NoSQL データベース: データストア

NoSQL データベース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。 NoSQL データベースの最も一般的なタイプは Datastore で、柔軟性とスケーラビリティで知られています。 Datastore は、大量のデータを保存する必要があるアプリケーションや、迅速かつ簡単にスケーリングできる必要があるアプリケーションに最適です。

Redis は、無料でダウンロードできる、完全に機能するメモリ内のキーと値のペアのデータ ストアです。 これは、セッション データへのアクセスを高速化するためのキャッシュ、キューイング、およびデータ ストレージに使用できるオープン ソース データベースです。 NoSQL データベースの主な利点は、リレーショナル データベースに置き換えるのではなく、拡張できることです。 リレーショナル データベースとその他の持続性タイプの違いは、基礎となる持続性タイプによって決まります。 Python コードは、PyMongo を使用して複数の MongoDB インスタンスとやり取りするために使用できます。 MongoDB エンジンは、PyMongo の上に構築された Python ORM です。 グラフ データベースは他のタイプのデータ ストアと比較され、NoSQL データ ストアの傾向はグラフ データベースの概要で説明されています。 CAP Theorem は、Consistency, Availability, and Partition-Tolerance (CAP) Theorem の説明であり、NoSQL を使用してデータを格納する方法です。 一般に、セッション データは永続データベースに保存するよりも速くメモリに保存できます。

多くの場合、NoSQL データベースは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを組み合わせると、より効率的に保存およびモデル化できます。

Datastore などの NoSQL データベースは、拡張性の高いアプリケーションに最適です。 Datastore のシャーディングおよびレプリケーション機能により、アプリケーションの要求に合わせて自動的にスケーリングされ、可用性と耐久性の高いデータベースが提供されます。

データのストアまたは 1 つ以上のファイル内のデータに接続する機能は、データ ストアと呼ばれます。 データ ストアに加えて、プロセスのステージングされたデータの結果をデータ ストアまたはその両方にエクスポートできます。

Nosql データストアとは?

NoSQL (元は「非 SQL」または「非リレーショナル」を指す) データベースは、リレーショナル データベースで使用される表形式の関係以外の方法でモデル化されたデータの格納と取得のメカニズムを提供します。 このようなデータベースは 1960 年代から存在していましたが、「NoSQL」という名前は、構造化されたデータ ストレージ(XML など) の台頭と代替クエリ言語の必要性によって引き起こされた 21 世紀初頭に造られたばかりです。 NoSQL データベースは、ビッグ データ アプリケーションでますます使用されています。

リレーショナル テーブルの代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。 企業が高いレベルの柔軟性、スケーラビリティ、応答性を備えたデータ管理ソリューションを必要とする場合、それらに依存しています。 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、ワイドカラム データベース、グラフ データベースなど、さまざまな形式があります。 グローバル 2000 企業は、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ために、NoSQL データベースにますます注目しています。 その結果、リレーショナル データベースの大部分は、5 つの主要な技術的課題によって妨げられています。 リレーショナル データベースは、データ モデルが固定されているため、アジャイル開発を十分にサポートしていないため、アジャイル開発の大きな障害となっています。 アプリケーション モデルは、 NoSQL データ モデルの識別子です。

NoSQL でデータをモデル化する方法についての静的な定義はありません。 ドキュメント指向のデータベースでは、JSON はデータを格納するための事実上の形式として広く認識されています。 ORM フレームワークではなく宣言型コードを使用すると、アプリケーション開発の時間とコストが削減されます。 JSONでも使用できる強力なSQL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。 標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントをサポートするだけでなく、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などの関数もサポートします。 スケールアウト アーキテクチャで設計され、単一障害点がない NoSQL 分散データベースに関連する運用上の利点は数多くあります。 Web やモバイル アプリを介してビジネスに関与する顧客がますます増えると、可用性が差し迫った問題になります。

NoSQL データベースを数分でインストール、構成、スケーリングします。 ストレージ デバイスは、読み取り、書き込み、および生成を分散するように設計されています。 クラスターの規模が小さくても大きくても、クラスターを任意の規模で実行できます。 複数のデータセンターで NoSQL データベースを実行するために、独自のソフトウェアをインストールする必要はありません。 さらに、ハードウェア ルーターは即時のフェイルオーバーを可能にします。つまり、アプリケーションは、独自の復旧を実行する前にデータベースの障害が発生するのを待つ必要がありません。 今日の Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションでは、NoSQL データベースを使用することがより一般的になりつつあります。

