Nosqlは非リレーショナルですか

公開: 2022-11-17

Nosql は非リレーショナル データベースです。 これらは多くの点で従来のリレーショナル データベースとは異なります。 主な違いの 1 つは、nosql データベースにはスキーマがないことです。 これは、構造を事前に定義しなくても、nosql データベースにあらゆる種類のデータを格納できることを意味します。 これにより、nosql データベースはリレーショナル データベースよりもはるかに柔軟でスケーラブルになります。

キーまたは値のペア、JSON ドキュメント、またはグラフを使用してデータを保存できます。 SQL は NoSQL データベースのデータのクエリに使用されますが、NoSQL データベースには存在しません。 これらのデータベースの多くは SQL 互換クエリをサポートできますが、NoSQL という用語は非リレーショナル データベースを指します。 ドキュメント ストアでは、すべてのドキュメントが同じ場所にある必要はありません。 この自由形式のアプローチを使用することには、多くの利点があります。 通常はハッシュされるキーは、頻繁に使用されるドキュメントの一意の識別子です。 ほとんどの場合、アトミック操作は 1 つのドキュメントの複数のフィールドに対して実行されます。

一般に、列ファミリ データベースは、ハッシュを計算するのではなく、キーの順序でデータを格納します。 プライマリ インデックスと見なされ、特定のキーまたはキーのセットを使用してキー ベースのアクセスを許可する行キーは、インデックスにリンクされます。 別の方法として、いくつかの実装を使用して、列ファミリー内の列全体にセカンダリ インデックスを設定できます。 キー/値ストアは、平均的なサイズのアプリケーションでキーまたはキーのセットを使用して単純な検索を実行するために高度に最適化されています。 グラフ データ ストアのノードとエッジの情報タイプは、2 つの異なる方法で管理されます。 エンティティはノードで表され、ノードはエッジで表されます。 グラフ データベースは、関係のネットワークに基づいて関係を編成するためのクエリ言語として機能します。

時系列データ ストアは、非常に特殊な方法でテレメトリ データのストレージをサポートします。 IoT センサーとアプリケーション/システム カウンターを含めることができます。 特定の BLOB は、オブジェクト データ ストア内の複数のノードに複製されます。 ネットワーク上でファイル共有を使用すると、サーバー メッセージ ブロック (SMB) などの標準ネットワーク プロトコルを介してファイルにアクセスできます。 外部インデックスは、任意のデータ ストアのセカンダリ インデックスとして使用できます。 これを使用して、膨大な量のデータにインデックスを付けたり、そのデータへの即時アクセスを提供したりできます。 インデックスは、インデックス処理プロセスを実行することによって作成されます。 それらは多言語であり、フリーテキスト検索をサポートしている場合があります。

非 SQL データベースは、SQL を使用しない高パフォーマンスの非リレーショナル データベースです。 使いやすさ、スケーラビリティ、回復力、および可用性は、その利点のほんの一部です。 NoSQL は、正規化されたテーブルを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、通常はキーと値のペアまたは JSON ドキュメントに格納します。

データをテーブルに保存する代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに保存します。 このプロセスを簡単にするために、さまざまな状況に適用できる SQL モデルとデータ モデルの 2 つのタイプに分類します。 純粋なドキュメント データベース、キー値ストア、幅の広い列のデータベース、またはグラフ データベースとして定義することにより、NoSQL データベースを作成することができます。

リレーショナル データベースのデータは、特定のスキーマによって格納されます。 NoSQL システムを使用して必要な任意の構造でデータを格納できますが、NoSQL システムにデータを格納するときに構造を変更できるため、データは常に更新されます。

NoSQL データベースはスキーマ化されていますか? NoSQL データベースのスキーマは、厳密ではないという点でリレーショナル データベースのスキーマとは異なります。 NoSQL データベースの基礎となる構造は、主要な 4 種類のデータベースすべてで同じです。

Nosqlはリレーショナルですか?

