Microsoft の SQL Server は、NoSQL 機能を提供しないことで損をしているのでしょうか?

Microsoft は長い間リレーショナル データベースの世界で主要なプレーヤーであり、主力製品である SQL Server は市場で最も人気のあるデータベース管理システムの 1 つです。 しかし、近年、リレーショナル データベースから離れて、いわゆる NoSQL データベースに向かう傾向が強まっています。 これらの新しいデータベース システムは、よりスケーラブルで操作しやすいように設計されており、Facebook、Google、Netflix などの多くの主要な Web 企業に採用されています。 では、Microsoft が NoSQL 機能を SQL Server に追加しなかったのはなぜでしょうか? 考えられる理由はいくつかあります。 第 1 に、Microsoft は、リレーショナル データベース市場ですでに有利な立場にあり、主力製品に大きな変更を加える必要はないと考えている可能性があります。 第 2 に、Azure SQL Database などの他のデータベース製品の売り上げを食い物にしたくないかもしれません。 理由が何であれ、Microsoft がすぐに SQL Server に NoSQL 機能を追加する可能性は低いと思われます。 これにより、NoSQL のニーズに応じて Microsoft 製品を使用したいユーザーには、2 つの選択肢が残されます。別の NoSQL データベース システムを使用するか、SQL Server が NoSQL データを操作できるようにする多くのサードパーティ ツールのいずれかを使用することです。

Microsoft は Nosql データベースを提供していますか?

NoSQL データベースには、Microsoft Azure でホスティングまたはデプロイするためのさまざまなオプションがあります。 MongoDB、Gremlin、Cassandra は、Azure で利用できる NoSQL NoSQL サービスのほんの一部です。

Nosql データベース: 両方の長所

RavenDB は、NoSQL データベースの利点とリレーショナル データベースの利点を組み合わせることができる NoSQL データベースです。 さらに、完全なトランザクション (ACID) データ整合性を提供するため、既存のSQL データベースで使用して、両方のタイプのデータ整合性を最大限に高めることができます。 Oracle NoSQL Database Cloud Serviceを使用すると、開発者は、予測可能なミリ秒の応答時間と高可用性のためのデータ・レプリケーションを備えたドキュメント、列、およびキー値データベース・モデルを使用してアプリケーションを作成できます。 Azure Cosmos DB for NoSQL は、非リレーショナルな方法でドキュメント データ モデルに接続できるネイティブの NoSQL サービスです。 ネイティブの JSON ドキュメントをさまざまなスキーマに任意に格納できます。

Sql サーバーは Nosql をサポートしていますか?

SQL Server は NoSQL データベースをサポートしていません。 NoSQL データベースはリレーショナルではないため、SQL Server と互換性がありません。

2000 年代後半、NoSQL データベースはスケーリング、迅速なクエリ、およびプログラミングの簡素化を目的として設計されました。 NoSQL データベースの柔軟性、および NoSQL データベースを使用した開発の規模と単純さにより、NoSQL データベースはデータ構造の作成に理想的です。 厳格で複雑な表形式のスキーマを持つ SQL (Structured Query Language) データベースには、通常、リレーショナル データベースを使用してアクセスします。 マルチドキュメント ACID トランザクションは、MongoDB 4.0 で処理できるようになりました。MongoDB 4.2 には、複数のシャード クラスターにまたがる機能が含まれています。 データ モデルは、このセクションの最初の位置に表示されます。 NoSQL データベースは、データの重複を減らすためではなく、クエリ用に最適化されることがよくあります。 一部No.にはコンプレッションも含まれます。

いいえ。ストレージのフットプリントを削減するための SQL データベース。 グラフ データベースは関係を分析するための優れたツールですが、日常的な検索には不十分な場合があります。 特定の目的で使用する場合は、MongoDB または別のデータベースを使用すると便利です。 MongoDB の使用場所に関するホワイト ペーパーは、どのデータベースが適切かを判断するのに役立ちます。 NoSQL データベースを開始する最も簡単な方法の 1 つは、MongoDB Atlas を使用することです。 完全なオンライン トレーニングを提供する MongoDB University では、MongoDB をオンラインで無料で学習できます。

