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NoSQL 우수 사례 : 비교 된 최고의 키 - 값 데이터베이스 본문

프로그래밍/SQL

NoSQL 우수 사례 : 비교 된 최고의 키 - 값 데이터베이스

미운앙마 2017. 11. 4. 15:54

https://www.infoworld.com/article/3223728/nosql/nosql-standouts-the-best-key-value-databases-compared.html?nsdr=true

 

 

 

 


Aerospike, Hazelcast, Memcached, Microsoft Azure Cosmos DB 및 Redis는 빠르고 간단한 데이터 저장에 다른 단서를 사용했습니다.

 

대부분의 응용 프로그램에는 보관을 위해 응용 프로그램 외부에 데이터를 저장하는 몇 가지 형태의 지속성이 필요합니다. 가장 기본적인 방법은 파일 시스템에 데이터를 쓰는 것이지만, 문제를 해결하기 위해 느리고 다루기 힘든 방법이 될 수 있습니다. 본격적인 데이터베이스는 데이터를 색인화하고 검색하는 강력한 방법을 제공하지만 과도 할 수도 있습니다. 때로는 자유 형식의 정보를 레이블에 연결하고 어딘가에 숨겨 놓은 다음 다시 꺼내는 빠른 방법이 필요할 수 있습니다.

 

키 - 값 저장소를 입력하십시오. 그것은 본질적으로 NoSQL 데이터베이스이지만 매우 구체적인 목적과 의도적으로 제한된 디자인을 가진 데이터베이스입니다. 이 작업은 데이터 (값)를 가져 와서 레이블 (키)에 적용하고 메모리 또는 빠른 검색에 최적화 된 일부 저장소 시스템에 저장하는 것입니다. 응용 프로그램은 객체 캐싱에서 응용 프로그램 노드 사이에 일반적으로 사용되는 데이터 공유에 이르는 모든 작업에 키 - 값 데이터베이스를 사용합니다.

 

어떤 문서 데이터베이스를 사용해야합니까? InfoWorld를 귀하의 가이드로 삼으십시오. NoSQL 뛰어난 기능 : 최고의 문서 데이터베이스 . | InfoWorld의 App Dev Report 뉴스 레터를 통해 프로그래밍에서 가장 뜨거운 주제를 따라하십시오 .


많은 관계형 데이터베이스는 키 - 밸류 스토어 (key-value stores)로 기능 할 수 있지만 식료품 점 실행을 위해 트랙터 트레일러를 사용하는 것과 조금 비슷합니다. 작동하지만 극적으로 비효율적이며 문제를 해결하는 데 훨씬 가벼운 방법이 있습니다. 다른 NoSQL 데이터베이스와 마찬가지로 키 - 값 저장소는 단순한 값 저장 및 검색을위한 충분한 인프라를 제공하고이를 사용하는 응용 프로그램과보다 직접적으로 통합되며 응용 프로그램 작업 부하로보다 세분화 된 방식으로 확장됩니다.


Key-Value NoSQL 데이터베이스 기능 비교

 

널리 사용되는 다섯 가지 제품 (하나의 클라우드 서비스 포함)은 고려 가치가 있습니다. 키 - 값 데이터베이스로 명시 적으로 청구되거나 키 - 값 저장을 핵심 기능으로 제공합니다. 그들의 기본적인 차이점 :

Hazelcast와 Memcached는 미니멀리즘을 추구하며 디스크의 데이터를 백업하는 일조차하지 않습니다.
Aerospike, Cosmos DB 및 Redis는 더 풍부한 기능을 갖추고 있지만 키 - 값 은유를 중심으로 전개됩니다.


Aerospike Key-Value NoSQL 데이터베이스

 

Redis가 스테로이드에 Memcached되면, Aerospike는 스테로이드에 Redis이기 위하여 일 수 있었다. Redis와 마찬가지로 Aerospike는 영구 데이터베이스 또는 데이터 캐시로 작동 할 수있는 핵심 가치 저장소입니다. Aerospike는 클러스터링이 쉽고 확장이 용이하도록 설계되어 엔터프라이즈 워크로드를보다 잘 지원합니다.