画像ソース：中

非リレーショナル データベースとも呼ばれる NoSQL データベースは、テーブル、フィールド、または列に依存せずにリレーショナル データベースからのデータを格納します。 非リレーショナル データベースは、クラウドに対応するように設計されているため、水平スケーリングに使用できます。

データベース スキーマは、リレーショナル データベースにデータを格納するために使用されます。 NoSQL システムを使用すると、データを任意の構造に格納できます。 データベース管理者は、リレーショナル データベースで SELECT、INSERT、および DELETE ステートメントを使用して、データを追加または更新します。 NoSQL クエリによるドキュメント (列) アクセスは、MongoDB クエリによるドキュメント (列) アクセスに似ています。 NoSQL システムは「リレーショナル データベース」と呼ばれることがよくありますが、ユーザーがスキーマを定義し、リレーショナル SQL クエリを使用してデータを追加、更新、または削除するシステムなどを指します。 SQL は通常、特定のアプリケーションで使用されますが、NoSQL データベースは一般的に使用されます。 SQL データベースと NoQL データベースには、異なるエンティティを格納できます。

SQL データベースでは、システムのメモリ容量が限られているため、保存できるドキュメントの数が限られています。 NoSQL データベースにはさまざまな形状とサイズがあり、それぞれがデータの格納方法によって定義されます。 データの性質と必要なパフォーマンスに基づいて、最適なデータベース システムを選択できます。

MongoDB の JSON に似たストレージは、非リレーショナル ドキュメント データベースに基づいています。 MongoDB データベースには、構造化されていないデータだけでなく、完全なインデックス作成とレプリケーション、およびリッチでシンプルな API を格納するために使用できる柔軟なデータ モデルがあります。 MongoDB は、大規模な非構造化データ ストレージ アプリケーションに最適な選択肢です。単純であり、従来のリレーショナル データベースにマッピングするのが難しいデータの格納に適しているからです。

Nosql が非リレーショナルである理由

画像ソース: wp

Nosql は、従来のテーブル構造を使用しないデータベースであるため、非リレーショナルです。 Nosql は、簡単にスケーリングできるより柔軟な方法でデータを格納するために使用されます。

リレーショナルや NoSQL などのデータベース システムは、クラウドネイティブ アプリに広く実装されています。 それらはさまざまな方法で構築され、さまざまな方法でデータを保存し、さまざまなユーザー エクスペリエンスの選択肢を提供します。 非 SQL データベースは、非構造化または半構造化されたキーと値のペアまたはドキュメントにデータを格納します。 大量のデータに数秒で応答できるNoSQL データストアの機能は、大量のサービスにおいて重要です。 現在のアイテムに対して一貫したシステムを要求すると、すべてのレプリカが正常に更新されるまでその応答を待ちます。 ノードに最新のデータがない場合でも、すぐに応答が返されます。 Partition Tolerance は、複製されたデータ ノードに障害が発生した場合でも、システムの動作が停止しないことを保証します。

Database as a Service (DBaaS) は、クラウドネイティブ アプリケーションで推奨されるデータ格納方法です。 これらのサービスにより、組み込みのセキュリティ、スケーラビリティ、および監視機能をネットワークに提供できます。 各サービスは Azure 仮想マシンでホストでき、選択したデータベースをマシンにインストールできます。 クラウド ネイティブ ベースのマイクロサービスは、アプリケーションの要件に応じて、リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースのいずれかを実装できます。 Azure には、4 つのマネージド リレーショナル データベース (DBaaS) が用意されています。 これらの各ソリューションには、単純インタイム キャパシティと従量課金モデルが用意されています。 Microsoft の主力製品である SQL Server データベースや、その他の多くのオープンソースの代替データベースがすべて利用可能です。