MongoDB では動的スキーマを使用できるため、動的なデータ構造と柔軟性が可能になります。 MongoDB には、新しいプログラミング言語を学ぶ必要なく、データの変更とスケーリングを処理する機能があります。 MongoDB には、高可用性とスケーラビリティのために設計された組み込みのレプリケーションと自動シャーディングも付属しています。 そのため、MongoDB は、信頼性が高くスケーラブルなデータベースを必要とする組織にとって強力なツールです。

Dynamodb: 高性能アプリケーション向けの Nosql データベース

アマゾン ウェブ サービスの DynamoDB は、ハイパフォーマンス アプリケーションをあらゆる規模で処理できる NoSQL データベースです。 サーバーレス、フル マネージド、アトミック トランザクションは、提供される機能のほんの一部です。

データストアは SQL ですか、それとも Nosql ですか?

ドキュメント データベースは、使いやすく、高速に実行され、自動的にスケーリングされる NoSQL 形式です。 アトミック トランザクションは、データストアをユニークにする機能の 1 つです。

このタイプのデータストア サービスは非リレーショナルかつ分散型であるため、非参照型です。 NoSQL データベースは、大量の非構造化データを保存および管理するために使用され、複数のサーバーまたはストレージ デバイスに展開できます。 これらのデータベースのほとんどは、大規模なデータ分析アプリケーションで使用されます。これは、従来のリレーショナル データベースが十分に拡張または強力でないためです。

データストアは、水平または垂直に表示できます。 パフォーマンスを低下させることなく、任意の大規模なデータセットを処理できます。
データストアは、データをデータベース以外の場所に保存する必要があるアプリケーションや、大量のストレージ スペースを必要とするアプリケーションに最適です。

Cloud Datastore は Nosql データベースに最適

これは優れた NoSQL データベース オプションです。 このアプリはスキーマレス設計であるため、既存のアプリケーションと簡単に統合できます。 Datastore は SQL に似たクエリをサポートしているため、データを簡単に操作できます。 Datastore は、さまざまなデータセンターに展開できる堅牢で信頼性の高いデータ ストレージ システムです。

Mongodb とはどのタイプの Nosql ですか?

データのモデルに基づいて、NoSQL データベースはさまざまなサイズで利用できます。 最も一般的に使用されるのは、ドキュメント タイプ、キー値タイプ、ワイドカラム タイプ、およびグラフ タイプです。 それらを使用する場合、大量のデータと高いユーザー負荷の管理は難しくありません。 この記事では、NoSQL データベースについて簡単に説明します。

例として、ドキュメント指向の NoSQL データベースである MongoDB を見ることができます。 プラスチック部品の営業所での顧客管理には、リレーショナル データベースの使用が必要です。 テーブルまたはシートの大部分を占め、1 人の顧客を記録します。 これは、アプリケーションの複雑さと欠点に大きな影響を与えます。 MongoDB はクラウド向けに構築されており、クラウドでしばらく使用されてきました。 従来のデータベースは、複数のサーバーにまたがってデータを保存できる共有サーバー インフラストラクチャを備えているという点で、MongoDB とは根本的に異なります。 MongoDB は、ドキュメント モデルと分散システム コンポーネントの組み合わせにより、リレーショナル データベースよりも優れています。

MongoDBDB Atlas を使用すると、ユーザーはデータベースを管理しなくても MongoDB をサービスとして使用できます。 このチュートリアルの目的は、MongoDB を初めて使用するユーザー向けに、Windows 10 に MongoDB をインストールして構成するためのステップ バイ ステップ ガイドを提供することです。 このチュートリアルでは、基本的なデータベースのインストール情報を提供します。 Windows では、最初に使用する前にいくつかの小さな変更が必要です。 Windows では、エクスプローラ ファイル マネージャを起動できます。 ビンを右クリックして [アドレスのコピー] を選択し、ファイル パスをクリップボードにコピーする必要があります。 [新規] をクリックすると、CTRL-V を使用してクリップボードから MongoDB インストールのパスをコピーできます。 エラー メッセージが表示されない場合、MongoDB のインストールは完了しています。

コマンド プロンプトは、MongoDB インストールのインストール プロセスを開始および終了します。 コマンド showdbs を使用すると、3 つのデータベースの管理者、構成、およびローカル設定が表示されるはずです。 NeueDB は、機能をテストするために使用できるデータベースの名前です。

