 구조와 특성에 따라 네 가지 유형으로 나누고 각 유형을 비교하며 장단점을 알아본다. 또한, 현업에서 부딪힌 어려움을 어떻게 해결해야 할지, 효과적으로 설계하는 팁도 사례 연구를 통해 설명하고 있다.

저자소개

저자 : 댄 설리번

저자 댄 설리번(Dan Sullivan)은 데이터 아키텍트이자 데이터 과학자인 댄 설리번은 비즈니스 인텔리전스, 머신 러닝, 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝, 빅데이터, 데이터 모델링, 애플리케이션 설계 분야에 20년 넘게 몸담아 왔다. 복잡한 게노믹스(genomics)와 프로테오믹스(proteomics) 데이터 분석부터 수많은 데이터베이스 애플리케이션 설계와 구현에 이르기까지, 많은 프로젝트를 수행했다. 최근에는 NoSQL 데이터베이스 모델링, 데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅, 텍스트 마이닝, 생명과학 분야의 데이터 통합 작업에 집중했다. 관계형 데이터베이스 설계 분야에서 많은 경험이 있어 정기적으로 NoSQL 데이터베이스 관련 작업도 한다. NoSQL, 클라우드 컴퓨팅, 실시간 분석, 데이터 웨어하우징, 비즈니스 인텔리전스를 소재로 많은 글을 쓰고 발표를 했다. 생명과학, 금융, 에너지, 제조, 보건, 보험, 유통, 전력, 이동통신, 제약, 출판 등 수많은 분야에서 일해왔다.

역자 : 홍형경

역자 홍형경은 치열한 회사 생활에서 빠져 나와 현재 프리랜서 프로그래머로 일하고 있다. 아직은 IT 분야에서 프리랜서란 직업이 외국에서의 그것처럼 인식되지는 않지만, 나름대로 나아가야 할 올바른 방향을 찾고 있는 중이다. Head First 시리즈를 비롯해 다수의 책을 번역했고 《오라클 SQL과 PL/SQL을 다루는 기술》을 집필했다.

작가의 말

구글과 아마존을 시작으로 독자 여러분도 이미 한번쯤은 들어봤을 만한 MongoDB, 카산드라, HBase를 비롯해 많은 NoSQL 데이터베이스가 세상에 선보였다. 오라클, MS-SQL, MySQL 같은 기존의 관계형 데이터베이스는 제품의 종류가 달라도 SQL만 알면 적응해 무리 없이 사용했다. 하지만 NoSQL은 종류별로 특성이 다르다. 따라서 NoSQL을 처음 학습하려는 사람 입장에서는 어디서부터 시작해야 할지 난감한 상황에 부닥치는 경우가 많다.
이 책은 MongoDB, 카산드라, 레디스 등 NoSQL 데이터베이스의 구체적인 사용법을 설명하는 것이 아니다. 지금까지 나온 NoSQL 데이터베이스를 분석해 그 구조와 특성별로 키-값, 문서, 컬럼 패밀리, 그래프 데이터베이스 등 네 가지 유형으로 나눈 후 각각의 기본 개념과 구조, 특성을 상세히 설명하여 NoSQL에 대한 개념을 확실히 잡을 수 있도록 안내한다. 특히, 앞부분에서는 데이터베이스 관리 시스템의 역사부터 시작해 관계형 데이터베이스를 소개하고 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점을 설명하고 있어 데이터베이스를 잘 모르는 사람도, 관계형 데이터베이스는 익숙하지만 NoSQL을 알아보려는 사람에게도 좋은 안내서가 될 것이다. - 역자 서문 중에서

데이터에 관한 열띤 논쟁에 휩싸여 있는 사람들이 있는 한편 데이터를 수집, 처리, 분석, 관리해야 하는 사람들이 있다. 이 책은 후자를 위한 책이다.
NoSQL 데이터베이스는 요구 사항을 충족하지 못해 생겨났다. 수십 년간 훌륭히 제 몫을 한 데이터 관리 도구는 인터넷 애플리케이션의 요구 사항을 따라잡지 못했다. 셀 수 없이 많은 비즈니스 전문가가 상용 데이터베이스를 사용하는 것이 이제는 가장 도전적인 사례가 아니다. 구글, 아마존, 페이스북, 야후와 같은 기업은 수백만 명으로 추정되는 사용자들의 요구 사항을 충족해야 하는 상황에 부닥쳤다.
이론적으로 단단한 기반에서 잘 정비된, 별 문제 없이 사용해온 관계형 데이터 모델조차 도움의 손길이 필요해졌다. 웹 크롤링과 온라인 장바구니 관리 프로그램 같은 특수한 애플리케이션은 키-값, 문서, 컬럼 패밀리, 그래프 데이터베이스를 비롯한 비관계형 데이터베이스의 탄생과 발전을 자극했다. 관계형 데이터베이스는 여전히 필요하며 NoSQL 데이터베이스로 대체될 위험에 직면하지는 않았다. 대신에 NoSQL 데이터베이스는 기존과 다른 성능, 기능적인 특성을 겸비한 추가 옵션을 제공한다. 이 책은 NoSQL 데이터베이스를 소개하고, 어떨 때 사용하면 좋고 어떨 때 사용하면 나쁜지 논의하며, 가장 중요한 목적이라 할 수 있는 ‘데이터 관리 요구 사항을 충족하면서 효과적으로 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 방법’을 설명하는 지침서로써 쓰였다. - 저자 서문 중에서