Azure データベースに必要な処理コア、メモリ、およびストレージの量を選択するときは、それと同じくらい簡単です。 Microsoft は、人気のあるオープン ソース データベースのマネージド バージョンを提供することで、Azure をオープン プラットフォームとして維持し続けます。 非アクティブな期間中、サーバーレス コンピューティング レベルはデータベースを自動的に中断し、ストレージ料金のみを請求します。 Oracle が Sun Microsystems を買収したとき、MariaDB と呼ばれる MySQL のフォークが作成されました。 Azure Database for MariaDB は、Azure クラウドの一部として利用できるフル マネージドのリレーショナル データベース サービスです。 MariaDB コミュニティ エディション サーバー エンジンを採用しています。 動的スケーリングを維持しながら、ミッション クリティカルなワークロードを予測可能な方法で処理できます。

コマンド ライン インターフェイス ツールまたは Azure Data Migration Service を使用して、Postgre データベースを Azure に移行できます。 デフォルトで書き込みと読み取りの両方をサポートしており、データベース リージョンのいずれかを構成してそのようにすることができます。 開発チームは CosmosDB を使用して、既存の Mongo、Gremlin、または Cassandra データベースを新しいデータベースに移行できます。コードをほとんどまたはまったく変更する必要はありません。 Azure テーブル ストレージを使用するマイクロサービスは、Azure テーブル ストレージをプライマリ ストレージとして使用することで、簡単に CosmosDB テーブル API に移行できます。 図 5-13 では、Azure CosmosDB で使用できる明確に定義された整合性モデルが 5 つあります。 一貫性があり、信頼性が高く、効率的なパフォーマンスを実現するには、これらのオプション間で詳細なトレードオフを行う必要があります。 次の表は、各分野の一貫性のレベルを示しています。

Microsoft Program Manager の Jeremy Likness が、5 つのモデルのそれぞれについて詳しく説明しています。 NewSQL テクノロジは、分散スケーラビリティとリレーショナル データベースの ACID 保証を斬新な方法で組み合わせます。 NewSQL データベースは、基になる仮想マシンを再起動するだけでいつでも再起動または再スケジュールできるため、エフェメラル クラウド環境で適切に機能するように設計されています。 最新の数値は、Cloud Native Computing Foundation で確認できます。 クライアントは、Services コンストラクトを使用して DNS エントリをルーティングし、単一のクライアントを使用して同一の NewSQL データベース プロセスのグループに対処できます。 サービス アドレスに関連付けられたデータベース インスタンスは、既存のインスタンスに悪影響を与えることなく、アプリケーション自体のアドレスから切り離すことができます。 同時にサービスを要求することで、常に同じ結果を得ることができます。

従来の SQL データベースよりも効率的で柔軟なこれらのデータベースは、最も一般的なタイプのデータベースとして浮上しています。

科学者にとっての非リレーショナル データベースの利点

非リレーショナル データベースは、科学研究の分野でも使用されます。 非リレーショナル データベースは、データを分析するための構造を提供し、科学者が分析用に最適化された方法でデータを保存できるようにします。 行と列のモデルを使用するのではなく、科学者は複数の実験からのデータをより適切に比較し、行と列に依存しないテーブルにデータを格納することで、従来のデータベースでは確認できなかったパターンを発見できます。


非リレーショナル データベースとは?

画像ソース: jelvix

データベースにはさまざまな種類がありますが、非リレーショナル データベースは、従来のテーブル形式でデータを格納しないデータベースの種類です。 非リレーショナル データベースは、NoSQL データベースなど、迅速にアクセスする必要がある大量のデータを格納するためによく使用されます。

非リレーショナル データベースは通常、データを非表形式で格納し、リレーショナル データベースよりも柔軟性があります。 NoSQL とも呼ばれる非リレーショナル データベースは、インターネットに接続されていない SQL 専用データベースです。 情報を含むテーブル、および情報の断片と種類は、リレーショナル データベースに格納されます。 データは、変更されるたびに非リレーショナル データベースに格納することも、さまざまなデータ型を処理するアプリケーションに格納することもできます。 これらのデータベースは、迅速に変更でき、大量の複雑で構造化されていないデータを処理できるため、迅速なアプリケーション開発に最適です。 非リレーショナル データベースが利用可能になると、より多くの情報が追加され、新しいデータを吸収できるようになります。 これらのシステムはセキュリティと俊敏性の両方を提供し、迅速なアプリケーション開発を可能にします。 また、リレーショナル データベースよりも管理コストが低く、パフォーマンスが高く、リレーショナル データベースよりも管理が容易です。

