Nosql データベースの Erd を描画する方法

この記事では、NoSQL データベースの ERD を描画する方法について説明します。 これは、NoSQL データベースを使い始めたばかりの人、または NoSQL データベースの使用を検討している人にとって特に便利です。 最初に、NoSQL データベースとは何か、そして NoSQL データベースがますます人気を博している理由について説明します。 次に、エンティティ関係図を使用してデータベースを設計する方法の概要を簡単に説明します。 最後に、NoSQL データベースの ERD を描画する方法について説明します。 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 ベースの構造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、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、優れたパフォーマンスを提供します。 また、多くの場合、設計と実装が容易です。 データベースを設計するときは、最初にエンティティとそれらの間の関係を決定することが重要です。 エンティティは、データを格納できる人、場所、物、または概念です。 リレーションシップは、2 つ以上のエンティティ間の接続です。 エンティティと関係が決定されると、ERD で表すことができます。 ERD は、データベース内のエンティティと関係をグラフィカルに表現したものです。 データベースの構造を視覚化し、データベースを設計するための便利なツールです。 NoSQL データベースの ERD を描画する際に留意すべき点がいくつかあります。 まず、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 ベースの構造を使用しません。 これは、NoSQL データベース内のエンティティと関係をさまざまな方法で表現できることを意味します。 第 2 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スケーラブルです。 これは、より多くのデータとより多くのユーザーを処理できることを意味します。 最後に、NoSQL データベースは多くの場合、設計と実装が容易です。 結論として、ERD は NoSQL データベースを設計するための貴重なツールです。 ERD を描画するときは、NoSQL データベースとリレーショナル データベースの違いに留意することが重要です。

次の記事では、Dataedo を使用して MongoDB で ER 図を作成する方法について説明します。 Dataedo Desktop をインターネットからコンピュータにインストールする必要があります。 MongoDB データベースに接続して、コレクションのリストを作成できます。 Dataedo はその情報を使用してデータ ディクショナリを生成します。 このチュートリアルでは、スキーマをツールにインポートする方法について説明します。 MongoDB はリレーショナル データベースではなくドキュメント ストアであるため、従来の ER モデリングは MongoDB には効果的ではありません。 ER 図を作成する場合は、エンティティ (コレクション) と関係が必要です。

半構造化データは、ドキュメントが埋め込まれたデータとして定義され、別のレコード (ドキュメント) または行の配列を別のレコードに埋め込むことができます。 ドキュメントの埋め込み配列は、1 対多の関係が実装されている、より複雑な設計概念です。 Dataedo を使用するには、データ要素をメタデータ リポジトリにアップロードする前に、データ要素間の関係を理解する必要があります。 MongoDB では、単純なフィールドではなく参照モデルとして配列を使用する方が効果的です。 単純な外部キーの関係を説明する方法とほぼ同じように、この関係を明確に示しています。 多対多のカーディナリティを示すには、[PK カーディナリティ] フィールドに「多」と入力します。 MongoDB でドキュメントの図を作成するにはどうすればよいですか?

エンティティ メニューからドキュメント フィールドを選択し、表示する列をクリックすると、ドキュメント フィールドを表示できます。 このプロセスを数回繰り返して、データベース スコープが異なる複数のダイアグラムを生成します。 最初のステップは、MongoDB ダイアグラムを作成することです。

Nosql の Er ダイアグラムを描画できますか?

リレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースにはデータを表す標準的な方法はありません。 これは、NoSQL データベースの ER 図を描く標準的な方法がないことを意味します。 ただし、一部のツールは、NoSQL データベース用のカスタム ER 図を作成する機能を提供する場合があります。

ER やクラス図とは異なり、NoSQL はデータ モデリング図に名前や制約を提供しません。 最小限の専門知識を持つ人は、関係に関する NoSQL の緩和されたルールが役立つことに気付くでしょう。 モデリング中は、読み取り操作と書き込み操作を事前に計画しておくことをお勧めします。 管理がますます困難になっているドキュメントや、別のドキュメントで不要になったドキュメントを含めないでください。 その結果、多数のアイテムが増え続けるため、それらを埋め込んだり、ID を参照として追加したりすることはできません。 場合によっては、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追跡したり、単に識別子フィールド (例: id トランザクション) を設定して同時に行われたすべてのトランザクションを記録したりできます。 NoSQL は SQL と同じ名前と設計原則を使用していないため、よく理解されていません。

図で使用されている記号は、図自体に含めることで簡単に読み取ることができます。 製品には多くのトランザクションが含まれていますが、要件が異なります。 アプリケーションが開発されるにつれて、改善が必要になる場合があります。