MongoDB は、パフォーマンスの点で他の多くのデータベースよりも優れています。 このアプリケーションは、幅広いデータを処理でき、セットアップも簡単です。 さらに、MongoDB はリアルタイム アプリケーションに適した設計になっているため、チャットやストリーミングなどのデータ集約型アプリケーションに最適です。
また、高性能アプリケーションの作成に使用できる多数の機能セットも備えています。 たとえば、MongoDB には、Mongoose と呼ばれる強力なドキュメント指向プログラミング言語があり、MongoDB データを簡単に使用できます。
MongoDB は、一般的に大規模なデータ集約型アプリケーションに最適です。 セットアップとスケーリングが非常に簡単で、多数の機能を備えています。 大量のデータを処理できるデータベースを探している場合は、MongoDB が最適です。

Mongodb が大規模なデータ セットに最適な理由

MongoDB を使用すると、従来の方法でデータを整理する必要なく、大量のデータ セットを管理できます。 MongoDB は、柔軟で操作が簡単なデータベースを探している開発者にとって優れた選択肢であるだけでなく、さまざまな追加機能も提供します。

ドキュメント ストア タイプの Nosql データストアの例は何ですか?

ドキュメント NoSQL データストアには、MongoDB、couchbase、clusterpoint、marklogic、およびその他の NoSQL データストアが含まれます。 キー値ストアは、NoSQL ストアの 3 番目の形式です。 キー値ストアは、 NoSQL ストアでレコードに到達するために使用されます。 文字列、バイト配列、数値、またはブール値などのプリミティブを使用して、キーと値を表すことができます。

NoSQL データベースの目標は、リレーショナル データベースの特定の制限に対処して克服することです。 ドキュメント ベースのデータベースには、CML、YAML、JSON、または BSON などのバイナリ ドキュメントの形式で情報が含まれています。 NoSQL データベース クエリ言語を使用すると、ドキュメントのメタデータまたはコンテンツに基づいてドキュメントをクエリできます。 最適なデータベースを選択する前に、まずその目的とデータの種類を決定する必要があります。 ドキュメント ストアは、ドキュメント内に含まれ、単一のオブジェクトに関連する情報を格納および取得するための簡単な方法です。 Amazon は、MongoDB とドキュメント データベースという用語の比較を提供しています。

Mongodb でのインデックス作成

mongo は S3 で完全なインデックスをサポートしていますか?
MongoDB はすべてのインデックスをサポートしているため、問題なく使用できます。 その結果、ドキュメント内の任意のフィールドをインデックスとして追加できます。 これは、クエリのプロセスを高速化するのに役立ちます。

データベース内のデータ ストアとは

データストアとは、データが格納されるデータベースを指します。 データが物理的に保存され、コンピューターからアクセスできる場所です。 データ ストアは、プライマリ データ ストアとセカンダリ データ ストアの 2 つのタイプに分けることができます。

MySQL データベースを作成している場合は、テーブルを追加する前に名前を付ける必要があります。 MySQL データベースには、データの主要な構造としてテーブルが含まれています。 テーブルは、データの関係を追跡し、データを格納および取得するために使用されます。 このコースを修了すると、MySQL データベースでテーブルを使用できるようになります。
テーブルを使用してデータを MySQL データベースに格納できます。 データはテーブルに含まれています。 MySQL データベースでは、テーブルを使用して、フラット テーブルまたは階層テーブルのいずれかにデータを格納できます。
MySQL コマンド ライン ツールを使用すると、MySQL データベースにフラット テーブルを作成できます。 次の構文を使用して、MySQL データベースにフラット テーブルを作成できます。
MySQL データベース名。
次のコマンドを実行すると、my database: customers という名前のテーブルを作成できます。
マイデータベース
さらに、MySQL コマンド ライン ツールを使用すると、MySQL データベースにフラット テーブルを作成できます。 次の構文を使用して、MySQL データベースにフラット テーブルを作成できます。
MySQL の SQL データベース名
この例では、次のコマンドを使用して、mydatabase データベースに customers という名前のテーブルを作成します。
MySQL データベース | マイデータベース > テーブルの顧客。
MySQL コマンド ライン ツールを使用して、MySQL データベースにフラット テーブルを作成することもできます。 MySQL データベースでは、次の構文を使用してフラット テーブルを作成できます。
データベース名とテーブル名を MySQL データベースに入力する必要があります。
たとえば、次のコマンドを使用して、mydatabase に customers という名前のテーブルを作成します。
MySQL データベース