従来のリレーショナル データベースに対する多くの利点が、NoSQL データベースの台頭に貢献しています。 これらのデータベースは通常、より使いやすく柔軟性が高いため、高速で使いやすくなっています。 また、Web アプリケーション、モバイル アプリ、大規模データ アプリケーションなど、さまざまなアプリケーションにも適しています。
NoSQL データベースの最も重要な利点の 1 つは、その適応性です。 また、JSON だけでなく、バ​​イナリ データやテキスト データの保存にも使用できます。 この柔軟性により、アプリケーションは広範囲のデータを同時に保存できます。
NoSQL データベースは、データ処理効率の向上など、従来のリレーショナル データベースに比べて大きな利点を提供します。 これは、従来のリレーショナル データベースと比較した場合、NoSQL データベースは多くのアルゴリズムの変更によって区別されるという事実によって説明できます。 その結果、データベースはより高速に実行できるようになります。
NoSQL データベースの欠点の 1 つは、従来のリレーショナル データベースほど広くサポートされていないことです。 その結果、タスクを実行するにはさまざまなツールが必要になります。 この欠点にもかかわらず、ますます多くの企業が NoSQL データベースを採用することで、その欠点が軽減されています。
一般に、NoSQL データベースには、従来のリレーショナル データベースに比べて多くの利点があります。 これらは、他の形式のコンピューティングよりも費用対効果が高く、適応性が高く、使いやすいです。 人気が高まっていることも注目に値するので、アプリケーションに組み込むことをお勧めします。

リレーショナル データベースと非リレーショナル データベース

データベースには、リレーショナルと非リレーショナルの 2 種類があります。 リレーショナル データベースはデータをテーブルに格納し、これらのテーブルはキーによって相互にリンクされます。 非リレーショナル データベースはデータをドキュメントに格納し、これらのドキュメントはキーでリンクされていません。

リレーショナル データベースは、テーブルと列の概念に基づいて構築されているという点で、テーブル データベースに似ています。 テーブルには、一貫した構造を提供するために編成されたさまざまな行と列が含まれています。 テーブルの各行には、一連のデータ値が含まれています。 テーブルの各列には、一意のデータ値が含まれています。
リレーショナル データベースは、理解しやすい方法で編成できるため、データの保存に最適です。 個人の名前、住所、および電話番号を含むテーブルは、リレーショナル データベースで見つけることができます。 このタイプのデータベースは、更新が簡単なため、優れたデータ ストレージも提供します。 テーブルに新しい住所が含まれている場合、人の住所を更新するのは簡単です。
ただし、リレーショナル データベースの使用にはいくつかの欠点があります。 リレーショナル データベースの欠点の 1 つは、データの処理に関しては、非リレーショナル データベースほど効率的ではないことです。 この欠点は別として、リレーショナル データベースは、データ処理に関して非リレーショナル データベースほど高速ではありません。
NoSQL データベースとリレーショナル データベースの違いは、NoSQL データベースは同じではないということです。 NoSQL データベースには、テーブルや列が含まれていません。 ドキュメントおよびノー​​ド ベースの NoSQL データベースは、ドキュメントおよびノー​​ド ベースのデータベースの概念に基づいています。 ドキュメントは、ノードに格納されたデータの集まりであり、アクセスできます。 データを保存できるデータベース内のノードまたはポイントは、通常、サーバー上にあります。
NoSQL データベースが整理されていない場合、理解しにくいデータを保存するための優れたツールです。 NoSQL データベースでは、人の名前、住所、電話番号がすべてテーブルに格納されます。 このタイプのデータベースを使用すると、以前は回復できなかったデータを追跡することもできます。 たとえば、人の住所が変わった場合、テーブル内の情報を更新することは困難になります。
ただし、NoSQL データベースにはいくつかの欠点があります。 NoSQL データベースはリレーショナル データベースよりも効率的にデータを処理できますが、それほど効果的ではありません。 NoSQL データベースの 2 つ目の大きな欠点は、データの処理速度がリレーショナル データベースほど速くないことです。

