Rational データベースから NoSQL データベースへのデータの移行

公開: 2022-12-23

Rational データベースから NoSQL データベースにデータを移行する理由は多数あります。 より多くのユーザーやデータを処理するためにアプリケーションをスケールアップしたり、NoSQL データベースが提供できる柔軟性とスケーラビリティを活用したいと考えているかもしれません。 理由が何であれ、移行を開始する前に考慮しなければならないことがいくつかあります。 この記事では、Rational データベースから NoSQL データベースにデータを移行する際に考慮すべきいくつかの重要な要因について説明します。 また、自信を持って移行を開始できるように、プロセスの概要についても説明します。

NoSQL データベースは、単一のソフトウェアとして、または RDBMS と NoSQL の組み合わせとして、さまざまな設定で頻繁に使用されます。 SQL から NoSQL に移行する際の重要な考慮事項には、スキーマの再設計とデータ ロジックのリファクタリングがあります。 提案された技術では、パフォーマンスを向上させるために、場合によってはホスティングが必要になり、他の場合にはプロセスを最適化する必要があります。 クラウド コンピューティングでは、NoSQL が最も広く使用されているデータベースであるため、MySQL や Microsoft Azure よりも NoSQL の方が適しています。 JSON 形式は、No SQL データベースの最も強力な機能です。 クラウドは移植性が非常に高いため、Web アプリケーションとモバイル アプリケーションの両方に最適です。

リレーショナル データベースを Nosql データベースに移行するにはどうすればよいですか?

リレーショナル データベースを NoSQL データベースに移行する最善の方法は、対象のデータベースの特定のニーズによって異なるため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、リレーショナル データベースを NoSQL データベースに移行する方法に関するヒントには、2 つのデータベース タイプの違いを理解すること、NoSQL データベースとうまく連携するデータ モデルを設計すること、移行プロセスを自動化するためのツールを使用することが含まれます。

企業のデータ センターで 30 年以上稼働しているリレーショナル データベース管理システム(RDBMS) は、依然として世界の主要なデータ ソースです。 これを無期限に続けることはできません。 RDBMS は、データの作成、消費、量のペースについていけません。 このビッグデータの新時代には、NoSQL データベースが必要です。 この記事では、RDBMS から NoSQL データベースへの一般的な移行について説明します。 リレーショナルの世界から NoSQL の世界への移行には、慎重な計画が必要です。 SQL と NoSQL Land の構文は大きく異なり、新しいユーザーが理解するには多少の練習が必要になる場合があります。

それにもかかわらず、開発者は NoSQL を次のプロジェクトに組み込むことができます。 Foursquare のユーザー ベースは 2,500 万人を超え、25 億回のチェックインにまで成長しており、最も人気のあるソーシャル ネットワークの 1 つになっています。 NoSQL の優れた点の 1 つは、ビジネスの必要に応じて最新の状態に保つために、データ モデルを反復処理できることです。 リレーショナルの世界から離れることは、多くの新規ユーザーにとって次のステップです。 Foursquare と Art.sy はどちらもリレーショナル データベースから NoSQL データベースに移行しました。 MongoDB または Riak へのデータ移行は、Cassandra のようなカラムナ データベースへのデータ移行と同じではありません。 スケーリングに関して言えば、スマート ビジネスは通常、最初から Noql を使用します。

リレーショナル データベースのスキーマは、データベースが割り当てられているビジネス ドメインに関して、NoSQL データベースのスキーマと異なる場合があります。 リレーショナル データベースの代わりに NoSQL データベースを使用する場合は、両方のデータベースのテーブル間の関係を維持する必要があります。 場合によっては、これは、リレーショナル データベースで相互に関連付けられているテーブルを NoSQL で 1 つにマージする必要があることを意味する場合があります。
ビジネス オブジェクトを取得するには、RDBMS テーブルを他のテーブルに結合して、密接に関連するテーブルを 1 つの NoSQL テーブルに結合する必要があります。 関連するデータが同じテーブルに格納されるため、ビジネス オブジェクトをより簡単に取得できます。

Nosql データベースには移行が必要ですか?

データが交換されるプログラミング言語には、NoSQL データベースが適切に機能するために移行する必要がある固有のスキーマがあります。 さらに、NoSQL データベースは、データ固有のスキーマの変更に適応できるほか、新しい環境に移行することでデータをモダナイズできます。

リレーショナル データベースは Nosql にできますか?