 

 

Aerospike 고유의 기능

 

Aerospike의 Much는 다른 키 - 값 저장소와 다른 NoSQL 데이터베이스를 반향시킵니다. 데이터는 키를 통해 저장되고 검색되며, 데이터는 64 비트 정수, 문자열, 배정도 부동 소수점 및 여러 일반 프로그래밍 언어에서 직렬화 된 원시 바이너리 데이터를 비롯한 여러 가지 기본 데이터 유형으로 유지 될 수 있습니다.

 

Aerospike는 또한 값 목록,지도라고하는 키 - 값 쌍 모음 및 GeoJSON 형식의 지형 공간 데이터를 복잡한 유형으로 저장할 수 있습니다 . Aerospike는 쿼리를 수행하여 데이터베이스에 저장된 위치가 서로 가장 가까운 지 확인하는 등 지형 공간 데이터에 대한 기본 처리를 수행 할 수 있으므로 위치에 의존하는 응용 프로그램 개발자에게 매력적인 옵션이됩니다.

 

Aerospike에 저장된 데이터는 여러 개의 계층 적 컨테이너로 구성 될 수 있습니다. 일부 NoSQL 시스템은 문서 지향적입니다. 즉, 데이터가 일종의 객체 (일반적으로 JSON)로 캡슐화되어 있음을 의미합니다. Aerospike를 사용하면 컨테이너는 문서와 거의 같지만 Aerospike에만 해당하는 기능 및 동작이 있습니다. 각 종류의 컨테이너를 사용하여 내부의 데이터에 다른 동작 속성을 설정할 수 있습니다.

예를 들어, 최상위 수준의 컨테이너 인 네임 스페이스 는 데이터가 디스크에 저장되는지, RAM에 저장되는지 또는 둘 다에 저장되는지 여부를 결정합니다. 데이터가 클러스터 또는 클러스터간에 복제되는지 여부 데이터가 만료되거나 퇴거되는시기 또는 방법. 네임 스페이스를 통해 Aerospike는 개발자가 가장 자주 액세스하는 데이터를 메모리에 저장하여 가장 빠른 응답을 제공 할 수 있습니다.

 

 

Aerospike가 스토리지 및 클러스터링을 처리하는 방법

 

Aerospike는 거의 모든 파일 시스템에 데이터를 보관할 수 있지만 SSD를 활용하기 위해 특별히 작성되었습니다. 즉, 오래된 SSD에 Aerospike를 떨어 뜨리거나 좋은 결과를 기대하지 마십시오. Aerospike의 개발자 는 승인 된 SSD 장치 목록을 유지 관리 하며  Aerospike 작업 부하에서 SSD 저장 장치의 성능을 평가하기 위해 ACT 라는 도구를 만들었습니다  .

 

대부분의 NoSQL 시스템과 마찬가지로 Aerospike는 복제 및 클러스터링을 위해 비공유 아키텍처를 사용합니다. Aerospike에는 마스터 노드가없고 수동 샤딩이 없습니다. 모든 노드는 동일합니다. 데이터는 노드에 무작위로 분산되며 병목 현상이 발생하지 않도록 자동으로 재조정됩니다. 원하는 경우 데이터가 얼마나 적극적으로 재조정되는지에 대한 규칙을 설정할 수 있습니다. 서로 다른 네트워크 세그먼트 또는 다른 데이터 센터에서 실행중인 여러 클러스터를 구성하여 서로 동기화 할 수 있습니다.

 

 

Aerospike의 스크립팅

 

Redis와 마찬가지로 Aerospike를 사용하면 개발자가 Aerospike 엔진에서 실행되는 Lua 스크립트 또는 UDF (사용자 정의 함수)를 작성할 수 있습니다. UDF를 사용하여 레코드를 읽거나 변경할 수 있지만이를 사용하여 여러 노드의 레코드 모음 또는 "스트림"에서 고속, 읽기 전용, 맵 축소 작업을 수행하는 것이 가장 좋습니다.

 

 

Aerospike를 얻을 수있는 곳

 

Aerospike의 커뮤니티 에디션 은 Aerospike의 웹 사이트에서 직접 다운로드 할 수 있습니다. 여기에는 Linux 용 서버 에디션, Apple MacOS 및 Microsoft Windows 용 데스크톱 버전, Amazon EC2, Azure 및 Google Compute Engine 용 클라우드 버전 및 Docker 컨테이너가 포함됩니다. Aerospike 의 엔터프라이즈 에디션은 Aerospike 의 Quick Start 프로그램을 통해 구할 수 있으며 무제한 90 일 평가판을 제공합니다.

