Nosql データベースはデータ管理の未来です

Nosql データベースは、非リレーショナルな方法でデータを格納する目的で作成されます。 このタイプのデータベースは、データ管理に関して速度と柔軟性を必要とする企業でよく使用されます。 Nosql データベースは、従来のリレーショナル データベースに代わるものを探している開発者によってもよく使用されます。

NoSQL データベースがさまざまな機能をサポートし、開発が簡単で、今日の要求の厳しいデータ センターの要求に合わせて拡張できることは広く認められています。 それらは、データ分析や Web アプリケーションなどのリアルタイム アプリケーションでますます使用されています。 NoSQL データベース管理システム (DBMS) は、次世代データベース管理システムの一種です。 従来の RDBMSの構文は SQL (構造化クエリ言語) であり、構造化されたデータのみを格納および取得します。 多くの企業は、リレーショナル データベースと同じ機能を維持しながら、柔軟性とスケーラビリティを高めるために、NoSQL データベースに移行しています。 マルチメディア コンテンツを NoSQL データベースに格納できるのは、その柔軟で制限のないデータ モデルによるものです。 データの管理は、今日のビジネスにおいて最も重要な問題の 1 つです。

データ サイエンティストと機械学習エンジニアは、NoSQL データベースを使用して、モデルのメタデータ、機能、操作などを保存できます。 一方、データ エンジニアは、それらを使用してクリーンなデータを保存および取得できます。

キー値ストアの NoSQL データベースは、DynamoDB、Riak、Redis などでよく知られています。

クラウド コンピューティング、Web、およびビッグ データの上に構築された NoSQL データベースは、企業や組織で同様に使用されています。 LinkedIn、Google、Amazon、Facebook などの人気のあるインターネット企業による最近の NoSQL の採用は、RDBMS が長い間効果がなかったことを示しています。

トランザクション データベースは、NoSQL データベースではサポートされていません (単純なトランザクションのみがサポートされています)。 リレーショナル データベースでは、トランザクション (結合トランザクションとも呼ばれます) をサポートできます。 急速に成長する環境で大量のデータを処理するために、NoSQL データベースが使用されます。 データの移動が遅い場合は、リレーショナル データベースを使用して処理します。

誰が Nosql を使用していますか?

NoSQL データベースの使用を選択する理由は多数あります。 おそらく最大の理由は、NoSQL データベースが一般的に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あることです。 これは、NoSQL データベースが分散するように設計されているためです。つまり、複数のサーバーや複数のデータセンターに分散することができます。 これにより、障害に対する耐性が高まり、より多くのトラフィックを処理できるようになります。
NoSQL データベースを選択するその他の理由には、多くの場合、リレーショナル データベースよりも設計と実装が簡単であり、大量の非構造化データを処理するのに適しているという事実が含まれます。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースとは異なる形式でデータが格納される非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースにクエリを実行するには、宣言型の構造化クエリ言語で API を作成するか、クエリ言語のインスタンスを作成します。 変化する要件に迅速に適応することにより、あらゆる点で機敏であるため、アジャイル開発に理想的です。 最近まで、リレーショナル データベースはすべてのデータベース モデルの中で最も広く使用されていました。 データベース NoSQL データベースは、スキーマ構造に柔軟性を提供し、多様なデータ モデル セットをサポートするように構成できます。 パフォーマンスが高いため、データ ボリュームが大きく、レイテンシや応答時間が短いアプリケーションの作成に適しています。 NoSQL データベースについてよくわからない場合は、すぐに使い始めるのは得策ではありません。

一部のアプリケーション間のデータ関係は、使用するテーブル (またはコンテナー) が少ないため、参照を使用してモデル化されていません。 NoSQL データベースは、大規模であるだけでなく、高速でシンプルなデータ アクセスを提供します。 開発者は、これらのデータベースを使用することでプログラミングがはるかに簡単になることもわかります。 NoSQL データベースのスケーリングは、水平方向のスケーリング機能を活用するプロセスに基づいています。 より効率的な方法で大量のデータを処理するのに適しています。

その結果、MongoDB は、大規模な変更を必要とせず、クエリが簡単なアプリケーション用のデータベースを作成するための優れた選択肢です。 ただし、一貫性のある高速実行データベースが必要な場合は、MongoDB を完全に使用することは避け、代わりに従来の SQL データベースを使用する必要があります。

