2024년 모바일 앱을 위한 최고의 데이터베이스 – 최고의 데이터베이스 선택

선택의 여지가 많을 때 가장 좋은 것을 선택하는 것은 꽤 어렵습니다. 모바일 앱 개발자도 마찬가지입니다. 그들은 앱에 적합한 데이터베이스를 선택하는 것이 어렵다는 것을 알게 됩니다.

여기서 올바른 데이터베이스란 모바일 앱 구축 및 기존 앱 업데이트를 지원하는 가장 적합한 데이터베이스를 의미합니다. 모바일 앱 데이터베이스는 귀하의 앱이 여러 사용자(기존 또는 신규)를 처리하고 정기적인 유지 관리 및 업데이트를 처리할 수 있는 역량을 보유하고 있는지 확인합니다.

이 게시물에서는 올바른 데이터베이스, 최고의 모바일 앱 데이터베이스 등을 선택하기 위한 기준에 대해 논의합니다. 우리는 이 블로그가 귀하가 올바른 모바일 앱 데이터베이스를 선택할 때 원하는 것을 제공할 것이라고 확신합니다.

시작하자!

모바일 앱 데이터베이스란 무엇입니까?

모바일 앱 데이터베이스는 앱의 필요에 따라 체계적으로 구성된 정보 모음입니다.

데이터베이스는 데스크탑이나 노트북에 전자적으로 저장되며 데이터베이스 관리 시스템(DBSM)을 활용하여 관리, 편집 및 업데이트됩니다. DBMS, 저장된 정보, 앱의 결합은 모두 연관적으로 데이터베이스 시스템, 즉 데이터베이스를 만듭니다.

데이터는 데이터베이스에 행과 열로 저장되므로 데이터 관리 및 처리가 빠르고 쉽습니다.

모바일 앱 데이터베이스의 필요성은 무엇입니까?

데이터베이스의 명백한 요구 사항 외에도 데이터베이스에 대한 다른 요구 사항도 있습니다.

읽어!

데이터베이스를 일상적으로 사용하는 것은 많은 양의 데이터를 더 잘 저장하는 것입니다. 좀 더 다양한 용도에 대해 알아볼까요?

데이터 보안

모바일 앱 데이터베이스는 해킹과 도난으로부터 최고의 데이터 보안을 보장합니다. DBMS는 다양한 사용자 로그인과 함께 제공되며, 신규 사용자는 매번 데이터베이스에 액세스할 수 있는 권한이 필요합니다.

오류 지적

DBMS에는 제거가 필요한 오류를 식별하는 검사 시스템이 함께 제공되므로 앱 데이터베이스에 저장되는 정보는 매우 안정적입니다.

쉽고 빠른 검색

개발자는 DQL(Data Query Language)을 사용하여 모바일 앱 데이터베이스를 빠르게 검색할 수 있습니다.

번거로움 없는 업데이트

DBMS에는 앱 데이터베이스를 시기적절하고 원활하게 업데이트하는 DML(데이터 조작 언어)이 포함되어 있습니다.

모바일 앱 데이터베이스의 유형

모바일 앱 데이터베이스의 유형이 다르다는 사실에 놀라실 수도 있습니다. 알아 보자.

분산 데이터베이스

데이터가 데이터베이스의 서로 다른 물리적 위치에 저장되면 분산됩니다. 이는 정확한 물리적 위치에 배치된 다양한 컴퓨터에 위치할 수도 있고 상호 연결된 컴퓨터 네트워크를 통해 분산될 수도 있습니다.

중앙 집중식 데이터베이스

데이터가 "중앙" 지점에 저장되는 데이터베이스는 중앙 집중식 데이터베이스입니다. 여기서 "중앙" 위치는 데이터베이스가 단일 위치에 저장되지만 모든 외부 리소스에서 액세스할 수 있음을 나타냅니다.

