Nosqlで集計する方法

公開: 2022-11-23

NoSQL データベースにデータを集約する際に考慮すべき点がいくつかあります。 1 つ目は、データの構造です。 リレーショナルデータベースでは、通常、データは行と列を持つテーブルに格納されます。 NoSQL データベースでは、データはドキュメントに格納されることが多く、リレーショナルデータベースの行に似ています。各ドキュメントには、リレーショナルデータベースの列に似たさまざまなフィールドを含めることができます。 2 番目に考慮すべきことは、実行する集計のタイプです。最も一般的な集計の種類はカウントです。これは、特定の基準に一致するドキュメントの数を単純にカウントします。その他の一般的な集計には、合計、平均、最小、最大などがあります。

Nosqlの集計とは何ですか?

NoSQL の集計データモデル (ADM) とは何ですか? 集約と呼ばれるオブジェクトの集まりは、1 つと見なされます。 NoSQL データベースの「集約」という用語は、機能するために結合されたデータのコレクションを指します。さらに、これらは ACID 操作の境界を形成するデータまたは集計のタイプです。

ドメインオブジェクトを維持するための最適な方法の選択は、プロジェクトの範囲によって異なりますが、オプションを無視して、長所と短所を検討することはできません。ドメインオブジェクトのコレクションは、デフォルトで集約として分類されます。 NoSQL データベースのキー/値の単純さは、このデータをスキーマなしで保存できることを意味します。ドキュメント情報 (通常は JSON) は NoSQL データベースに保存されます。このモデルは、ほとんどのプログラミング言語でこの方法によるデータの格納と取得が可能であるため、幅広いアプリケーションで使用できます。さらに、NoSQL データベースは、高レベルのスケーラビリティを備えた組織に最適です。データを要求するには、1 つの簡単な手順に従う必要があります。

集計関数は、データのコレクションを受け取り、集計データとして扱われる単一の値を返します。このプログラムは、さまざまな方法でデータを操作および分析するために使用できます。数値のコレクションが取得されると、sum 関数は合計を返します。このメソッドは、コレクション内のデータの合計量を計算するために使用されます。カウント関数は、数値のコレクションを取得した結果として、各数値がコレクションに表示される回数を返します。このメソッドを使用すると、コレクション内のアイテムの数を確認できます。 size 関数では、一連の数値が取得され、それらの合計バイト数が返されます。この方法でデータのコレクションを計算し、サーバー上でどのくらいのスペースを占めるかを判断できます。その結果、 avg 関数は、一連の数値を取得した後、コレクション内の値の平均値を返します。例として、このメソッドはコレクション内のデータ量を表示しますが、個々の値は表示しません。 max 関数は、一連の数値を取得した後、コレクションの最大値を返します。これにより、コレクションの最大の価値を把握できます。 min 関数は、コレクション内の最小値を持つ数値を返します。コレクション内の最小量はここで確認できます。 Oracle NoSQL Database の関数の 1 つに、sum、count、size、avg、max、min などの集計関数があります。関数を使用すると、コレクション内のデータの合計量、特定の数値がコレクション内に出現する回数、コレクションのサイズ、一連の値の平均など、さまざまな値を計算できます。集計関数は、データを操作および分析するための強力なツールです。

集計方法とは

集計方法は、複数のデータポイントを 1 つの値に結合する方法です。これは、データポイントの平均値、中央値、または最頻値を取得するなど、さまざまな方法で実行できます。集計は、大規模なデータセットをより管理しやすくするために、データ分析でよく使用されます。

SQL で集計を操作するには、使用する集計関数の種類、処理する必要がある値の数、および集計する必要があるデータの種類に注意する必要があります。 SQL では、データベースの定義に粗集計と細集計が使用されます。粗骨材には複数の値がありますが、細骨材には 1 未満の値があります。粗集計の 2 つの主なタイプは、数値集計と細集計です。粗集計は、数値集計、細集計、テキスト集計の 3 種類に分類されます。 avg、count、sum などの数値集計の値の数は、処理されると見なされます。最大値や最小値などのテキスト集計は、テキスト値の抽出および処理プロセスの結果として生成されます。計算を実行するとき、NULL 値は無視されます。テキスト集計を使用する場合、データセット内の文字に注意を払うことが重要です。データが文字セットと適切に一致しない場合、集計は適切に機能しません。たとえば、データが英語で集計がスペイン語の場合、集計は正しく機能しません。 SQL を使用する場合は、集計関数の種類、処理される値の数、および集計されるデータの種類を理解することが重要です。

Nosql の概要

Nosql は、いくつかの重要な点で従来のリレーショナルデータベース管理システムとは異なるデータベースシステムの用語です。たとえば、nosql データベースは分散していることが多く、複数のサーバーや複数のデータセンターに分散していることを意味します。この水平スケーリングにより、nosql データベースは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向上します。さらに、nosql データベースは多くの場合、スキーマレスまたはドキュメント指向のデータモデルを使用するため、特定のユースケースに対してより柔軟になります。