SQL対Nosql

SQL データベースは垂直方向にスケーリングできますが、NoSQL データベースは水平方向にスケーリングできます。 SQL データベースはテーブルベースにすることができますが、NoSQL データベースはドキュメント、キー、グラフ、または行を格納できます。 SQL データベースは複数行のトランザクションに適していますが、NoSQL データベースは JSON やドキュメントなどの非構造化データに適しています。

すべてのデータ サイエンス サブフィールドはデータに基づいています。 通常、データは必要に応じてデータベース管理システム (DBMS) に格納されます。 DBMS の言語を使用して対話し、通信する必要があります。 SQL (Structured Query Language) は、DBMS で使用されるプログラミング言語です。 最近、データベースの分野で「nosql データベース」という用語が登場しました。 テーブルまたはレコードにデータを格納しない NoSQL データベースでは、テーブルまたはレコードにデータを格納する必要はありません。 データを保存するだけでなく、特定の要件を満たすように設計および最適化されています。

最も一般的に使用されるデータベースの種類は、グラフ データベース、列指向データベース、ドキュメント指向データベース、およびキーと値のペアです。 ドキュメント指向のデータベースである MongoDB は、Python 言語で見つけることができます。 その結果、NoSQL データベースを使用することで、データ構造をより細かく制御できます。 一方、SQL データベースは、データ型がより厳格で柔軟性に欠けます。 基礎を学びたい初心者には、SQL と NoSQL が最適なオプションかもしれません。 これらにはそれぞれ多くの長所と短所があり、データ、アプリケーション、および作業を容易にするものに基づいて、自分に合ったものを選択する必要があります。 結局、SQL と NoSQL は競合しません。 彼らは競争もしません。 データを分析すると、それが自分にとって最善であることがわかります。

従来のデータベースとは対照的に、MongoDB などの NoSQL データベースはドキュメント指向の方法でデータを格納するため、データの読み書きがより効率的になります。 DBMS に格納されたデータは、ナビゲーションまたは階層的な方法で表示できます。 データは、RDBMS を使用して表形式の構造で格納されます。 データが DBMS から読み取られる場合、必要な列が表示される前にまず解析する必要があります。 ただし、データを NoSQL に格納する方が柔軟で効率的であり、読み取り操作と書き込み操作をより迅速に実行できます。 NoSQL データベースは、従来の RDBMS にはあまり適していないデータを格納するために使用できるという事実に加えて、別の DBMS にはあまり適していないデータを格納するためにも使用できます。 NoSQL データベースの最大の特徴は、常に更新されているか、大量のトランザクションを含むデータ セットです。 一般に、NoSQL データベースは、従来の RDBMS よりも多くの利点を提供し、近年ますます普及しています。 従来の RDBMS では大きすぎるデータを格納できることは、これらのシステムの最も重要な特徴の 1 つです。

Sql は Nosql よりも高速ですか?

速度に関しては、NoSQL は一般的に SQL よりも高速であり、特に実験でのキーと値のストレージでは高速です。 ただし、NoSQL データベースは ACID トランザクションを完全にはサポートしていない可能性があり、データの一貫性が失われる可能性があります。

Amazon は Nosql または Sql ですか?