예를 들어, 업무용 PC에 완전한 데이터가 있을 때 해당 데이터베이스가 중앙 집중화되어 있으면 개인 PC에서 해당 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

클라우드 데이터베이스

클라우드 기반 데이터베이스 앱은 클라우드에서 작동합니다. 이러한 앱은 데이터를 저장할 공간이 많기 때문에 큰 혁신입니다. 클라우드는 인터넷을 통해 항상 이용 가능하고 어디서나 액세스할 수 있는 중앙 집중식 데이터베이스 역할을 하는 기술입니다.

NoSQL 데이터베이스

NoSQL은 다른 모든 애플리케이션 데이터베이스와 고유하게 작동하는 유일한 유형의 데이터베이스입니다 . 일반 모바일 앱 데이터베이스는 행과 열 패턴으로 데이터를 저장 하지만 NoSQL은 개발자가 다양한 모양과 크기의 데이터를 저장할 수 있는 유연한 스키마를 제공합니다.

상업용 데이터베이스

엔터프라이즈 기반 데이터베이스 앱을 실행하는 조직에는 직원 정보를 보관할 광범위한 데이터베이스가 필요합니다.

여기에 상용 앱 데이터베이스가 도착합니다. 이는 데이터 보안을 보장하기 위해 로그인 제어 및 충분한 저장 공간을 제공합니다.

최종 사용자 데이터베이스

소셜 미디어 페이지나 온라인 쇼핑 사이트에 개인 정보를 입력하면 해당 정보는 최종 사용자 데이터베이스에 저장됩니다. 또한, 귀하가 웹사이트를 탐색하는 동안 당사가 허용하는 쿠키를 본 경우, 데이터베이스는 귀하의 온라인 경험을 개인화하는 데 도움이 되는 쿠키를 저장합니다.

전체 프로세스는 백그라운드에서 발생하며 사용자 정보를 방해하지 않습니다.

관계형 데이터베이스

성장하는 기업은 항상 둘 이상의 앱 데이터베이스 간의 관계를 구축하려고 노력합니다. 이를 관계형 데이터라고 하며 관계형 데이터베이스를 사용하면 이러한 종류의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.

데이터는 이 앱 데이터베이스의 행과 열에 저장되므로 데이터베이스 간의 관계를 쉽게 구축할 수 있습니다.

모바일 앱을 위한 최고의 데이터베이스는 무엇입니까?

이제 Android 및 iPhone 앱 개발에 사용되는 인기 있는 상위 데이터베이스를 확인해 보겠습니다. 필요에 따라 앱에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.

아랑고DB

오픈 소스 및 무료 기본 다중 모델 데이터베이스 시스템인 ArangoDB는 통합 쿼리 언어, AQL 및 하나의 데이터베이스 코어를 사용하여 세 가지 데이터 모델을 지원합니다.

작성 언어: C++, JavaScript

카우치DB

Apache CouchDB는 다양한 형식과 프로토콜을 사용하여 데이터를 전송, 저장 및 처리하는 오픈 소스 문서 중심 데이터베이스입니다.

작성 언어: C, JavaScript, C++,

중포 기지

성공적인 앱을 구축하고 실행하는 데 도움이 되는 데이터베이스는 Firebase입니다. Google에서 지원하며 스타트업부터 글로벌 기업까지 앱 개발 회사에서 선호합니다. 또한 설정이 최소한으로 필요한 크로스 플랫폼 API입니다. 그리고 모바일 기기에서 실시간 데이터베이스로 쉽게 접근할 수 있습니다.

RethinkDB

오픈 소스 무료 분산 문서 중심 데이터베이스인 RethinkDB는 JSON 문서를 동적 스키마와 함께 저장하며 쿼리 결과에 대한 실시간 업데이트를 앱에 푸시하는 데 가장 적합합니다.

작성 언어: Java, Python, JavaScript, C++

SQLite

널리 사용되는 MySQL 데이터베이스의 더 가벼운 버전인 SQLite는 개발자가 휴대폰 사용자에게 로컬 데이터 저장소를 제공할 수 있는 내장형 앱 데이터베이스입니다.

작성 언어: C

왕국

오픈 소스 데이터베이스인 Realm은 개발자 친화적이며 SQLite 및 CoreData의 대안입니다. 몇 분 안에 시작되고 몇 시간 안에 앱을 이식하며 몇 주 동안 작업을 절약할 수 있습니다.

