NoSQL データベース アーキテクチャ: 列指向のアプローチ

NoSQL データベースを操作する際に従うことができるさまざまなアーキテクチャがいくつかありますが、最も一般的なのは列指向のアプローチです。 このアプローチは、より柔軟なスキーマを可能にするため、よく使用されます。これは、大量のデータを扱う場合に役立ちます。 さらに、このアプローチは、データの圧縮を改善することで、パフォーマンスの向上にも役立ちます。

NoSQL の動きは、近年、データの保存と検索のモデルで始まりました。 テーブルを作成し、データを複数の行に外部キーに格納する必要はありません。 NoSQL では、データはキーと値の形式で格納されます。 NoSQL データベースは、大量のデータをリアルタイムで格納するデータベースです。 NoSQL データベースでは、ハッシュ関数はトップ レベルで使用され、可変長の入力を受け取り、固定長の出力を生成するよく知られたアルゴリズムを実行します。 このキーが再度ハッシュされると、データベース エンジンは、データベース内で検出したキーに対応する値のペアを取得します (キーが存在する場合)。 一般に、NoSQL データベースには、宣言型、セマンティック型、グラフ型の 3 種類があります。 キー値ストア、ドキュメント ストア、グラフ、カラム型ストアもあります。

ハイブリッド アーキテクチャでは、さまざまなデータベース モデルを使用してハイブリッド モデルを作成します。 ハイブリッド アーキテクチャを使用すると、単一のシステムで SQL と NoSQL を操作できます。

Nosql はどのアーキテクチャに従っていますか?

プロパティは、NoSQL データベースの多くの機能の 1 つです。 プロパティのセットである ACID とは異なり、これはルールとガイドラインのセットです。 BA の基本的な可用性、S-soft 状態、および E-even 整合性はすべて、E-even 整合性の指標です。 特定の形式でデータを格納する構造化データベースとは対照的に、NoSQL データベースのデータはキー値形式で格納されます。

管理者は、さまざまな方法で RDBMS データベースと NoSQL データベースの容量を変更します。 リレーショナル システムの容量を増やす唯一の方法は、高価なハードウェア、より高速な CPU、およびより多くの RAM を追加することです。 高度な機能を備えたネットワーク コンポーネント。 必要に応じて簡単に追加および削除できるノードは、NoSQL クラスターで「柔軟な」容量を提供します。 大容量で低遅延のアプリケーションは、マスターレス アーキテクチャを採用した NoSQL データベースを使用することでメリットを得ることができます。 NoSQL データベースは、初めてのアプリケーション開発アプローチを促進するという点で、リレーショナル データベースとは異なります。 このデータ複製方法は、すべてのノードが同時に複製されるこれらのデータベースで使用されます。

NoSQL データベースは、データ オブジェクトの複数の「形状」を利用します。つまり、それらは共存してデータの回復力を高めることができますが、より多くのエラーも発生する可能性があります。 スキーマ内の宣言型構造モデルとは対照的に、データ モデルはリレーショナル データベース内で宣言型に構造化できます。 このアプローチは、開発者により多くの力を与え、多くの場合、データ構造の制御においてより分散化された NoSQL によって覆されます。

LinkedIn の NoSQL データベースは、ネットワークのプラットフォームに最適です。 LinkedIn のデータは常に変化しているため、ネットワークを構築しようとしている企業にとって優れた選択肢となっています。 LinkedIn は NoSQL データベースを使用しているため、変更があるたびにデータベースを再構築する必要がないため、時間とリソースを大幅に節約できます。 ユーザーは、サイトに反応することで、最新のトレンドとつながりを常に把握できます。

Nosql データベース アーキテクチャとは

NoSQL データベースは、SQL ベースのサーバーからの移行によって区別されます。 検証、アクセス制御、クエリ可能なインデックス付きデータのマッピング、関連データ間の相関、競合の解決、整合性制約の維持、およびトリガー手順のロジックは、データベース層から削除されます。

NoSQL データベースの場合は、アプリケーション アーキテクチャも変更するのが最善です。 NoSQL アプローチは、SQL ベースのサーバーとは対照的に、シンプルさを重視しています。 この記事では、データ管理についてさらに詳しく説明し、NoSQL データベースとデータ管理のさまざまな側面を組み合わせたデータ管理層を提案します。 データ エンティティの階層的な入れ子構造は、NoSQL データベースで最も一般的に使用される機能の 1 つです。 ネストされたデータ構造は、親ドキュメント内から常に子/サブ構造にアクセスできる状況でエレガントに機能します。 場合によっては、ネストされた構造が不要な双方向の関係を排除するのに役立ちます。 実際、リレーションシップは、実際のアプリケーションでは依然として非常に重要です。