非リレーショナル データベースで関係を視覚化する方法

エンティティ関係図 (ERD) は、データ セット内のエンティティと関係を視覚化できるデータ視覚化の一種です。 MongoDB が非リレーショナル データベースの場合、データベース エンジンはリレーションシップを適用しません。 一方、関係はデータに存在するため、ER 図はこれらの関係を理解するのに役立ちます。 ER 図は、エンティティ (コレクション) と関係が存在するように構造化する必要があります。 Dataedo は、その発見技術を使用してエンティティとそのフィールドを発見しました。 関係はかつてないほど複雑になっています。 MongoDB はリレーショナル データベースではなく、ドキュメント ストアとして機能するため、従来の ER モデリングは MongoDB と互換性がありません。 Oracle Nosqlに適したアーキテクチャはどれですか? ハイブリッド アーキテクチャという用語は、相互に排他的なデータベース モデルの集合を指します。 ハイブリッド アーキテクチャでは、両方のデータベースを処理できる単一のシステムを作成することで、SQL と NoSQL の両方を操作できます。 Nosql は B ツリーをサポートしていますか? B ツリー エンジンは SQL データベースに限定されず、NoSQL データベースでさえこの方法で実装できることに注意してください。

Mongodb の Erd を描画できますか?

はい、MongoDB の ERD を描画できます。 MongoDB は、さまざまな方法でデータをモデル化するために使用できる強力なドキュメント指向のデータベース システムです。 ERD は、MongoDB データベース内のさまざまなエンティティ間の関係を視覚化するための便利なツールです。

エンティティ関係図がデータ モデリングに重要な理由

エンティティ関係の図は、設計者がデータ モデル内のエンティティ間の関係をよりよく理解するのに役立ちます。 ER 図はさまざまな方法で描くことができますが、最も一般的なのはベン図であり、エンティティとその関係を重なり合う円として表示します。
リレーショナル モデルと組み合わせると、ダイアグラムはデータ モデルの理解に役立ちます。 リレーショナル モデルは、データ項目をテーブルに格納し、データをテーブルに編成します。 各テーブルは、テーブルを構成するアイテムのさまざまなプロパティを表す列を持つデータのコンテナーであると考えられています。
データを視覚化するには、まずリレーショナル モデルを理解してから、ER 図を作成する必要があります。 エンティティ間の関係を示す ER 図は、データを学習するための優れたツールです。

Nosql は B ツリーを使用しますか?

B ツリーは、効率的な挿入、削除、および検索を可能にする方法でデータを格納するために使用されるデータ構造の一種です。 nosql データベースはさまざまなデータ構造を使用できますが、b ツリーはその効率性から一般的な選択肢です。

Nosql データベースの B+tree

BTree エンジンはあらゆるデータベースで使用できることに注意してください。 データベース管理者も NoSQL データベースを使用します。

Mongodb の Er 図を作成する方法

プロジェクトの特定の要件に依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、MongoDB データベースの効果的な ER ダイアグラムを作成するために従うことができる一般的なヒントがいくつかあります。 まず、MongoDB データの構造とその編成方法を理解することが重要です。 これにより、データを正確に表す図を作成できます。 次に、MongoDB データから ER 図を自動的に生成できるツールを使用すると便利です。 これらのツールは、ダイアグラムが正確で最新であることを確認するのに非常に役立ちます。 最後に、MongoDB データベースに精通している他の人と一緒に ER ダイアグラムを見直して、ER ダイアグラムが明確で理解しやすいものであることを確認することが重要です。

この記事では、MongoDB Atlas クラスターに接続してから MongoDB データベースに接続し、データ構造を ER 図の形式で視覚化する方法について説明します。 ドキュメントで説明しているように、プロセスの各ステップは順を追って説明されています。 [接続] セクションに移動します。 [Create New Connection] オプションを使用すると、新しい MongoDB 接続を作成できます。 MongoDB コレクションの各フィールドの ER ダイアグラムを視覚化するために、特定のプロパティとサンプル データを指定できます。 Moon Modeler では、ドラッグ アンド ドロップ操作のため、フィールドの位置を変更するのは比較的簡単です。

グラフ データベースにモジュールを作成する

モジュールの名前を入力すると、含めるエンティティの種類を選択できます。 [追加] ボタンをクリックすると、さらに情報を追加できます。 最後に作成されたモジュールがリポジトリ エクスプローラーに表示されます。
エンティティの名前は、このモジュールの作成中に 1 つのエンティティ タイプに表示されます。 このタイプは、グラフ内のノードを表します。
必要なノードの数は変更できます。 ノードは、プロパティと関係によって定義されます。
ER ダイアグラムは、[データベースから ERD を生成] ボタンをクリックして生成できます。
ERD は、データベースと同じディレクトリに保存されます。