SQL は、さまざまなデータベース駆動型アプリケーションのさまざまなリレーショナル データベースで使用されますが、これらのツールはすべて Ruby で記述されています。 DynamoDB では、AWS マネジメント コンソール、AWS CLI、またはNoSQL WorkBenchを使用してアドホック タスクを完了できます。

非リレーショナル データベース タイプ

非リレーショナル データベースは、ドキュメント データ ストア、列指向データベース、キー値ストア、ドキュメント ストア、グラフ データベースの 5 つのタイプに分類できます。 多くの場合、タイプを組み合わせて単一のアプリケーションを作成します。

IBM の研究者である EF Codd は、1970 年に彼の研究論文「A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks」で「リレーショナル データベース」という用語を作り出しました。キーを使用して、リレーショナル データベースで複数のテーブルをリンクできます。 Microsoft SQL Server、Oracle Database、MySQL、および IBMDB2 は、最も広く使用されているリレーショナル データベースです。 リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) は、データの整合性と正確性を確保するための優れた方法です。 参照整合性を実現するには、主キーと外部キーの関係が必要です。 レコードが削除された場合は、主キーに加えて、主キーを含むすべての関連レコードを削除する必要があります。 孤立したレコードという用語は、システムから除外されたレコードを表すために使用されます。

非リレーショナル データベースは、リレーショナル データベースとは異なり、テーブル、行、主キー、または外部キーを含みません。 格納されるデータのタイプに合わせて最適化されたストレージ モデルを使用すると、NoSQL データベースは、すべてのタイプのデータを処理できるように構築できます。 ドキュメント データ ストア、カラムナ、キー値ストア、グラフ、インデックス、およびグラフ データベースは、NoSQL データベースの最も一般的なタイプです。 グラフ データベースの目的は、エンティティ間で情報を効率的に格納することです。 オブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) は、リレーショナル データベースで使用される Structure Query Language (SQL) の代わりに、NoSQL データベースで使用されます。 よく使用される NoSQL 言語には、Java、Javascript などがあります。 NET、および PHP。

データベースには 2 つのタイプがあり、どちらも同じように役立ちますが、どちらも異なる理由と異なる方法で使用されます。 リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの区別は必ずしも絶対的なものではなく、両方を使用できます。 プロジェクトに最適なデータベースの種類を決定するには、組織のニーズとアプリケーションの機能を分析します。

ドキュメント データ ストアは、標準のリレーショナル データベースと同様に、ユーザーが定義済みのデータ関係に基づいて、複数のデータベース間で定義済みのデータ関係を管理できるようにします。 一方、ドキュメント データ ストアは、テーブルではなくドキュメントに基づいているという点で独特です。 通常、ドキュメント データ ストアにはテキスト形式のファイルが含まれており、標準の SQL コマンドを使用してクエリを実行できます。 標準のリレーショナル データベースと同様に、列指向のデータベースを使用すると、ユーザーは複数のデータベース間で定義済みのデータ関係を管理できます。 一方、列指向データベースは、データがテーブルではなく列に格納されるという点で独特です。 その結果、データをより効率的に格納し、データをより効率的にクエリできます。 キー値ストアは、ユーザーが複数のデータベース間で定義済みのデータ関係を管理できるという点で、標準のリレーショナル データベースに似ています。 キー値ストアは、テーブルではなくキーと値のみを含むため、一意であることに注意することが重要です。 グラフ データベースではテーブルよりもグラフの方が一般的であるという事実にもかかわらず、グラフは依然として独自の設計になっています。 グラフ データベースには、数値やテキストだけでなく、他の種類のデータも含まれています。 グラフは、テキスト ファイルにデータを保存するのではなく、さまざまな形式で保存できます。 従来のデータベースでは処理できないさまざまな方法でデータをクエリできるため、さまざまな方法でクエリを実行できます。

非関係的な意味

多くの場合、単語やフレーズの意味は、その構成要素からは判断できません。 これは、意味がしばしば関連性があるか、他のものとの関係で存在するためです。 たとえば、「左」という言葉は、「左折」または「左利き」というフレーズで使用される場合、異なる意味を持ちます。 これらの場合、「左」という単語の意味は、フレーズ内の他の単語との関係によって決まります。

