NoSQL データベース: MongoDB Cassandra と Redis

公開: 2023-01-27

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 データベースは、MongoDB、 Apache Cassandra 、および Redis です。 MongoDB は、使いやすくスケーラブルな強力なドキュメント指向データベースです。 Cassandra は、Facebook、Netflix、eBay などの多くの大規模な組織で使用されている、スケーラビリティの高い列指向のデータベースです。 Redis は高速で軽量なキー値ストアであり、データをメモリに簡単にキャッシュできるユースケースに最適です。

アマゾン ウェブ サービス (AWS) の NoSQL データベースには、さまざまなデータ モデルと柔軟なスキーマが付属しています。 このカテゴリのデータベースは、開発者が簡単に使用でき、最新のアプリケーションに必要なパフォーマンスと機能を提供します。 AWS では、6 種類の NoSQL データベースを作成できます。 必要なデータベースのタイプによっては、その仕様に完全に基づいてデータベース サービスを選択できる場合があります。 AWS にコミットする前に、AWS が提供するサービスに注意する必要があります。 Amazon Timestream は、適応クエリ処理エンジンを組み込んだ完全マネージド型の時系列データベースです。 このプラットフォームは、キューイング、リアルタイム分析、キャッシング、セッション ストアなど、さまざまなアプリケーションにミリ秒未満の応答時間を提供することを目的としています。

データは、変更の記録に使用できる台帳データベースである Amazon QLDB で追跡できます。 Keyspaces は Apache Cassandra をサポートし、幅広い列をサポートするマネージド データベースです。 NetApp がホストするペタバイト規模のデータのリスト。 ONTAP は、Amazon Web Services (AWS)、Azure、および Google Cloud でアクセスできるクラウド ストレージ管理サービスです。 NoSQL のクラウド展開にストレージ効率が組み込まれている場合、NoSQL のコストはその効率に正比例します。

LinkedIn は、NoSQLグラフ データベースとシステムの関係を組み合わせた最も人気のあるアプリケーションの 1 つです。 これは、システムのローリング データを管理するために大規模なネットワーク プラットフォームで使用され、変更された場合でも必要に応じてアクセスできるようにします。

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、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です。 ドキュメント データベースは、JSON (JavaScript Object Notation) ファイルと同様のドキュメントにデータを格納します。 各ドキュメントには、多数のフィールドと値があります。

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、私たちはそれらを「SQLだけではない」と呼び、さまざまな柔軟なデータモデルに分けられると考えています。 NoSQL をサポートできるデータベースの種類には、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 データベースなどがあります。

NoSQL データベースには、キーと値のペア、列、グラフ、ドキュメント指向データベースの 4 種類があります。

Nosql データベース オプションとは

Nosql データベース オプションとは
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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 データベースは、MongoDB、Cassandra、および Redis です。 MongoDB は、使いやすくスケーリングしやすい強力なドキュメント指向データベースです。 Cassandra は、高可用性アプリケーションに最適な高速な分散データベースです。 Redis は、キャッシュまたはメッセージ キューとしてよく使用されるメモリ内のキー値ストアです。

NoSQL データベースのデータは、従来のリレーショナル データベースとは異なる形式で格納されます。 ドキュメント タイプ、キー値タイプ、ワイドカラム タイプ、およびグラフが最も一般的です。 2000 年代後半以降、ストレージのコストが劇的に低下したため、NoSQL データベースの導入が促進されました。 開発者は、多くの非構造化データを使用できるため、多くの非構造化データを格納できます。 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、およびグラフ データベースは、最も一般的な NoSQL データベース機能の一部です。 結合を必要としないため、クエリはより高速に実行されます。 スマートな猫用トイレには、重要なもの (財務データなど) からより楽しいもの (猫に送信される IoT 測定値など) まで、数多くの使用例があります。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースの基本について説明します。 最後に、NoSQL データベースに関する一般的な誤解と、NoSQL データベースが魅力的な理由について説明します。 DB-Engines によると、MongoDB は地球上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の一環として、コンピューターに何もインストールせずに MongoDB データベースにクエリを実行する方法を学習します。 クラスターは、データベースと同じ場所に保存する MongoDB データベースのコレクションです。 Atlas をクラスターにセットアップすると、データを Atlas に保存できます。 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell、または MongoDB Compass を使用すると、お気に入りのプログラミング言語を使用してデータベースを作成できます。