Nosqlデータモデル図の描き方

nosql データ モデル ダイアグラムを描画する特定の方法がないため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、役立つ一般的なヒントがいくつかあります。 まず、表されているデータと、さまざまなデータ要素間の関係を明確に理解することが重要です。 次に、データの操作と探索を容易にするグラフィカル ツールを使用すると便利です。 最後に、図が明確で理解しやすいものであることを確認することが重要です。

Redis での 8 つのデータ モデリング パターンというタイトルのこの本は、NoSQL データ モデリングの概要です。 開発者が従来のデータベースに妨げられることなく、最新のアプリケーションで使用できる 8 つのデータ モデルに注目します。 NoSQL を使用して、2 つの個別のテーブルまたはコレクションを 1 つに結合することができます。 その結果、2人はより簡単に知り合いになり、お互いをよりよく理解することができます. NoSQL の各テーブルは、アプリケーションのビューから独立しています。 2 つ以上のオブジェクト間の関係をモデル化する場合は、制限のないリストと制限のあるリスト (既知のサイズのリスト) を埋め込む必要があります。 この場合は製品であり、その評価、レビュー、著者名、発行日、およびコメントに影響を与える可能性のある多くの変数が「多数の」変数です。

無制限の側面を持つ多対多の関係を持つパターン。 個別のテーブルを使用して、さまざまなタイプの製品をリレーショナル データベースに格納します。 追加のボーナスとして、Redis Stack を使用すると、コレクションを表すタイプ フィールドをカテゴリ別に区別できます。 2 番目のバケット パターンは、必要に応じて時系列データを自動的に保存および配信することで、オーバーヘッドを削減します。 リビジョン パターンは、さまざまな状況でリアルタイム データを補足するために使用できます。 NoSQL のパターンを使用して、共同操作の複雑さを軽減できます。 ツリーとグラフのパターンは、HR システム、CMS、製品カタログ、ソーシャル ネットワークなど、負荷の高い JOIN 操作に特に役立ちます。

リレーショナル データベース管理システム(RDBMS) でサポートされていないモデルです。 データは、ディスク、メモリ内、ファイル システムなど、さまざまな形式で格納できます。 Web サイトの Redis Launchpad セクションには、Redis および NoSQL アプリケーションのさまざまな例が含まれています。

Nosql データベースの設計例

データベースは、Redis、Dynamo、および Riak を使用してNoSQL データベース モデルに格納できます。 これらの各アイテムは、Amazon Dynamo ペーパーから着想を得ています。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベース モデルにリンクされていないデータベースとして定義されます。 どのタイプのデータ モデルも持たない NoSQL データベースなどありません。 データがどのように編成されるかの説明は、スキーマを構築するときに役立ちます。 NoSQL データベースの 4 つの主要なタイプの間に本質的な違いはありません。 つまり、スキーマの設計は、アプリケーションの存続期間全体にわたって繰り返されます。 どの NoSQL データベースを使用するかを決定する際には、ユース ケースに最適なデータ モデルを検討することが重要です。 各ドキュメントは、フィールドと値の複数のペアで構成され、それぞれに独自のデータ型とデータ構造があります。

フィールド値の取得に使用されるクエリ言語は洗練されており、フィールド値の取得に使用できる強力なクエリ言語が多数あります。 NoSQL データベースでは、キーと関連する列が列ファミリーと呼ばれる行に配置されます。 NoSQL データベースの基本構造は、4 つの主要なタイプのそれぞれで同じです。 「スキーマレス」と呼ばれることもありますが、データの編成方法の詳細は非常に柔軟です。 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 データベースには、通常、カスタマイズ可能なクエリ言語が含まれています。

