No sql & data modelling

1. NoSQL & Data Modelling
Cassandra와 RMS history
20160225
CDNetworks/Backend Team
박재홍

2. index
1. NoSQL?
2. NoSQL의 종류
3. NoSQL 분류
4. 있다! 없다!
5. NoSQL과 RDMS의 데이터 모델링의 차이
6. NoSQL의 모델링
7. Cassandra의 구조
8. RMS history data
9. Cassandra에서의 RMS history Data Modeling
10.적용 결과
11.정리

3. index
1. NoSQL?
2. NoSQL의 종류
3. NoSQL 분류
4. 있다! 없다!
5. NoSQL과 RDMS의 데이터 모델링의 차이
6. NoSQL의 모델링
7. Cassandra의 구조
8. RMS history data
9. Cassandra에서의 RMS history Data Modeling
10.적용 결과
11.정리
NoSQL!
NoSQL Data Modeling
RMS Data Modeling

4. 1. NoSQL?
뭐가 생각 나세요?

5. 1. NoSQL?
뭐가 생각 나세요?
Key Value?

6. 1. NoSQL?
뭐가 생각 나세요?
Key Value?
Redis?

7. 1. NoSQL?
뭐가 생각 나세요?
Key Value?
Redis?
NoCar!

8. 여러 기준이 있겠지만 NoSQL을 분류해보겠습니다.

9. 2. NoSQL의 종류

10. 일반화 해서 크게 세 분유로 나눠 볼께요.

11. 3. NoSQL 분류
1. Key/Value Store
a. Redis, Tokyo Cabinet

12. 3. NoSQL 분류
1. Key/Value Store
a. Redis, Tokyo Cabinet
2. Ordered Key/Value Store
a. Cassandra, influxDB, HBase

13. 3. NoSQL 분류
1. Key/Value Store
a. Redis, Tokyo Cabinet
2. Ordered Key/Value Store
a. Cassandra, influxDB, HBase
3. Document Key/Value Store
a. CouchDB, MongoDB

14. 피부에 와 닿도록 구체적으로 살펴보면...

15. 4. 있다! 없다!
● 있다.
● 없다.

16. 4. 있다! 없다!
● 있다.
Put : Insert into TABLE VALUES(KEY,value1,value2,…,valuen)
● 없다.

17. 4. 있다! 없다!
● 있다.
Put : Insert into TABLE VALUES(KEY,value1,value2,…,valuen)
Get : Select * from TABLE where KEY=”key”
● 없다.
Ÿ

18. 4. 있다! 없다!
● 있다.
Put : Insert into TABLE VALUES(KEY,value1,value2,…,valuen)
Get : Select * from TABLE where KEY=”key”
● 없다.
Ÿ Sorting (SQL의 Order By)

19. 4. 있다! 없다!
● 있다.
Put : Insert into TABLE VALUES(KEY,value1,value2,…,valuen)
Get : Select * from TABLE where KEY=”key”
● 없다.
Ÿ Sorting (SQL의 Order By)
Ÿ Join (RDBMS에서 두개의 Table을 Foreign Key를 이용하여 join)

20. 4. 있다! 없다!
● 있다.
Put : Insert into TABLE VALUES(KEY,value1,value2,…,valuen)
Get : Select * from TABLE where KEY=”key”
● 없다.
Ÿ Sorting (SQL의 Order By)
Ÿ Join (RDBMS에서 두개의 Table을 Foreign Key를 이용하여 join)
Ÿ Grouping (SQL문의 group by)

21. 4. 있다! 없다!
● 있다.
Put : Insert into TABLE VALUES(KEY,value1,value2,…,valuen)
Get : Select * from TABLE where KEY=”key”
● 없다.
Ÿ Sorting (SQL의 Order By)
Ÿ Join (RDBMS에서 두개의 Table을 Foreign Key를 이용하여 join)
Ÿ Grouping (SQL문의 group by)
Ÿ Range Query (where key>”start” and key<”end” 와 같이 일정 범위내의 내용을 쿼리해오는 기능)
Ÿ

22. 4. 있다! 없다!
● 있다.
Put : Insert into TABLE VALUES(KEY,value1,value2,…,valuen)
Get : Select * from TABLE where KEY=”key”
● 없다.
Ÿ Sorting (SQL의 Order By)
Ÿ Join (RDBMS에서 두개의 Table을 Foreign Key를 이용하여 join)
Ÿ Grouping (SQL문의 group by)
Ÿ Range Query (where key>”start” and key<”end” 와 같이 일정 범위내의 내용을 쿼리해오는 기능)
Ÿ Index (RDBMS에 Index를 지정하여 select query 성능을 높이는 기능)

23. 이러한 차이로 인해 모델링 방법이 달라져야만 합니다.

24. 5. NoSQL과 RDBMS의 데이타 모델링 차이
1. 개체 모델 지향에서 쿼리 결과 지향 모델링
2. 정규화(Normalization)에서 비정규화(Denormalization)

25. NoSQL 모델링의 일반적인 프로세스를 살펴 봅시다.

26. 6. NoSQL의 모델링
1. 도메인 모델 파악
2. 쿼리 결과 디자인 (데이타 출력형태 디자인)
3. 패턴을 이용한 데이타 모델링
4. 최적화를 위한 필요한 기능들을 리스팅
5. 후보 NoSQL을 선정 및 테스트
6. 데이타 모델을 선정된 NoSQL에 최적화 및 하드웨어 디자인

27. 7. Cassandra의 구조
pass

28. 8. RMS history data
pass

29. 9. Cassandra에서의 RMS history data modeling
1. 도메인 모델 파악
a. VIP에 대해 측정항목에 대한 값을 시간별로 조회 해야 한다.
2. 쿼리 결과 디자인 (데이타 출력형태 디자인)
a. select * from rms_history where vip_id=100 and created_at between and probe_id=10;
3. 패턴을 이용한 데이타 모델링
a. Denormalization, Aggregation, Application Side Join
4. 최적화를 위한 필요한 기능들을 리스팅
a. Time Sequencial Data, Denormalize, Paging, Unbounded Data, Secondary Index, Delete Data
5. 후보 NoSQL을 선정 및 테스트
6. 데이타 모델을 선정된 NoSQL에 최적화 및 하드웨어 디자인

30. 적용 결과를 보시죠.

31. 10. 적용 결과

32. 정리 해볼께요.

33. 11. 정리
1. NoSQL 단어가 지칭하는 범위가 매우 넓다.

34. 11. 정리
1. NoSQL 단어가 지칭하는 범위가 매우 넓다.
2. NoSQL의 modeling은 RDB와 반대로 결과에 모델을 맞춘다.

35. 11. 정리
1. NoSQL 단어가 지칭하는 범위가 매우 넓다.
2. NoSQL의 modeling은 RDB와 반대로 결과에 모델을 맞춘다.
3. NoSQL은 만능이 아니다.

36. 감사합니다.