목차

1부 NoSQL 데이터베이스 개요
1장 요구 사항에 따른 데이터베이스의 종류 027
1.1 관계형 데이터베이스 설계 029
전자 상거래 애플리케이션 029
1.2 초기 데이터베이스 관리 시스템 030
플랫 파일 데이터 관리 시스템 030
계층형 데이터 모델 시스템 035
네트워크 데이터 관리 시스템 037
초기 데이터 관리 시스템 요약 039
1.3 관계형 데이터베이스의 혁명 040
관계형 데이터베이스 관리 시스템 041
1.4 NoSQL 데이터베이스의 출현 배경 048
확장성 049
비용 050
유연성 050
가용성 051
1.5 요약 052
1.6 사례 연구 053
1.7 참고자료 054
1.8 참고문헌 054
연습문제 055

2장 다양한 NoSQL 데이터베이스 057
2.1 분산 데이터베이스에서의 데이터 관리 060
영구적인 데이터 저장 060
데이터 일관성 유지 061
데이터 가용성 확보 062
응답 시간ㆍ일관성ㆍ지속성 간의 균형 맞추기 066
CAP 이론: 일관성, 가용성, 그리고 파티셔닝 068
2.2 ACID와 BASE 071
ACID: 원자성, 일관성, 고립성, 지속성 071
BASE: 기본적인 가용성, 소프트 상태, 결과적 일관성 072
결과적 일관성의 유형 073
2.3 NoSQL 데이터베이스의 네 가지 유형 075
키-값 데이터베이스 075
문서 데이터베이스 080
컬럼 패밀리 데이터베이스 083
그래프 데이터베이스 085
2.4 요약 088
2.5 참고자료 089
2.6 참고문헌 090
연습문제 091

2부 키-값 데이터베이스
3장 키-값 데이터베이스 소개 093
3.1 배열에서 키-값 데이터베이스까지 095
배열: 보조 바퀴를 단 키-값 저장 구조 095
연관 배열: 보조 바퀴를 떼어버리자 097
캐시: 자전거에 기어를 달자 097
메모리와 디스크 키-값 데이터베이스: 자전거에서 오토바이로 100
3.2 키-값 데이터베이스의 핵심 특징 102
단순성: 복잡한 데이터 모델이 필요한 사람은 없다 102
속도: 빠를수록 좋다 103
확장성: 빠른 속도를 유지하라 105
3.3 키: 의미 없는 값을 가진 식별자, 그 이상인 존재 112
키 생성 방법 112
키를 사용해 값을 가져오기 114
3.4 값: 원하면 어떤 데이터든지 저장한다 118
값은 엄격한 데이터 타입을 요구하지 않는다 118
값 검색의 한계 119
3.5 요약 121
3.6 참고자료 122
3.7 참고문헌 123
연습문제 124

4장 키-값 데이터베이스 용어 정리 125
4.1 키-값 데이터베이스 데이터 모델링 용어 127
키 129
값 131
이름공간 131
파티션 133
파티션 키 135
스키마리스(스키마가 없는 데이터구조) 135
4.2 키-값 아키텍처 용어 137
클러스터 137
링 139
복제 140
4.3 키-값 데이터베이스 구현에 관한 용어 141
해시 함수 142
해시 충돌 143
압축 144
4.4 요약 145
4.5 참고자료 146
연습문제 147

5장 키-값 데이터베이스 설계 149
5.1 키 설계와 파티셔닝 151
키는 명명규칙을 따라야 한다 151
잘 설계된 키는 코드의 양을 줄여준다 152
값의 범위 처리 153
구현 상 제약을 고려해 키를 만들어야 한다 154
파티셔닝에서 키를 어떻게 사용할까? 155
5.2 구조화된 값 설계 156
구조화된 데이터 유형은 대기 시간을 줄이는 데 도움이 된다 157
값이 크면 읽기와 쓰기 연산이 비효율적일 수 있다 160
5.3 키-값 데이터베이스의 한계 163
키만으로 값 조회하기 163
범위 질의를 지원하지 않는 키-값 데이터베이스 164
관계형 데이터베이스의 SQL과 필적할 만한 표준 질의 언어의 부재 164
5.4 키-값 데이터베이스를 위한 설계 패턴 165
TTL 키 166
테이블 모방 167
집계 169
원자적 집계 171
열거형 키 172
인덱스 172
5.5 요약 174
5.6 사례 연구: 모바일 애플리케이션을 위한 키-값 데이터베이스 구성 175
5.7 참고자료 178
연습문제 179

