MongoDB와 MySQL 대용량 데이터 처리 비교를 통한 Nosql 활용 방안 연구 = Research on utilizing Nosql by comparison of processing large scale data in MongoDB and MySQL

국문 초록 (Abstract)

관계형 데이터베이스 시스템은 빠른 속도와 무결성을 보장하는 데이터 처리로 인해 NoSQL의 등장 이후에도 여전히 많이 사용되고 있다. 그러나, 최근 일회성 데이터 및 비정형 데이터의 증가로 인해 관계형 데이터베이스에 비해 더욱 진보된 저장 및 검색 매커니즘을 제공하여 빠른 응답속도 및 처리속도를 제공하는 NoSQL도 많은 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 NoSQL과 관계형 데이터베이스의 정량적인 성능을 상세히 비교하고 이후 각 데이터베이스에 맞는 서비스의 적용을 도출한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Relational database is still used widely because of its high speed and data processing with guaranteeing integrity, even after the introduction of NoSQL. However, NoSQL has received a lot of attention because of the increase of one-time process data and unstructured data, where NoSQL provides higher response and processing speed by providing more advanced storage and retrieval mechanism compared with relational database. In this paper, we analyze the quantitative performance of NoSQL and relational database in detail and then, draw service application appropriate for each database.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구배경 및 연구목적 1
• 1.2 연구의 방법과 범위 3
• 제 2 장 관련 연구 5
• 2.1 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS) 5
• 2.1.1 관계형 데이터베이스 시스템 개요 5
• 2.1.2 관계형 데이터베이스 시스템의 ACID 이론 7
• 2.1.3 관계형 데이터베이스 장점 8
• 2.1.4 관계형 데이터베이스 단점 10
• 2.2 NoSQL 데이터베이스 시스템 11
• 2.2.1 NoSQL 기술적 이론 11
• 2.2.1.1 NoSQL 등장 배경 11
• 2.2.1.2 NoSQL 관리 시스템의 네 가지 특성 13
• 2.2.1.3 NoSQL의 CAP이론 17
• 2.2.2 빅데이터 환경에서 NoSQL 성능이 좋은 이유 19
• 2.2.3 NoSQL의 단점 20
• 제 3 장 MongoDB와 MySQL 대용량 데이터 처리 비교 21
• 3.1 연구 데이터 베이스 시스템 선택 기준 21
• 3.1.1 데이터 베이스 저장 데이터 도메인 21
• 3.1.2 NoSQL 오픈 소스의 특성 22
• 3.1.3 NoSQL 분산 처리 기술 23
• 3.2 비교 대상 데이터베이스 선정 24
• 3.2.1 MySQL 24
• 3.2.2 MongoDB 27
• 3.3 데이터베이스 간 성능 비교 환경 구성 29
• 3.4 데이터베이스 성능 측정 31
• 3.4.1 테스트 실행 프로그래밍 작업 31
• 3.4.2 MySQL 및 MongDB 쓰기 성능 측정 34
• 3.4.3 MySQL 및 MongDB 읽기 성능 측정 40
• 3.5 성능 측정 전체 요약 48
• 제 4 장 결론 및 활용 방안 50
• 참고문헌 52