Nosql データベース: データ ストレージの新しい標準

NoSQL データベースは、従来の SQL データベースでは簡単に複製または管理できない方法で複雑なデータ セットを格納およびモデル化できるため、人気が高まっています。 テキストによると、NoSQL データベースは、大規模なトランザクションやデータの整合性管理に適した SQL データベースよりも、半構造化データまたは非構造化データの保存に適しています。 NoSQL データベースは ACID 準拠基準を満たすように構成できますが、SQL データベースは準拠する必要があります。

Nosql データベースを使用する理由

NoSQL データベースでは、構造化、半構造化、または非構造化されたデータが 1 か所に保存され、モデル化されることがよくあります。

従来のリレーショナル データベースは、その制限に対処するために作成された NoSQL データベースではサポートされていませんでした。 リレーショナル データベースとは対照的に、NoSQL データベースはよりスケーラブルで、より優れたパフォーマンスを発揮する傾向があります。 特にクラウド コンピューティング環境では、リレーショナル モデルよりも迅速かつ効率的に使用できる柔軟性と使いやすさがあります。 将来の使用のためにデータを保存または取得する場合、必要な変換は少なくなります。 より迅速に保存および取得できるデータの種類は多数あります。 多くの NoSQL データベースでは、開発者が制御する宣言型スキーマを作成できます。 データベースを新しいデータ型に適応させるには、この方法を使用できます。

NoSQL データベースはデータをネイティブ形式で保存するため、開発者はそれをストアに変換する必要はありません。 一般に、NoSQL データベースは多数の開発者の支援を受けて構築されます。 コンピューターのクラスターは、データベースの容量を自動的に構成および拡張することもできます。

大量のデータを処理するための最適なオプションの 1 つは NoSQL です。 無制限の量のデータを保存でき、その場でデータ型を変更するように構成できます。 そのため、事前にデータ型を定義する必要のないドキュメント ベースのデータベースに適しています。 また、データを迅速に処理できるため、優れたツールでもあります。 そのため、大量のデータを短時間で処理するアプリケーションに適しています。

Sql と Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースは、SQL データベースよりも単純で理解しやすい形式でデータを格納するため、より一般的になってきています。 NoSQL データベースでは、開発者がデータの構造を直接変更できることに加えて、宣言型のデータ構造を使用できることがよくあります。
ACID 要件に準拠する必要がある場合、非常に構造化されたデータには SQL が適しています。 データ要件が不明な場合やデータが構造化されていない場合は、NoSQL を使用するのが最善の選択肢かもしれません。 NoSQL データベースにデータを格納する場合、SQL データベースにデータを格納する場合のように事前定義されたスキーマは必要ありません。 場合によっては、この方法でデータを保存および取得する方が有利な場合があります。これにより、自由度が高まります。

Nosql データベースは何に最適ですか?

Nosql データベースは、従来の方法で構造化されていない大量のデータを格納するのに最適です。 また、高いトラフィック負荷の処理や、リアルタイムのデータ アクセスを必要とするアプリケーションにも適しています。

NoSQL の普及により、あらゆる規模の組織が NoSQL データベースを採用するようになっています。 この記事では、NoSQL の人気が高まっている理由と、NoSQL がアプリケーションの構築に最適な選択となる時期について説明します。 初期のインターネットのパイオニアは、NoSQL の作成に影響を与えた従来のデータベース テクノロジに不満を感じていました。 NoSQL データベースに関して言えば、使い始める時期や場所は決まっていません。 したがって、それらが適切である設定点はありません。 NoSQL は、幅広いデータベース構造とデータ モデルをサポートできます。 NoSQL を使用する主な理由は、このディスカッションで説明されており、それらすべてをグループとして扱うことの重要性が認識されています。 非リレーショナル データを使用するデータベース システムは、クラウド時代に作成されたため、クラウド時代に統合されつつあります。 NoSQL データベースは、多くの場合、リアルタイム ストリーミング テクノロジとの互換性が高くなります。 最も人気のある NoSQL データベースである MongoDB を使い始める場合は、MongoDB Atlas を無料で試すことができます。

Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースには、データ アクセスの高速化、優れたストレージ、データ型を格納するためのより大きな容量など、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。 さらに、従来のデータ構造に比べて扱いやすいため、大規模データ アプリケーションで人気があります。

Netflix が Nosql を使用する理由

Netflix 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高速なパフォーマンスを提供する NoSQL データベースを使用しています。 NoSQL データベースは柔軟性も高く、Netflix はデータベース全体を再構築することなく、新しいデータ型を簡単に追加してデータの構造を変更できます。