非リレーショナル データベースの利点

近年の非リレーショナル データベースの人気には、多くの要因が寄与しています。 これらのデータベースへのアクセスは、従来のリレーショナル データベースよりも高速であり、迅速なアプリケーション開発に適しています。 さらに、それらはより適応性が高く、よりカスタマイズされたデータベース ソリューションを可能にします。

非リレーショナル データベースの例

非リレーショナル データベースはリレーショナル モデルに基づいておらず、クエリに SQL を使用しません。 非リレーショナル データベースの例には、MongoDB、BigTable、Redis などがあります。

MongoDB データベースは、あらゆるプラットフォームで動作するように設計されており、本質的に非リレーショナルです。 MongoDB データは、MongoDB コレクションと BSON ファイルに保存されます。 「コレクション」という用語は、テーブルおよび行として表示できる 1 つまたは複数のドキュメントのコレクションを指します。 JavaScript を使用した Object Notation は JSON と呼ばれます。 Mongo に含まれるデータは、1 つのドキュメントに格納できます。 力を合わせるために多額のお金を費やす必要はありません。 バイナリ JavaScript オブジェクト表記 (BSON) は、JavaScript のオブジェクト表記の一種です。

MongoDB では、ここに内部データが格納されます。 MongoDB がすべて処理するため、内部の BSON 形式について心配する必要はありません。 MongoDB は、他のほとんどのデータベースと同様に、テーブルや行を含みません。 コレクションは Mongo のデータのコンテナーですが、ドキュメントはコレクションです。 3 つの別々のテーブルにデータが含まれるリレーショナル データベースとは対照的に、Mongo は一度に 3 つのテーブルすべてにデータを含めることができます。 MongoDB がデータをバイナリ JSON でディスクに格納する場合、BSON 形式が使用されます。 ドキュメント内に埋め込まれたドキュメント。これにより、データが別の場所でアクセスされるのを防ぎます。 これは、非リレーショナル データベースで作業する場合に重要です。

リレーションシップと参照は、リレーショナル データベースで定義できるのと同じ方法で MongoDB で定義できます。 いつでも変更できるスキーマが必要で、データに対して柔軟である必要がある場合は、非リレーショナル データベースで十分です。 つまり、NoSQL、または Not Only SQL は、SQL を必要としない非リレーショナル データベースです。 このソフトウェアは、従来のリレーショナル データベースとはまったく異なる方法でデータを保存します。 MongoDB のようなドキュメント データベースには、テーブルと行はなく、コレクションとドキュメントがあります。 その結果、私たちのコードは保守がより簡単になり、よりクリーンになります。 Mongo のドキュメント スキーマは動的であり、動的に生成されるという意味で自己記述的です。

Mongo は任意の形状またはサイズでドキュメントを保存するため、アプリケーションと同じようにフラットまたは複雑にすることができます。 簡単に習得でき、堅牢なクエリ言語を備えています。 一般に、データは簡単にクエリでき、トランザクションが必要になることはほとんどありません。 この場合、新しいサーバーをプールに追加しても、既存のサーバーをシャットダウンする必要はありません。

Nosql データベース

より柔軟でスケーラブルなデータベース ソリューションの必要性が高まるにつれて、Nosql データベースは近年ますます人気が高まっています。 これらのデータベースは、多くの場合、対応するリレーショナル データベースよりも使いやすく、寛容であるため、多くの Web およびモバイル アプリケーションに適しています。

NoSQL データベースは、テーブル階層ではなくドキュメント ストレージによってリレーショナル データベースと区別されます。 これらは、適応性と拡張性が高く、現代のビジネスのデータ管理の要求に数分で対応できるように構築されています。 NoSQL データベースは、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 4 つのタイプに分類できます。 ミッション クリティカルなアプリケーションに NoSQL データベースが追加されたことで、グローバル 2000 は NoSQL データベースの採用を加速させました。 上記の 5 つの傾向は、リレーショナル データベースで使用するのが最も難しいものです。 リレーショナル データベースは、主に固定データ モデルであるため、アジャイル開発における最も深刻な障害の 1 つです。 アプリケーション モデルは、NoSQL のデータ モデルを定義します。