リレーショナル データベースには、将来アクセスできる関連データを含むデータ テーブルが格納されます。 これらのテーブルは SQL (Structured Query Language) を使用してデータを管理し、ACID 保証と固定スキーマによってサポートされています。 SQL データベースはなく、高性能の非リレーショナル データ ストアを使用します。

移行に適したデータベースはどれですか?

移行データベースは、構造化データベースで構成されています。

リレーショナル データを Nosql に保存できますか?

リレーショナル データを Nosql に保存できますか?
クレジット: medium.com

リレーションシップは、リレーショナル データベースと同じ方法で NoSQL データベースに格納できます。 関連データをテーブル間で分割する必要がないため、多くの人は、リレーショナル データベースよりも NoSQL データベースでリレーションシップ データをモデル化する方が簡単だと感じています。

キーと値のペア、JSON ドキュメント、またはグラフは、データを格納できる方法の一部です。 NoSQL は、クエリの実行に SQL を使用しないデータ ストアを指します。 これらのデータベースの多くは、SQL と互換性がありますが、実際には非リレーショナル データベースと見なされます。 ドキュメント ストアでは、すべてのドキュメントを同じ方法で編成する必要はありません。 この自由形式のアプローチには、改善の余地がたくさんあります。 キーを使用して、ドキュメントをハッシュすることでドキュメントを識別できます。これは頻繁に行われます。 読み取り操作と書き込み操作はドキュメント内の複数のフィールドに対して実行されるため、アトミック操作が一般的です。

多くの列ファミリ データベースでは、データをハッシュに格納するのではなく、キー順に物理的に格納します。 行キーは、その重要性に基づいて特定のキーまたはキーのセットにアクセスできるため、プライマリ インデックスと見なされます。 セカンダリ インデックスは、実装に応じて列ファミリーの列に対して作成され、複数の列で構成される場合があります。 キー ストアは、キーの値またはキーのセットを使用するなど、単純な検索を実行するように高度に最適化されています。 ノードとエッジは、グラフ データ ストアに格納される 2 種類のデータです。 エッジはエンティティ間の関係を指定するために使用できますが、ノードの関係はエンティティを表すために使用できます。 このようなクエリ言語は、グラフ データベースを使用して関係のネットワークをトラバースする場合に非常に役立ちます。

時系列データ ストアに格納されたデータは、テレメトリ データの格納用に最適化されています。 シナリオの例としては、IoT デバイスを検出できるセンサー、およびアプリケーションとシステムのカウンターがあります。 オブジェクト データ ストアを使用して、一連の BLOB を複数のサーバー ノードにレプリケートできます。 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 プロトコルを使用して、ネットワーク経由でファイルにアクセスできます。 セカンダリ インデックスとして使用されるという意味で、任意のデータ ストアのセカンダリ インデックスとして機能します。 大量のデータが収集される場合は、リアルタイム データ インデクサーを使用できます。 インデックスを作成するには、インデックス作成プロセスが使用されます。 多次元にすることができ、フリーテキスト検索が可能です。

一方、従来のデータベースは低速で複雑であり、MongoDB などの NoSQL データベースは管理が少なくて済みます。 ただし、MongoDB をリレーショナル データベースと統合する必要がある場合があります。 次の例は、競合する 2 つのソースからの情報を視覚化するために使用できます。 トランザクション データは NoSQL データベースではサポートされていません (単純なデータのみがサポートされています)。 結合トランザクションをサポートするデータベースを使用して、トランザクションを管理できます。 高速で到着するデータは、NoSQL データベースで処理されます。 リレーショナル データベースを介した低速データ フローを処理します。 MongoDB とリレーショナル データベースを使用する場合は、各ソリューションの長所と短所を考慮してください。 MongoDB などの NoSQL データベースは、従来のデータベースよりも高速でスケーラブルで、エラーが発生しにくいです。 トランザクションは NoSQL データベースではサポートされていないため、トランザクションなしでデータを処理する必要があります。 トランザクション (データベースでは結合とも呼ばれます) はリレーショナル データベースでサポートされており、データの正確性と信頼性を確保するのに役立ちます。

