8. 프로젝트에서 관계 型과 非 관계 型 데이터 베이스를 사용하는 것을 결정하는 方法

Relational 대비 비관계 데이터베이스는 어떻게 다룰까? 어떤 方面이 주목할 만큼 특별한 이해를 merit해야 하며, 관계형과 비관계型 데이터베이스의 차이를 이해하여 지시적인 결정을 하고 프로젝트 需要에 따라 데이터베이스를 선택하는 방법을 배울 수 있습니다.

관계형과 비관계型 데이터베이스는?

프로젝트에 대한 데이터베이스 선택 시 처음으로 address해야 하는 明显한 문제입니다. 관계형과 비관계型 데이터베이스의 차이를 이해하면 요구사항을 더욱 详明하게 하고 적절한 솔루션을 利用할 수 있습니다.

数十年에 걸쳐 사용되는 데이터베이스는 많은 변화와 进歩를 겪었지만, 동시에 대부분의 대표자들은 하나 또는 다른 형태의 것을 지칭할 수 있습니다. 모든 팀은 비관계형과 관계형 데이터베이스 之间的 choice를 자주 직면합니다. 자세한 특성을 모두 다 보고 더욱 详明한 결정을 하기 위해서는, 当然적으로 관계형과 비관계型 데이터베이스의 比较을 시작하고 정의를 통해 시작합니다.

• 관계형 데이터베이스는 结构性의 表-based 형태에서 데이터를 저장하는 것을 utilize하며, 모든 데이터는 쉽게 访问할 수 있고, 연결되고, 관계를 지지하여 관계를 지지합니다.
• 비관계형 데이터베이스는 완전히 다른 방식으로 semi-structured data를 저장하며, 고정적인 구조를 적용하지 않으므로 구조가 없는 데이터 처리를 더욱 적극적으로 지원하는 다ynamic schema를 introduce합니다.

데이터베이스는 데이터 구조에 따라 다양化되어 있습니다. 관계型 솔루션은 정의되어 있는 스키마를 사용하여 데이터를 정의하고 조작합니다. 대비하자 비관계型은 architecture를 수정하지 않고 任何型의 데이터를 처리할 수 있어 더 나은 flexibility를 보여줍니다.

관계型 데이터베이스의 독특한 특징은 任何时候 데이터를 行과 열로 테이블에 저장하는 것입니다. 따라서 데이터를 간단하고 直観적으로 표시하는 것을 지원합니다. 동시에 특정 엔tity에 따라 팀이 관계를 형성할 수 있습니다. 대부분의 관계型 데이터베이스는 구조화된 쿼리 언어(Structured Query Language)를 사용하고 있으며 이를 SQL 데이터베이스라고 부릅니다.

비관계型 데이터베이스는 모든 데이터가 표格式으로 저장될 수 없기 때문에 가능한 代替적인 Alternatives로 생각되고 있습니다. 이 유형은 관계型 구조와 传统的 SQL 사YNtax을 따르지 않는 모든 데이터베이스 유형을 포함합니다. SQL 언어를 사용하지 않는다는 의미가 아니라 SQL과 UnQL(Unstructured Query Language)를 모두 사용합니다. 따라서 이 유형은 NoSQL(Not only SQL) 데이터베이스라고도 불립니다.

SQL 데이터베이스는 표기기 기반의 category에 해당되는 반면, NoSQL 데이터베이스는 여러 category로 분할 할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 가장 일반적인 유형들은 다음과 같습니다:

• 文档数据库(Document databases)는 JSON-like documents를 수집, 처리하고 조회하는 것입니다.
• 键值存储(Key-value stores)는 键(key)와 값(value)의 형태로 데이터를 배열하며 键는 고유의 식별자로 사용됩니다.
• 图数据库(Graph databases)는 특정 목적을 위한 platforms로 그래프를 생성하고 조작하는 것을 지원하며 데이터는 노드(node), 간선(edge) 및 속성(properties)的形式으로 제시됩니다.
• 넓은 열 저장소는 데이터를 靈活动泼한 열로 구성하여 데이터베이스 노드 및 여러 서버로 확장시키며, 같은 테이블 내에서 같은 行에 따라 열 형식을 변경할 수 있습니다.