データベースにデータが保存される理由

大量のデータを 1 つの場所に格納できるため、データベースがデータにアクセスします。 データは、複数のユーザーが同時に読み取り、変更できます。 データベースを使用すると、必要なデータを簡単に見つけることができます。

データベース テクノロジ: インメモリ データベースが台頭しています

ここ数年、データベースの分野では多くの変化がありました。 インメモリ データベースは、応答時間の高速化やパフォーマンスの向上などの利点により、一般的になってきています。 ディスクベースのデータベースが引き続き最も人気があるという事実にもかかわらず、インメモリ データベースはその速度と効率性から人気を集めています。

データベースに格納されるデータの種類は?

整数、文字、文字列、浮動小数点数、および配列は、データ型の例です。 より一般的なデータの種類には、varchar (可変文字形式)、ブール値、日付、およびタイム スタンプがあります。

整数、浮動小数点、文字、および複合データ型の概要

小数部分のない数値を表すデータの一種です。 序数または実数の 2 進数および 10 進数の形式を使用して、それらを表すことができます。
浮動小数点データ型には、小数が付加されています。 2 進数または 10 進数のデータは、2 進数または 10 進数の形式で表すことができ、実数、複素数、またはパーセンテージなどの値を格納するために使用できます。
コンピュータのメモリでは、文字データ型は 1 バイトに格納できます。つまり、1 つの文字または 1 つの数字を格納できます。 文字データにはテキストおよびバイナリ データを格納でき、文字データには記号および英数字を格納できます。
文字列データ型は、コンピューターのメモリに格納できる文字の集合であり、単一の文字列です。 文字列データにはテキストまたはバイナリデータ、文字列データには記号と英数字を格納できます。
複合データ型は、2 つ以上の基本型を組み合わせたものです。 複合データ型には、浮動小数点を持つ整数など、他の型では表されない値を含めることができます。
文字列データ型と数値データ型は、最新のコンピューター言語の組み込み複合データ型の例です。 カスタム プログラミング コードを使用して、他の種類の複合データを作成します。

Nosqlの種類

NoSQL データベースには、主にキー値、列、グラフ、ドキュメントの 4 つのタイプがあります。 キー値ストアは最も単純な NoSQL データベースであり、通常は高速データ検索に使用されます。 列データベースは、行ではなく列にデータを格納し、データ ウェアハウスや分析によく使用されます。 グラフ データベースは、多くの関係を持つデータを格納するために使用され、ソーシャル ネットワーキング アプリケーションによく使用されます。 ドキュメント データベースはデータを JSON に似たドキュメントに格納し、ドキュメント指向のアプリケーションによく使用されます。

データベースを使用しないと、Java アプリケーションは洞察に満ちているとは言えません。 NoSQL データベースは、SQL データベースに代わるあらゆるデータベース システムを指す広義の用語です。 以下は、NoSQL データベースについて学ぶ簡単な方法です。 この記事の手順を順を追って実行するだけです。 No SQL は一般に No SQL と混同されます。これは、SQL だけでなく、シリアル化されていないデータも意味します。 NoSQL データベースは、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 モデルとは異なり、構造が異なるデータ モデルを持っています。 次の要因により、NoSQL データベースの人気が日々高まっています。 NoSQL データベースは、データ モデルに基づいていくつかのタイプに分類されます。

NoSQL データベースは、キー値ストア、ワイドカラム ストア、ドキュメント データベース、およびグラフに基づいて分類されます。 MongoDB は、過去 5 年間、DB エンジンによって世界で最も人気のある NoSQL データベースとしてランク付けされています。 すべての NoSQL データベースには独自の特性セットがあり、特定のユース ケースに適したタイプを判断するのは難しい場合があります。 リレーショナル データベースの場合と同様に、NoSQL データベースにデータを格納するためのスキーマは必要ありません。 NoSQL データベースは、スキーマの変更を処理できるだけでなく、幅広い機能を提供できます。 要件の変更に応じて、データベースを簡単に変更できます。 NoSQL データベースには、ACID (原子性、一貫性、分離、耐久性) トランザクションの欠如に加えて、1 つの欠点があります。

