NoSQL データベース: 概要

NoSQL データベースは、最新の Web アプリケーションに高性能でスケーラブルなソリューションを提供するように設計された非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースはスキーマレスです。つまり、リレーショナル データベースのように定義済みのスキーマは必要ありません。 これにより、柔軟性が向上し、スケーラビリティが容易になります。 NoSQL データベースは、ソーシャル メディア データ、ユーザー データ、イベント ログなどの大量のデータを格納するためによく使用されます。

データは、従来のリレーショナル データベースとは異なる形式で NoSQL データベースに格納されます。 ドキュメントの種類には、チャートやグラフのほか、キー値型、幅広列型、幅広列型があります。 2000 年代後半以降、ストレージ コストが劇的に低下したため、NoSQL データベースが台頭しました。 開発者は、大量の非構造化データを保存できるため、柔軟性が大幅に向上します。 ドキュメント データベース、キー値データベース、ワイド カラム ストア、グラフ データベースは、NoSQL データベースで利用できる機能のほんの一部です。 結合が必要ないため、クエリはより速く完了します。 幅広いユース ケース (例: 財務データ) には、非常に役立つもの (例: 財務データ) からより気楽なもの (例: スマートな猫用トイレの IoT 測定値を保存する) まで、さまざまなカテゴリが含まれます。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースを使用することが適切な場合とその理由について説明します。 さらに、NoSQL データベースに関するよくある誤解についても見ていきます。 DB-Engines によると、MongoDB は世界で最も人気のある非リレーショナル データベースです。 このチュートリアルでは、コンピューターに何もインストールせずに MongoDB データベースを取得するプロセスを順を追って説明します。 データベース管理システムを作成することで、 MongoDB データベースをクラスターに格納できます。 Atlas のセットアップが完了すると、Atlas にデータを保存できるようになります。 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell、または MongoDB Compass では、3 つのプログラミング言語のいずれかを使用してデータベースを手動で作成できます。

この例では、Atlas のサンプル データがインポートされます。 NoSQL データベースは、データベースの作成に役立つだけでなく、柔軟なデータ モデルの作成、水平方向のスケーリング、超高速のクエリなど、さまざまな利点を開発者に提供します。 データ エクスプローラーを使用して、新しいドキュメントを挿入したり、既存のドキュメントを編集したり、ドキュメントを削除したりできます。 集計フレームワークを使用して、強力な方法でデータを分析できます。 Atlas および Atlas Data Lake に保存されているデータを視覚化する最も簡単な方法は、チャートを使用することです。

NoSQL データベースを開発するには、スケールアウト、レプリケーション、柔軟なデータ構造という 3 つのステップのプロセスに従うことができます。

MongoDB は、非リレーショナル ドキュメント モデルに基づくデータベースです。 これは、NoSQL データベース (NoSQL = Not-only-SQL) が、Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server などの従来のデータベースとは根本的に異なることを意味します。

低レイテンシーを維持しながら大量のデータを AWS NoSQL データベースに保存できることは重要です。 AWS データベース製品で利用できる 6 種類の NoSQL データベースと、さまざまな管理型および自己管理型データベースがあります。

LinkedIn は、NoSQL グラフ データベースを使用してユーザー間の関係を提供する人気のあるソーシャル ネットワーキング アプリです。

Nosql データベースとは?

NoSQL データベースには多くの種類があり、それぞれに独自の長所と短所があります。 最も一般的な NoSQL データベースは、MongoDB、Cassandra、および Redis です。

代替データベースとも呼ばれる NoSQL システムは、SQL に基づいていないデータベース システムの一種です。 データ モデルは、リレーショナル データベースで使用される行と列のテーブル モデルとは異なる方法で設計されています。 実際、NoSQL データベースは互いにかなり異なります。 通常、スケールアウト アーキテクチャのドキュメント データベースが最も頻繁に使用されます。 アプリケーションのユース ケースには、e コマース プラットフォーム、取引プラットフォーム、モバイル アプリ開発などがあります。 MongoDB と PostgreSQL を分析すると、現在の NoSQL データベースの状況を簡単に概観できます。 列データベースは、特定の列の値を秒単位で集計できます。

データの書き込みは、その書き方によって難しくなります。 グラフ データベースの目的は、データ要素間の接続を検索してキャプチャすることです。 複数のテーブルを組み合わせることで、SQL オーバーヘッドが発生する可能性が低くなります。

Cloud Bigtable は、大規模な分析および運用ワークロード向けに特別に設計された NoSQL データベース サービスを提供します。 可用性が高いため、大規模なアプリケーション向けの信頼性の高いオプションです。
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Nosql データベース: 非リレーショナル データベースを使用する利点

なぜ Nosql を使用するのですか? Nosql の利点は何ですか?
nosql データベースを使用すると、リレーショナル データベースよりも多くの利点が得られます。たとえば、データをさまざまな方法で格納したり、大量のデータを処理するためにスケーリングしたりできます。 *br> nosql データベースには次の利点があります。 NoSQL データベースには、データ モデルに基づいてさまざまな種類があり、リレーショナル データベースよりも予測しにくい方法でデータを簡単に保存できます。
NoSQL データベースは、大量のデータを処理するように拡張できるため、多くのストレージ スペースやサーバーを必要とせずに大量のデータを処理できます。

簡単に言えばNosqlデータベースとは何ですか?

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。 その結果、それらを「SQL だけではない」とラベル付けし、さまざまな柔軟なデータ モデルで分割します。 オブジェクト指向データベースは、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 つのタイプに分類されます。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースよりも非表形式でデータを格納および取得できます。 ビッグデータとリアルタイム Web アプリケーションでは、リアルタイム Web アプリケーションだけでなく、Twitter、Google、Amazon などのインターネットの巨人によって使用されています。 ドキュメント タイプ、キー値タイプ、幅の広い列タイプ、およびグラフ タイプはすべて、NoSQL データベースで使用できます。 リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースにデータを格納することができます。 ただし、最適なデータベースを選択できるデータベースには違いがあります。 NoSQL データベースの動的スキーマと構造の欠如により、構造を必要とせずにデータを格納できます。 ドキュメントの構造を定義しなくてもドキュメントを作成できるため、ドキュメントの作成も容易になります。

SQL を使用してリレーショナル データベースを構築することは、すべてのデータベース駆動型アプリケーションでこれを行う唯一の方法です。 一方、NoSQL データベースには、さまざまな言語やフレームワークを使用する豊富なツールがあり、 SQL データベースよりも柔軟なオプションとなっています。 SQL データベースは垂直方向のスケーラビリティであるため、RAM、SSD、または CPU を増やすと、単一サーバーの負荷が増加する可能性があります。 一方、NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルであり、データベースにサーバーを追加するだけで増加したトラフィックを処理できます。

Nosql データベースの目的は何ですか?

NoSQL データベースは、特定のデータ モデル用に特別に設計されており、さまざまなスキーマを利用できるため、最新のアプリケーションの開発に使用できます。 多くの NoSQL データベースは、適応性があり、開発が簡単で、大規模に効率的であると見なされています。