 

GitHub에서 소스 코드를 얻을 수있다 .

 

 

Hazelcast IMDG 키 - 값 NoSQL 데이터베이스 깊이

 

Hazelcast는 " 메모리 내 데이터 그리드 " 로 청구됩니다. 본질적으로 여러 컴퓨터에서 RAM 및 CPU 리소스를 풀링하여 해당 컴퓨터에서 데이터 집합을 배포하고 메모리에서 조작 할 수있게합니다.

 

NoSQL 데이터베이스는 키 - 값, 그래프 또는 문서 기능을 제공합니다. Hazelcast는 키 - 값 기능에 중점을 두어 분산 데이터에 대한 신속한 액세스를 강조합니다. 제조사에 따르면 Pivotal Gemfire, Software Terracotta 및 Oracle Coherence와 같은 제품의 대안으로 사용할 수도 있습니다.

Hazelcast는 분산 서비스로 실행되거나 Java 응용 프로그램 내에 직접 포함될 수 있습니다. 클라이언트는 Java, Scala, .Net, C / C ++, Python 및 Node.js 에서 사용할 수 있으며 Go 용으로 사용할 수 있습니다.

 

 

Hazelcast 고유의 기능

 

Hazelcast는 Java로 제작되었으며 Java 중심의 생태계를 갖추고 있습니다. Hazelcast 클러스터의 각 노드는 Hazelcast의 핵심 라이브러리 인 IMDG의 인스턴스를 JVM에서 실행합니다. Hazelcast가 데이터와 함께 작동하는 방식 또한 Java의 언어 구조와 밀접하게 매핑됩니다. 예를 들어 Java의 Map 인터페이스 는 Hazelcast에서 키 - 값 저장소를 제공하는 데 사용됩니다. Memcached와 마찬가지로 디스크에 아무 것도 기록되지 않습니다. 모든 것은 항상 메모리에 보관됩니다.

 

Hazelcast가 분산 환경에서 제공 할 수있는 한 가지 이점은 일반적으로 요청 된 개체가 요청하는 서버로 마이그레이션되는 "캐시 근처"입니다. 이렇게하면 네트워크를 통해 왕복 할 필요없이 동일한 시스템에서 메모리 내에서 직접 요청을 수행 할 수 있습니다.

키 - 값 쌍을 제외하고는 Hazelcast를 통해 다른 많은 종류의 데이터 구조를 저장하고 배포 할 수 있습니다. 일부는 맵과 같은 Java 오브젝트의 간단한 구현입니다. 기타는 Hazelcast에만 해당됩니다. 예를 들어, MultiMap 은 동일한 값으로 여러 값을 저장할 수있는 키 - 값 저장소의 변형입니다. 이러한 기능을 통해 데이터를 문서로 구성하는 등 다른 NoSQL 시스템의 일부 동작을 에뮬레이션 할 수는 있지만 데이터를 빠르게 배포하고 액세스 할 수있는 구조가 중요합니다.

 

 

Hazelcast가 클러스터링을 처리하는 방법

 

Hazelcast 클러스터에는 마스터 / 슬레이브 설정이 없습니다. 모든 것이 피어 - 투 - 피어입니다. 데이터는 클러스터의 모든 구성원에 대해 자동으로 분할되고 분산됩니다. 특정 클러스터 멤버를 "라이트"로 지정할 수도 있습니다.이 라이트 멤버는 처음에는 데이터가 저장되지 않지만 나중에는 전체 멤버로 승격 될 수 있습니다. 이를 통해 일부 노드는 계산을 위해 엄격하게 사용되거나 온라인으로 전환되는 동안 클러스터를 통해 데이터를 점차적으로 배포 할 수 있습니다.

 

Hazelcast는 최소한 특정 노드가 온라인 상태 인 경우에만 작업이 진행되도록 할 수 있습니다. 그러나이 동작을 수동으로 구성해야하며 특정 데이터 구조에서만 작동합니다. Hazelcast 버전 3.9부터는 클러스터에서 데이터 구조를 먼저 오프라인화할 필요없이 데이터 구조를 재구성 할 수 있습니다.

Hazelcast를 얻을 수있는 곳

 

Hazelcast는 Hazelcast 사이트에서 직접 다운로드 할 수 있습니다. 일반적으로 Java .JAR 파일의 모음으로 배포됩니다. Docker 이미지는 공식 Docker 레지스트리에서도 사용할 수 있습니다.

