Dzone.com은 제가 가장 좋아하는 사이트 중 하나이며, 그곳에 업계가 JSON과 SQL을 어떻게 발전시켜야 한다고 생각하는지에 대한 글을 몇 편 기고하기 시작했습니다. 다음은 티저입니다:
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SQL 확장을 통해 SQL이 JSON의 유연성에 적응하도록 지원하는 방법
모든 유형의 데이터베이스가 JSON에 탑재되어 있다는 것은 분명합니다. 그러나 이들이 제공할 수 있는 '네이티브성'의 수준은 다양합니다.
- 네이티브 수준에서 대부분의 네이티브 구현은 새로운 JSON 기반 운영 문서 데이터베이스입니다. 카우치베이스, MongoDB, 문서DB 등은 데이터 모델로 JSON 문서와 함께 제공되며, 기본적으로 JSON을 가져오고 JSON을 제공하는 방식으로 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 대부분은 쿼리할 수 있는 SQL 기반 언어를 제공합니다(Couchbase Server N1QL 및 DocumentDB SQL)를 사용하여 MongoDB를 제외한 데이터를 검색합니다(find() 메서드 참조).
- 관계형 데이터베이스는 XML과 매우 유사한 데이터 유형을 사용하여 JSON을 개조하고 있습니다. SQL Server, Oracle, MySQL및 Postgres는 모두 이 경로를 따르고 있습니다. 쿼리 언어는 JSON을 조작하는 함수를 제공합니다. 이러한 함수는 테이블, 열, 행과 같은 기본 데이터 유형에서 JSON을 안팎으로 변환합니다.
- 다음과 같은 일부 열형 및 키 값 데이터베이스조차도 카산드라, MapR-DB, Riak 가 JSON을 사용하고 있습니다. 이들은 관계형 데이터베이스처럼 JSON을 덮어 기본 모델을 확장하려고 시도하고 있습니다.
- 데이터베이스 외에도 다음과 같은 많은 SQL 기반 분석 언어가 있습니다. 드릴, Hive, Spark 등 다른 언어도 JSON을 처리할 수 있도록 언어를 확장했습니다.
사실상의 직렬화 형식이기 때문에 JSON이 인기가 있는 것은 분명합니다. 다음은 JSON의 유연한 네이트를 처리하기 위해 SQL이 어떻게 확장되고 있는지 설명합니다.
즐겁게 읽었습니다.
-cihan
