次元モデリング: NoSQL 環境でデータを管理するための強力なツール

次元モデリングは、多次元データ モデルの作成に使用されるデータ モデリング手法です。 このデータ モデルは多数のディメンションで構成され、各ディメンションはデータのさまざまな側面を表します。 各ディメンションのデータはレベルの階層に編成され、最下位レベルが最も詳細なデータを表します。 次元モデリングは、nosql 環境でデータを管理するための強力なツールです。 ビジネスの変化するニーズに合わせて簡単に変更できる、柔軟でスケーラブルなデータ モデルを作成するために使用できます。

NoSQL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) ではサポートされていません。 この意味で、モデルはデータがどのように相互に関連しているか、つまりすべてがどのように一緒に流れるかを明示的に述べていません。

Nosqlにはリレーショナルモデルがありますか?

非 SQL データベースとは、本質的にリレーショナルではないデータ ストアを使用するデータベースです。 それらの高レベルの使いやすさ、スケーラビリティ、回復力、および可用性は、使いやすさ、スケーラビリティ、および回復力に起因しています。 NoSQLは、正規化されたデータのテーブルをキーと値のペアまたは JSON ドキュメントに結合するのではなく、非構造化データまたは半構造化データを格納します。

JSON ドキュメントは読み書きが簡単で、データの分析とクエリも簡単です。 また、軽量で高速なため、モバイル アプリや Web アプリケーションにデータを保存するのに最適です。 JSON データベースは、ログ ファイル、ユーザー プロファイル、連絡先リストなど、さまざまな種類のデータを格納するために使用できます。

Mongodb はリレーショナルですか、それとも非リレーショナルですか?

MongoDB の非リレーショナル ドキュメント データベースは、JSON に似たストレージ形式でサポートされています。 MongoDB データベースには、完全なインデックス作成のサポートや豊富で直感的な API による単純なレプリケーションなど、非構造化データの保存に最適な幅広い機能があります。

Nosql データベースの 4 つのデータ モデルとは?

NoSQL データベースには、key-value、document、columnar、graph の 4 つの一般的なデータ モデルがあります。 各モデルには独自の長所と短所があるため、特定のアプリケーションに適したモデルを選択することが重要です。 キー値ストアは最も単純な NoSQL データベースであり、通常、データの迅速な検索を必要とする高性能アプリケーションに使用されます。 キーと値のストアでは、各データがキーと値のペアとして格納されます。 キーは、単純な数値から複雑なデータ構造まで、値を検索するために使用されます。 ドキュメント データベースはキーと値のストアに似ていますが、値は通常、ドキュメントと呼ばれるより複雑なデータ構造です。 ドキュメントはクエリとインデックスを作成できるため、複雑なクエリを必要とするアプリケーションに適しています。 カラム型データベースは、大量のデータを格納およびクエリするために最適化されています。 列データベースでは、データは行ではなく列に編成されます。 これにより、大規模なデータセットに対して合計、平均、カウントなどの集計関数を簡単に実行できます。 グラフ データベースは、データ間の複雑な関係を必要とするアプリケーション向けに設計されています。 グラフ データベースでは、データは一連のノードとエッジとして表されます。 ノードは人、場所、物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。

Nosqlにはいくつのデータモデルがありますか?

ドキュメント データベース、幅の広い列のデータベース、およびグラフ データベースには通常、それぞれの長所を活用する独自のクエリ言語があります。

4 種類のデータベース モデル

階層型データベース、リレーショナル データベース、ネットワーク データベース、およびオブジェクト指向データベースは、データベース モデルの 4 つの主要なタイプです。 階層データベース モデルは、データを階層に格納するデータベースの一種です。 データは、さまざまな種類の情報を表すいくつかのレベルに分割されます。 たとえば、階層モデルには、顧客、製品、注文などのレベルがある場合があります。 多くの部門または部門を持つ組織では、部門ごとに個別のデータ レコードが必要になるため、このタイプのモデルが頻繁に使用されます。 これは、そこに格納されているテーブルと列を持つデータベースです。 各テーブルには特定の形式があり、各列はその形式の情報を表します。 たとえば、テーブル情報には、名前、住所、電話番号などの顧客情報が含まれる場合があります。 シンプルで読みやすい形式でデータを追跡したい組織は、リレーショナル モデルを頻繁に使用します。 ネットワーク モデルは、ネットワークのノードと接続に基づくデータベースの一種です。 ノードは個々のデータを表し、リンクはそれらの間の関係を表します。 通常、組織はネットワーク モデルを使用して、より複雑なグラフィック形式でデータを管理します。 オブジェクトとそのプロパティに基づくデータベースは、オブジェクト指向モデルと呼ばれます。 オブジェクトはデータベースの基盤であり、プロパティはオブジェクトに格納できる特定の情報を表します。 たとえば、オブジェクトには、名前、住所、電話番号など、顧客に関する情報が含まれている場合があります。 これは、より詳細で特定のデータをよりオブジェクト指向の形式で追跡したい組織によって頻繁に使用されます。

Nosql のさまざまなデータ分散モデルとは?