次の例では、Atlas のサンプル データ セットをインポートする必要があります。 NoSQL データベースは比較的短時間で大量のデータを格納できるため、データ モデルの柔軟性、水平方向のスケーリング、超高速のクエリ、使いやすさなど、開発者にさまざまな利点をもたらします。 データ エクスプローラーで、新しいドキュメントの挿入、既存のドキュメントの編集、およびドキュメントの削除を行うことができます。 集計フレームワークは、大量のデータを分析するための強力なツールです。 Atlas と Atlas Data Lake のグラフ化は、2 つのプラットフォームでデータを表示する最も簡単な方法です。

Nosql データベース Mcq とは?

NoSQL の目標は、大量のデータセットをデータ形式で簡単に保存できるようにすることです。 NoSQL データベースは、SQL データベースではなく、テキスト データの格納に使用できます。

.net アプリケーション用にキー値 Nosql データベースを必要とする開発者に最適なデータベース オプションはどれですか?

MongoDB は、2021 年に利用できる最高の NoSQL データベースです。

Nosql対Sql

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SQL は、リレーショナル データベースとスクリプト言語の間のインターフェイスを実装するために使用されるプログラミング言語です。 リレーショナル データベースをモデル化すると、行とテーブルの間に論理リンクを持つレコードが表されます。 リレーショナルでも SQL でもないNoSQLDBM クラスは、NoSQLDBM のサブセットです。

データは、すべてのデータ サイエンス サブフィールドの基盤です。 データが必要な場合、データベース管理システム (DBMS) が最も一般的に使用されます。 DBMS とやり取りして通信するには、その言語を使用する必要があります。 DBMS クエリは、プログラミング言語である SQL (Structured Query Language) と対話します。 近年、NoSQL データベースと呼ばれる用語もありました。 データベース 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、データをテーブルやレコードに保存しません。 データ ストレージ構造の代わりに、特定の要件に合わせて設計および最適化されています。

データベースには、列指向、ドキュメント指向、キーと値のペア、およびグラフ データベースの 4 つの基本的な種類があります。 MongoDB は、Python ドキュメント データベースの一例であるドキュメント指向データベースです。 一般に、NoSQL データベースでは、データの構造をより細かく制御できます。 一方、SQL データベースはより厳格で、データ型の柔軟性が低くなります。 専門家になりたい場合は、SQL から始めてから NoSQL に進むことをお勧めします。 それぞれに独自の長所と短所があり、データ、アプリケーション、および開発を容易にするものに基づいて、どれが最も有益かを検討する必要があります。 SQL と NoSQL はより優れているか、より完全である可能性がありますが、それら自体のメリットで競合することはできません。 あなたのデータに耳を傾けるなら、それは最善の決断です。

SQL データベースが複数行のトランザクションに適している理由

SQL データベースは、複数行のトランザクションを実行する場合や、リレーショナル データベースに依存するレガシー システムの場合により効率的です。 通常、NoSQL データベースは速度の点で SQL データベースよりも優れていますが、ACID トランザクションを完全にはサポートしていないため、データの不整合が発生する可能性があります。 NoSQL データベースの利点には、メンテナンスが容易で、データ損失に対する回復力が高く、SQL データベースよりも優れたクエリ パフォーマンスを提供できるという事実が含まれます。

Nosql データベースとは

NoSQL データベースは、従来のリレーショナル モデルを使用しないデータベースです。 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。

SQL と NoSQL は、どちらも SQL だけを指すわけではないため、同義です。 NoSQL データベースには 4 つのタイプがあります。 すべての NoSQL が異なるタイプのデータ モデルを使用しているにもかかわらず、各タイプの NoSQL で使用されるデータ モデルは大きく異なります。 データベースがないことは、NoSQL の重要な機能です。 データのクラスタリング、レプリケーションのサポート、および最終的な一貫性はすべてスキーマの一部です。 キー値データベースを使用してセッション セッションを管理し、Web アプリケーションでデータをキャッシュすることをお勧めします。 列ごとにデータをクエリする場合は、幅の広い列のストアに格納することをお勧めします。