データ モデルは、静的でない場合、NoSQL で動的に定義できます。 ドキュメント指向データベースは、通常は JSON 形式のデータ ストアです。 これにより、ORM フレームワークが不要になるだけでなく、開発時間とコストが削減されます。 Couchbase Server 4.0 の新しいバージョンでは、SQL から JSON へのクエリ言語である N1QL (ニッケルと発音) が導入されています。 標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントをサポートするだけでなく、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などの多くの機能もサポートしています。 NoSQL 分散データベースには、スケーリングの容易さや単一障害点の欠如など、数多くの利点があります。 モバイルおよび Web プラットフォームのアプリを介してオンラインでビジネスとやり取りする顧客が増えるにつれて、可用性の問題が大きくなっています。

NoSQL データベースのセットアップ、構成、スケーリングは簡単です。 読み取り、書き込み、およびストレージを分散するために、それらは設計されました。 小規模か大規模かを問わず、任意のサイズで使用でき、管理および監視できます。 NoSQL データベースは、単一のデータベースではなく、両方のデータ センターで同時に実行できるように構築されているため、ソフトウェアは必要ありません。 さらに、ハードウェア ルーターを介した即時展開が可能になります。アプリケーションは、データベースがエラーを検出して実行するまで待つ必要がなく、アプリケーション自体を複製できます。 今日、クラウド コンピューティング、モバイル アプリケーション、モノのインターネットはすべて NoSQL データベースを使用しています。

NoSQL データベースが膨大な量のデータを処理できることはよく知られています。 また、使い方の自由度も高いです。
NoSQL データベースは、リレーショナル モデルに依存しないタイプのデータベースです。 代わりに、別の構造を採用し、柔軟性を高めています。 また、データの保存と検索にも使用できます。
データベース NoSQL システムは、データ サイエンティストや機械学習エンジニアが使用できます。 モデルのメタデータ、機能、および操作に加えて、データをこれらのファイルに保存できます。 一方、データ エンジニアは、それらを使用してデータをクリーニングおよび保存できます。
NoSQL データベースのデータを操作する方が簡単です。 アプリケーションの開発時にスキーマを指定する必要はありません。 さらに、NoSQL データベースは、格納できるデータの種類を制限しません。 アカウントに新しいタイプを追加することで、必要に応じて変更を加えることができます。
NoSQL データベースに大量のデータが追加されると、その規模が実証されます。

SQL データベースと Nosql データベースの違い

特に、SQL データベースは、データの行が列に編成される階層モデルに基づいています。 テーブルの各列には特定の種類のデータが格納され、各テーブルは 1 つ以上の列で構成されます。 SQL クエリは、データを取得するためにのみ必要です。
一方、NoSQL データベースは、階層構造を考慮して設計されていません。 データは、列ベースのシステムでモデル化されています。 その結果、データベースのすべての行は単なるデータの集まりです。 データはテーブルに編成されていないため、保存と管理が簡単です。
さらに、NoSQL データベースはデータの保存以外にも使用できます。 データベース構成で使用されるスキーマやその他の情報もそれらによって保存されます。 これらのタイプのデータベースは、迅速な作成と管理が必要なアプリケーションに最適です。
SQL と NoSQL はほんの 2 つの例です。 たとえば、SQL は、SQL を使用するリレーショナル データベース モデルです。 データ システム内の各テーブルは別のテーブルにリンクされ、データはテーブルに編成されます。 キーワード「データベース」を使用して、SQL クエリを実行してデータを取得できます。
一方、NoSQL データベースは、従来のデータベースと同じリレーショナル モデルを採用していません。 データはテーブル構造を持たないため、このように整理されていません。 これは、データベースに格納された単なるデータの集まりです。 その結果、SQL クエリの実行がより困難になります。
さらに、NoSQL データベースはさまざまなデータ型を格納できます。 その結果、高度なカスタマイズとデータ制御を必要とするアプリケーションにとって優れた選択肢となります。