 

Hazelcast에서 직접 엔터프라이즈 버전의 Hazelcast를 다운로드 할 수 있습니다 .  Hazelcast 의 30 일 무료 평가판 키 를 받을 수도 있습니다 .

 

 

Memcached 키 - 값 NoSQL 데이터베이스 깊이

 

Memcached는 키 - 값 스토리지만큼 빠르며 빠릅니다. 원래는 블로깅 플랫폼 인 LiveJournal의 가속 레이어로 작성된 Memcached는 웹 기술 스택의 유비쿼터스 구성 요소가되었습니다. 간단한 키와 연관 될 수 있고 캐시 인스턴스간에 복제 할 필요가없는 많은 작은 데이터 조각이있는 경우 Memcached가 올바른 도구입니다.

 

 

Memcached 고유의 기능

 

Memcached는 데이터베이스에서 쿼리를 캐싱하고 결과를 메모리에 독점적으로 유지하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다. 그런 점에서 다른 많은 NoSQL 데이터베이스 (키 - 값 또는 기타)와는 달리 데이터를 영구적 인 형태로 저장하기 때문입니다.

 

Memcached는 데이터 저장소를 아무 것도지지하지 않습니다. 모든 키는 메모리에서만 유지되므로 Memcached 인스턴스 또는이를 호스팅하는 서버가 재설정 될 때마다 증분됩니다. 따라서 Memcached는 실제로 NoSQL 데이터베이스를 대체 할 수는 없습니다.

 

하지만이 방법을 사용하면 소스에서 쿼리하는 데 오랜 시간이 걸릴 수있는 일반적으로 사용되는 데이터를 숨길 수있는 고속의 방법입니다.

바이너리 스트림에 직렬화 할 수있는 모든 데이터는 Memcached에 숨길 수 있습니다. 값은 응용 프로그램의 값과 키를 참조하여 특정 시간이 지난 후 또는 요청시 만료되도록 설정할 수 있습니다. Memcached의 주어진 인스턴스에 사용하는 메모리 양은 전적으로 사용자가 결정하며, 여러 서버가 Memcached를 나란히 실행하여 부하를 분산시킬 수 있습니다. 또한 Memcached는 다중 스레드 응용 프로그램이기 때문에 시스템에서 사용할 수있는 코어 수와 선형으로 확장됩니다.

 

가장 인기있는 프로그래밍 언어는 Memcached 용 클라이언트 라이브러리를 가지고 있습니다. 예를 들어, libmemcachedC 및 C ++ 프로그램이 Memcached 인스턴스와 직접 작업 할 수 있습니다. 또한 Memcached를 C 프로그램에 임베드 할 수 있습니다.

 

 

Memcached가 클러스터링을 처리하는 방법

 

Memcached의 여러 인스턴스를 실행할 수 있지만 동일한 서버 또는 네트워크의 여러 노드에서 인스턴스간에 자동 연합 또는 데이터 동기화는 수행되지 않습니다. Memcached 인스턴스에 삽입 된 데이터는 그 인스턴스 인 기간에서만 사용할 수 있습니다.

 

 

Memcached를 얻을 수있는 곳

 

Memcached의 소스 코드는 GitHub 및 공식 Memcached 사이트에서 다운로드 할 수 있습니다 . Linux 바이너리는 대부분의 Linux 배포판에서 저장소에서 사용할 수 있습니다. Windows 사용자는 소스에서 직접 빌드 할 수 있습니다. 일부 비공식 바이너리가 과거에 구축되었지만 안정적으로 사용할 수있는 것으로 보이지는 않습니다.

 

Microsoft Azure Cosmos DB 키 - 값 NoSQL 데이터베이스의 깊이

 

대부분의 데이터베이스는 문서 저장소, 키 값 저장소, 와이드 열 저장소, 그래프 데이터베이스 등과 같은 가장 중요한 패러다임을 가지고 있습니다. Azure Cosmos DB가 아닙니다 . Microsoft의 NoSQL 데이터베이스 인 DocumentDB에서 파생 된 Cosmos DB는 여러 패러다임을 사용할 수있는 단일 데이터베이스를 만드는 Microsoft의 시도입니다.

