Nosql 外部キー: リレーションシップを作成する最も一般的な方法

nosql でリレーションシップを作成する方法はたくさんありますが、最も一般的な方法は外部キーを使用することです。 外部キーは、2 つのテーブルをリンクして、一緒にクエリできるようにする方法です。 これは、別のテーブルの主キーを含む 1 つのテーブルに列を追加することによって行われます。

ドキュメント指向 (NoSQL) データベースは、オブジェクトの関係を十分にサポートしていません。 次のブログ投稿では、データベース内のオブジェクト/関係を維持する責任を放棄する方法について説明します。 REST API 呼び出しは、オブジェクトの関係を追加するために使用されます。 この例では、PUT 動詞を使用して、顧客と問題の責任者に関係を追加します。 リレーションシップは、常にオブジェクトの配列で表現されます。 データベースは、オブジェクトへの参照 (つまり、リレーション) の結果として元の文書に加えられた変更を追跡します。 関係が関連している場合、データベースはドキュメントがその中でどのように使用されているかも教えてくれます。 次の表は、特別なクエリ referencedby=true を使用してドキュメントへの暗黙的な参照を追跡する方法を示しています。

[リレーションシップ] ウィンドウを使用してテーブル リレーションシップを作成できます。 [リレーションシップ] グループは、[データベース ツール] タブにあります。 テーブルの追加 (Access 2013 ではテーブルの表示) は、リレーションシップの [デザイン] タブにあります。 1 つ以上のテーブルまたはクエリを決定したら、[追加] ボタンをクリックします。

Nosqlで関係を持つことはできますか?

リレーションシップは、リレーショナル データベースと同じ方法で NoSQL データベースに格納できます。 NoSQL データベースの多くのユーザーは、NoSQL データベースでのリレーションシップ データのモデリングは、リレーショナル データベースでのデータのモデリングよりも簡単であると考えています。これは、関連するデータを分離する必要がなくなったためです。

キー値ストア内のデータは、キーと値に編成されます。 一般に、キーはデータの一意の識別子であり、値はそのプロパティです。 キーと値のストアは、キーが一意で値にアクセスできる限り、ストア内でデータがどのように編成されているかを気にしません。 ドキュメント ストアは、データをドキュメントに整理します。これがすべてです。 一般に、ドキュメントは識別子 (最も一般的には名前) によって識別されるデータの集まりです。 通常、ドキュメントの保存にはバイナリ ファイルが使用されますが、XML ファイルも使用できます。 グラフ ストアは、データをノードとエッジに編成するデータ構造です。 ノードは、一意の識別子 (通常は名前) によって識別されるデータのコレクションです。 ノードがエッジを介して相互に接続することは珍しくありません。 通常、エッジはバイナリ ファイルに保持されます。 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柔軟です。 非リレーショナル データベースのスキーマは厳密な階層に従う必要がないため、データを格納できます。 したがって、データを非表形式で格納できるため、データベースの柔軟性が向上します。

Mongodb でリレーションを作成するにはどうすればよいですか?

BSON ドキュメントを別のドキュメントに埋め込むか、別のソースから参照することによって、MongoDB で関係を形成できます。 MongoDB などのデータベース システムとリレーショナル データベースは、いくつかの点で異なります。 関係、および一般的な関係は、これの対象となります。

関係は、さまざまな種類のドキュメント間の論理的な関係を示すため、MongoDB では重要です。 このモデルには、単一のドキュメント内にドキュメントが埋め込まれた埋め込みドキュメント モデルの作成が含まれます。 複数の方法でデータを検索するのではなく、ユーザーは 1 つのクエリを使用できます。 埋め込みドキュメントを使用すると、データ間に 1 対 1 の関係を作成できるため、データから簡単に抽出できます。 埋め込みドキュメントを使用すると、データ間に 1 対多の関係を作成できるため、必要なときに簡単にデータを取得できます。 個人の住所には、居住地の住所など、現職か退職者かに応じて複数の住所が含まれる場合があります。 その間、一対多の関係が形成されます。

埋め込みドキュメント モデルは、恒久的なアドレスと現在のアドレスを 1 つのドキュメントに格納するために使用されます。 ドキュメント参照モデルを使用して、1 対多の関係を実行することもできます。 このモデルでは、ドキュメントは個別に保持されますが、他のドキュメントへの参照も 1 つのドキュメントに保持されます。 これらのクラス ID を使用して、フィールドの教師はフィールドからクラス 1 と 2 のデータを簡単に取得できます。

埋め込みドキュメントの利点

複数のアプリケーション間で一連のデータを共有する必要がある場合、または MongoDB 以外の形式でデータを保存する必要がある場合、埋め込みドキュメントは優れたオプションです。 mongo シェルでは、埋め込みドキュメントのパス フィールドにパス値を指定することで、埋め込みドキュメントを作成できます。

Nosql はリレーショナル モデルを使用しますか?

