이제 그래프 데이터베이스의 기본 구성 요소를 이해하셨죠. 다음 문장을 참인지 거짓인지 구분해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 강의의 첫머리에서는 NoSQL과 관계형 데이터베이스의 차이를 알아봅니다. 이어서 키-값 데이터베이스의 개념과 장점, 한계를 살펴봅니다. 키-값 데이터베이스가 적합한 상황도 파악하게 됩니다. 챕터의 마지막에는 Redis 키-값 데이터베이스 덕분에 다운타임을 줄이고 성능을 개선한 Editoo 사례를 학습합니다.
이번 챕터에서는 도큐먼트 데이터베이스의 기초를 배웁니다. 그런 다음, 이 유형의 데이터베이스가 가진 장점과 한계를 파악하고, 도큐먼트 데이터베이스가 적합한 상황을 알아봅니다. 마지막으로 MongoDB 도큐먼트 데이터베이스를 사용해 지연 시간을 줄이고 출시 속도를 높인 Shutterfly 사례로 마무리합니다.
이번에는 컬럼 패밀리 데이터베이스를 살펴보며, 이 유형의 장점과 한계를 분석합니다. 또한 컬럼 패밀리 데이터베이스가 적합한 활용 상황을 학습합니다. 마지막으로 초당 동시 사용자 수백만 건의 작업을 처리하기 위해 Apache Cassandra를 사용한 Bigmate 사례로 챕터를 마칩니다.
마지막 챕터에서는 그래프 데이터베이스를 분석합니다. 이 유형의 장점과 한계, 그리고 가장 효과적으로 활용되는 상황을 학습합니다. 끝으로 Neo4j 데이터베이스를 통해 비용 통제를 개선한 Gousto 사례를 살펴보며 강의를 마무리합니다.
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