관련 없는 관계형 및 관계형 데이터베이스의 차이에 대해서, 팀들은 자신의 需要에 따라 合理的한 솔루션을 찾기 위한 기회를 얻었습니다. 현재 사업은 복잡한 쿼리를 처리하는 것을 포함하여 大量的한 데이터를 수집하고 처리합니다. PROJECT REQUIREMENTS가 잘 정의되어 있으면 지식 결정을 하는 데에 기반을 제공합니다.

주요 아이디어는 그들이 데이터를 효율적으로 쿼리하고 즉시적인 결과를 지원하는 데이터베이스를 선택해야 합니다. 프로젝트가 구조화된 데이터를 사용하고 ACID 준수를 따르면, 관계型 데이터베이스는 좋은 선택입니다. 데이터가 구조화되지 않고 예측 가능한 기준에 안 맞으면, 的非型 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다. 그렇게 다른 중요한 세부 사항들을 결정에 영향을 미칠 것으로 进め겠습니다.

관계형 和非關聯型 데이터베이스의 장단점

관계형 和非關聯型 데이터베이스의 차이를 이해하기 위해, 우리는 이러한 데이터베이스 유형의 주요 장점과 단점을 이해하는 것에 주목하고자 합니다. 이러한 database types를 이용해서 teaems가 자신의 需要에 따라 적절한 데이터베이스를 선택하고 이를 사용할 수 있는 것입니다. 데이터베이스를 선택할 때 어려울 수 있지만 더 많은 세부 사항을 고려하면 결정에 대한 것을 간단하게 하는 것입니다. 이러한 데이터베이스 유형을 이용해서 장점과 단점을 이해하고자 합니다.

관계형 데이터베이스의 장점

ACID 준수

ACID 속성은 관계型 데이터베이스를 구분하고 마음대로 시장 위기에 도달시켰습니다. 이를 통해 데이터베이스 내에서 트랜잭션의 신뢰ability을 보장하기 위한 모든 필수 표준을 포함합니다.

간단성

사전 정의된 스키마와 간단한 구조로 관계型 데이터베이스는 매우 straightforward한 솔루션입니다. 结构性 쿼리 언어(SQL)를 사용하는 팀이 architectural efforts를 많이 요구하지 않습니다.

정확성

其他の 데이터베이스 유형과 비교하여 관계型 데이터베이스의 정확성이 높습니다. 중복되거나 冗長한 정보가 없기 때문에 데이터 중복을 방지하는 것에 집중합니다.

보안

表형 모델은 機密性 있는 데이터에 대한 접근을 제한하는 것이 더 쉽고 에러의 발생 확률을 значитель히 감소시키ます.

관계型 데이터베이스의 단점

Scalability

vertically scalable로 存在하는 관계型 데이터베이스는 아주 低い 확장性을 가지고 있는 独特한 한계를 가지고 있습니다. 자세한 일관성 요구를 따라서 가로 확장성이 제한되며, 가로 확장성은 지원하는 하드웨어에 따라 한정되고 있으며 한계를 나타냅니다.

Flexibility

굳은 스키마와 제약 조건은 장处과 단점을 동시에 갖추어 나타낼 수 있습니다.

interpret the data 하고 관계를 identifier하는 것은 容易하지만 데이터 구조의 변경을 실현하는 것은 복잡하며 관계型 데이터베이스는 대량의 데이터나 미组织的 데이터에 적합하지 않습니다.

성능

관계형 databases의 성능은 데이터 양, 테이블의 복雑도 및 他们的 수에 강하게 依存합니다. 이러한 영역에 대한 어느 정도의 증가는 쿼리 실행 시간의 상승을 引き起こす습니다.

Non-Relational Databases의 장점

Horizontal Scaling

Non-Relational Databases의 도입 이후, 대량의 dataset을 처리하는 것이 더 간단해졌습니다. 또한, 가izontal Scaling은 teaam이 더 많은 데이터를 대容许하고, 관리하며, 저pper Cost를 유지하는 것을 가능하게 한다.

Flexibility

Flexible data schema와 Non-Rigid Structure를 갖추고 있으므로, Non-Relational Databases는 모든 유형의 data를 결합, 처리, Storage 할 수 있습니다. 이것은 구조화된 data만을 처리하는 Relational Database와 differite feature로 구성되었습니다. Non-Relational Databases는 구조화되지 않은 data에 Dynamic Schemas를 적용합니다.

