Azure SQL Database 및 SQL Managed Instance의 다중 모델 기능

아티클
07/31/2023

적용 대상:Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance

다중 모델 데이터베이스를 사용하면 관계형 데이터, 그래프, JSON 또는 XML 문서, 공간 데이터, 키-값 쌍 등 다양한 형식의 데이터를 저장하고 작업할 수 있습니다.

Azure SQL 제품군은 다양한 범용 애플리케이션에 최상의 성능을 제공하는 관계형 모델을 사용합니다. 그러나 Azure SQL Database 및 SQL Managed Instance와 같은 Azure SQL 제품은 관계형 데이터로 제한되지 않습니다. 관계형 모델과 긴밀하게 통합된 비관계형 형식을 사용할 수 있습니다.

다음과 같은 경우 Azure SQL의 다중 모델 기능을 사용하는 것이 좋습니다.

NoSQL 모델에 더 적합한 일부 정보 또는 구조가 있으며 별도의 NoSQL 데이터베이스를 사용하고 싶지 않습니다.
대부분의 데이터는 관계형 모델에 적합하며 데이터의 일부 부분을 NoSQL 스타일로 모델링해야 합니다.
Transact-SQL 언어를 사용하여 관계형 데이터와 NoSQL 데이터를 쿼리하고 분석한 다음, 해당 데이터를 SQL 언어를 사용할 수 있는 도구 및 애플리케이션과 통합하려고 합니다.
메모리 내 기술과 같은 데이터베이스 기능을 적용하여 NoSQL 데이터 구조의 분석 또는 처리 성능을 개선하려고 합니다. 트랜잭션 복제 또는 읽기 가능한 복제본을 사용하여 데이터 복사본을 만들고 주 데이터베이스에서 일부 분석 워크로드를 오프로드할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 Azure SQL의 가장 중요한 다중 모델 기능에 대해 설명합니다.

참고 항목

동일한 Transact-SQL 쿼리에서 JSON 경로 식, XQuery/XPath 식, 공간 함수 및 그래프-쿼리 식을 사용하여 데이터베이스에 저장한 데이터에 액세스할 수 있습니다. Transact-SQL 쿼리를 실행할 수 있는 모든 도구 또는 프로그래밍 언어는 해당 쿼리 인터페이스를 사용하여 다중 모델 데이터에 액세스할 수도 있습니다. 이는 다양한 데이터 모델에 대한 특수 API를 제공하는 Azure Cosmos DB와 같은 다중 모델 데이터베이스와 비교되는 주요 차이점입니다.

그래프 기능

Azure SQL 제품은 데이터베이스에서 다대다 관계를 모델링하는 그래프 데이터베이스 기능을 제공합니다. 그래프는 노드(또는 정점) 및 에지(또는 관계)의 컬렉션입니다. 노드는 엔터티(예: 사람 또는 조직)를 나타냅니다. 에지는 연결하는 두 노드(예: 좋아요 또는 친구) 간의 관계를 나타냅니다.

다음은 그래프 데이터베이스를 고유하게 만드는 몇 가지 기능입니다.

Edge는 그래프 데이터베이스의 일급 엔터티입니다. 특성 또는 속성이 연결되어 있을 수 있습니다.
단일 에지는 그래프 데이터베이스에서 여러 노드를 유연하게 연결할 수 있습니다.
패턴 일치 및 다중 홉 탐색 쿼리를 쉽게 표현할 수 있습니다.
전이적 폐쇄 및 다형성 쿼리를 쉽게 표현할 수 있습니다.

그래프 관계 및 그래프 쿼리 기능이 Transact-SQL에 통합되어 SQL Server 데이터베이스 엔진을 기본 데이터베이스 관리 시스템으로 사용하는 이점이 있습니다. 그래프 기능은 그래프 MATCH 연산자로 강화된 표준 Transact-SQL 쿼리를 사용하여 그래프 데이터를 쿼리합니다.

관계형 데이터베이스는 그래프 데이터베이스에서 수행할 수 있는 모든 것을 달성할 수 있습니다. 그러나 그래프 데이터베이스를 사용하면 특정 쿼리를 더 쉽게 표현할 수 있습니다. 둘 중 하나를 선택하는 결정은 다음 요소를 기반으로 할 수 있습니다.

