관계형 모델 이전에는 데이터베이스가 대규모 링크 목록처럼 작동했고, 계층형이든 피어 투 피어든 데이터 검색은 올바른 레코드가 나타날 때까지 링크를 따라 이동하는 것이었습니다.
SQL과 관계형 모델이 이를 변화시켰습니다. 이 두 모델의 등장으로 필요한 데이터를 설명한 다음 DBMS가 데이터를 찾는 작업을 수행하도록 할 수 있게 되었습니다. 중요한 것은 데이터 모델과 SQL의 선언적 특성으로 인해 쿼리가 제한적이지 않고 개방적이었다는 점입니다. had 를 설계 시점에 설정해야 합니다.
데이터베이스 시스템 개발자들은 NoSQL의 움직임과 함께 일반적으로 쿼리 가능성을 희생하는 대신 규모, 가동 시간 및 중복성을 선호하는 신중한 설계 결정을 내렸습니다. 한동안은 쿼리 가능성과 확장성 사이에 극명한 선택지가 있는 것처럼 보였습니다.
오늘 출시되는 Couchbase 4.0와 함께 N1QL를 사용하면 두 가지를 모두 얻을 수 있습니다. 내장 캐싱을 통해 클러스터된 문서 데이터베이스의 규모와 속도를 계속 유지할 수 있을 뿐만 아니라, 처음으로 해당 JSON 문서에 대해 일반적으로 적용 가능한 선언적 쿼리 언어를 사용할 수 있게 되었습니다.
다른 JSON 쿼리 언어도 있지만 특정 데이터베이스 시스템으로 제한되어 있거나 프로덕션 지원 데이터베이스에 구현되지 않은 것이 사실입니다.
N1QL의 장점은 우리 모두가 이미 알고 있다는 점입니다. 반구조화된 중첩 데이터를 처리하기 위해 몇 가지를 추가한 SQL일 뿐입니다. 또한 다음을 통해 뒷받침됩니다. 학술 연구 이미 프로덕션 환경에서 사용되고 있습니다. 따라서 새로 배워야 할 것이 거의 없으며 JOIN을 비롯한 SQL의 모든 애드혹 쿼리 기능을 그대로 사용할 수 있습니다!
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