当時存在していたNoSQLデータモデルは、主にデータの重複を減らすことよりもクエリを最適化することに重点を置いていました。 SQL データベースとは対照的に、NoSQL データベースは同じレベルのデータ整合性を提供しません。 ただし、ストレージは現在比較的安価であるため、これは大きな欠点ではありません。 組織は、アジャイルおよび DevOps プラクティスの結果としての急速なアプリケーションの変更に対応するために、スケーリングと提供に重点を置いてきました。 多くの NoSQL データベースには、使用する NoSQL データベースの種類に基づいて、キーと値のペア、幅の広い列のテーブル、動的列、ノード グループ、エッジなどのさまざまな構造が含まれています。 SQL データベースは、データベース内の一部のレコードに対してクエリを実行するために結合の支援を必要としますが、SQL データベースはそれを行うこともできます。 以下の記事では、Spring Boot を使用して NoSQL データベースを開発および実行するための実践的な手順を説明します。

Nosql とその型とは?

NoSQL データベースは、非表形式でデータを格納する非リレーショナル データベースです。 SQL と NoSQL は、同じ意味で頻繁に使用される 2 つの用語です。 ドキュメント タイプには、キー値グラフ、横棒グラフ、およびグラフが含まれます。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースは、より効率的でデータへのアクセスが高速であるという点で従来のデータベースとは異なるため、人気が高まっています。 また、多数のユーザーを処理するために簡単に拡張できるため、人気があり、データの需要が高い場合に役立ちます。
MongoDB は、高速でスケーラブルなデータベースを必要とする中小企業や新興企業に適しています。 このプラットフォームは、大量のデータのインデックス作成と検索ができるため、データ分析にも適しています。

Nosql はいくつありますか?

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、およびグラフ データベースは、NoSQL データベースの 4 つの主要なタイプです。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースの人気が高まっている理由はいくつかあります。 それらは柔軟であるため、パフォーマンスを犠牲にすることなく、スキーマをすばやく変更できます。 また、行と列のデータよりも汎用性の高い半構造化データを格納する方が柔軟です。 Google のクラウド プラットフォームは単一のスキーマなしで幅広いサービスを提供するため、NoSQL データベースの実行に適しています。

Nosql ストアにはどのような種類がありますか?

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ドキュメントにデータを格納するデータベースです。 その結果、それらは「SQL だけではない」として分類され、各データ モデルは 2 つのカテゴリに分類されます。 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、NoSQL データベースの例です。

Nosql データベース: データ処理の未来

さらに、NoSQL データベースはデータへのアクセスに優れています。 これらのシステムでは、大量のデータがほとんど遅延なく処理されます。 その結果、大量のデータを迅速に処理する必要があるアプリケーションに最適です。

Nosql データベースの例

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースで使用される従来のテーブル ベースのモデルを使用しない非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースは、ビッグ データやリアルタイム Web アプリケーションによく使用されます。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースとは異なり、データを管理するための固定スキーマを必要としません。 NoSQL データベースは主に、大量のストレージを必要とする分散データ ストアに使用されます。 Twitter、Facebook、Google は、NoSQL を使用してリアルタイム Web アプリやビッグデータ データベースを構築している企業のほんの一部です。 キー値データベースでは、データのペアがキー値として格納および取得されます。 このような NoSQL データベースは、コレクション データ、辞書、連想配列などを格納するために使用できます。 ドキュメント タイプは、CMS 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 アプリケーションで一般的に使用されます。 グラフ ベース データベースは、ソーシャル ネットワーク、ロジスティクス、および空間データからのデータを格納するために最も一般的に使用されます。

MapReduce と組み合わせて CouchDB を使用すると、ビューを簡単に定義できます。 この調査によると、分散データ ストアは 3 分の 2 以上の時間を保証することはできません。 操作の実行後も一貫性を維持する必要があります。 サーバー間の通信が一時的に失われた場合でもシステムが許容できることが重要です。

Nosql データベースはどこで使用されますか?

