1 ビッグデータと Nosql: 2 つのデータストレージ方法の比較

公開: 2023-02-19

ビッグデータとは、企業や個人が日常的に生成する大量のデータを表すために使用される用語です。このデータは、構造化データ、非構造化データ、または両方の組み合わせの形式にすることができます。世界では毎日 2.5 京バイトのデータが生成されていると推定されており、この量は今後も増加すると予想されています。 Nosql は、従来のリレーショナルデータベースモデルを使用しないデータベースを表すために使用される用語です。代わりに、nosql データベースはより柔軟でスケーラブルになるように設計されています。多くの場合、リレーショナルデータベースにはあまり適していない大量のデータを格納するために使用されます。

NoSQL データベースには、リレーショナルデータベースに比べてさまざまな利点があります。柔軟なデータモデルを備え、水平方向にスケーリングし、非常に高速なクエリを実行できる NoSQL データベースは、開発者にとって理想的です。 NoSQL データベースが非常に柔軟なスキーマ構造を持つことは一般的です。

たとえば、BigQuery には ANSI 準拠の SQL ダイアレクトがあるため、SQL の知識があれば心配する必要はありません。ほとんどの場合、BigQuery クエリを実行するアプリケーションではなく、Bigtable をデータベースとして使用するアプリケーションを提供すると想定しても問題ありません。

ビッグデータストレージソリューションは、大量のデータを処理および保存し、分析に使用できる形式に変換できる必要があります。これは、水平方向にスケーリングでき、非リレーショナルな性質により大量のデータを処理できるデータベースの一種です。

無制限のタイプの非構造化データを保存できるNoSQL データベースの機能は、大量の非構造化データに最適です。さらに、移動中にデータ型を変更する機能があります。文書データベースからの情報が含まれています。そのため、事前にデータ型を定義する必要はありません。

Nosql とビッグデータの違いは何ですか?

NoSQL フレームワークは、ビッグデータなど、膨大な量の多様で構造化されていないデータを迅速に処理および分析することに関心のあるワークロードを持つビジネスに適しています。 NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースのようにスキーマモデルの制約を受けません。

NoSQL データベースは、リレーショナルと NoSQL の両方であるワークロードとして、運用の世界でますます人気が高まっています。たとえば、Hadoop は分析や履歴アーカイブのユースケースに適していますが、NoSQL は運用ワークロードに適しています。その後、ドキュメント/JSON データベースやグラフデータベースなどの NoSQL データベースが、キーバリューストアデータベースとしてゼロから作成されました。これらは、従来のリレーショナルデータベースよりも使いやすく、パフォーマンスが高く、大量のデータを処理できます。一般に、NoSQL データベースは、高速なデータアクセス、低いオーバーヘッド、および大量のデータを処理する機能を必要とする運用ワークロードに最適です。その結果、それらを使用して履歴アーカイブを分析し、分析を行うことができます。

ビッグデータとデータベースの違いは何ですか?

構造化データは、データベースシステムの重要な部分です。ビッグデータシステムは、構造化、半構造化、データベース、および非構造化データタイプを処理できるシステムとして定義されます。従来のデータを生成するには、通常、一度に 1 時間または 1 日生成されます。

SqlとNosqlの違いは何ですか?

SQL データベースには垂直方向のスケーリング機能がありますが、NoSQL データベースには水平方向のスケーリング機能があります。 NoSQL データベースとは対照的に、SQL データベースはテーブルベースであり、NoSQL データベースはドキュメントベース、キー値ベース、グラフベース、およびワイドカラムストアです。 SQL データベースは複数行のトランザクションに適していますが、NoSQL データベースはドキュメントなどの非構造化データに最適です。

一部の NoSQL データベースには、各タイプに固有の長所と短所があります。ドキュメント NoSQL データベースは、ブログや Wiki など、大量のテキストストレージを必要とするアプリケーションに適しています。また、多数のノードをサポートできるため、水平スケーリングのアプリケーションにも使用できます。キー値ストレージを備えた NoSQL データベースは、キャッシュや一時テーブルなど、少量のデータを格納する必要があるアプリケーションに最適です。幅の広い列を持つ NoSQL データベースは、多数の列をサポートできるため、垂直方向にスケーリングするアプリケーションに最適です。グラフ NoSQL データベースは、大量のデータをグラフ形式で格納する必要があるアプリケーションに最適です。さらに、整理が難しいテーブルに大量のデータを格納する必要があるアプリケーションにも適しています。利用可能な NoSQL データベースにはいくつかの種類があり、それぞれに独自の長所と短所があります。アプリケーションに適した NoSQL データベースを選択すると、NoSQL データベースの種類ごとに一連の利点と欠点が生じます。

Nosql のビッグデータとはどういう意味ですか?