適切なデータベースの選択

データベースを使用するかどうかの最終的な決定は、プロジェクトの詳細とユーザーのニーズによって行われます。

NosqlではなくSQLを使用する理由

SQL データベースを使用すると、テーブル全体で効率的なデータ処理とデータ マージが可能になり、アドホック リクエストなどの構造化データに対して複雑なクエリを実行しやすくなります。 クエリの複雑さが増すにつれて、NoSQL データベースを使用する製品間で一貫性を見つけることが難しくなります。

適切なクラウド データベースを選択するには、まず、データの外観とクエリの方法、およびスケーラビリティの要件を考慮する必要があります。 使用するデータベースの種類に応じて、SQL (構造化クエリ言語) または NoSQL (SQL だけではない) が最も一般的です。 クラウドのビッグ データの第 3 回では、いくつかのヒントとコツについて説明します。 NoSQL データベースは、記事のコンテンツ、ソーシャル メディアの投稿、その他の種類の非構造化データなどのデータを格納するために使用できます。 グラフベース、データ指向、キーと値のペア、および列ストアはすべて、考えられるデータの種類です。 NoSQL データベースは、柔軟性とスケーラビリティの点で、これらの機能を念頭に置いて作成されました。 データベースは、ビジネスの成長に合わせて成長します。

NoSQL データベースのスケーリングに伴ってデータがどのように増加するかを考える必要があります。 NoSQL データベースと NoSQL データベースはどちらもスケーリングが異なります。 両方のタイプのデータベースの優れた特性を組み合わせることが、ますます一般的な傾向になっています。 オンプレミスおよびクラウド データベースに加えて、幅広いデータベース オプションを利用できます。 プライマリ データ ストレージ プラットフォームとして NoSQL と SQL のどちらを選択するかは、最も重要な決定事項の 1 つです。 次回の投稿では、データ ウェアハウスやデータ レイクなど、その他のクラウド データ ストレージ コンポーネントについて見ていきます。

その結果、NoSQL データベースはより広い範囲のデータ型に対応でき、より適応性が高くなります。 さらに、データクエリ機能に関しては、より高速で効率的です。 NoSQL データベースの柔軟性は、その欠点の 1 つです。 データの不整合やデータ損失が発生しやすい傾向があります。
データベースを選択するときは、特定のデータ要件を考慮する必要があります。 非常に信頼性が高く、厳格な ACID コンプライアンスに準拠したデータベースが必要な場合は、SQL が最適です。 ただし、より柔軟性があり、幅広いデータ型を処理できるデータベースを探している場合は、NoSQL が適している可能性があります。

Nosql と Sql を混在させることはできますか?

NoSQL データベースは、データ操作の実行に使用されるクエリ言語である SQL の使用を妨げるものではありません。 NoSQL と SQL は併用できます。 一部の NoSQL データベースでは、データを検索するために SQL が使用されます。

リレーショナル テクノロジーと非リレーショナル テクノロジーを組み合わせることで、適応型のコンテキスト情報管理が可能になります。 NoSQL の支持者は、10 年前に偽の戦争が始まって以来、データベースと戦ってきました。 データの観点からだけでなく、コンテキストや意味の観点からも、双方が変更を管理することは困難です。 このような変更は、俊敏性に対する最新のビジネス ニーズを満たすために管理する必要があります。 データ (より適切には情報) モデリングを進化させて、コンテキスト関係の継続的な変化を識別し、説明することが重要です。 ICMS を使用すると、ドキュメント ストアと同じ方法でコンテキストを定義および変更できます。 さらに、コンテキスト設定情報を明示的に管理することにより、ICMS は既存のデータの再利用を可能にします。

ICMS は、CortexDB として知られるドイツ製の小さな製品と同じ方法で、リレーショナル テクノロジと非リレーショナル テクノロジを組み合わせて作成されました。 リレーショナル データベースからの進化は、2000 年代半ばに変化するデータ コンテキストに適応できなかったことが原因です。 これらのテクノロジを組み合わせることで、企業は、今日の動的なビジネス環境に不可欠なレベルの適応型のコンテキスト情報管理に移行できます。

一部のアプリケーションでは、NoSQL データベースが従来のリレーショナル データベースの優れた代替手段となります。 これらは、高いパフォーマンスやスケーラビリティを必要としないアプリケーション、またはパフォーマンスやスケーラビリティを後で追加するのが比較的簡単なアプリケーションに特に適しています。