EFCodd の 1970 年の論文「大規模な共有データバンクのデータのリレーショナルモデル」などのオブジェクト指向データベースは、リレーショナルデータベースに似ています。分散システムは、コンピューターネットワークを介して相互に通信する多数のコンピューターとソフトウェアコンポーネントで構成されます。このタイプのシステムは、コンピューターの相互作用とリソースの共有によって特徴付けられ、共通の目標の達成を可能にします。分散コンピューティングシステムは、データをより効率的に処理できるため、他のタイプのシステムよりも高い処理能力を備えています。 NoSQL データベース管理システムと従来のリレーショナルデータベースシステムの違いは、いくつかの点で重要です。 NoSQL システムを使用すると、スケールアウトできるため、データストアを大幅に高速化できます。 Carlo Strozzi は、1998 年に NoSQL という用語を初めて作りました。

データベースの種類は、非リレーショナル、分散型であり、従来のリレーショナルデータベースシステムで重要なアトミック、一貫性、分離、または耐久性の標準に準拠していないものです。 CAP 定理によると、分散システム用のアプリケーションを設計する前に満たす必要がある 3 つの基本的な要件があります。分散計算機システムは、CAP 定理に従って、以下にリストされたすべての特性を保証することはできません。 NoSQL データベースの 4 つの基本タイプ (最も一般的なものは、次のカテゴリのタイプです)。グラフデータ構造のエッジまたはアークは、可変順序の可能性がある一連の順序付きペアです。

Nosql データベース: データを保存および取得する新しい方法

リレーショナルデータベースとは対照的に、NoSQL データベースは、データを格納および取得する従来の方法以外のモデルを採用しています。これは、非表形式の関係を使用することです。また、より効率的なデータの保存と取得が可能になるだけでなく、データベースを変更せずにサイズをスケールインおよびスケールアウトすることもできます。実際、NoSQL はしばらく前から存在しています。これは、従来のリレーショナルデータベースよりも優れた柔軟性とスケーラビリティの要求を満たすことができるため、データベース設計の実行可能なオプションです。

データデータ集約

データ集約は、複数のソースからデータを集めて、単一の中央リポジトリに配置するプロセスです。このデータを使用して、データがサイロに保管されていた場合に見つけるのが困難な洞察と傾向を提供できます。データの集計は、手動で行うことも、ソフトウェアツールを使用して行うこともできます。

大規模なデータコレクションを要約して高レベルの分析を生成するプロセスは、データ集約として知られています。 集計データの分析は、戦略計画、価格設定、マーケティングキャンペーンなどの活動に関する意思決定に不可欠です。今日のビッグデータとモノのインターネットの世界で成功するには、ビジネス戦略にデータ集約を含める必要があります。集計データの表示に続いて、分析、洞察、および概要の目的で使用できる形式に要約されます。データ集約を行うために、大部分の企業は人間の入力に大きく依存しています。集計ツールは、最も正確で適切なデータを可能な限り効率的に取得することで、集計方法を改善します。業界や部門を問わず、大量のデータが集まる中で的確な判断が求められます。

情報を集約することは、戦略的な意思決定に役立つだけでなく、製品開発、計画、および運用の最適化にも役立ちます。この手順は、通常、独自のデータ集計技術とさまざまなデータ集計ツールの使用を必要とするマーケティング戦略の開発に特に役立ちます。重要なのは、マーケティング費用を適切に使用し、売上を最大化することです。 COVID パンデミックは、データ集約の重要性の教科書的な例として機能し、政府の医療施設だけでなく、監視機関にとってもデータ集約の重要性を示しています。新しいソリューションを考え出すためには、ヘルスケア分野の変化と傾向を監視することが不可欠です。さらに、データの集約により、患者と医療提供者の間の信頼が高まります。過去 10 年間で法律が大幅に進化したため、Web サイトの所有者は、Cookie がユーザーの個人情報にどのように影響するかについて、非常に透明性を確保する必要があります。自動データ集約ツールを使用して、データの出所とソースを追跡することで監査証跡を作成することもできます。

いつ集計を使用するかを選択するのは必ずしも簡単ではありませんが、データが正確であり、分析が健全な原則に基づいていることを確認することが重要です。データ集約の目的は目標を達成することであり、その過程で失われたり歪められたりしないように、データは常に追跡されるべきです。
データ集計は強力なツールになり得るという事実にもかかわらず、生態学的に無効な分析を避けるために注意して使用する必要があります。

データ集約: 基本

このテクノロジーは、データを整理および分析するためにさまざまな方法で使用されます。よく使われるのは、販売データベースの販売データ、顧客データベースの顧客データ、製品データベースの製品データなど、さまざまなデータベースのデータの集合です。データ集計のプロセスは、いくつかの方法によって区別されます。最も一般的なデータ集計方法は、合計、平均、平均、および中央値の式です。数値は、カウント、パーセンテージ、および比率に加えて、1 つ、2 つ、または 3 つの数値で構成できます。データ収集プロセスが完了すると、どのリソースまたはリソースグループの需要が高いかを判断できます。集約されたデータは、ビジネスプロセスの改善や人的分析の実施にも使用できます。