分析機能、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は、NoSQL と SQL の 5 つの主要な側面です。 NoSQL データベースは無料で使用でき、フリーフォームやスキーマレスなど、さまざまな方法で保存できます。 この方法で作業するプログラマーは柔軟性が高く、コーディングではなく開発に集中できます。 NoSQL データベースではさまざまな手法を使用してデータの整合性が維持されますが、SQL データベースではユーザーとアプリケーションがデータの整合性を維持する必要があります。 ACID トランザクションが単独で実行されると、一貫したデータベース状態で、正しい結果が生成されるか終了しますが、影響はありません。 リレーショナル管理システム (RDBMS) の開発よりも前の一部のデータベースは、NoSQL データベースと呼ばれています。 大規模なデータベース クラスタリングは、クラウドおよび Web アプリケーションが 2000 年代初頭に依存していたものです。

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。 最も一般的なタイプは、ドキュメント データベース、キー値データベース、および列指向データベースです。
MongoDB などのドキュメント データベースは、データを JSON のようなドキュメントに格納します。 これにより、データベースの残りの部分に影響を与えることなくドキュメントを追加、削除、または更新できるため、非常に柔軟になります。 ただし、この柔軟性には代償が伴います。ドキュメント データベースは、他の種類のデータベースよりも低速でクエリが難しくなる可能性があるためです。
Redis などのキー値データベースは、最も単純なタイプの NoSQL データベースです。 キーと値のマッピングとしてデータを保存するため、非常に高速で使いやすくなっています。 ただし、単純なデータ型しか格納できないため、ドキュメント データベースほど柔軟ではありません。
Cassandra などの列指向のデータベースは、行ではなく列にデータを格納します。 これにより、特定の種類のクエリでは非常に効率的になりますが、他のクエリでは使いにくくなる可能性があります。

Nosql クエリ

Nosql クエリは、nosql データベースからデータを取得するために使用されるクエリの一種です。 nosql データベースは、ほとんどのデータベースで使用されている従来のリレーショナル モデルを使用しないデータベースです。

最近まで、クエリとデータ モデルは密接に関連していました。 開発者の生産性を優先するデータベース システムを開発することで、データ モデルからクエリ メソッドを抽象化し、開発者の生産性を優先できるようになりました。 IBM とアメリカン航空は、航空券の発券効率を向上させるために、世界初の商用データベースである SABRE を設立しました。 2005 年以来、NoSQL データベースは、スケーラビリティ、稼働時間、冗長性、柔軟性、およびクエリ可能性を犠牲にして柔軟性の要件を満たすように最適化されてきました。 CouchDB、Riak、および MongoDB が SQL に map-reduce を追加することを期待していましたが、その答えは私たちが期待したものとはるかに一致しています。 データベース システムが迅速にスケーリングするように設計されている場合、クエリは優先事項ではありません。 XQuery と Jsoniq を使用してドキュメント データベース内の階層ドキュメントを管理するためのクエリ言語を作成することを目的としています。

XQuery は XML で動作するドキュメント データベースである MarkLogic に実装されていますが、ArrangoDB はデータ モデルに独自のパラメータ セットを採用しています。 どちらの言語も、ディスク上のデータ形式に非常に関心があり、どちらも商業的に使用されています。 ドキュメント データベースでは、関連する 2 つのクエリ言語が使用されます。 N1QL (または非第 1 形式のクエリ言語) の形式の SQL に似たクエリ言語が付属しています。 関係は存在しませんが、インターネットを使用して、相互に依存するドキュメントを生成および保存しています。 彼らは、リレーショナルでも宣言的でもないクエリ結果を可能にするために、インデックス作成とクエリ解析に多大な努力を払ってきました。

Nosql は、大容量で低遅延のデータ ストレージに最適な選択肢です

多くの機能が含まれているため、どの例を使用するかを選択するのは難しい場合があります。 各例にはチュートリアルが含まれているため、頭痛の種に対処する必要はありません。 高レイテンシで少量のデータ ストレージに関しては、NoSQL が優れた選択肢です。 これを使用してデータを整理できます。これは、標準データベースに収まらない情報を追跡する必要がある場合に役立ちます。