작성 언어: Swift, Objective-C, Java, Kotlin, C# 및 JavaScript.

마리아DB

상업적으로 지원되는 MySQL 관계형 DBMS인 MariaDB는 오픈 소스 및 무료 소프트웨어를 유지하기 위한 것입니다.

작성 언어: C, C++, Perl

몽고DB

소스에서 사용할 수 있는 크로스 플랫폼 데이터베이스 지향 데이터베이스 프로그램인 MongoDB는 운영 체계와 함께 JSON과 유사한 문서를 사용합니다.

작성 언어: JavaScript, Python, Java, PHP, C, C++, Ruby, Perl

아마존 다이나모DB

완전 관리형 독점 NoSQL 데이터베이스 서비스인 Amazon DynamoDB는 문서 및 키-값 데이터 구조를 지원합니다. 고성능으로 모든 규모의 최신 앱을 구축하는 데 도움이 됩니다.

포스트그레SQL

독특한 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL은 Android 및 iOS 앱을 위한 최고의 데이터베이스입니다. 개발자는 원하는 대로 이 데이터베이스를 사용자 정의할 수 있습니다. 이것이 가장 선호되는 모바일 앱 데이터베이스인 이유입니다.

작성 언어: C

카우치베이스

분산 NoSQL 클라우드 데이터베이스인 Couchbase는 온프레미스, 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 분산 클라우드 및 하이브리드 배포 전반에 걸쳐 탁월한 다양성, 확장성, 재정적 가치 및 성능을 제공합니다.

작성 언어: C++, Erlang, C, Go, Java

리악 DB

분산형 NoSQL 키-값 데이터 저장소인 Riak DB는 고가용성, 운영 단순성, 내결함성 및 확장성을 제공합니다.

작성자: Erlang

인플럭스DB

오픈 소스 시계열 데이터베이스인 InfluxDB는 필드에 시계열 데이터를 저장하고 검색합니다.

작성 : 가다

카산드라

오픈 소스 및 무료 와이드 컬럼 분산 저장소인 Apache Cassandra는 다양한 상용 서버에서 방대한 양의 데이터를 처리하는 NoSQL DBMS입니다.

작성 언어: Java

멤캐시드

범용 분산 메모리 캐싱 시스템인 Memcached는 RAM에 데이터와 개체를 캐싱하여 동적 데이터베이스 기반 웹사이트의 속도를 높이는 데 가장 적합합니다.

작성 언어: C

레디스

인메모리 데이터 구조 저장소인 Redis는 인메모리, 분산, 캐시, 키-값 데이터베이스 및 메시지 브로커로 사용됩니다.

작성 언어: C

MySQL

오픈 소스 관계형 DBMS인 MySQL은 클라우드 네이티브 앱을 배포하는 데 사용되는 완전 관리형 데이터베이스 서비스입니다.

작성 언어: C, C++

SAP 적응형 서버

Sybase SQL Server라고도 불리는 SAP Adaptive Server는 대상 트랜잭션을 처리하기 위한 가용성과 고성능을 제공하는 관계형 모델 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스 서버를 통해 앱 개발의 운영 비용을 절감합니다. 또한 IaaS(Infrastructure as a Service) 및 온프레미스에 배포됩니다.

작성 언어: C, C++

솔르

매우 빠르고 인기 있는 오픈 소스 플랫폼인 Solr는 Apache Lucene을 기반으로 개발되었습니다. 확장성이 뛰어나고 안정적이며 내결함성을 갖추고 분산 인덱싱, 자동 장애 조치 및 복구, 복제, 부하 분산 쿼리 등을 제공합니다.

작성 언어: Java

IBM DB2

AI를 기반으로 하며 더 깊은 통찰력을 위해 개발되었습니다. IBM Cloud Pak for the Data를 통해 어디서나 사용할 수 있습니다. 이는 AI가 주입되고 입증된 엔터프라이즈급 데이터 관리 시스템과 AI 및 확장 가능하고 보안이 강화된 Red Hat OpenShift 기반에서 개발된 통합 데이터 플랫폼을 결합합니다.