従来の RDBMSと他のデータベースとの関係は十分に理解されています。 リレーションと NoSQL データベースをどのようにモデル化しますか? さまざまなアプローチは次のように要約できます。 データが重複しないようにするには、正規化戦略を使用することをお勧めします。 データを非正規化すると、クエリのパフォーマンスが向上する可能性もあります。 Edgar Codd によって確立されたデータ管理の柱を無効にしようとしている NoSQL アプローチは、間違った方向に進んでいます。 このアプローチは、再利用可能な API を使用してデータベースにアクセスするのではなく、データベースの実装に重点を置いています。

データの収集と管理が必要になるため、データ整合性管理は NoSQL ストレージの重要な要素になります。 BerkeleyDB API は、インデックス付きキー値ドキュメント データベース API をモデルにしたキー値ドキュメント データベース API です。 最近の W3C レポートによると、ブラウザ経由でアクセスされる NoSQL データベースでは、クエリベースのインデックスではなく、プログラムによるインデックスを使用することが望ましいとされています。 ただし、これは、データの有効性と整合性の制約を取り除くことができるという意味ではありません。 検証をストレージ レイヤーからデータ管理レイヤーに移動すると、ストレージの必要性が減少します。 一般に、より厳密なトランザクション セマンティクスに基づいて、各データベース ストレージ システムの上に、より緩和された整合性ベースのレプリケーション システムを実装できます。 カスタム レプリケーションと一貫性の強制は、一部の更新がより安定している一方で、他の更新がより緩和されているアプリケーションで非常に役立ちます。

CouchDB に見られるような、Multi-Version Concurency Control (MVCC) スタイルの競合解決に基づく競合解決は単純である可能性があります。 Persevere 2.0 を使用して、データ モデルを定義し、製品を製造元にリンクできます。 MVC モデルを完全に実装しました。 結果として、このタイプのユーザー インターフェイス レイヤーは mVC として再大文字化する必要があると思います。これにより、ユーザー インターフェイス ロジックにおけるデータ モデリングの問題が強調されなくなります。

NoSQL データベースは、高いパフォーマンスとスケーラビリティを必要とするデータ ストアの優れた候補です。 大量のデータを処理でき、使いやすいです。 NoSQL データベースは、非常に信頼性が高く、高いトラフィック負荷を処理できることに加えて、適応性も非常に優れています。

Nosql がスキーマレス アーキテクチャに従う理由

スキーマは、データベースの構築に使用される設計図または計画です。 スキーマには、データベースで許可されるデータとデータの編成方法を管理するルールを含めることができます。
NoSQL データベースは、「スキーマレス」アーキテクチャに従うとよく言われます。 これは、それらに格納されているデータに特定のスキーマを適用しないことを意味します。 これは、データを保存および取得する方法の柔軟性が大幅に向上するため、大きな利点と見なすことができます。

「スキーマレス」データベースという用語は、最近 IT 業界で広く使われています。 スキーマレス データベースを開発者の手に委ねるのではなく、公開市場に持ち込むときが来ました。 データがスキーマレス データベースに格納される場合、データはキーと値のペア (KV とも呼ばれます) または JSON ドキュメントとして格納されます。 スキーマレス データベースは、リレーショナル データベースの行とは対照的に、Account 行の状態を完全に変更する機能を持つことができます。 エンティティをグループ化する方法を決定するために必要なのは、エンティティの単一の属性だけです。 このアクティビティの大部分は、スキーマのないデータベースから完全に排除されます。 これは、生存がデータに大きく依存している企業にとって深刻な打撃です。

遅延に対応するには、最先端の機器を高い資本と運用コストで購入する必要があります。 手動の展開エラーにより、数日または数か月の遅延が発生する可能性があります。 柔軟なデータ ストレージ モデルにより、NoSQL データベースは複雑な移行と変更の同期を軽減します。 スキーマレス データベースで戦うのではなく、データのビューを定義できます。 スキーマレス データベースでは、複雑な独自のインフラストラクチャの開発や展開、および多額の設備投資や運用費用が必要ありません。 ボタンを押すだけで、小さなインスタンスをほぼすべてのサイズにスケーリングできます。

この自由は、あなたを解放し、挑戦することができます。 アプリケーションが壊れる心配をせずにデータを変更できることは、解放感をもたらす可能性があります。 柔軟で効率的なスキーマを見つけ、可能な限り最良の方法でデータを構造化することは困難な場合があります。 従来の RDBMSとは異なり、スキーマレス データベースには独自の一連の課題があり、従来の RDBMS と比較して大幅な柔軟性と効率性を提供できます。

次のうち、最も単純な Nosql アーキテクチャはどれですか?

