NoSQL データベースのデータをモデリングする際に留意すべき 3 つのこと

生成されるデータの量が指数関数的に増加し続けているため、NoSQL データベースの人気が高まっています。 固定スキーマに基づく従来のリレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースはスキーマがないため、柔軟性が高く、スケーリングが容易です。 NoSQL データベースのデータのモデリングに関しては、留意すべき点がいくつかあります。 まず、スキーマがないため、列やデータ型の定義について心配する必要はありません。 これは、適切と思われる方法でデータを構造化できることを意味します。 次に、NoSQL データベースはスケーラブルに設計されているため、複数のサーバーにデータを分散する方法を考慮する必要があります。 これはシャーディングと呼ばれ、データ モデルを設計するときに最初から考慮する必要があるものです。 最後に、NoSQL データベースは、大量の非構造化データを格納するためによく使用されます。 これは、データ モデルがリレーショナル データベースの場合よりもはるかに単純になることを意味します。 これらのことを心に留めておけば、NoSQL データベース用のデータのモデリングに向けて順調に進むことができます。

SQL データベースでは、データが重複するたびに別のテーブルに取得されます。 データ モデルは、REST API 応答を使用して作成され、データベース内の行に対してプロットされます。 複数の行を 1 つのテーブルに結合するには、ディスクに複数回戻ってはなりません。 NoSQL データベースはより広く分散されているため、パフォーマンスが向上します。 NoSQL データベースでは、行にさまざまなフィールドを含めることができます。 注文の詳細や顧客情報など、さまざまな種類のデータを保持する必要がない場合は、データを複数のテーブルに格納する必要はありません。 複数のパーティションに分割できる NoSQL データベースは、さまざまなサーバーにデプロイできます。

パーティション キーは、行がどのパーティションに分割されるかを決定します。 DynamoDB のセカンダリ インデックスは、ローカルとグローバルの 2 種類で利用できます。 ローカル セカンダリ インデックスには、パーティション キーとは異なる並べ替えキーがありますが、同一である必要があります。 さらに、グローバル セカンダリ インデックスを使用して、ポートフォリオ内のすべてのアイテムの統一されたビューを作成できます。 ディスクから 100 行を読み取るのは、フィルターで除外して 2 行のみを返す場合、非効率的です。 NoSQL データベースを使用している場合は、リレーショナル データベースでモデル化する場合とは異なる方法でデータをモデル化する必要があることに注意してください。 データは予想されるクエリに従って構造化する必要があるため、NoSQL データベースはリレーショナル データ構造に基づくデータベースよりも柔軟性が低いと考えられることがあります。

問題は、関係を RDBMS で明示的にエンコードするか、NoDatabase で暗黙的にエンコードするかです。 NoSQL の利点は、スケーリングできることです。 RDS インスタンスは、1 TB のメモリと 128 個の vCPU の最大容量で実行できます。これは、99% のスタートアップの容量の 2 倍以上です。 一方、DynamoDB はアマゾン ウェブ サービス経由でのみ利用できますが、オープンソース データベースはクラウド プロバイダーに縛られることはありません。

NoSQL という用語は、キー値ストア、ドキュメント ベースのストア、列ベースのストア、グラフ ベースのストアの 4 種類のデータベースを指します。 NoSQL データ モデリングの 3 つの主要なタイプは、概念、一般、および階層です。

NoSQL データ モデルとはこのモデルは、リレーショナル データベース管理システム(RDBMS) に依存していません。 その結果、モデルはデータがどのように関連するか、またはすべてがどのように接続するかを指定しません。

大量のデータをクエリできることは、 NoSQL システムの最も重要な特徴の 1 つです。 ドキュメント データベースは、最も多くの機能を提供するため、幅広いアプリケーションをサポートできます。 キー値ストアや幅の広い列ストアで主キーを使用するなど、さまざまな方法でデータにアクセスできます。