NoSQL データベースは、リアルタイムのデータ分析と Web アプリケーション開発にますます使用されています。 SQL と同様に NoSQL システムは、SQL に似たクエリ言語をサポートし、多言語永続アーキテクチャで SQL データベースと共存する能力を示すために、SQL だけでなく、と呼ばれることがよくあります。

Nosql データベースの機能

NoSQL データベースには多くの機能がありますが、最も一般的なものには、スキーマがなく、スケーリングが容易で、単純なデータ構造をサポートすることが含まれます。 NoSQL データベースにはスキーマがないため、非常に使いやすく、事前に構造を定義する必要はありません。 これにより、アプリケーションを迅速に開発するのに理想的です。 NoSQL データベースは、スケーリングも非常に簡単です。 アプリケーションのトラフィックが増え始めたら、 NoSQL データベース クラスターにノードを追加するだけで、新しいノード間でのデータの分散が自動的に開始されます。 最後に、NoSQL データベースは通常、キーと値のペア、ドキュメント、グラフなどの単純なデータ構造をサポートしています。 これにより、非常に簡単に操作できるようになり、複雑な SQL コマンドをたくさん学ぶ必要がなくなります。

NoSQL データベースは、さまざまな方法でデータを保存できるという特徴があります。 NoSQL データベースは、構造化データと非構造化データの両方を格納できます。 ドキュメント データベースはドキュメントを文字列、パス、または URL に格納し、文字列、パス、または URL を使用してデータベース内のドキュメントを識別します。 キー値データベースは、パフォーマンスが非常に低い SQL データベースを使用しない最も単純な形式です。 データは、グラフ データベースのノードとエッジに格納されます。 ノードは特定の人、場所、または物に関する情報を表し、エッジはノード間の関係を表します。 GET、PUT、INCLUDE などの REST コマンドを使用して、NoSQL データベースに格納されたデータを操作します。

Nosql データベースのリスト

NoSQL データベース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。 最も一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、および HBase が含まれます。

NoSQL データベースは、大規模な信頼できないシステムと連携して動作するように設計されています。 NoSQL データベースとリレーショナル データベースの主な違いは、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される標準の表形式の関係が使用されないことです。 これらの製品は、多数の顧客満足度評価を獲得したため、最高評価賞を受賞しました。 このリストはランキングではなくレビューに基づいており、広告を掲載したり支払いを受け取ったりする方法はありません。 MongoDB は、インメモリ NoSQL データベースで実行されるオープン ソースのデータ構造サーバーです。 DynamoDB は、Amazon Web Services によって開発された NoSQL データベースです。 Microsoft のビッグ データ分析プラットフォームである Azure Cosmos DB の一部として、ビッグ データの分析に使用されます。

MarkLogic サーバー データベースは、NoSQL と堅牢なエンタープライズ データ管理機能の両方を備えたマルチモデル データベースです。 Google Cloud Datastore は、幅広いデータ タイプの保存に使用できる NoSQL データベース サービスです。 同社によると、Aerospike Real-time Data Platform により、組織はサーバーのフットプリントを最大 80% 削減しながら、数十億のトランザクションにわたって即座に行動できるようになります。 DocumentDB は、使用、保存、クエリが簡単になるように設計されています。 NoSQL データベースを格納およびクエリする方法は他にもいくつかあります。 テーブル数が少なく、管理が簡単です。 NoSQL データベースでより高いパフォーマンスを必要とするデータ モデルは、これらのデータベース用に最適化されています。

低コストのストレージと処理能力を組み込む分散システムが一般的になりつつあります。 スケーラブルなデータ ストレージを可能にすると同時に、大規模なデータ ストレージの要求にも対応します。 SQL データベースは、NoSQL データベースと同様に、テーブル リレーションシップを使用しません。 NoSQL アプリケーションを開発する場合、専門知識が不足している可能性があり、その結果、メンテナンス コストが高くなる可能性があります。

Nosql データベース: 長所、短所、およびどちらが適切か

Amazon Elastic Cloud (EC2) は、データベース業界を専門とする会社です。 Amazon は、AWS マネジメント コンソール、AWS CLI、およびユーザーが DynamoDB に接続してアドホック タスクを実行できるようにするNoSQL WorkBenchも提供しています。 NoSQL データベースには、キー値、列ベース、ドキュメント ベース、グラフ ベースの 4 種類があります。 万能のルールというものはなく、それぞれに特徴があります。 MongoDB などの NoSQL データベースの人気が高まっています。 水平指向のビジネスおよび Web アプリケーションをサポートします。 Apache HBase と Cassandra は、人気のある他の 2 つの NoSQL データベースです。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースに格納できない大量のデータに依存しているため、Amazon、Google、Netflix、Facebook などの企業で使用されています。