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NoSQL 데이터베이스에서 SQL의 불합리한 효율성
비즈니스 애플리케이션에는 고객 주문 접수, 고객 주문 배송, 배송 추적, 재고 보고서 생성, 일/월/분기말 비즈니스 보고서, 비즈니스 대시보드 생성 등의 요구사항이 있습니다. 이러한 요구사항은 천천히 진화합니다. 이러한 요구사항은 NoSQL 데이터베이스를 선택하더라도 그대로 유지됩니다. On...
JSON에서 인사이트로: 빠르고 쉽게
공동 저자: Sitaram Vemulapalli, 수석 엔지니어, Couchbase R&D. "내 친구가 JSON에 숨어 있는 답" - Bob Dylan 많은 공개 JSON 데이터 세트가 있고, 그 다음이 멋진 JSON 데이터 세트입니다. 귀사를 포함한 모든 회사는 많은 양의 데이터를 저장하고 있습니다.
카우치베이스 이벤트 함수와 함께 N1QL 사용.
이제 이것이 끝이 아닙니다. 끝의 시작도 아닙니다. 하지만 어쩌면 시작의 끝일 수도 있습니다. - 윈스턴 처칠 데이터 업데이트는 일반적으로 끝이 아니라 보통의 진행 과정입니다.
카우치베이스 데이터 플랫폼이 작동 중입니다: 분석
목차 CBAS란 무엇이며 "표준" Couchbase와 어떻게 다른가요? 데이터 및 구성 코드와 쿼리 예제 웹 클라이언트 웹 서버와 쿼리 SQL++로 쿼리하기 쿼리 최적화 쿼리 결과와 REST 응답 결론 포스트 스크립트 릴리스와 함께...
카우치베이스 서버 5.5 출시
Couchbase Server 5.5 프로덕션 릴리스 발표 Couchbase Server 5.5 프로덕션 릴리스가 출시되었습니다! Couchbase 데이터 플랫폼의 대폭적인 확장에 대한 자세한 정보를 공유하게 되어 매우 기쁩니다. 이번 릴리스에서는 민첩성과 관련된 몇 가지 새로운 엔터프라이즈급 기능을 소개합니다.
JSON 조인 방법: Couchbase N1QL과 몽고DB 쿼리 비교
NoSQL 데이터베이스가 발전함에 따라 프로그래머가 복잡한 작업을 쉽게 할 수 있도록 상위 수준의 API 또는 언어를 추가했습니다. 관계형 데이터에 대해 그렇게 해온 SQL이 그 길을 보여주었습니다. SQL에서는 개발자가 수행해야 할 작업을 말하고 데이터베이스는 ...
튜토리얼: 카우치베이스 라이트에서 쿼리 API 사용, iOS
Couchbase Lite 2.0은 iOS, Android 및 .Net 모바일 플랫폼을 위한 강력한 NoSQL 임베디드 데이터 저장소입니다. 이전 튜토리얼에서는 iOS Swift 앱 내에서 Couchbase Lite를 사용하여 데이터베이스 및 문서 CRUD 작업의 기본 사항을 살펴봤습니다. In...
Couchbase N1QL 쿼리에서 인덱스 그룹화 및 집계 이해하기
Couchbase N1QL은 유연한 데이터 모델을 통해 분산 데이터에 대한 인덱스별 JSON용 집계 SQL을 제공하도록 설계된 최신 쿼리 처리 엔진입니다. 최신 데이터베이스는 대규모 클러스터에 배포됩니다. JSON을 사용하면 유연한 데이터 모드를 제공합니다. N1QL...
카우치베이스 N1QL 명령문 감사하기
Couchbase Server 5.5에는 사용자가 수행한 모든 N1QL 작업의 기록을 보관하는 기능이 포함되어 있습니다. 이는 5.0에서 도입된 Couchbase의 보다 일반적인 감사 기능의 일부입니다. 감사는 Enterprise 에디션에서만 사용할 수 있습니다. 감사를 통해 관리자는 다음을 수행할 수 있습니다.
N1QL의 ANSI JOIN 지원
개요 Couchbase 버전 5.5에 N1QL에 ANSI JOIN 지원이 추가되었습니다. 이전 버전의 Couchbase에서 조인 지원은 조회 조인 및 인덱스 조인으로 제한되었으며, 이는 조인의 한 쪽에서 문서 키가 있을 때 잘 작동합니다.
카우치베이스 모바일 2.0의 전체 텍스트 검색(FTS) 소개
Couchbase Mobile 2.0에서는 JSON 문서에 강력한 전체 텍스트 검색(FTS) 기능을 도입했습니다. 이는 JSON용 SQL을 확장하는 Couchbase의 선언적 쿼리 언어인 N1QL에 기반한 새로운 쿼리 인터페이스의 일부입니다. SQL에 익숙하다면...
전체 텍스트 검색: Node.js에서 NoSQL을 위한 쿼리 개선하기
SQL 또는 이와 유사한 기술로 데이터베이스를 쿼리하는 것은 자연어를 쿼리해야 할 때를 제외하고는 매우 유용합니다. 와일드카드를 사용하면 쿼리 성능이 저하되나요? 여러 열이나 속성에 걸쳐 검색하는 것은 어떨까요? 어떻게 될까요?