NoSQL データベースの目標は、リレーショナル データベースの行と列から脱却することです。 ほとんどの人は、NoSQL データベースをデータ モデルの欠如と誤解していますが、これはよくある誤解です。 前のセクションでは、データがスキーマでどのように編成されるかについて説明しました。

Nosql データ モデリングの例

Nosql データベースでデータをモデル化するにはさまざまな方法があり、最適なアプローチは特定のアプリケーションとデータ要件によって異なります。 たとえば、キー値ストア内のデータをモデル化する一般的な方法の 1 つは、ハッシュ マップを使用することです。これにより、キーによるレコードの迅速な検索が可能になります。 ドキュメント指向データベースでデータをモデル化するもう 1 つの一般的な方法は、入れ子になったドキュメントを使用することです。これは、従来のリレーショナル データベースよりも効率的に複雑なデータ構造を表すことができます。

Nosql データベース モデリング ツール

nosql データベース モデリング ツールに関しては、いくつかの異なるオプションから選択できます。 たとえば、データ モデルの設計と視覚化を支援するツールや、nosql データベースの管理と最適化を支援するツールがあります。 特定のニーズが何であれ、役立つ nosql データベース モデリング ツールが存在する可能性があります。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースをより小さなチャンクに分割することで、より柔軟になるように設計されています。 ほとんどの人は、NoSQL データベースをデータ モデルがまったくないものと誤解しています。 データがどのように編成されるかを理解することは、スキーマを形成する上で重要なステップです。 これらの違いは、NoSQL データベースの 4 つの主要なタイプのそれぞれのデータ モデルに反映されます。 その結果、スキーマの設計は、アプリケーションのニーズを満たすために時間の経過とともに反復されます。 適切な NoSQL データベースを選択するには、まず、ユース ケースに最適なデータ モデルを決定する必要があります。 各ドキュメントに値とフィールドを格納する際には、さまざまな種類のデータ型とデータ構造から選択できます。

さまざまなフィールド値タイプを処理するためにいくつかの強力なクエリ言語が開発されており、フィールドはクエリを使用して取得されます。 NoSQL データベースの行は、列ファミリーと呼ばれるキーと関連する列で構成されます。 NoSQL データベースは、データを格納する 4 種類の基本構造で構成されています。 データの編成方法は非常に順応性がありますが、XML レスと呼ばれることもあります。 ドキュメント データベース、ワイドカラム データベース、およびグラフ データベースは、通常、特定のクエリ言語を使用するように構成されています。

NoSQL データベースは、より柔軟で動的なデータ格納方法を提供するため、人気が高まっています。 これらのデータベースはクラウド向けに設計されているため、水平方向に拡張できるため、急速な成長に対応したいビジネスに最適です。

データベース モデリング ツールとは

データ モデリング ツールは、ダイアグラムに基づいてデータベース構造を作成できるソフトウェア アプリケーションであり、ニーズに合わせたデータ構造を簡単に作成できます。 ユーザーは、特定の業界に合わせて調整されたインフォグラフィック、図、データの視覚化、およびフローチャートを作成できます。

Nosql データベース設計のベスト プラクティス

NoSQL データベースを設計するときは、次のベスト プラクティスを考慮することが重要です。
1. シンプルに保つ: NoSQL データベースは、シンプルで使いやすいように設計されています。 したがって、デザインをできるだけシンプルに保つことが重要です。
2. 結合を避ける: 結合は NoSQL データベースではサポートされていません。 したがって、データベースを設計するときはそれらを避けることが重要です。
3. データの非正規化: データの非正規化は、NoSQL データベースでは一般的な方法です。 これは、パフォーマンスを向上させるためにデータが複製されることを意味します。
4. スキーマを使用する: NoSQL データベースではスキーマは必要ありませんが、データの整理に役立ちます。
5. 適切なデータ型を使用する: NoSQL データベースはさまざまなデータ型をサポートします。 データベースの各フィールドに適切なデータ型を選択することが重要です。