Fast Queries

Relational Databases가 Complex Queries를 사용할 수 있으며, Non-Relational Databases의 Queries는 항상 더 빨라요. 주요 장점은 데이터를 처음으로 쿼리를 최적화하는 방법을 받아들여 있다는 것입니다. 또한, Queries는 관계형 Database Type의 일반적인 Join을 필요로 하지 않습니다.

Easier Maintenance

Non-Relational Databases는 setting up과 maintenance하는 것이 simpler且 faster하게 되며, 그其中某些는 개발자들이 data structure를 Programming Language와 유사하게 맵핑할 수 있게 해줍니다. 따라서, 더 빨라진 Development Time과 fewer errors를 지지합니다.

Disadvantages of Non-Relational Databases

Data Integrity

데이터 정tegrity(纯洁性)는 데이터 요소 사이의 관계를 BUILDING(BUILDING)하는 것에 크게 依存します. 非关系型数据库에서는 정tegrity 方法의 欠如(결함)が 있을 때, 전체 데이터의 신뢰성, 정확성, 完整性를 降低시킬 수 있습니다. 開発자의 責任가 정확하고 에러 없이 한 단계에서 다른 단계로 데이터를 이전하는 것입니다.

일관성

ス케ーラビリ티(可扩展性)와 パフォーマンス를 중시하는 非关系型数据库은 일관성 문제를 Opt for(選択). 데이터 이冗余(重複)를 防ぐ 필수적인 機構이 없으며, 에ventual consistency(最終的 일관성)를 依頼합니다. 따라서 大数据를 처리하는 것에 적效性이 낮습니다. 또한 データベース 종류가 다를 때, 하나의 데이터베이스로 모든 用途에 적용할 수 있는 것은 difficul(困難)하습니다.

数据分析

关系型数据库과 非关系型数据库를 比較하면, 后者에는 数据分析에 대한 인스펙션(施設)가 少な습니다. 또한, 数据分析를 行う 것이 기본적인 쿼리라도 프로그래밍 기술에 대한 지식이 필요하며, 다양한 BI工具과 통합하는 것이 欠如합니다.

关系型数据库 vs 非关系型数据库 사용 时机

关系型数据库 vs 非关系型数据库를 比较하면, 일반적인 用途에 대해 주목할 필요が 있습니다. 시장적 慣例과 다른 경험을 学ぶ 것은 프로젝트에 대한 데이터베이스 선택에 대한 추가적인 洞見을 제공하는 것입니다. 显然的に, 하나 또는 다른 카테고리가 특정 需要的和方法을 더 잘 적용합니다. 팀의 과제는 상세한 사항을 学ぶ 것이며, 가장 trivia(琐事)에 대해서도 보호하는 것입니다.

동시에 사용 사례에 대한 엄격한 구분을 찾을 수 없습니다. 다양한 유형의 프로젝트에 다양한 유형의 데이터베이스가 성공적으로 구현되었습니다. 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스의 장단점을 파악하는 것은 필수라고 할 수 있습니다. 프로젝트 사양과 솔루션 가용성에 대한 자세한 분석을 통해 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스의 사용 사례

관계형 데이터베이스의 사용 사례

고도로 구조화된 데이터

프로젝트에 지속적인 변경이 수반되지 않는 한 안정적인 데이터 구조가 필요합니다. 엄격하고 계획적이며 예측 가능한 스키마를 활용하여 여러 테이블에 분산된 데이터를 처리하는 것은 훌륭한 옵션입니다. 또한 데이터를 테스트하고 분석하기 위한 더 많은 도구에 대한 접근성이 높아집니다. 체계적이고 구체적인 특성으로 인해 조작과 데이터 쿼리가 더 쉬워집니다.

안전하고 일관된 환경

보안과 일관성이 최우선 순위인 경우, 팀은 올바른 결정을 내려야 합니다. 이때 관계형 데이터베이스가 합리적인 솔루션이 될 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 최신 규정 준수 규정으로 인해 데이터를 처리하는 데 필요한 모든 기능을 지원합니다. 이 유형은 의료, 핀테크, 엔터프라이즈 등에서 자주 선택됩니다.