NoSQL データベースのコンテキストでは、「ビッグデータ」とは、従来のリレーショナルデータベース管理システムを使用して処理および分析するには大きすぎるか複雑すぎるデータセットを指します。 NoSQL データベースは、水平方向にスケーリングするように設計されています。つまり、システムにノード (サーバー) を追加することで、非常に大きなデータセットを処理できます。さらに、NoSQL データベースは多くの場合、リレーショナルデータベースよりも柔軟性が高いため、非構造化データまたは半構造化データの処理に適しています。

NoSQL データベースの台頭により、従来のリレーショナルデータベースにはない利点がいくつかあります。大量のデータをより効率的かつタイムリーに処理できるため、短期間に大量のデータ処理を必要とするアプリケーションに最適です。 NoSQL データベースには欠陥がないわけではありませんが、いくつかの利点があります。多くのデータベースは、従来のデータベースの厳しい ACID 要件を満たしていないため、データの不整合が生じています。さらに、NoSQL データベースには成熟した管理ツールと監視ツールが欠けているため、データベースのトラブルシューティングと最適化が困難になる可能性があります。これらの制限にもかかわらず、NoSQL データベースは特定のアプリケーションで実行可能です。より効率的でスケーラブルでありながら、従来のリレーショナルデータベースのような硬直性を必要としないデータベースを探している場合は、NoSQL データベースが適しています。

Nosql とはどういう意味ですか?

一般に、「not only SQL」、「non-SQL」、「DBaaS」とも呼ばれる NoSQL は、従来のリレーショナル構造に基づくデータベースよりもオープンな方法でデータを保存および取得できるようにするデータベース設計アプローチです。 .

Nosql がビッグデータに適している理由

NoSQL データベースは、従来のリレーショナルデータベースよりも効率的に大量のデータを処理できるため、ビッグデータに適しています。 NoSQL データベースは、水平方向にスケーラブルになるように設計されているため、より多くのデータを処理するために簡単にスケールアップできます。また、より柔軟なスキーマを備えているため、新しいデータ型の追加や既存のデータへの新しいフィールドの追加が容易になります。

データベースが特定の種類のデータを処理することは一般的です。そのため、アプリケーションの使用を開始する前に、まずスキーマを指定する必要があります。まず、NoSQL では何もする必要はありません。データベースを使用して、必要に応じて新しいデータ型を追加できます。その結果、スキーマを変更することなく、より広い範囲のデータを扱うことができます。一方、SQL データベースは、NoSQL データベースよりも大幅に高速です。 NoSQL はリレーショナルデータをサポートしていないため、使用には適していません。 SQL データベースは、NoSQL データベースよりもはるかに複雑です。 NoSQL は軽量なため、大きすぎるデータはありません。大量のデータを保存する必要がある場合は、SQL データベースが適しています。

SQLとNosqlの違い

SQL データベースと NoSQL データベースにはいくつかの重要な違いがあります。 SQL データベースはリレーショナルです。つまり、データはテーブルに格納され、テーブル間の関係はキーによって定義されます。 NoSQL データベースは非リレーショナルです。つまり、データはドキュメントのコレクションに格納されます。さらに、SQL データベースは通常、ACID に準拠しています。つまり、トランザクションは原子的で、一貫性があり、分離されており、耐久性があります。 NoSQL データベースは多くの場合、BASE に準拠しています。つまり、結果整合性があります。最後に、SQL データベースはスキーマベースです。つまり、データの構造はデータベーススキーマによって定義されます。多くの場合、NoSQL データベースはスキーマレスです。つまり、データの構造はデータベーススキーマによって定義されません。

一般に、NoSQL は SQL に比べてデータの正規化において効率的ですが、この違いは常に目に見えるわけではありません。 JSON 形式でデータをクエリする場合、SQL は JSON よりも効率的です。
実際、SQL と NoSQL は、その仕事をするために記述する必要はありません。これは、SQL データベースよりも NoSQL データベースに簡単にアクセスできるため、一部のアプリケーションにとって利点となります。
この特典は、すべてのアプリケーションにまったく適用されない場合があります。 SQL データベースの動作を変更する必要がある場合は、コードを記述する必要があります。
さらに、NoSQL は SQL よりも厳格です。 NoSQL データベースは、すべてのデータに影響を与えずに追加または削除することはできません。
一方、NoSQL は SQL よりも機敏です。 NoSQL データベースのノードは、データベースの残りの部分に影響を与えることなく追加または削除できます。
NoSQL データベースのもう 1 つの利点は、SQL データベースよりもはるかに簡単にスケールアップできることです。 NoSQL データベースにノードを追加すると、SQL データベースに行を追加するよりも多くのリソースが必要になる場合があります。
SQL および NoSQL データベースの使用には、多くの利点と欠点があります。いずれかを選択する前に、アプリケーションの特定の要件を考慮することが重要です。