従来のリレーショナル データベースに対する NoSQL データベースの最も重要な利点は、水平方向にスケーリングできることです。 その結果、需要の増加に対応するためにサーバーを追加する代わりに、データベースにノードを追加するだけで済みます。 このアーキテクチャは、一般に「水平スケール」、「スケール アウト」、または「Nosql データベースの水平スケーリング」(Nosql データベース スケーリング) と呼ばれます。 さらに、NoSQL データベースはリレーショナル データベースよりも優れたパフォーマンスを発揮し、NoSQL データベースは頻繁に毎秒数万のトランザクションにスケーリングします。 これらは、e コマースやリアルタイム アプリケーションなど、高いスループットを必要とするアプリケーションに適しているため、この種の作業に最適です。 ただし、NoSQL データベースに関連するいくつかの課題があります。 水平方向にスケーリングする機能など、NoSQL データベースの機能の多くはトレードオフとして価値がありますが、構造化されたスキーマはありません。 つまり、NoSQL データベースの構造は、リレーショナル データベースよりも構造化されていない傾向があります。 その結果、クエリとデータ管理が困難になる場合があります。 Hackolade、DbSchema、Cassandra Data Modeler などのツールを使用すると、スキーマ設計プロセスを合理化できます。 これらのツールを使用して、さまざまな NoSQL データベースのスキーマを作成したり、以前のデータベースからスキーマをリバース エンジニアリングしたりできます。 これは、管理者が NoSQL データベースのデータ レイアウトを理解し、クエリとクエリ全般の管理方法についてより適切な決定を下すのに役立ちます。

Nosql データベースはデータ分析に最適です

NoSQL データベースは、大量の半構造化データを処理するために構築されています。 従来のリレーショナル データベースでは処理できないデータの格納が可能になり、その結果、アクセス方法がより柔軟になります。 データ分析は、NoSQL 検索データベースの重要な側面です。

Dataedo チュートリアル

チュートリアルを含め、dataedo について学ぶ方法はたくさんあります。 Dataedo チュートリアルでは、dataedo を使用してデータベース ドキュメントを作成および管理する方法について、順を追って説明します。 これらは新規ユーザーにとって優れたリソースであり、dataedo の経験を最大限に活用するのに役立ちます。

Dataedo は、データベースの文書化とメタデータの管理を開始するのに役立ちます。 当社のコネクタでは、データ ソースからお客様に関するデータを抽出し、Dataedo メタデータ リポジトリに配置します。 これは、SQL Server データベースとしてホストするか、Azure (クラウド内) を介してインターネット経由でアクセスするか、ファイルとしてクラウドに保存することができます。 4 種類のインターフェイスを使用すると、さまざまな方法でデータやドキュメントを操作できます。 このドキュメントは Dataedo で簡単にエクスポートできます: 共有するドキュメントをエクスポートする: ドキュメントをエクスポートして共有する: ドキュメントをエクスポートして共有する: HTML エクスポートは、インタラクティブな HTML ファイルを任意の Web サーバーにエクスポートできるツールです。 PDF Export を使用して PDF をエクスポートできます。 この方法を使用して、ドキュメントをエクスポートおよび共有できます。

Dataedo Web は、サーバー上でホストされ、誰でもアクセスできる Web アプリケーションです。 高度な検索機能、インタラクティブな ER ダイアグラム、ビジネス用語集が既に統合されています。 DBMS ドロップダウン リストから SQL Server を選択し、[接続] ボタンをクリックして、サポートされているデータベースに接続します。 データベースがサポートされていない場合は、ODBC 接続を介して外部データベースに接続できます。 メタデータをデータベースにインポートするには、[ドキュメントとデータベース接続を追加] をクリックします。 その後、リポジトリの接続の詳細を指定し、サーバーに「任意のデータベースの作成」ユーザーとして (たとえば、sys 管理者として) ログインする必要があります。 このアプリでは、説明、エイリアス、および所有者を含む、最大 100 個のカスタム フィールドを作成できます。

モジュールは、Dataedo リポジトリでのみ表示されます。 モジュールは、リポジトリ エクスプローラーの [モジュール] タブをクリックして作成できます。 エンティティ関係図 (ERD) は、エンティティ間の関係を表すフローチャートです。 これらは、データベース スキーマを視覚化する必要がある場合に役立ちます。 ERD には、さまざまな企業のデータ管理システムだけでなく、複数のデータベースからのファイルを含めることができます。 Dataedo で外部キーなしでテーブル結合を補完できることは、ERD の最も重要な利点の 1 つです。 Dataedo を使用して、データ コミュニティ (データを扱う人々) とドキュメントを簡単に共有できます。

リポジトリ オブジェクトをネイティブの HTML 形式にエクスポートする機能は、Dataedo の主要な機能の 1 つです。 生成されたソース ファイルは、他のユーザーと共有したり、Amazon などの Web サーバーでホストしたりできます。 Dataedo リポジトリは、使いやすく、どこからでもアクセスできる SQL Server データベースです。 高度な検索機能とインタラクティブな ERD を利用することで、同僚がデータを簡単に発見、学習、探索できるように支援できます。 Metada リポジトリを Data Community Live で利用できるようにしたい場合は、Dataedo Web も作成する必要があります。