3부 문서 데이터베이스
6장 문서 데이터베이스 소개 181
6.1 문서란 무엇인가 183
문서란 그리 간단한 것이 아니다 183
문서와 키-값 쌍 186
컬렉션에서 여러 문서 관리하기 187
6.2 명시적으로 스키마를 정의하지 말자 196
6.3 문서 데이터베이스의 기본 연산 작업 198
컬렉션에 문서 삽입하기 199
컬렉션에 있는 문서 삭제하기 201
컬렉션에 있는 문서 갱신하기 203
컬렉션에서 문서 조회하기 204
6.4 요약 205
6.5 참고자료 206
연습문제 207

7장 문서 데이터베이스 용어 정리 209
7.1 문서와 컬렉션 용어 211
문서 211
컬렉션 213
중첩 문서 214
스키마리스 216
다형적 스키마 219
7.2 파티션 유형 220
수직 파티셔닝 221
수평 파티셔닝과 샤딩 222
7.3 데이터 모델링과 질의 처리 226
정규화 226
비정규화 228
질의 프로세서 229
7.4 요약 230
7.5 참고자료 230
연습문제 232

8장 문서 데이터베이스 설계 233
8.1 정규화와 비정규화, 둘 간에 균형을 맞춘 검색 235
일대다 관계 236
다대다 관계 236
조인의 필요성 237
조인: 관계형 데이터베이스가 짊어진 무거운 짐 238
문서 데이터베이스 모델러는 무엇을 해야 할까? 241
8.2 가변적인 문서 처리 계획 246
너무 커진 문서의 이동 회피 248
8.3 인덱스의 골디락스 존 249
읽기 부하가 큰 애플리케이션 249
쓰기 부하가 큰 애플리케이션 250
8.4 공통 관계 모델링 252
문서 데이터베이스에서 일대다 관계 252
문서 데이터베이스에서 다대다 관계 253
문서 데이터베이스의 계층 관계 모델링 255
8.5 요약 257
8.6 사례 연구: 고객 적하 목록 258
중첩할 것인가? 중첩하지 않을 것인가? 259
인덱스 선택 260
유형별로 컬렉션을 분리해야 할까? 261
8.6 참고자료 261
연습문제 263

4부 컬럼 패밀리 데이터베이스
9장 컬럼 패밀리 데이터베이스 소개 265
9.1 태초에 구글의 빅테이블이 있었다 267
컬럼을 동적으로 제어하기 268
로우, 컬럼 이름, 타임스탬프에 의한 인덱싱 269
데이터의 저장 위치 제어 269
원자적으로 처리되는 로우의 읽기와 쓰기 271
정렬 순서대로 로우 관리하기 272
9.2 키-값 데이터베이스와 문서 데이터베이스의 차이점과 유사점 273
컬럼 패밀리 데이터베이스의 특징 273
컬럼 패밀리 데이터베이스와 문서 데이터베이스 간의 유사점과 차이점 274
컬럼 패밀리 데이터베이스 대 관계형 데이터베이스 276
9.3 컬럼 패밀리 데이터베이스에서 사용되는 아키텍처 280
HBase 아키텍처: 다양한 유형의 노드 280
카산드라 아키텍처: P2P(Peer-to-Peer) 281
용어 살펴보기: 가십 프로토콜 283
열역학과 분산 데이터베이스: 안티-엔트로피가 필요한 이유 285
이것 좀 들고 있어요: 힌트 핸드오프 286
9.4 어떤 경우에 컬럼 패밀리 데이터베이스를 사용하면 좋은가? 289
9.5 요약 290
9.6 참고자료 290
연습문제 291

10장 컬럼 패밀리 데이터베이스 용어 정리 293
10.1 컬럼 패밀리 데이터베이스의 기본 구성 요소 295
키스페이스 295
로우 키 296
컬럼 296
컬럼 패밀리 298
10.2 구조와 프로세스: 컬럼 패밀리 데이터베이스 구현 299
컬럼 패밀리 데이터베이스의 내부 데이터 구조와 구성 매개변수 299
옛 친구: 클러스터와 파티션 300
내부 살펴보기: 또 다른 컬럼 패밀리 데이터베이스 구성 요소 302
10.3 프로세스와 프로토콜 307
복제 307
안티-엔트로피 307
가십 프로토콜 309
힌트 핸드오프 310
10.4 요약 311
10.5 참고자료 311
연습문제 312