 

 

Azure Cosmos DB에 고유 한 기능

 

Cosmos DB는 다양한 데이터 모델을 지원하기 위해 원자 기록 시퀀스 저장 시스템 이라고 불리는 것을 사용 합니다. 원자는 문자열, 정수 및 부울 값과 같은 기본 유형입니다. 레코드는 C의 구조체와 같은 원자 집합입니다. 시퀀스는 원자 또는 레코드의 배열입니다.

Cosmos DB는 이러한 빌딩 블록을 사용하여 여러 데이터베이스 유형의 동작을 복제합니다. 기존의 관계형 데이터베이스에있는 테이블의 동작을 재현 할 수 있습니다. 그러나 NoSQL 시스템에서 발견되는 데이터 유형, 즉 스키마가없는 JSON 문서 (DocumentDB 및 MongoDB)와 그래프 (Gremlin, Apache TinkerPop)의 기능을 재현 할 수도 있습니다.

 

 

테이블 스토리지는 Cosmos DB가 키 - 값 기능을 제공하는 방법입니다. 테이블을 쿼리 할 때 파티션 키와 행 키와 같은 키 집합을 사용하여 데이터를 검색합니다. 행 키는 데이터가있는 행을 검색하는 데 사용되지만 파티션 키는 버킷 또는 테이블 참조로 생각할 수 있습니다. 이 행에는 여러 개의 데이터 값이있을 수 있지만 특정 행에 저장된 한 가지 유형의 데이터 만 사용하여 테이블을 만들 수 없다는 것은 없습니다. .Net 코드 또는 REST API 호출을 통해 데이터를 검색 할 수 있습니다.

 


Azure Cosmos DB가 복제 및 클러스터링을 처리하는 방법

 

Cosmos DB는 또한 전 세계적인 도달 범위를 제공합니다. Cosmos DB에 저장된 데이터는 Azure 클라우드의 36 개 영역 전체에 자동으로 복제 될 수 있습니다. 응용 프로그램의 필요에 따라 읽기 또는 u 리에 대해 5 가지 일관성 레벨 중 하나를 지정할 수도 있습니다 . 일관성을 희생하면서 읽기에 대한 대기 시간을 최소화하려면 최종 일관성 모델을 선택하십시오. 강력한 일관성을 원한다면 데이터를 보유 할 수 있지만 데이터가 단일 Azure 영역에만 국한되어 비용이 발생합니다. 세 가지 다른 옵션은이 막대 사이에서 서로 다른 균형을 맞춥니다.

 

 

Azure Cosmos DB를 얻을 수있는 곳

 

Azure Cosmos DB는 Microsoft Azure 클라우드의 서비스로만 제공됩니다 . 온 - 프레미스 오퍼링으로는 사용할 수 없습니다.

 

 


Redis 키 - 값 NoSQL 데이터베이스 깊이

 

Memcached가 충분한 기능을 제공하지 않으면 Redis를 고려하십시오 . Redis는 메모리 내 키 - 값 데이터 저장소 인 Memcached와 동일한 기본 개념으로 시작하지만 더 많이 사용합니다. Redis는 단순한 바이너리 BLOB보다 복잡한 데이터 구조를 저장하고 조작 할 수있을뿐만 아니라 디스크상의 지속성도 지원합니다. 따라서 Redis는 데이터 캐시 또는 신속하고 오염 된 투기장이 아닌 본격적인 데이터베이스 역할을 할 수 있습니다.

 

 

Redis의 데이터 유형 및 데이터 구조

 

Redis의 제작자는이를 "데이터 구조 서버"라고 부릅니다. Redis의 가장 기본적인 데이터 구조는 문자열이며 필요한 경우 Reis를 사용하여 문자열 만 숨길 수 있습니다.

 

하지만 레디 스는 목록, 세트, ​​해시 및 더 복잡한 구조와 같은 더 큰 컬렉션 안에 데이터 요소를 저장할 수도 있습니다. 이것은 다른 NoSQL 시스템에서 발견 된 것과 같은 문서 개념과 완전히 같지 않지만 컨테이너에서 데이터를 함께 결합하는 방법에 대한 필요성 중 일부를 제공합니다.

응용 프로그램은 Memcached와 동일한 방식으로 Redis와 상호 작용합니다. 키를 가져와 특정 데이터 묶음과 연결하고 키를 사용하여 데이터를 가져옵니다. 모든 이진 시퀀스를 키로 사용할 수 있지만 최대 크기는 512MB입니다. 더 짧지 만 더 좋습니다. 키는 time-to-live 값을 가질 수 있거나 가장 최근에 사용 된 규칙에 따라 축출 될 수 있습니다.

