NoSQL データベースと増加するデータ生成
公開: 2022-11-22生成されるデータ量が指数関数的に増加し続けているため、NoSQL データベースの人気が高まっています。 NoSQL データベースは、従来のリレーショナル データベースよりもスケーラブルで操作が簡単なため、魅力的です。 NoSQL データベースでデータを操作するには、さまざまな方法があります。 NoSQL データベースでデータを操作する一般的な方法の 1 つは、MapReduce を使用することです。 MapReduce は、大量のデータを並行して分散して処理するために設計されたプログラミング モデルです。 MapReduce を使用すると、データを並列処理できる小さなチャンクに分割できます。 これは、大規模なデータ セットを操作する場合に非常に役立ちます。 NoSQL データベースでデータを操作するもう 1 つの一般的な方法は、ドキュメント指向のストレージを使用することです。 ドキュメント指向のストレージでは、JSON に似た形式でデータを格納できます。 これは、従来のリレーショナル データベースにはあまり適していないデータを扱う場合に役立ちます。 生成されるデータ量が指数関数的に増加し続けているため、NoSQL データベースの人気が高まっています。
ドキュメント データは、テーブル データではなく NoSQL データベースに格納されます。 したがって、それらは「SQL だけではない」と分類され、柔軟性に基づいてさまざまなデータ モデルに分類できます。 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、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の一部です。
エラスティック検索データベースは、NoSQL の世界で分析データ ウェアハウスとして機能することを目的としています。 リレーショナル モデルを使用して、データを行と列で構成されるテーブルに変換できます。 テーブル、行、列、インデックス、およびテーブルと他のデータベース要素間の関係はすべてスキーマで指定されます。
Nosql はどのようにデータを管理しますか?
Nosql データベースは、拡張性が高く、大量のデータを処理できるように設計されています。 これらは通常、キー値ストアまたはドキュメント ストアに基づいています。
NoSQL には SQL よりも多くの機能があります。 NoSQL データベースは 4 つのタイプで構成できます。 NoSQL の型には大きな違いがありますが、その理由の 1 つは、使用するデータ モデルが異なることです。 データベースの欠如は、最も一般的な NoSQL 機能の 1 つです。 スキーマ、データ クラスタリング、およびレプリケーションのサポートについては聞いたことがあると思いますが、ここでお話ししたいのは一貫性です。 Web アプリケーションでは、キー値データベースはセッション マネージャーおよびキャッシュ システムとして機能します。 幅の広い列のストアでは、列ごとにデータをクエリすることをお勧めします。
API、データ モデル、スキーマ要件、スケーラビリティ、およびデータ整合性に加えて、NoSQL の 5 つの主なカテゴリは、NoSQL と SQL です。 NoSQL データベースは、ストレージに関して自由形式でスキーマレスです。 プログラマーは、このアプローチを使用して開発を容易にすることができます。 NoSQL データベースと SQL データベースは、さまざまな手法を使用して、アプリケーションによって作成、読み取り、更新、および削除されるデータを保護します。 ACID により、一貫したデータベース状態で単独で実行されるトランザクションは、完了して正しい結果を生成するか、何の影響もなく終了することができます。 NoSQL データベースは、リレーショナル管理システム (RDBMS) より前に設計および構築されたデータベースです。 データベース クラスターは、2000 年代初頭に構築され、クラウドおよび Web アプリケーションでの大規模なデータベースクラスター化のフレームワークとして機能するデータベースとして定義されることがよくあります。
Nosql は構造化データを処理できますか?
通常、NoSQL データベースは通常のデータベースよりも柔軟性が高く、より迅速で反復的な開発に使用できます。 浅い NoSQL データベースは、その柔軟なデータ モデルにより、大量の半構造化データまたは非構造化データに最適です。
Google の Nosql データベース: Firestore と Datastore
Google Cloud には、キーのペアを格納するドキュメント指向のデータベースである Cloud Firestore など、多数の NoSQL データベース サービスが含まれています。 Cloud Datastoreは、自動的にスケーリングされ、高性能で使いやすいように設計されたドキュメント データベースです。 Uber は、データが複数のノードに保存される障害システムを利用して NoSQL でアプリケーションを構築し、インターネットから切断することなくアプリケーションを操作できるようにしました。 その結果、企業のシステムの回復力が向上し、1 つのノードに障害が発生した場合でもデータにアクセスできます。
Nosql は大量のデータを処理できますか?