작성 언어 : C, C++, 어셈블리, Java

파일메이커

앱을 맞춤화하고 워크플로를 자동화하는 데 도움이 되는 세계 최고의 업무 공간 혁신 플랫폼입니다. 로우코드를 사용하여 수동 프로세스를 간소화하고 새로운 효율성을 창출하며 비용을 절감하는 맞춤형 앱을 개발할 수 있습니다.

H베이스

오픈 소스 비관계형 분산 데이터베이스인 Apache HBase는 빅 데이터에 대한 실시간 무작위 읽기/쓰기 액세스를 제공합니다. 이는 오픈 소스, 버전 관리, 분산형 비관계형 데이터베이스 모델입니다.

작성 언어: Java

SAP HANA

열 기반, 인메모리, 관계형 DBMS인 SAP HANA는 데이터베이스 서버를 실행하는 소프트웨어처럼 작동하여 앱 요청에 따라 데이터를 저장하고 검색합니다.

작성 언어: C, C++

신탁

다중 모델 DBMS인 Oracle은 온라인 트랜잭션 처리, 혼합 데이터베이스 워크로드 및 데이터 웨어하우징에 가장 적합합니다.

작성 언어: 어셈블리 언어, C, C++

스플렁크

데이터를 안전하게 저장하는 데 전념하는 Splunk는 글로벌 및 업계 규정 준수 이니셔티브를 준수합니다. 인덱싱을 사용하여 저장된 로그 파일을 검색하고 주소를 지정하는 데 필요한 고급 데이터베이스 기술입니다.

마이크로소프트 액세스

관계형 Microsoft Jet 데이터베이스 엔진을 GUI 및 소프트웨어 개발 도구와 병합한 DBMS인 Microsoft Jet 데이터베이스 엔진은 Microsoft의 벤처 기업입니다.

엘라스틱서치

무료, 개방형 분산 검색 및 분석 엔진인 Elasticsearch는 Apache Lucene을 기반으로 개발되었습니다. 이는 강화, 데이터 수집, 분석, 저장 및 시각화를 위한 개방형 무료 도구 세트인 Elastic Stack의 핵심 구성 요소입니다.

작성 언어: Java

테라데이타

데이터베이스 서비스 제공업체인 Teradata는 데이터베이스 및 분석 관련 제품, 소프트웨어 및 서비스를 제공합니다. 엔터프라이즈 분석에 가장 적합하며 모든 것을 통합하는 연결된 멀티 클라우드 데이터 플랫폼입니다.

마이크로소프트 애저 SQL

클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 실행되는 관리형 클라우드 데이터베이스입니다. 이는 사용자 개입 없이 패치 적용, 업그레이드, 모니터링, 백업 등 다양한 데이터베이스 관리 기능을 관리하는 완전 관리형 PaaS(Platform as a Service) 데이터베이스 엔진입니다.

하이브

데이터 웨어하우스 소프트웨어 프로젝트인 Apache Hive는 Hadoop과 통합된 모든 데이터베이스 및 파일 시스템에 저장된 데이터를 쿼리할 수 있는 SQL과 유사한 인터페이스를 제공합니다. 일괄 처리를 사용하여 페타바이트 규모의 데이터를 신속하게 처리하도록 제작되었습니다. 또한 요구 사항에 따라 쉽게 확장하고 배포할 수 있습니다.

작성 언어: Java

마이크로소프트 SQL 서버

관계형 DBMS인 Microsoft SQL Server는 주로 소프트웨어 앱 요청에 따라 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용되는 소프트웨어 제품입니다. 정보관리에 있어서는 최고입니다.

작성 언어 : C, C++

오리엔트DB

오픈 소스 NoSQL DBMS인 OrientDB는 문서, 그래프, 값/키 및 개체 모델을 지원하는 다중 모델 데이터베이스입니다. 그래프의 강점과 문서의 유연성을 고성능의 확장 가능한 운영 데이터베이스에 결합합니다.