 

키는 본질적으로 자유 형식이며 암시 적 스키마가 없습니다. object:type:thing명명 규칙 과 같이 키 생성 방법에 대한 스키마를 적용 하려면 응용 프로그램에 키를 구현해야합니다. 레디 스는 당신을 위해 그것을하지 않을 것입니다.

 

데이터로보다 복잡한 작업을 수행하려면 Redis의 특수 데이터 유형을 활용할 수 있습니다. 이것은 다른 데이터베이스에서 발견되는 것보다 프로그래밍 언어에서 발견되는 데이터 유형과 유사하며 각 유형은 다른 유스 케이스에 적합합니다.

 

Java에서 발견되는 것과 같은 종류의 링크드 목록 구조를 사용하여 구성된 문자열 요소의 모음 인 Redis 목록을 생각해보십시오. 목록의 머리말이나 꼬리에 요소를 추가하거나 목록의 머리말이나 꼬리에서 요소를 추가하거나 제거 할 때 목록 크기에 관계없이 동일한 시간이 걸리기 때문에 스택이나 요소 목록을 고정 된 순서로 읽는 것과 같은 경우에는 Redis 목록이 좋습니다. 그러나 항목에 임의로 액세스하려면 Redis 정렬 된 세트를 사용하는 것이 좋습니다.

 

 

Redis의 트랜잭션, 캐싱, 스크립팅 및 사용자 지정 동작

 

Redis는 작업을 트랜잭션 형태로 원자 적으로 대기열에 넣고 실행할 수있는 기능을 제공합니다 . 다른 데이터베이스의 트랜잭션과 달리 트랜잭션의 명령이 실패하면 Redis 트랜잭션은 자동으로 롤백되지 않습니다. Redis의 제작자는 Redis 자체의 조건이 아니라 프로그래밍 오류로 인해 명령이 실패한다고 주장함으로써이를 합리화합니다.

 

다른 응용 프로그램의 앞에 캐시 층으로, 레디 스는 Memcached가보다 더 많은 유연성을 제공 로 시작, 캐시 퇴거 정책의 다양한 데이터를 관리 할 수 있습니다. 간단한 Time-to-Live 정책 외에도 Redis는 무작위로 키를 제거하거나 더 짧은 시간으로 키를 제거하는 것을 선호하여 최신 데이터를보다 효율적으로 추가 할 수 있습니다. 선택할 수있는 수는 처음에는 혼란 스러울 수 있지만 권장되는 기본값은 대다수의 사용 사례에 대해 작동하며 프로그래밍 방식으로 즉시 제거 정책을 변경할 수 있습니다.

 

Redis에는 Redis에서 일괄 작업을 실행하기위한 루아 어 언어의 통역사가 포함됩니다. Lua 스크립트는 Redis의 저장 프로 시저 버전으로 생각할 수 있습니다. Redis만으로는 너무 복잡하지만 본격적인 응용 프로그램은 필요하지 않은 작업을 수행하는 방법입니다. 그러나 루아 스크립트가 실행 중일 때 Redis 인스턴스에 대한 차단 작업을 구성한다는 경고를받습니다. 루아 스크립트가 실행되는 동안 다른 일은 발생할 수 없습니다.

 

2017 년에 도착한 Redis 4 는 모듈 시스템을 도입하여 개발자가 맞춤 데이터 구조 및 기능을 Redis에 추가 할 수있는 방법을 제공합니다. 모듈을 통해 추가 할 수있는 함수에는 JSON 데이터 유형  (기존 NoSQL 동작에 대한 또 다른 끄덕임), 학습 가능한 신경망 및 전체 텍스트 검색 기능이 포함됩니다. 응용 프로그램의 모든 기능을 Redis로 오프로드하여 작업을 데이터에 더 가깝게 수행 할 수 있는지 여부는 항상 조사해볼 가치가 있습니다.

 

 

레디 스를 얻을 수있는 곳

 

Redis 소스 코드  는 공식 Redis 사이트에서 직접 다운로드 할 수 있습니다 . 대부분의 Linux 패키지 관리자는 해당 Linux 버전에 대해 Redis 바이너리를 설치할 수 있습니다. Microsoft는 Windows 바이너리 생성을위한 자체 Redis 포크를 가지고 있습니다.

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