RDBMS の非正規化では、リレーショナル パラダイムの長所を利用できます。 NoSQL データベースは、動的エンティティと半構造化集計を作成するための優れたツールです。 エンティティと関係について考える代わりに、階層と集計のアプローチを使用してNoSql をモデル化します。 RDBMS での非正規化は、データベースを NoSQL データベースに効果的にシャットダウンします。 集計の大きな集計が必要な場合は、コードに参加する必要があります。小さな集計が必要な場合は、それを解析する必要があります。 できるだけ早くあなたの関係についてもっと学ぶべきです。

Nosql データベース ダイアグラム

Nosql データベース ダイアグラムは、従来のリレーショナル データベースとは異なる形式でデータを格納するデータベースの一種です。 Nosql データベースは、高いレベルのスケーラビリティとパフォーマンスを必要とするアプリケーションによく使用されます。

データ モデリング図の名前と構造は、ER 図やクラス図とは異なります。 関係の NoSQL ルールは、開発者によって単純化されており、開発者が NoSQL を使い始めるのを支援することを目的としています。 モデリングするときは、読み取り操作と書き込み操作を事前に計画することが常に望ましいです。 参照数や番号が増えているドキュメントを別のドキュメントに入れることは決して良い考えではありません。 その結果、成長し続ける多くのアイテムが市場に出回っているため、それらの ID を参照として製品に埋め込んだり追加したりすることはできません。 別のコレクションを作成して複数のトランザクションを格納するか、グループ内で行われたすべてのトランザクションに一意の識別子フィールド (id トランザクションなど) を挿入するだけです。 NoSQL データ モデリングの名前と設計原則は、SQL ほど強力ではありません。

読みやすくするために、図を構成する記号を含めることを常にお勧めします。 製品には多数のトランザクションがあり、完全にオプションですが、要件を満たす必要があります。 アプリケーションが開発されるにつれて、下の図を改善する必要がある場合があります。

Nosql データベースの長所と短所

Nosql データベースは、半構造化データ用に設計されています。 リレーショナル モデルは、これには適していません。 キーと値のストアは、さまざまなキーと値のペアでデータを格納するため、優れた選択肢です。

Nosql データベース スキーマの例

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースの従来のテーブル ベースのスキーマを使用しない非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースは、ビッグ データやリアルタイム Web アプリケーションによく使用されます。

データベース NoSQL は、リレーショナル データベースとは対照的に、データを格納するための固定スキーマを必要としません。 NoSQL データベースの主な目的は、分散システムで大規模なデータ ストレージを有効にすることです。 Twitter、Facebook、Google などの企業は、膨大な量のデータを分析し、リアルタイムの Web アプリを作成するために NoSQL を使用しています。 データはデータベースに格納され、キー値を持つキーのペアとして取得されます。 このタイプの NoSQL データベースは、コレクション、辞書、または連想配列に情報を格納するために使用できます。 ドキュメント タイプは、コンテンツ管理システム、ブログ プラットフォーム、リアルタイム分析、および e コマースで一般的に使用されます。 ほとんどの場合、グラフ ベース データベースは、ソーシャル ネットワーク、ロジスティクス、または空間データベースにデータを格納するために使用されます。

MapReduce ツールを使用して、CouchDB でビューを定義できます。 この原則によれば、分散データ ストアは 3 つのうち 2 つ以上を保証することはできません。 データの一貫性は必須です: 操作が実行された後でも、データを変更してはなりません。 サーバー間の通信が安定していない場合でも、システムの Partition Tolerance を維持することが重要です。

Nosql データベースにはスキーマがありますか?