지원

광범위한 지원 가용성은 시장에 출시된 시간으로 설명할 수 있습니다. 대부분의 관계형 데이터베이스는 비슷한 원칙을 따르기 때문에 필요한 전문 지식을 갖춘 팀을 찾는 것이 더 빠른 경우가 많습니다. 또한 다른 시스템의 데이터를 통합하고 추가 도구를 사용하는 데 더 효율적입니다. 팀은 비즈니스 인텔리전스 도구 등 이러한 유형의 데이터베이스를 활용할 때 더 많은 제품을 선택할 수 있습니다.

비관계형 데이터베이스의 사용 사례

대량의 비정형 데이터

비관계형 데이터베이스를 적용하는 주된 이유 중 하나는 모든 데이터가 일반 테이블에 들어맞지 않기 때문이죠. 예를 들어 동영상, 기사, 소셜 미디어 콘텐츠와 같은 다양한 유형의 데이터를 수용하기 위한 효율적인 도구가 필요합니다. 따라서 수평적 확장성을 지원하지만 많은 데이터가 비정형 데이터로 남아 있습니다. 다양성을 포괄하고 필요 시 적절한 변화를 가져오는 데 도움이 됩니다.

유연한 개발 환경

빠른 축적 속도는 사전 정의 없이도 데이터를 쉽고 빠르게 수집할 수 있는 기능으로 설명할 수 있습니다. 데이터는 특정 형식에 국한되지 않고 나중에 처리할 수 있는 경우가 많습니다. 많은 팀에게 비관계형 데이터베이스는 특히 프로젝트 요구 사항이 완전히 명확하지 않거나 지속적인 변경 또는 업데이트를 계획하는 경우 훌륭한 옵션입니다.

타이밍 우선순위

빠른 개발 환경은 더 빠르고 쉽게 제품을 제공할 수 있게 해줍니다. 덜 체계적인 접근 방식은 비관계형 데이터베이스의 사전 준비, 계획, 준비 또는 설계를 제거합니다. 대신 팀은 즉각적인 개발을 진행할 수 있습니다. 일반적으로 MVP 또는 일부 긴급한 제품 릴리스의 요구 사항에 적합합니다.

---

마ARKET에 diffrent TYPE의 databases가 많이 存在하기 때문에, 프로젝트 필요를 satisfy하는 suitable approach를 항상 찾을 수 있습니다. 물론, database SELECTION은 프로젝트에 따라 다릅니다. 또한, 某些 TEAM은 여러 database를 combine하여 모든 use CASE를 cover하는 것이 효율적이라고 생각합니다.

Popular Databases: The Current Market State

database를 어떻게 SELECT하는지의 문제는 시장 availability를 확인하지 않으면 完全하게 resolve할 수 없습니다. 실제로, database SELECTION도 시장 상태와 某些 database의 POPULARITY에 영향을 받습니다. 또한, 다른 사람들의 성공적인 经验은 따라야 하는 좋은 慣例이 될 수 있습니다. team이 project SPECIFICATION을 정의하면서, 시장에서 available database에 대해 자세하게 배울 준비가 되었습니다.

시장 trend를 따라가면, 시장에서 최신化하고 사용하는 solution의 효율을 높일 수 있습니다. 시장의 빨라짐으로 어려서는 database를 채택할 수 있는 다양한 것을 가지고 있습니다. 현재, available database의 수는 300개 이상이 되었습니다. 따라서, database를 TYPE 또는 기능으로 다양하게 다를 수 있으며, 인기로 랭크할 수 있는 일반적인 慣例입니다.

relational vs non-relational database를 比较하면서, 两种 database type의 대표자가 강한 위치를 가진 것을 值得一提합니다. 최신 Stack Overflow Developer Survey 결과를 기반으로, 가장 popular database를 보도록 합니다.

Popular Relational Databases

MySQL

MySQL은 가장 유명한 관계형 数据库 중 하나입니다. 1995년에 출시되었으며, 其 functionalities 와 사용되는 접근法에 의해 상당히 인기를 얻었습니다. 开源 数据库는 멋진 지원을 받고 대부분의 라이브러리와 프레임웍과 호환되어 있습니다. Cross-platform 솔루션을 제공하는 것에 적합하며, SQL 쿼리로 대부분이 되지만, 필요하면 NoSQL 지원도 있습니다.