작성 언어: Java

네오4j

그래프 DBMS인 Neo4j는 데이터 과학자와 개발자에게 지능형 앱과 ML 워크플로를 개발할 수 있는 가장 발전되고 신뢰할 수 있는 도구를 제공합니다. 자체 호스팅 및 완전 관리형 클라우드 서비스로 제공됩니다.

작성 언어: Java

ORMLite

Java 앱용 경량 ORM 라이브러리인 ORMLite는 ORM 프레임워크의 추가 복잡성과 오버헤드 없이 일반 사용 사례를 위한 ORM 도구의 표준 기능을 제공합니다.

작성 언어: Java

FirebirdSQL

오픈 소스 SQL 관계형 DBMS인 Firebirdsql은 Microsoft Windows, Linux, macOS 및 다양한 Unix 플랫폼에서 실행됩니다.

작성 언어 : C++

버클리 DB

소프트웨어 라이브러리인 Berkeley DB는 가치/핵심 데이터를 위한 고성능 내장형 데이터베이스를 제공합니다. 또한 데이터 관리 및 접근을 위한 간단한 함수 호출 API를 제공합니다.

작성 : C

모바일 앱에 적합한 데이터베이스를 선택하는 일반적인 기준은 무엇입니까?

모바일 앱에 적합한 데이터베이스를 선택하는 데 다양한 기준이 도움이 됩니다.

읽어!

데이터 구조

구조는 데이터를 저장하고 검색하려는 방식을 나타냅니다. 모바일 앱은 다양한 형식의 데이터를 처리합니다.

오프라인 애플리케이션은 전체 데이터를 모바일 장치에 저장하는 반면, 온라인 애플리케이션은 서버 액세스를 사용하여 데이터 저장이 작동하도록 합니다.

데이터 크기

데이터 크기는 중요한 앱 데이터로 저장하고 검색하려는 데이터 양입니다. 데이터의 양은 다양한 파일 시스템 및 서버에서 데이터를 차별화하기 위해 선택한 데이터 구조, 데이터베이스 규모의 조합에 따라 달라질 수 있습니다.

따라서 특정 시간에 앱에서 생성되는 전체 데이터의 양과 데이터베이스에서 검색하려는 데이터 크기를 고려하여 모바일 데이터베이스를 선택해야 합니다.

데이터 모델링

모바일 앱 데이터베이스를 선택하기 전에 전문가가 제안하는 대로 데이터 모델링을 수행해야 합니다. 데이터베이스에 저장하려는 데이터 구조를 표현하고 비즈니스 요구 사항을 강력하게 표현합니다.

데이터 모델링은 앱에 보고, 검색어, 위치 기반 기능 등과 같은 기능이 있을 때 가장 좋습니다. 이러한 모바일 앱에는 고유한 종류의 데이터를 처리하기 위해 다양한 데이터베이스가 필요합니다.

예를 들어 Uber는 MongoDB, MySQL 등과 같은 다양한 데이터베이스를 사용합니다. 이러한 데이터베이스는 많은 양의 수신 데이터를 저장하는 데 도움이 됩니다.

속도 및 규모

규모와 속도를 통해 앱에 들어오는 읽기 및 쓰기 시간과 서비스 수요를 알 수 있습니다. 일부 데이터베이스는 읽기가 많은 애플리케이션을 최적화하는 데 도움이 되는 반면, 다른 데이터베이스는 쓰기가 많은 솔루션을 지원하는 데 가장 적합합니다.

앱의 I/O 요구 사항을 처리할 수 있는 역량을 갖춘 데이터베이스를 선택하면 확장 가능한 아키텍처가 탄생합니다.

예를 들어 MongoDB는 대량의 비정형 데이터를 처리하는 데 MySQL보다 빠르지만, 구조화된 데이터의 경우 후자가 더 빠릅니다.

데이터 보안

분산화되고 동기화된 스토리지를 사용하는 동안 데이터를 안전하게 전송, 액세스 및 저장하는 것이 중요합니다. 이를 위해 인증, 이동 중인 데이터, 저장 중인 데이터 및 읽기/쓰기 액세스를 처리합니다.