Mongodb がデータのクエリに最適な理由

MongoDB データベースは、さまざまなソースからデータにアクセスして取得するための優れたツールです。 リレーショナル データベースに加えて、コンテンツは他のデータ ソースにリンクできます。 一部のタスクでは SQL がまだ一般的なツールであるという事実にもかかわらず、高度に構造化された SQL データベースが望ましい場合があります。 MongoDB を使用する前に SQL を学ぶ必要はありませんが、あると便利です。

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 モデルを使用しないデータベースです。 これらは、従来のデータベースがスケーリングできないビッグ データ アプリケーションによく使用されます。

リレーショナル データベースにデータを格納する代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。 これらは、最新のビジネス ニーズに対応し、データ管理の要求に迅速に対応するように構築されているため、柔軟性、拡張性、拡張性に優れています。 NoSQL データベースは大量のデータを格納でき、純粋なドキュメント データベース、キー値ストア、ワイドカラム データベース、グラフ データベースの 5 つのタイプに分類できます。 グローバル 2000 は、ミッション クリティカルなアプリケーションを強化するために NoSQL データベースを急速に採用しています。 5 つの傾向があるため、ほとんどのリレーショナル データベースはそれらを処理できません。 リレーショナル データベースの固定データ モデルは、アジリティに欠けるため、アジャイル開発の大きな障害となっています。 NoSQL でデータ モデルを定義するアプリケーション モデルは、データ モデルを定義するために使用されます。

MongoDB は、データを静的な方法でモデル化する必要があるとは想定していません。 ドキュメント指向のデータベースでは、JSON が事実上のデータ形式です。 ORM フレームワークのオーバーヘッドがなくなり、アプリケーション開発が簡素化されます。 N1QL (ニッケルと発音) は、強力な SQL および JSON クエリ言語として Couchbase Server 4.0 で導入されました。 また、標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメント以外にも、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) など、さまざまな機能をサポートしています。 NoSQL 分散データベースには単一障害点がないため、運用上の大きなメリットがあります。 Web やモバイル アプリを介したオンラインでの顧客とのやり取りが増えているため、可用性に負担がかかっています。

データベース管理者は、NoSQL データベースを迅速に構築、構成、およびスケーリングできます。 これらのデバイスは、読み取り、書き込み、および保存の際に同じ機能を実行するように設計されています。 これらは、さまざまなサイズのクラスターの管理と監視を含め、任意のサイズで動作できます。 NoSQL データベースは分散型であり、個別のソフトウェアを必要とせず、複数のデータ センター間の組み込みのレプリケーションが含まれています。 さらに、このテクノロジーにより、ハードウェア ルーターを介した即時フェイルオーバーが可能になります。 アプリケーションは、データベースが問題を発見するまで待つ必要はありません。 NoSQL が一般的なデータベース テクノロジになるにつれて、Web、モバイル、および IoT アプリケーションは NoSQL への依存度をますます高めています。

従来のリレーショナル データベースよりもはるかに効率的な NoSQL データベースに大量のデータを格納できます。 Cloud Bigtable NoSQL データベース サービスは、 99.999% の可用性でアクセスできるため、大規模なデータ処理とストレージに最適です。 Cloud Bigtable は、ピーク パフォーマンスで 1 秒あたり 50 億を超えるリクエストと 1 日あたり 10 エクサバイトのデータを管理することにより、ハイ パフォーマンスでフル機能のデータ管理を必要とする企業にとって理想的な NoSQL データベース サービスです。

Sql は Nosql データベースですか?

NoSQL データベースは、大規模なデータベースで使用されます。 SQL と NoSQL は、それらがリレーショナル (SQL) であるか非リレーショナル (NoSQL) であるか、スキーマが事前定義されているか動的であるか、スケーリング方法、含まれるデータのタイプ、および複数のアプリケーションに適しているかどうかの定義が異なります。 -行トランザクションまたは非構造化データ

Oracle Nosql データベースがデータ管理に最適な理由

Oracle NoSQL Database は、さまざまなストレージ ノードにわたって一貫したデータ管理の信頼性、柔軟性、および可用性を必要とする組織にとって優れた選択肢です。 オラクルの NoSQL データベースは、堅牢でスケーラブルになるように設計されているため、大量のデータ管理を必要とする組織に最適です。 さらに、Oracle NoSQL Database は、その広範な機能とオプションのセットによって際立っており、汎用性の高いデータ管理ソリューションとなります。