PostgreSQL

PostgreSQL는 1996년 처음으로 发布された 另一 powerful open-source object-relational database 입니다. 其 独占적인 특성 중 하나는 行과 列이 아닌 객체의 형태로 데이터를 표현하는 것입니다. PostgreSQL는 高度 extendable 합니다; 따라서, 대규모 소프트웨어 솔루션의 需要에 따라 적용할 수 있습니다. 数据库를 다시 컴파일하지 않아도 veloper는 여러 种의 프로그래밍 언어로 코드를 작성할 수 있습니다.

SQLite

SQLite는 2000년에 发布された 또 다른 관계형 数据库 管理 시스템입니다. 其 独占적인 차이가 있는 것 중 하나는 서버 측의 数据库입니다. 이를 통해 요청은 서버에서 시리얼 이ize 되어 往往 faster 가 됨을 얻을 수 있습니다. 또한 다양한 프로그래밍 언어에 대응하는 binding 를 갖추고 IoT 및 镶入式 시스템 등의 다양한 솔루션에 사용되고 있습니다.

Microsoft SQL Server

마이크로소프트 SQL 서버는 1989년 마이크로소프트에 의해 introduced 된 유명한 관계형 데이터 베이스 관리 시스템입니다. カスタマ이징, In-Memory 분석, 인tegration 등의 다양한 독특한 기능으로 해결策을 대폭 개선했습니다. 또한 다양한 開発 도구와 雲 서비스를 지원하지만, Windows-based 서버에서만 동작합니다.

인기있는 관계형 데이터 베이스 외의 데이터 베이스

MongoDB

MongoDB는 2009년 발표된 문서 지향型 데이터 베이스로 非关系型 솔루션으로 분류되며 JSON-like 오브젝트를 사용하여 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 기술 솔루션은 관계형 것보다 훨씬 빨라지는데 이는 수집 데이터를 처리할 필요가 없기 때문입니다. 일반적으로 무 STRUCTURED 하며 대량의 데이터를 처리하기 적절한 것입니다.

Redis

Redis는 2009년에 발표된 인메모리 데이터 스토어로 키-값 데이터 베이스로 인기있는 非关系型 솔루션입니다. 이 open-source 非关系型 솔루션은 확장性和 클러스tering을 지원하기 위해 인메모리 데이터 구조를 따라갑니다. 이 기술은 복잡한 구조가 없이 대량의 데이터를 저장하는 것이 가능합니다. Redis는 다른 데이터 저장 솔루션을 활용하기 위해 합칠 때가 많습니다. 그렇게 하여 캐시 层次结构로 적용 가능합니다.

DynamoDB

DynamoDB은 2012년 Amazon이 소개한 非关系型 데이터베이스입니다. 기술적 초점은 데이터 구조, 문서, 및 键值(key-value) 云 서비스 지원을 포함합니다. 高度的 스케일ability과 パフォーマン스가 이 데이터베이스를 선택하는 데 주요 장점으로 지속됩니다.

---

기능적 인력이 좋고 시장에서 首播 됨에 따라, 관계型 솔루션은 여전히 시장 Share를 Substantial 한 정도 유지합니다. 실제로, 새로운 대표 인스턴스의 導入으로 모두 사용 가능한 접근 방법을 강화하고 새로운 솔루션을 계속해서 발전하게 되ます.

데이터베이스 선택 방법: 관계型 데이터베이스와 非관계型 데이터베이스

여러 종류의 데이터베이스에 대한 중요한 자세한 정보를 모아 좋은 선택을 하기 위해 필요합니다. PROJECT 요구사항을 잘 정의하여 팀은 이를 충족시키기 위한 데이터베이스를 찾고 솔루션 효율을 지원하는 것입니다. 중요한 것은 두 种類의 데이터베이스가 모두 가능한 옵션입니다. 주요 차이를 인식하는 것은 선택에 큰 도움이 됩니다.

나쁜 선택은 없다; 더 이상 요구를 충족시키는 기회와 더 많은 결과를 얻는 것입니다. 위에 언급된 요소를 고려하여, 我们也 데이터베이스 선택에 관한 주요 요소에 가중을 두고 있습니다.