인증은 유연해야 하며 공용, 표준 및 사용자 지정 인증 공급자의 사용을 허용해야 합니다. 클라이언트와 서버에 저장된 데이터의 경우 데이터 수준 암호화 및 파일 시스템 암호화에 대한 지원이 필요합니다. 통신은 TLS나 SSL과 같은 이동 중인 데이터에 대한 보안 채널을 통해 전달되어야 합니다.

모바일 앱 플랫폼 선택

하나 이상의 플랫폼용 앱을 만들 계획이고 나중에 결정할 생각이라면 지금 고려해야 합니다.

오늘날에는 기본 데스크톱 앱이나 웹 앱을 추가하는 다양한 모바일 앱이 등장하고 있습니다. 그러므로 이런 방향으로도 생각해야 합니다.

Android 및 iOS 플랫폼용 모바일 애플리케이션을 개발하려는 경우 React Native 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 개발자가 두 모바일 앱 개발 플랫폼 모두에서 코드를 공유할 수 있는 능력을 보유하고 있으므로 두 플랫폼용으로 동시에 구축하는 것이 더 쉬울 것입니다. 또한 모든 종류의 데이터베이스를 지원합니다.

사용 사례에 따른 선택 기준

이제 사용 사례에 따른 선택 기준을 확인해 보겠습니다.

다양한 데이터 계층을 갖춘 모바일 앱

다층 데이터 모델을 보유하는 많은 앱은 "필드와 테이블"이 서로 종속되어 있기 때문에 데이터를 관리하기가 어렵습니다.

또한 다양한 앱은 시간이 지남에 따라 변경되며 데이터베이스 구조의 변경 및 수정이 필요합니다.

PostgreSQL과 같은 구조화된 데이터베이스를 선택하면 자주 변경하지 못하게 됩니다.

따라서 MongoDB와 같은 구조화되지 않은 데이터베이스를 선택하면 수정이 유연하다는 것을 알 수 있습니다.

백엔드 서버와 로컬 데이터베이스 간의 데이터 동기화

많은 앱에는 오프라인으로 수행할 수 있는 기능이 포함되어 있지만 로컬 데이터를 애플리케이션 서버에 저장하려면 인터넷 연결이 필요합니다.

예를 들어 Dropbox를 사용하면 오프라인 모드에서도 새 파일을 쉽게 편집하고 제작할 수 있습니다. 그리고 온라인에 접속하면 변경 사항이 클라우드에 동기화됩니다.

따라서 Couchbase와 같이 클라우드 서버에 대한 자동 로컬 데이터베이스 동기화를 허용하거나 그 반대로 할 수 있는 앱 데이터베이스를 선택하세요.

확장성이 뛰어난 모바일 앱용

앱을 확장하는 동안 효율적인 데이터베이스로 이어지는 서버로 더 많은 리소스를 추가하는 것을 생각합니다.

데이터베이스는 리소스를 사용하고 병렬 처리를 관리할 수 있는 역량을 보유해야 하는 멀티스레드여야 합니다.

멀티스레딩을 사용하면 데이터베이스가 현재 리소스에 대한 병렬 작업을 예약하고 서버 측의 작업 부하를 줄일 수 있습니다.

또한 기본 데이터베이스의 작업 부하를 줄이기 위해 다양한 스레드에서 서비스를 분할하는 분산 데이터베이스도 있어야 합니다. 이로 인해 데이터베이스의 병렬 처리가 향상됩니다.

장치 간 데이터 충돌 해결

다양한 기기에서 동일한 데이터를 동시에 변경하는 모바일 앱은 충돌이 발생할 수 있습니다. 데이터베이스는 항상 충돌 해결 메커니즘을 지원해야 합니다. 이는 필수적이며 클라우드, 장치, 사람 또는 외부 시스템에서 자동으로 해결을 허용해야 합니다.

네트워크 문제가 낮은 사용자

필요한 데이터를 전송하는 동안 SQL 데이터베이스의 네트워크 연결이 클라이언트 측 스토리지에서 끊어지면 오류 메시지가 표시됩니다. 그리고 자주 발생하는 경우 데이터베이스 재구성이 필요할 수 있습니다.