大規模なデータは、非リレーショナル データベースとも呼ばれる NoSQL データベースで処理されます。
Nosql データベースの長所と短所
一方、NoSQL データベースは、SQL データベースからスケールダウンできます。 SQL 構文のエラーにより、データベースが正しく機能しなくなる場合があります。 それらはまだリレーショナル データベースで使用される SQL と完全に互換性がなく、独自の特性を持っています。 NoSQL データベースで作業クエリに問題がある場合は、さらにサポートが必要になる場合があります。 NoSQL データベースの標準化も問題を引き起こす可能性があります。
データの操作方法
データはさまざまな方法で操作できます。 より便利にするために、さまざまな方法で並べ替え、フィルター処理、整理することができます。 さらに、データを他のデータ セットと組み合わせて、より有用な新しいデータ セットを作成することもできます。 最後に、データを分析して傾向とパターンを見つけることができます。
私たちは機械を使用してデータ入力を生成し、それらを解読するため、構造化データはこれらすべてにおいて重要です。 構造化データを使用可能にするには、データを操作して翻訳する必要があります。 データ操作の経験を積んだ人には、有望な未来があります。 データを統一された形式にすることで、経営幹部はビジネス インテリジェンスをよりよく理解できるようになるだけでなく、データをより効果的に管理できるようになります。 生データを変更するという行為は、ロジックまたは計算を使用して変更および改良することを伴います。 一方、データの変更には、値または実際のデータ自体の変更が伴います。 データ操作には、従うべき 5 つのステップがあります。 このレッスンでは、Microsoft Excel のデータ操作に関するヒントをいくつか紹介します。 今日では、きちんと整理されたデータ プロジェクションを持つことが重要であり、互換性があり、使いやすいソフトウェアは良い投資です。
これは、Victoria L. Brescoll 博士が実施した従業員満足度全国調査のデータに基づいています。 シカゴ大学ブース ビジネス スクールの Justin W. Lehmiller 博士。
調査によると、女性と人種的マイノリティは、男性と白人よりも自分の仕事に満足していません。
一方、この研究の方法論にはあらゆる点で欠陥があります。 この研究で使用されたデータは、一方向に大きく歪んでいます。 つまり、研究によると、女性と人種的マイノリティは、男性と白人よりも自分の仕事に満足していません。
このようなデータ表現は信頼できないか、状況の公正または客観的な評価に基づいていません。 この所定の結果を達成するためにデータが操作された可能性があります。
この調査結果は暫定的なものであることを念頭に置いておくことが重要です。
データ操作言語の利点
データ操作の主な方法は、データ操作言語 (DML) です。 データ操作言語 (DML) は、データベースに格納されているデータを変更できるようにするプログラミング言語です。 データマッピングとも呼ばれるデータ操作は、理解しやすくするために使用されます。
Sql でデータを操作できますか?
はい、SQL ではデータを操作できます。 SQL を使用して、データベース内のデータを挿入、更新、および削除できます。
トランザクションは、ユーザーに対して CREATE、DROP、または INSERT などのコマンドを押すことによって開始されます。 トランザクション内のステートメントを実行するには、データベースが一貫した状態である必要があるため、トランザクション内のすべてのステートメントを一貫した方法で実行することが重要です。 トランザクションの一部が失敗した場合、ロールバックされます。
トランザクションが作成されるとすぐに、データベースは、アクセスするテーブルまたはビューが一貫した状態にあるかどうかを調べます。 トランザクションが開始され、不整合が修正されると、データベースが修正します。 テーブルまたはビューが一貫した状態になると、データベースはトランザクションで DML ステートメントの実行を開始できます。
次の表は、3 種類の DML ステートメントとそれらに含まれるコマンドを示しています。
コマンドは DML のコマンドです。
可能であれば、table_name (column1、column2) を挿入します。
更新 table_name SET 列 1: 値 1、列 2: 値 2、…
テーブルからテーブルの名前を削除して削除します。
トランザクションは、キーボードの CREATE、DROP、または INSERT ボタンを押すことによって開始されます。
SQL Dml コマンド
最も一般的に使用される SQL DML コマンドは、SELECT、INSERT、UPDATE、および INCLUDE です。