分散モデルは、分散用とデータの分散用の 2 つのタイプに分類されます。 複数のサーバーからのデータのサブセットが、各サーバーからシャードとして提供されます。 複製プロセスがあります。 レプリケーションでは、データの各ビットが 1 つのサーバーから別のサーバーに転送されるため、複数の場所にデータを保存できます。

4種類のディストリビューション

対称、左に歪んだ、右に歪んだ、一様な分布は、最も一般的な 4 つの分布です。 最も一般的な分布は対称的で、グラフのベル カーブに似ています。 左に歪んだ分布は、右に歪んだ分布よりも左に歪む傾向があります。 一様分布は 4 つの分布の中で最も対称的であり、グラフは平らな線に似ています。 二峰性分布は、片側にピークがあり、反対側に谷があることで区別されます。

Nosqlの概念に適合するデータモデルは?

さらに、NoSQL は単一の概念として存在しません。 むしろ、この記事で取り上げる主要な概念である、キー値ストア、ワイド カラム ストア、グラフ データベース、およびドキュメント データベースの 4 つの主要なデータベース モデルで構成されています。

さまざまなタイプの Nosql データベース

NoSQL データベースにはいくつかの種類があり、それぞれデータ ストレージへのアプローチが異なります。 NoSQL データベースは、MongoDB、CouchDB、Cassandra、または Redis にあります。 利用可能なデータベースは多数あり、それぞれに独自の機能セットがあるため、状況ごとにどのデータベースが最適かを判断するのは難しい場合があります。 SQL Server データベース管理システムは、テーブルを使用してデータを格納するリレーショナル データベース管理システムです。 これは従来のデータベースであるため、NoSQL データベースに通常見られる機能をサポートしていません。 たとえば、SQL Server はテーブル間の結合をサポートしていません。これは、複数のテーブルにデータを格納する必要がある場合に問題になる可能性があります。 NoSQL データベースの目的は、大量のデータを格納することであり、従来のデータベースよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 そのため、できるだけ早くテーブルからデータを取得する必要がある状況に最適です。 NoSQL データベース市場は成長しており、特定のアプリケーションに最適なデータベースを選択するのは難しい場合があります。 どれが自分に合っているかわからない場合は、専門家を選択するのが最善の方法です。

Nosql データベースに共通する 3 つの特徴とは?

NoSQL データベースの 3 つの主な機能は、スケールアウト、レプリケーション、および柔軟なデータ構造です (図 1)。

これは、開発者が Cassandra スキーマを作成するのに役立つ Web ベースのツールです。 グラフィカル ユーザー インターフェイスで Cassandra スキーマを作成、変更、およびクエリするために使用できます。

Nosql データベース: 長所と短所

Nosql データベースはスキーマフリーです。つまり、データをクエリするためにエンティティ リレーショナル モデルを作成する必要はありません。 さまざまなプロセッサで実行できるため、ローエンドのハードウェアやモバイル アプリケーションで使用できます。
データを格納するための特定の要件に対応できる、さまざまな非リレーショナル データベースがあります。 MongoDB、CouchDB、CouchBase は NoSQL データベースの例です。 MongoDB では、CouchDB オブジェクトは MongoDB ライブラリに格納されますが、CouchDB では、MongoDB ファイルは CouchDB ライブラリに格納され、CouchBase では MongoDB ファイルが格納されます。 Cassandra、HBase、および Redis は、Hadoop および Redis のデータを格納するために最も一般的に使用されているプラ​​ットフォームです。

Nosql データ モデリングの例

このソフト スキーマ手法は、 NoSQL データ モデルで一般的に使用されます。 グラフ ストアやキー バリュー ストアなどのデータ モデルでは、任意の形式で表現できる値の計算が可能であるため、値を制限なく表現できます。 もう 1 つの例は、列と列ファミリーを組み合わせた BigTable です。

データのスキーマを作成する

スキーマは、プログラム内のデータ モデルを記述するドキュメントです。 スキーマを作成する最も一般的な方法の 1 つは、データ モデラーを使用してデータ モデルを作成した後、アプリケーション フレームワークでコードを作成することです。

Nosql データ モデル図

標準の nosql データ モデルがないため、標準の nosql データ モデル ダイアグラムはありません。 各 nosql データ モデルは、使用される特定のアプリケーションのニーズに適合するように設計されています。 ただし、ほとんどの nosql データ モデルが共有する一般的な特性がいくつかあります。 これらには、スキーマがなく、スケーラブルで、使いやすいことが含まれます。

Nosqlデータベースのデータモデルを駆動する要因はどれですか

NoSQL データ モデリングの主な焦点は、通常、プラットフォームでサポートされているクエリの種類など、アプリケーション固有のアクセス パターンです。

Nosql を使用したデータ モデルが必要ですか?

NoSQL を使用するデータベース アーキテクチャは、リレーショナル モデルの行と列から脱却するように設計されています。 また、NoSQL データベースにはあらゆる種類のデータ モデルが欠けているというのはよくある誤解です。 スキーマの冒頭は、データがどのように編成されるかの記述です。

Cassandra Data Modele を使用した Cassandra スキーマの設計

Cassandra Data Modelerは、Cassandra のスキーマの設計を支援するツールです。 以下に概説する手順に従うことで、適切に構造化された効率的でスケーラビリティの高い Cassandra スキーマを作成できます。