따라서 이 경우 더 나은 안정성을 제공하고 연결이 자주 끊어지지 않는 데이터베이스를 선택하는 것이 더 좋습니다.

데이터베이스 변경 사항 및 새로운 앱 업데이트 푸시

모바일 앱을 업데이트하려면 로컬 데이터베이스를 일부 수정해야 합니다. 따라서 개발자는 이전 데이터베이스 버전을 계속 업데이트해야 합니다.

선택한 데이터베이스는 새 테이블과 필드의 추가를 용이하게 하고 최신 앱 버전을 사용하는 사용자를 위해 이전 API와 데이터베이스 구조를 처리해야 합니다.

모바일 앱 데이터베이스 작업에 대한 모범 사례는 무엇입니까?

이제 모바일 앱 데이터베이스 작업 시 고려해야 할 모범 사례를 확인해 보겠습니다.

MVCC(Multiversion Concurrency Control) 방법을 따르는 데이터베이스를 고려하십시오.

이러한 방법을 사용하면 프로세스나 스레드에 간섭 없이 동시 액세스가 가능합니다.

MVCC는 읽기 및 쓰기 작업을 병렬로 허용하여 작성자가 변경하기 전에 리더가 데이터 스냅샷을 쉽게 확인할 수 있도록 합니다.

예측 캐싱

사용자가 언제, 어떻게, 어디서 앱을 사용하는지 살펴보고 모바일 앱의 성능을 향상시키는 것이 가장 좋습니다. 사용자의 행동 특성을 기반으로 사용자 세그먼트를 식별하고 사용자가 항상 원하는 특정 정보를 제공할 수 있습니다.

사용자가 고유한 앱 아이디어에 로그인하기 전에 데이터를 캐시하고 로컬에서 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. MongoDB는 개발자가 사용자가 요청하기 전에 예측 캐시된 데이터를 사용자에게 제공할 수 있도록 하는 예측 캐싱을 제공하므로 선택할 수도 있습니다.

데이터베이스 캐싱: 로드를 낮추기 위해

서버의 로드를 줄이려면 캐싱 계층을 추가해야 합니다. 또한 동일한 데이터에 대한 반복 요청을 피하기 위해 이 캐싱 계층에 데이터를 캐시해야 합니다. 이는 서버에 접근하는 요청 수를 줄이고 서버 성능을 더욱 효율적으로 만듭니다.

예를 들어 Amazon과 같은 모바일 앱은 다양한 반복 요청을 받습니다. 캐싱 레이어를 추가하면 서버의 로드를 줄일 수 있습니다. 가장 낮은 대기 시간으로 수백만 개의 요청을 관리할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다. 이러한 요구에 따라 Memcached 및 Redic을 사용할 수도 있습니다.

낮은 지연 시간 문제

낮은 대기 시간은 온라인 게임 및 실시간 앱에 필수적입니다. 높은 대기 시간은 앱 사용자에게 잘못된 인상을 줍니다 . 500ms에서 아래로 이동하는 모든 것은 대기 시간이 높습니다.

따라서 데이터베이스의 복제 및 대기 시간을 줄이기 위해 어떤 방법이든 따를 수 있습니다. 또한 평균적으로 대기 시간이 짧은 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.

• PostgreSQL – 실시간 트랜잭션 작업을 위한 것입니다.
• 파이프라인 DB – 스트리밍 앱에 가장 적합한 SQL 데이터베이스입니다.
• RethinkDB – 실시간 앱에 가장 적합합니다.
• 몽고DB

결론

데이터베이스 선택은 앱의 제작 또는 중단으로 이어질 수 있으므로 중요한 결정입니다. 선택한 모바일 앱 데이터베이스가 위에 언급된 기준에 맞는지 확인해야 합니다.

이 게시물이 모바일 앱 데이터베이스에 대해 기대하는 것과 유연한 데이터베이스를 찾는 데 도움이 되기를 바랍니다.

모바일 앱을 만들고 싶다면 앱 아이디어를 현실로 바꿀 수 있는 숙련된 iOS 및 Android 개발자가 있는 최고의 앱 개발 회사를 고용하세요.