NoSQL アーキテクチャにはさまざまな種類があり、それぞれに長所と短所があります。 最も単純な NoSQL アーキテクチャは、NoSQL データベースの非常に基本的なタイプであるキー値ストアです。 キー値ストアは非常に高速でスケーラブルですが、柔軟性が低く、複雑なクエリ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 データベースではなくデータを格納できます。 これらは、適応性と拡張性が高く、最新のビジネス データ管理要件に迅速に対応できるように構築されています。 NoSQL という用語は、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 データベースなど、さまざまな種類のデータベースを指します。 グローバル 2000 企業の台頭に伴い、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手段として NoSQL データベースが勢いを増しています。 リレーショナル データベースの技術的な課題が原因で使いにくくなっている主な傾向は 5 つあります。 固定データ モデルのため、リレーショナル データベースはアジャイル開発をあまりサポートしていません。 NoSQL を使用する場合、データ モデルはアプリケーション モデルによって定義されます。

従来の意味での NoSQL では、データ モデリングは定義されていません。 データは、ドキュメント指向データベースの一部として JSON 形式で保存されます。 ORM フレームワークは不要になり、開発プロセスが合理化されます。 SQL を JSON に拡張する強力なクエリ言語である N1QL (ニッケルと発音) は、Couchbase Server 4.0 で導入されました。 また、配列 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) など、SELECT / FROM / WHERE ステートメント以外にもサポートしています。 スケールアウト アーキテクチャの使用や単一障害点がないことなど、NoSQL 分散データベースの利点は数多くあります。 モバイルや Web アプリを介してオンラインで処理される顧客エンゲージメントが増えるにつれて、迅速かつ効率的なサービスを提供する機能がますます重要になっています。

NoSQL データベースにはさまざまなサイズがあり、インストールが簡単で、特定の要件を満たすように構成できます。 これらは、読み取り、書き込み、およびストレージの移動を可能にするように設計されています。 さまざまなサイズのクラスターを管理および監視できるだけでなく、あらゆる規模で操作を実行できます。 NoSQL データベースを実行するためにソフトウェアをインストールする必要はありません。分散型の NoSQL データベースにデータを保存するのと同じくらい簡単です。 さらに、ハードウェア ルーターを使用すると、データベースが問題を検出して独立した回復プロセスを実行するのを待つ必要がなくなるため、即時障害が可能になります。 NoSQL に基づくデータ構造は、今日の Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションの一部としてますます一般的になっています。

NoSQL データベースのアーキテクチャは列に基づいています。 これは、データが通常のデータベースのように行と列に格納されることを意味します。 通常のデータベースとは対照的に、NoSQL データベースは一貫性よりもパフォーマンスを提供するように設計されています。 これらは大量のデータ用に設計されているため、変更に迅速に対応する能力によって制限されることはありません。 NoSQL データベースがどのタイプのデータであるかに違いはありません。大規模なデータ ストレージに使用できます。 また、急激な変化に対応しなければならない企業にも適しています。 NoSQL データベースは列ベースであるため、データをすばやく簡単に検索できます。 これらのソリューションは、特定の情報にすばやくアクセスできるため、迅速な回答を求める企業にとって優れた選択肢です。 大量のデータを必要とする企業にとっても、NoSQL データベースを使用することは良い考えです。 その結果、追加のサーバーが必要な企業にとって優れた選択肢となります。 NoSQL データベースは、列ベースのデータ構造を使用して簡単に拡張できます。 その結果、データベースにデータを追加しても、ビジネスのパフォーマンスが低下することはありません。 NoSQL データベースは、大量のデータを保存する必要がある企業に適しています。

Nosqlの紹介

Nosql は、従来のリレーショナル形式以外の形式でデータを格納するデータベースです。 nosql データベースは多くの異なる形式を取ることができますが、それらはすべて、スケーラブルで使いやすいという共通の特徴を共有しています。

リレーショナル データベースは、1970 年の EFCodd による大規模な共有データ バンクのデータのリレーショナル モデルというタイトルの論文の成果です。 分散システムは、コンピュータ 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とソフトウェア コンポーネントを使用するシステムです。 システムが共通の目標を達成するためには、コンピューターが相互に対話し、リソースを共有する必要があります。 分散コンピューティング システムは、計算速度が速いため、他のタイプのシステムよりも優れた計算能力を備えています。 従来のリレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースでは SQL やその他の同様のアルゴリズムを使用する必要はありません。 NoSQL システムを使用すると、スケールアウトを利用できるため、データをより迅速に格納できます。 Carlo Strozzi は、1998 年にビジネス アイデアとして NoSQL という用語を作り出しました。

従来のデータベースには、リレーショナルである、分散型である、非リレーショナルである、原子性、一貫性、分離性、耐久性に準拠していないという 4 つの明らかな特徴があります。 CAP 定理によると、分散システム用のアプリケーションを開発する際に満たさなければならない 3 つの基本的な要件があります。 CAP の定理によれば、分散コンピューター システムは、これら 3 つの特性がすべて同時に存在することを保証できません。 NoSQL データベースは 4 つのカテゴリに分類されます (最も一般的なカテゴリはカテゴリです)。 エッジまたはアークは、グラフ データ構造内の順序付きペアの有限 (または可変) セットです。