한 노드에 여러 부모가 있을 수 있으므로 hierarchyId 데이터 유형을 사용할 수 없는 계층적 데이터를 모델링해야 합니다.
애플리케이션에는 복잡한 다 대 다 관계가 있습니다. 애플리케이션이 발전함에 따라 새 관계가 추가됩니다.
상호 연결된 데이터 및 관계를 분석해야 합니다.
SHORTEST_PATH와 같은 그래프 관련 T-SQL 검색 조건을 사용하려고 합니다.

JSON 기능

Azure SQL 제품에서는 JSON(JavaScript Object Notation) 형식으로 표현된 데이터를 구문 분석 및 쿼리하고 관계형 데이터를 JSON 텍스트로 내보낼 수 있습니다. JSON은 SQL Server 데이터베이스 엔진의 핵심 기능입니다.

JSON 기능을 사용하면 JSON 문서를 테이블에 배치하고 관계형 데이터를 JSON 문서로 변환하고 JSON 문서를 관계형 데이터로 변환할 수 있습니다. JSON 함수로 향상된 표준 Transact-SQL 언어를 사용하여 문서를 구문 분석할 수 있습니다. 비클러스터형 인덱스, columnstore 인덱스 또는 메모리 최적화 테이블을 사용하여 쿼리를 최적화할 수도 있습니다.

JSON은 최신 웹 및 모바일 애플리케이션에서 데이터를 교환하는 데 사용되는 인기 있는 데이터 형식입니다. 또한 JSON은 로그 파일 또는 NoSQL 데이터베이스에 반구조화된 데이터를 저장하는 데도 사용됩니다. 많은 REST 웹 서비스는 JSON 텍스트로 형식이 지정된 결과를 반환하거나 JSON으로 형식이 지정된 데이터를 허용합니다.

대부분의 Azure 서비스에는 JSON을 반환하거나 사용하는 REST 엔드포인트가 있습니다. 이러한 서비스에는 Azure Cognitive Search, Azure Storage 및 Azure Cosmos DB가 포함됩니다.

JSON 텍스트가 있는 경우 JSON에서 데이터를 추출하거나 기본 제공 함수 JSON_VALUE, JSON_QUERY 및 ISJSON을 사용하여 JSON 형식이 제대로 지정되었는지 확인할 수 있습니다. 다른 함수는 다음과 같습니다.

JSON_MODIFY: JSON 텍스트 내부의 값을 업데이트할 수 있습니다.
OPENJSON: 고급 쿼리 및 분석을 위해 JSON 개체 배열을 행 집합으로 변환할 수 있습니다. 반환된 결과 집합에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.
FOR JSON: 관계형 테이블에 저장된 데이터의 서식을 JSON 텍스트로 지정할 수 있습니다.

Diagram that illustrates JSON functions.

자세한 내용은 JSON 데이터 작업 방법을 참조하세요.

다음과 같은 특정 시나리오에서 관계형 모델 대신 문서 모델을 사용할 수 있습니다.

스키마의 높은 정규화는 개체의 모든 필드에 한 번에 액세스하거나 개체의 정규화된 부분을 업데이트하지 않기 때문에 큰 이점을 가져오지 않습니다. 그러나 정규화된 모델은 데이터를 가져오기 위해 많은 테이블을 조인해야 하므로 쿼리의 복잡성이 증가합니다.
통신 및 데이터 모델에 JSON 문서를 기본적으로 사용하는 애플리케이션 관련 작업을 수행 중이고, 관계형 데이터를 JSON으로 변환하거나 그 반대로 변환하는 추가 계층을 더 이상 도입하고 싶지 않습니다.
자식 테이블 또는 엔터티-개체-값 패턴을 비정규화하여 데이터 모델을 간소화해야 합니다.
데이터를 구문 분석하는 추가 도구 없이 JSON 형식으로 저장된 데이터를 로드하거나 내보내야 합니다.

XML 기능

XML 기능을 사용하면 데이터베이스에서 XML 데이터를 저장 및 인덱싱하고 네이티브 XQuery/XPath 작업을 통해 XML 데이터를 사용할 수 있습니다. Azure SQL 제품에는 XML 데이터를 처리하는 특수한 기본 제공 XML 데이터 형식 및 쿼리 함수가 있습니다.

SQL Server 데이터베이스 엔진은 반구조화된 데이터를 관리하는 애플리케이션을 개발하기 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. XML에 대한 지원은 데이터베이스 엔진의 모든 구성 요소에 통합되어 있으며 다음을 포함합니다.