11장 컬럼 패밀리 데이터베이스 설계 313
11.1 테이블 설계 지침 316
조인 대신 비정규화 316
값이 없는 컬럼 사용하기 318
컬럼 이름과 컬럼 값을 사용해 데이터 저장하기 318
단일 로우를 이용한 엔터티 모델 319
로우 키에서 핫스팟 회피 320
적당한 수의 컬럼 값 버전 유지 321
컬럼 값에서 복잡한 데이터 구조 회피 322
11.2 인덱스 구성 지침 323
컬럼 패밀리 데이터베이스가 관리하는 보조 인덱스는 언제 사용하면 좋을까? 324
테이블을 이용한 보조 인덱스 생성과 관리 327
11.3 빅데이터를 다루기 위한 도구 330
빅데이터의 추출, 가공, 적재 331
빅데이터 분석 332
빅데이터 모니터링 도구 336
11.4 요약 337
11.5 사례 연구: 고객 데이터 분석 338
사용자 요구 사항 파악 338
11.6 참고자료 340
연습문제 341

5부 그래프 데이터베이스
12장 그래프 데이터베이스 소개 343
12.1 그래프란 무엇인가? 345
12.2 그래프와 네트워크 모델링 346
지리적 위치 모델링 346
전염병 모델링 347
추상적이고 구체적인 엔터티 모델링 349
소셜 미디어 모델링 351
12.3 그래프 데이터베이스의 장점 353
조인을 피하면 더 빠른 질의가 가능하다 353
단순화한 모델링 355
엔터티 간의 여러 관계 356
12.4 요약 357
12.5 참고자료 357
연습문제 358

13장 그래프 데이터베이스 용어 정리 359
13.1 그래프의 구성 요소 361
정점 361
에지 362
경로 364
루프 365
13.2 그래프에서의 연산 작업 366
그래프의 합집합 366
그래프의 교집합 367
그래프의 순회 367
13.3 그래프와 정점의 속성 368
동형성 369
순서와 크기 370
차수 370
근접성 371
매개성 371
13.4 그래프의 유형 372
무방향 그래프와 방향 그래프 372
유동 네트워크 373
이분 그래프 374
다중 그래프 375
가중 그래프 375
13.5 요약 376
13.6 참고자료 377
연습문제 378

14장 그래프 데이터베이스 설계 379
14.1 그래프 설계 시작하기 381
소셜 네트워크 그래프 데이터베이스의 설계 382
질의를 통한 설계 385
14.2 그래프 질의 387
사이퍼: 선언에 의한 질의 387
그렘린: 그래프 순회에 의한 질의 389
14.3 그래프 데이터베이스 설계 팁과 함정 393
검색 시간 향상을 위한 인덱스 사용하기 393
적절한 유형의 에지 사용하기 394
그래프 순회 시 사이클 감시하기 394
그래프 데이터베이스의 확장성 고려하기 396
14.4 요약 397
14.5 사례 연구: 운송 경로 최적화 398
사용자 요구 사항 파악 398
그래프 분석 솔루션 설계 398
14.6 참고자료 400
연습문제 401

6부 애플리케이션에 맞는 데이터베이스 선택하기
15장 데이터베이스 선택하기 403
15.1 NoSQL 데이터베이스 선택하기 405
키-값 데이터베이스 선택 기준 406
문서 데이터베이스 선택 기준과 사용 사례 406
컬럼 패밀리 데이터베이스 선택 기준과 사용 사례 407
그래프 데이터베이스 선택 기준과 사용 사례 409
15.2 NoSQL 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 함께 사용하기 410
15.3 요약 412
15.4 참고자료 413
연습문제 415

7부 부록
부록A 연습문제 정답 417
부록B NoSQL 데이터베이스 목록 449
부록C 용어 해설 455

출판사 서평

데이터베이스 개발자를 위한 철저 가이드! NoSQL을 유형별로 분석하여 HBase, 레디스, 몽고DB, 카산드라 등 내게 꼭 맞는 모델을 선택할 수 있다!

효율적인 빅데이터 처리 시스템, NoSQL
유형별로 분석한 철저 가이드!

빅데이터를 효과적으로 처리하자!
SNS의 등장과 스마트폰의 대중화로 새로운 형태의 데이터가 수억 건씩 매일 쏟아진다. 분산 처리, 스키마리스, 고가용성, 고확장성 등 NoSQL 유형별 특성과 관계형 데이터베이스의 장점을 활용하면 빅데이터를 효과적으로 처리할 수 있다.

네 가지 유형으로 분... 더보기

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