Netflix のクラウドおよびシステム インフラストラクチャ担当ディレクターである Yury Izrailevsky が、同社がシステムの一部を NoSQL に移行した方法と理由について説明します。 Netflix は、SimpleDB、HBase、および Cassandra に加えて、3 つの NoSQL ツールを採用しています。 彼はまた、通常、高可用性 (優れた顧客サービス) は、強整合性よりも重要であると書いています。 Netflix は、NoSQL データベースとしての MongoDB の使用に関するホワイト ペーパーとブログ投稿をリリースしました。 同社は Hadoop 統合プラットフォームとして HBase を使用し、スケーラビリティと単一障害点の欠如のために Cassandra を使用しています。 Anand の解決策は、ボトルネックと垂直方向のスケーラビリティの制限を回避することです。

Netflix と Linkedin は Simpledb と Hbase を採用

世界で最も人気のあるストリーミング サービスの 1 つである Netflix は、Cassandra から Amazon Web Services の SimpleDB、HBase、および Cassandra に移行しています。 SimpleDB はNode.js NoSQL アーキテクチャの重要なコンポーネントであり、マルチアクティブ トポロジ、グローバルで一貫性のあるセカンダリ インデックス、グローバル トランザクション、およびオープン ソース要件に合わせてデータベースをスケーリングします。 さらに、グローバルに配信されるストリーミング製品の主要なインフラストラクチャ コンポーネントとして Cassandra を使用する予定です。 世界最大かつ最も人気のあるソーシャル ネットワーキング サイトの 1 つである LinkedIn は、既存のデータベースに加えてグラフ NoSQL データベースを採用して、ユーザー間の関係を強化しています。

Nosql を使用しない場合

NoSQL データベースを使用したくない主な理由がいくつかあります。
1. 取引には ACID 準拠が必要です。
2. データは非常に構造化されており、スキーマを正確に制御する必要があります。
3. データ セット全体で複雑な結合を実行する必要がある。
4. データはほとんどが静的で、頻繁に変更されることはありません。
NoSQL データベースは、高レベルのデータ整合性を維持する必要があるアプリケーションや、複雑なデータ関係を必要とするアプリケーションには適していません。 データが比較的単純で、厳密に管理する必要がない場合は、NoSQL データベースが適している可能性があります。

SQL よりもはるかに単純な MongoDB では、単純なシャーディングが可能です。 シャーディングのおかげで水平方向にスケーリングでき、データに多くの価値が追加されます。 書き込みロックに苦労する人もいるかもしれません。 つまり、 NoSQL DBMSの機能に制限はありません。 NoSQL が幅広い目的で使用される場合、それは SQL 以外の何かを意味する必要があり、リレーショナル モデルが無視された場合、NoSQL は幅広い目的で SQL を置き換えることはできません。 私が見た NoSQL ソリューションの大部分は、リレーショナル アプローチではなく、キー値ストア アプローチに分類されるようです。 これらの化合物は、年をとるにつれて酸性特性を失う傾向があります。

Nosql データベースの種類

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。 最も一般的なタイプは、Document、Key-Value、Column-Family、および Graph データベースです。 MongoDB などのドキュメント データベースは、柔軟なスキーマを持つデータの格納に最適です。 データは、JSON オブジェクトに似たドキュメントに格納されます。 これにより、必要に応じてフィールドを簡単に追加および削除できます。 Redis などの Key-Value データベースは、キーによってクエリできるデータを格納するために最適化されています。 値は、単純な数値から複雑なデータ構造まで何でもかまいません。 Key-Value データベースは、多くの場合、キャッシュまたはメッセージ キューとして使用されます。 Cassandra などの列ファミリー データベースは、列に編成されたデータの格納に最適です。 カラム ファミリー データベースは拡張性が高く、複数のサーバーに簡単に分散できます。 Neo4j などのグラフ データベースは、複雑に関連するデータを格納するのに最適です。 グラフ データベースは、多くの関係を持つデータの処理に適しています。

従来の SQL データベースに代わるシステムは、非構造化データを表す NoSQL と呼ばれます。 このタイプのデータベース管理システムは、リレーショナル データベースで使用される従来の行と列のテーブル モデルとは異なるデータ モデルを採用しています。 多数の NoSQL データベースから選択することもできます。 最も広く使用されているタイプのドキュメント データベースは、通常、スケールアウト アーキテクチャで実装されます。 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 アプリ開発プラットフォームは、ユース ケースのほんの一例です。 この記事では、MongoDB や PostgreSQL など、上位の NoSQL データベースを調べます。 列の集計速度が速いため、列データベースでは列をすばやく集計できます。