기본적으로 XML 값을 XML 스키마의 컬렉션에 따라 형식화하거나 형식화하지 않은 채로 둘 수 있는 XML 데이터 형식 열에 저장하는 기능. XML 열을 인덱싱할 수 있습니다.
XML 형식의 열 및 변수에 저장된 XML 데이터에 대한 XQuery 쿼리를 지정하는 기능. 데이터베이스에서 사용하는 데이터 모델에 액세스하는 Transact-SQL 쿼리에서 XQuery 기능을 사용할 수 있습니다.
기본 XML 인덱스로 XML 문서의 모든 요소를 자동으로 인덱싱합니다. 또는 보조 XML 인덱스를 사용하여 인덱싱해야 하는 정확한 경로를 지정할 수 있습니다.
OPENROWSET, 이는 XML 데이터의 대량 로드를 허용합니다.
관계형 데이터를 XML 형식으로 변환하는 기능입니다.

다음과 같은 특정 시나리오에서 관계형 모델 대신 문서 모델을 사용할 수 있습니다.

스키마의 높은 정규화는 개체의 모든 필드에 한 번에 액세스하거나 개체의 정규화된 부분을 업데이트하지 않기 때문에 큰 이점을 가져오지 않습니다. 그러나 정규화된 모델은 데이터를 가져오기 위해 많은 테이블을 조인해야 하므로 쿼리의 복잡성이 증가합니다.
통신 및 데이터 모델에 XML 문서를 기본적으로 사용하는 애플리케이션 관련 작업을 수행 중이고, 관계형 데이터를 JSON으로 변환하거나 그 반대로 변환하는 추가 계층을 더 이상 도입하고 싶지 않습니다.
자식 테이블 또는 엔터티-개체-값 패턴을 비정규화하여 데이터 모델을 간소화해야 합니다.
데이터를 구문 분석하는 추가 도구 없이 XML 형식으로 저장된 데이터를 로드하거나 내보내야 합니다.

공간 기능

공간 데이터는 개체의 물리적 위치 및 모양에 대한 정보를 나타냅니다. 이러한 개체는 지점 위치 또는 국가/지역, 도로 또는 호수와 같은 더 복잡한 개체일 수 있습니다.

Azure SQL은 다음 두 가지 공간 데이터 형식을 지원합니다.

기하 도형 형식은 유클리드(평면) 좌표계의 데이터를 나타냅니다.
geography 형식은 둥근 표면 좌표계의 데이터를 나타냅니다.

Azure SQL의 공간 기능을 사용하면 기하학적 및 지리적 데이터를 저장할 수 있습니다. Azure SQL의 공간 개체를 사용하여 JSON 형식으로 표시된 데이터를 구문 분석 및 쿼리하고 관계형 데이터를 JSON 텍스트로 내보낼 수 있습니다. 이러한 공간 개체에는 Point, LineString 및 Polygon이 포함됩니다. Azure SQL은 공간 쿼리의 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 특수한 공간 인덱스도 제공합니다.

공간 지원은 SQL Server 데이터베이스 엔진의 핵심 기능입니다.

키-값 쌍

키-값 구조는 기본적으로 표준 관계형 테이블로 표시할 수 있으므로 Azure SQL 제품에는 키-값 쌍을 지원하는 특수화된 형식 또는 구조가 없습니다.

CREATE TABLE Collection (
  Id int identity primary key,
  Data nvarchar(max)
)

제약 조건 없이 필요에 맞게 이 키-값 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어 값은 nvarchar(max) 형식이 아닌 XML 문서일 수 있습니다. 값이 JSON 문서인 경우 JSON 콘텐츠의 유효성을 확인하는 CHECK 제약 조건을 사용할 수 있습니다. 추가 열에 하나의 키와 관련된 값의 개수를 지정할 수 있습니다. 예시:

계산 열 및 인덱스를 추가하여 데이터 액세스를 간소화하고 최적화합니다.
테이블을 메모리 최적화 스키마 전용 테이블로 정의하여 성능을 높입니다.

관계형 모델을 키-값 쌍 솔루션으로 효과적으로 사용할 수 있는 방법에 대한 예제는 bwin에서 SQL Server 2016 메모리 내 OLTP을 사용하여 전례 없는 성능 및 확장성을 달성하는 방법을 참조하세요. 이 사례 연구에서 bwin은 ASP.NET 캐싱 솔루션에 관계형 모델을 사용하여 초당 120만 개의 일괄 처리를 달성했습니다.

다음 단계

다중 모델 기능은 Azure SQL 제품 간에 공유되는 핵심 SQL Server 데이터베이스 엔진 기능입니다. 이러한 기능에 대해 자세히 알아보려면 다음 문서를 참조하세요.