NoSQL にはスキーマがありますか? 機能の階層を持つリレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースにはありません。 NoSQL データベースの 4 つの主なタイプのそれぞれの基礎となる構造は、データの格納に使用されます。

アプリケーションに最適な方法でデータを。 Mongodb の 3 種類のスキーマ

MongoDB には、使いやすさやメンテナンスのしやすさなど、多くの利点があります。 このシステムの最も単純なバージョンは、複雑なスキーマを使用する必要がないため、より単純です。 その柔軟なスキーマにより、アプリケーションに最適な方法でデータをモデル化できます。 この記事では、MongoDB でのデータ モデリングについて説明します。 MongoDB のデータはデフォルトで変更できます。 ドキュメント構造は、コレクションによって自動的に適用されるわけではありません。 その結果、パフォーマンス要件も満たしながら、アプリケーションのニーズに最適なデータ モデルを設計できます。 MongoDB は、論理、物理、ビューの 3 種類のスキーマを採用しています。 データベースの論理スキーマは、その記述方法を記述します。 論理スキーマを使用して、Products というデータベースの構造を定義し、製品のリストを作成できます。 論理スキーマは、データベース内のデータ間の関係を定義し、その格納方法を決定するために使用されます。 物理スキーマは、物理データベースによって定義されます。 たとえば、物理スキーマを使用して、Products というデータベース内のデータ構造を定義できます。 また、データのインデックスと検索の方法も決定します。 物理スキーマは、ディレクトリまたはディスク上にあります。 ビュー レベルのデータベースでは、ビュー スキーマはデータベースの設計を記述します。 たとえば、ビュー スキーマを使用して、Products というデータベースの構造を定義できます。 ビュー スキーマはデータ セットの構造を定義しますが、格納方法は決定しません。 ただし、そのおかげで、ドキュメントをサポートできるすべてのストレージ テクノロジを使用できます。 MongoDB は、3 つの異なるタイプに基づくスキーマをサポートしています。 論理スキーマはデータの構造を定義する方法であり、物理スキーマはデータのストレージの形式を定義する方法であり、ビュー スキーマはデータの構造を定義する方法ですが、その構造を決定する方法ではありません。構造化された。 MongoDB のデータ モデルを使用すると、その柔軟性に基づいて満たす要件を選択できます。 たとえば、大量のデータがある場合は、Web スキーマではなく物理スキーマを使用することをお勧めします。 データが非常に少なく、構造を簡素化したい場合は、ビュー スキーマを使用できます。 MongoDB の宣言型スキーマとそのシンプルで強力なユーザー インターフェイスにより、MongoDB はカスタム モデルの開発に最適です。

Nosqlデータベースに使用されるスキーマのタイプは?

スケーリング: 通常、NoSQL データベースは、開発者のニーズに合わせて簡単にスケールアップおよびスケールダウンできるスキーマを提供します。 その柔軟なデータ モデルにより、NoSQL データベースは半構造化データと非構造化データの保存に最適です。

Json: データベース管理の未来?

標準 SQL データベースで厳密な行と列の構造を必要としない半構造化データを含むデータは、JSON に最適です。 これを使用して、コンテンツをより迅速かつ効率的に作成および更新し、スキーマの柔軟性を向上させることができます。 たとえば、ユーザー プロファイルや製品の説明を保存するのに理想的です。

Nosqlの例は何ですか?

NoSQL データベースは、さまざまな業界で幅広いタスクを実行するために使用できます。 NoSQL データベースは、そのタイプに基づいて分類されます。 たとえば、文書データベースは汎用データベースとして分類されます。 キー値データベースでは、単純なルックアップ クエリを大量のデータに対して実行できます。

Mongodb が最高の Nosql データベースである理由

Uber、Airbnb、Pinterest など、何百万人ものユーザーが MongoDB を使用しています。 これは、GitHub で最も人気のある NoSQL データベースでもあります。 MongoDB を使用する理由は数多くあります。 さらに、わずか 2GB のインデックス サイズは印象的です。 短時間で大量のデータを処理できます。 さらに、MongoDB には、シャーディングやレプリケーションなどの便利な機能が多数あります。 データのサイズが大きくなっても、データを安全に保護できます。 NoSQL データベースに関しては、MongoDB が間違いなく王様です。