一貫性を保つのが困難な方法でデータを書き込むことができなければなりません。 グラフ データベースを最適化して、相互に関連するデータ要素を検索および取得することが重要です。 SQL では、複数のテーブルの結合に関連するオーバーヘッドがなくなります。

Nosql データベースの例

列に基づく NoSQL データベースには、Cassandra、HBase、および Hypertable が含まれます。

NoSQL データベースは単一のスキーマを必要とせず、リレーショナル データ構造を使用する必要もありません。 NoSQL データベースは、膨大なストレージ要件を持つユーザー間で分散できるため、大規模なデータ ストレージに使用できます。 Twitter、Facebook、Google などの企業は、NoSQL を使用して大量のデータを保存し、リアルタイムの Web アプリを作成しています。 重要な値のデータベースは、データをキーと値のペアとして格納および取得します。 このタイプの NoSQL データベースは、コレクション、辞書、または連想ステートメントの配列として使用できます。 ドキュメント タイプは、主にコンテンツ管理システム、ブログ プラットフォーム、リアルタイム分析、および e コマースで使用されます。 グラフ ベース データベースは、空間データ、物流データ、ソーシャル ネットワークの分析によく使用されます。

MapReduce を使用して、CouchDB でビューを定義できます。 この調査によると、分散型データ ストアによって提供される保証は 3 つのうち 2 つだけです。 データの一貫性: 操作の実行後もデータの一貫性を維持する必要があります。 サーバー間の通信が不安定な場合でも、システムの運用を停止するべきではありません。

Nosql データベースはどこで使用されますか?

ビッグ データとリアルタイム Web アプリケーションの成長の結果、NoSQL データベースがより一般的になりつつあります。 NoSQL システムは、SQL に似たクエリ言語と呼ばれるだけでなく、SQL だけでなく、ポリグロット永続データ ストアとしても知られています。

Nosql データベースを使用する 3 つの理由

NoSQL データベースは、さまざまな理由で人気があります。 ソリューションは、使いやすく、高速で、スケーラブルになるように設計されています。 これらは、Web アプリケーション、モバイル アプリケーション、ビッグ データ分析など、さまざまなアプリケーションに使用できます。 また、その使いやすさと柔軟性でも非常に人気があります。

Nosql データベース構造

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。 その結果、それらを「SQL だけではない」と分類し、さまざまな柔軟なデータ モデルによって細分化します。 NoSQL データベースには、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、グラフ データベースなど、必要なだけさまざまな種類を含めることができます。

NoSQL データベースは非構造化データベースです。 従来のリレーショナル データベースの固定構造が欠けています。 その結果、従来のデータベースは、スケーリングとパフォーマンスの向上がますます難しくなっています。 NoSQL データベースはライセンスを取得する必要がなく、安価なハードウェアで実行できます。 ほとんどの NoSQL データベースでは、リレーショナル データベースで使用できる、ネイティブでサポートされている信頼性機能はありません。 この意味で、一貫性を維持しながらパフォーマンスを追求する必要があります。 開発者は、独自の独自コードを実装するだけでなく、システムのコードも作成する必要があります。

その結果、多くのアプリケーションは安全で信頼性の高いトランザクションに苦労する可能性があります。 ドキュメント ストアは、キー値モデルに基づいているという点でキー値ストアに似ています。 その結果、データベース レベルでの一貫性が失われ、アプリケーションがより信頼性と一貫性のある機能を提供できるようになります。 ドキュメント ストアでは、格納されたデータをエンコードするために値が使用されます。 XML、JSON、または BSON (バイナリ エンコードされた JSON) はすべて、これらのドキュメントで使用できるエンコーディングです。 グラフ データベースを使用すると、開発者はオブジェクトのプロパティではなくオブジェクト間の関係に集中できます。 MongoDB には柔軟なスキーマ ストレージがあるため、オブジェクトを格納するときに常に同じ構造とフィールドを必要とするわけではありません。

Hypertable は、データ ストア分散テクノロジを採用して、データ ストアを分散できるノードの数を最大化します。 MongoDB と Cassandra は、最も人気のある NoSQL データベース管理システムの 2 つです。 MongoDB などのドキュメント指向データベースは、C を使用して構築されます。エンコードされたデータ (ドキュメントとも呼ばれます) は、エンコードされた形式で格納されます。 クエリ ドキュメントは、目的のドキュメントを検索するために配置するフィールドを含むデータベースに作成されます。 複数のマシン (ノード) にまたがるデータの分割と分散は、データ階層化と呼ばれます。 Cassandra で採用されているものと同様のデータ レプリケーション スキームを採用しています。 自動化の問題により、管理者がマスター スレーブを必要とする場合がありますが、レプリカ セットは障害の処理と自動化に優れています。