데이터 스키마

비관계형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스의 가장 큰 차이점은 적용되는 데이터 스키마입니다. 관계형 솔루션이 미리 정의된 스키마를 사용하여 정형 데이터를 처리하는 반면, 비관계형 솔루션은 유연한 스키마를 적용하여 비정형 데이터를 다양한 방식으로 처리합니다. 이 요소는 종종 데이터베이스 선택의 다른 뚜렷한 사양을 설명한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

데이터 구조

구조화는 데이터를 찾고 액세스하는 방법을 지원합니다. 팀이 관계형 아키텍처를 선택하면 테이블 기반 구조로 진행합니다. 테이블 형식은 공통 데이터를 기반으로 연결하고 관계를 맺는 데 중점을 둡니다. 비관계형 솔루션은 키-값, 문서, 그래프 또는 넓은 열 저장소 등 여러 가지 구조에 따라 달라질 수 있습니다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 처리할 수 없는 구조 데이터에 대한 대안을 제공합니다.

확장

데이터베이스 선택은 비관계형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스의 확장 속성에 따라 영향을 받을 수도 있습니다. 관계형 데이터베이스는 단일 서버에서 부하 증가를 완료해야 할 때 수직으로 확장할 수 있습니다. 비관계형 솔루션은 수평적 확장이 가능하므로 더 많은 서버를 추가하여 더 많은 트래픽을 처리할 수 있으므로 더 효율적인 것으로 입증되었습니다.

보안

보안성이 뛰어난 솔루션을 활용하는 것이 항상 중요했습니다. 관계형 데이터베이스에 대한 ACID 규정 준수를 통해 더 안전하고 기밀 데이터에 대한 액세스를 쉽게 제한할 수 있습니다. 비관계형 데이터베이스는 성능과 확장성이 뛰어나다고 알려져 있지만 보안성이 떨어지는 것으로 간주됩니다.

분석 기능

관계형 데이터베이스는 数据分析과 보고서 생성을 위해 더 나은 효율을 보여주는 것이 일반적입니다. 대부분의 BI 도구는 非关系型 데이터베이스에 대한 쿼리를 허용하지 않지만 구조화된 데이터와 非常好的ement 합니다. 当然，现行 데이터베이스의 기능을 检查하는 것이 중요하며，많은 이들은 새로운 Alternatives을 지속적으로 introduce하기 때문입니다.

Integration

关系的 데이터베이스와 非关系的 데이터베이스를 선택할 때 고려할 수 있는 또 다른 方面은 그들과 다른 도구와 서비스를 통합할 수 있는지 여부입니다. 팀은 프로젝트에 적용된 다른 기술적인 솔루션과 의존성을 检查하는 것입니다. 통합 요구는 모든 사업 솔루션에 대한 일관성을 지지하기 위해 dramaticaly 증가하고 있습니다.

Support Consideration

각 대표적인 것이 어떻게 지원되는지 관심을 가지는 것입니다. 이는 데이터베이스의 지속적인 발전과 시장 上的 popularity를 涉及합니다. 지원이 없으면 기대치 없는 result를 시작하고 자주 실패를 겪게 됩니다. 프로젝트 需要에 해당하는 데이터베이스를 선택하기 위해 시장 share를 얻었다, 강한 공동체 지원을 가지고 있어야 합니다.

---

显然的， 데이터베이스의 선택은 프로젝트에 따라 다를 수 있지만， 기술적인 요구사항에 따라야 합니다. 모든 프로젝트는 다른 perspectives에서 해결할 수 있으며 나쁜 선택은 없습니다. 주요한 아이디어는 프로젝트 Specific 요구를 만족시키고 효율을 제공하는 데이터베이스를 선택하는 것입니다.

Conclusion

관계형 databases와 非關聯型 databases를 比较하는 좋은 방법은 그들의 核心的部分, 주요 장점과 단점, 그리고 일반적인 사용 사례에 대한 comprehensive analysis를 依据하는 것입니다. 이 記事에 모아진 모든 자료를 고려하면, 관계형 databases는 teamsが 동적인 쿼리, 높은 보안, Cross-platform 지원을 찾기 때문에 좋은 선택입니다. 대신 Scalability, Performance, 및 Flexibility가 주요 우선 순위로 유지되면, non-relational databases를 선택하는 것이 좋습니다.