Nosql データベースの種類とそのメリット

リレーショナル テーブルにデータを格納する代わりに、NoSQL データベースはドキュメントに情報を格納します。 その結果、それらを「SQL だけではない」として分類し、さまざまなデータ型に細分化します。 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、およびグラフ データベースはすべて、NoSQL データベースの例です。 リレーショナル データベースとも呼ばれるリレーショナル データベースは、データをテーブルに格納します。 さまざまなタイプのデータに対応する階層テーブルがあり、各テーブルには独自のデータ セットがあります。 たとえば、テーブルには、会社の顧客、製品、注文などに関する情報が含まれている場合があります。 NoSQL データベースに大量のデータを格納する必要がある場合は、リレーショナル データベースの代わりに NoSQL データベースを使用することをお勧めします。 また、特定のデータ モデルに加えて、NoSQL データベースが使用されることにも注意してください。 たとえば、Cassandra は SQL をサポートするキー値ストアですが、MongoDB は SQL のみです。 NoSQL データベースは、特定のタイプのデータ モデルに限定されていないにもかかわらず、データ モデルに基づいて分類できます。 キー値ストアはドキュメント データベースとして分類される場合があり、ワイド カラム ストアは列ベースのデータベースとして分類される場合があります。 NoSQL データベースは、さまざまな点でリレーショナル データベースとは異なります。これには、独自の一連の欠点と利点が含まれます。 それらが適切な特定の状況がありますが、それらが唯一の選択肢ではありません。

Rdbms から Mongodb にデータを転送するにはどうすればよいですか?

RDBMS から MongoDB にデータを転送するには、いくつかの方法があります。 1 つの方法は、データを RDBMS から JSON ドキュメントとしてエクスポートし、それらを MongoDB にインポートすることです。 もう 1 つの方法は、データを自動的に転送できる MongoMigrate などのツールを使用することです。

MongoDB などの NoSQL データベースは、柔軟なスキーマ アプローチのおかげで、大規模なデータ セットを体系的に格納できます。 NoSQL データベースは、大量の非構造化データと半構造化データを非常に簡単な方法で保存および管理します。 この記事を使用して、リレーショナル データベースと MongoDB の基本概念をマッピングする方法を学習します。 MongoDB は一般的な NoSQL データベースであり、大規模なデータ セットを処理するのに十分な柔軟性を備えています。 ノーコード データ パイプラインである Hevo Data を使用すると、MongoDB と 100 の無料または有料のデータ ソース (40 以上の無料データ ソースを含む) を統合できます。 これを使用して、データ ウェアハウスまたは選択した別の場所にデータを直接ロードできます。 リレーショナル データベースから NoSQL データベースへの移行の準備が整っていない可能性がありますが、柔軟でスケーラブルで安全なソリューションを探している場合は、移行する価値があります。

以前にRDBMS データ構造を扱ったことがある人にとって、事前定義されたリレーショナル モデルから機能豊富で動的なデータ モデルに移行するのは難しい場合があります。 リレーショナル データベースから MongoDB へのデータ移行は困難な場合があります。 このプロセスは、MongoDB のドライバーとツールを使用すると大幅に簡単になります。 この記事では、MongoDB を使用して関係とリレーショナル データをモデル化する方法について説明します。 Linking Documents と Embedding Documents を使用して、これを実現します。 この記事を読めば、MongoDB とリレーショナル データベースを区別できるようになります。 次に、リレーショナル データベースから MongoDB への移行について学習する必要がありました。 ビジネス パフォーマンスを完全に理解するには、MongoDB やその他のデータ ソースをクラウド データ ウェアハウスまたはビジネス分析を実行できる別の場所に統合することが重要です。

Mongodb 対リレーショナル データベース

MongoDB と RDBMS では、データへのアクセス方法が大きく異なります。 リレーショナル データベースでデータにアクセスするには、テーブルと列に正確に同じ名前を付ける必要があります。 MongoDB のドキュメント ID は、データへのアクセスに使用されます。 検索およびインデックス作成システムのパフォーマンスは、この違いによって大きく影響を受ける可能性があります。
RDBMS では利用できない MongoDB に組み込まれている機能もいくつかあります。 たとえば、MongoDB のドキュメントのバージョン管理により、ドキュメントの変更を追跡できます。