MongoDB は完全に自動化されているため、シャード間のデータ共有 (またはシャード間のデータ共有) が減り、データベースのスケーラビリティが高くなります。 NoSQL データベースには、B ツリー、T ツリー、O2 ツリーなど、さまざまなインデックスがあります。 T-Tree の 3 種類のノードは、左右に子を持つノード、子を持たない葉ノード、子を 1 つだけ持つ半葉ノードです。 O2-Tree は、現在のインデックス作成方法のパフォーマンスを向上させるために使用することを目的としています。 更新に関して言えば、更新率が 0 であることに加えて、B-Tree は明らかに同期していません。 上部が T 字型の木は、パフォーマンスが向上する可能性が高くなります。 その高いパフォーマンスとスケーラビリティにより、NoSQL データベースの人気が高まっています。

これらの欠点にもかかわらず、一貫性と信頼性を可能にする機能にはまだギャップがあります。 これらの課題に対処するために、NoSQL DBMS で使用できるツールの中に新機能があります。 NoSQL データベースの使用は、いくつかの重要な問題に対処するための適切な第一歩ですが、いくつかの懸念事項があります。

Nosql データベースは、リレーショナル データベースと同じ方法で結合をサポートしていません

Oracle の nosql は参加しますか?
NoSQL データベースは、リレーショナル データベースと同じ方法で結合を提供しません。 別の方法で結合を使用すると、データを取得できます。

Nosql データベース リスト

NoSQL データベースにはいくつかの種類があり、それぞれに利点と欠点があります。 最も一般的な NoSQL データベースは、MongoDB、Apache Cassandra、および Redis です。

NoSQL データベースという用語は、リレーショナル データベースとは異なる方法でデータを格納できる非概念的なデータベースを指します。 この記事では、上位 5 つの NoSQL データベース (MongoDB、Cassandra、Elasticsearch、Amazon DynamoDB、および HBase) を見ていきます。 このデータベースは、組織の全文検索が必要な場合に最適なオプションです。 このデータベースは、大量のデータを分析するために使用できます。 DynamoDB は主に、高性能アプリケーションを実行するために大規模に使用することを目的としています。 このデータベースは 1 日で 10 兆のリクエストを処理でき、700 近くの組織で使用されています。 多くの場合、多数のキーと値のクエリを処理する必要がある場合、DynamoDB が最適なソリューションです。 少量のデータがある場合、このデータベースでペタバイトのデータを処理することはできないため、必要なものを受け取ることができません。 このユース ケースでデータへのリアルタイム アクセスが必要な場合は、このデータベースが最適です。

さまざまなタイプの Nosql データベース

従来のリレーショナル データベースに対する NoSQL データベースの利点には、速度、スケーラビリティ、および堅牢性が含まれます。 さらに、より使いやすく、特定のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。
一般に、NoSQL データベースは、キー値、列ベース、ドキュメント ベース、およびグラフ ベースの 4 つのタイプに分類されます。 この記事では、それぞれの長所と短所に焦点を当てて、それぞれの概要を簡単に説明します。
データを格納するために、キー値データベースはキー値ストアを使用します。 キー値ストアの各レコードには一意のキーがあり、関連付けられています。 データベースにクエリを実行すると、キーに関連付けられた値が取得されます。
キー値ストアのような列ベースのデータベースは、キーではなく列を使用します。 列ベースのデータベースでは、各列に関連付けられたデータ型 (文字列、数値、日付など) があります。 データベースにクエリを実行すると、列のすべての値が返されます。
ドキュメント データベースはドキュメント モデルに基づいて構築されているため、データを格納できます。 ドキュメントベースのデータベースは、名前付きフィールドと呼ばれるデータ項目のコレクションで構成されており、データ型ごとに編成されています。 データベースにクエリを実行すると、ドキュメント内の特定のフィールドの値が返されます。
グラフ データベースは、直感的な方法でグラフ モデルにデータを格納できます。 グラフベースのデータベースは、互いにリンクされたノードとエッジのコレクションで構成されています。 データベースにクエリを実行すると、グラフ内の特定のノードの値が返されます。