Nosql データベースの種類

NoSQL データベースは、キー値ストア、ドキュメントデータベース、列ファミリーデータベース、グラフデータベースの 4 つの主なカテゴリに分類されます。各タイプの NoSQL データベースは、特定のタイプのデータモデル用に設計されています。最も単純なタイプの NoSQL データベースであるキー値ストアは、最小限のインデックス作成で多数のレコードを格納するために最適化されています。キー値ストア内のレコードは、各レコードを一意に識別するキーで編成されます。値は通常、構造化されていない大規模なデータの塊です。 MongoDB などのドキュメントデータベースは、データを JSON のようなドキュメントに格納します。各ドキュメントには任意の数のキーと値のペアを含めることができ、各ドキュメントの構造は同じコレクション内の他のドキュメントとは異なる場合があります。 Cassandra などの列ファミリーデータベースは、行ではなく列にデータを格納します。各行には異なる数の列を含めることができ、各行の列は任意の順序にすることができます。 Neo4j などのグラフデータベースは、ノード、エッジ、およびプロパティを含むグラフ構造にデータを格納します。ノードは人や企業などのエンティティを表し、エッジはそれらの間の関係を表します。

スケールアウトすると、データベースは水平方向に拡大し、必要に応じてノードを追加できます。「レプリケーション」という用語は、複数のノードでノード障害が発生した場合にデータが自動的に回復されるという事実を指します。柔軟なデータ構造を使用して、アプリケーションコードを変更することなく、テキスト、JSON、XML などのさまざまな形式でデータを格納できます。列指向ストレージ、mapreduce アルゴリズム、シャーディングなど、いくつかの手法を使用してNoSQL システムのパフォーマンスを向上させることができます。さらに、水平方向のスケーリングにより、データベースをより小さな部分に分割できるため、必要に応じて各部分を縮小または拡大できます。 NoSQL データベースには、スケーラビリティと柔軟性の向上など、従来のリレーショナルデータベースに比べて多くの利点があります。また、リアルタイムアプリケーションをリアルタイムで実行するためにも使用できます。これは、大量のデータへの高性能と簡単なアクセスが必要なためです。

Nosqlとは

Nosql は、スケーラブルで柔軟になるように設計されたデータベースの一種です。大量のデータを処理する必要があるアプリケーションや、リアルタイムの応答を必要とするアプリケーションに適しています。

NoSQL データベースは、従来のリレーショナルデータベースに比べてさまざまな利点があるため、ますます人気が高まっています。それらは通常、より高速でスケーラブルであり、維持費も安価です。最も人気のある NoSQL データベースの1 つは Cassandra です。グリッドにデータを格納する行とは対照的に、列は Cassandra にデータを格納します。そのため、データベース内のデータを特定の方法で編成する必要はありません。 NoSQL データベースは適応性が高いため、大規模なアプリケーションの実行にも使用できます。さらに、NoSQL データベースは特定の方法で編成する必要がないため、変化するニーズに合わせてスケールアップまたはスケールダウンできます。 NoSQL データベースの欠点の 1 つは、結合を実行できないことです。データは行ではなく列に格納されるため、他のデータと組み合わせてより完全な全体像を形成することはできません。 NoSQL データベースは、一般的にデータを格納するための優れた選択肢です。従来のリレーショナルデータベースとは異なり、多くの場合、高速でスケーラブルであり、維持費も安価です。

Nosql データベース

Nosql データベースは、従来のリレーショナルデータベースモデルを使用しないデータベースです。代わりに、キー値データベース、ドキュメントデータベース、カラム型データベース、グラフデータベースなど、さまざまなモデルを使用しています。 Nosql データベースは、多くの場合、リレーショナルデータベースよりもスケーラブルでパフォーマンスが高く、データがリレーショナルモデルにあまり適していないユースケースに適しています。

SQL よりも高度であるにもかかわらず、Hadoop は大規模なデータセットをより効果的に処理できるため、業界内で人気が高まっています。 SQL は、単純なクエリの場合は Hadoop よりも複雑なクエリの場合に費用対効果の高いオプションになる可能性がありますが、単純なクエリの場合はより安全なオプションでもあります。

1 ビッグデータと Nosql: 2 つのデータ ストレージ方法の比較