リレーショナル データベースは、データを表形式で格納します。各行はレコードを表し、各列はフィールドを表します。 一方、NoSQL データベースは、データをより柔軟な形式で保存し、各レコードが異なる構造を持つことができます。 これにより、従来のテーブル構造にうまく適合しないデータの格納とクエリが容易になります。

ORM (またはリレーショナル データベース) と NoSQL データベースは、クラウド ネイティブ アプリでデータを管理するために使用されます。 それらは異なる方法で構築され、異なる方法でデータを保存し、異なる方法で情報にアクセスします。 非構造化データまたは半構造化データであり、多くの場合、キーと値のペアまたはドキュメントに格納されます。 NoSQL データストアは、1 秒未満の応答時間で大量のデータを格納するため、推奨されます。 現在更新中のピースに対して一貫性のあるシステムを要求する場合、その応答が返されるためには、すべてのレプリカが正常に更新されている必要があります。 最新のデータが存在しない場合でも、すべてのノードが即座に応答を返します。 Partition Tolerance を構成することで、レプリケートされたデータ ノードに障害が発生した場合でも、システムが動作していることを確認できます。

Database as a Service (DBaaS) は、データ サービスへのアクセスを提供するクラウドネイティブ アプリケーションにとって理想的なソリューションです。 これらのサービスを使用すると、組み込みのセキュリティ、スケーラビリティ、および監視にアクセスできます。 各サービスのニーズを満たすために、Azure 仮想マシンをプロビジョニングし、好みのデータベースをインストールできます。 データ要件に関しては、リレーショナルまたは NoSQL マイクロサービスを実装できます。 Azure は、マネージド データベース サービスの一部として、サービスとしての 4 つのマネージド リレーショナル データベース (DBaaS) を提供します。 ジャスト イン タイムのキャパシティと従量制モデルにより、それらはすべてビジネス ニーズを満たすことができます。 SQL Server は Microsoft のフラグシップ データベースであり、さまざまなオープン ソース オプションも利用できます。

必要な処理コア、メモリ、ストレージの量を選択することで、Azure データベースを簡単にプロビジョニングできます。 Microsoft は、人気のあるオープン ソース データベースのマネージド バージョンを提供することで、Azure がオープン プラットフォームであり続けることを約束します。 サーバーレス コンピューティング レベルでは、非アクティブ期間中にデータベースが自動的に一時停止されるため、ユーザーのアカウントからストレージ料金を差し引くことができます。 Oracle が Sun Microsystems を買収したとき、現在でも使用されている MySQL のフォークが作成されました。 Azure Database for MariaDB は、Azure クラウドでアクセスできるフル マネージド データベースです。 MariaDB コミュニティ エディション サーバー エンジンを搭載しています。 このシステムは、予測可能なパフォーマンスと動的スケーリングでミッション クリティカルなワークロードを実行できます。

Postgre データベースを Azure Data Migration Service に移行する場合は、コマンド ライン インターフェイス ツールを使用して行うことができます。 グローバル レベルでは、CosmosDB DB はアクティブ/アクティブ クラスタリングをサポートしているため、任意のデータベース リージョンを選択して、書き込みと読み取りの両方をサポートできます。 開発チームは、既存の Mongo、Gremlin、または Cassandra データベースを 1 分未満のコード変更で CosmosDB に移行できます。 Azure テーブル ストレージを使用するマイクロサービスは、Cosmos DB テーブル API に簡単に移行できるようになりました。 Azure Cosmos DB には、適切な整合性モデルを定義するために使用できる、図 5-13 に示す 5 つの明確に定義された整合性モデルが含まれています。 これらのオプションを使用して、一貫性、可用性、およびパフォーマンスに関する戦略的な決定を下すことができます。 この表は、一貫性のレベルを示しています。

Microsoft の Windows クライアントのプログラム マネージャーである Jeremy Likness が、5 つのモデルについて優れた説明を提供しています。 NewSQL データベース テクノロジは、NoSQL の利点とリレーショナル データベースの ACID 保証を高度に分散された形式で組み合わせたものです。 基盤となる仮想マシンをいつでも再起動または再スケジュールできるエフェメラル クラウド環境では、NewSQL データベースが活躍します。 Cloud Native Computing Foundation の Web サイトでは、さまざまなオープンソース プロジェクトを利用できます。 クライアントは Services コンストラクトを使用して、Kubernetes の単一の DNS エントリから同一の NewSQL データベース プロセスのグループを解決できます。 サービスに関連付けられたアドレスからデータベース インスタンスを削除することで、既存のインスタンスを中断することなくスケーリングできます。 特定の時間にサービスにリクエストを送信すると、常に同じ結果になります。

MongoDB は、非リレーショナル データベースであることに加えて、JSON のようなデータを格納できます。 MongoDB データベースは、その柔軟なデータ モデル、完全なインデックス作成およびレプリケーション機能、豊富でシンプルな API のおかげで、さまざまな方法で非構造化データを格納するために使用できます。 MongoDB は、より優れたデータベースであることに加えて、トランザクション サポートによって際立っています。 トランザクションは、データの破損を防ぎながら、データを安定させます。 さらに、トランザクションを完了するには多くの労力が必要であり、時間がかかる場合があります。
リレーショナル データベースでは、トランザクション (結合とも呼ばれます) を実行できます。 NoSQL データベースは、比較的短期間で大量のデータを処理します。 昇順または降順で送信されるデータは、リレーショナル データベースによって処理されます。

ソフト状態データベースの利点

データベースのソフトな状態により、データベースはデータとともに成長および進化することができます。
一貫性: 複数のクエリが同時に実行されたときに、同じ結果が得られるようにします。

Nosqlでのエンティティ関係

NoSQL のエンティティ関係は、NoSQL データベース内の 2 つのエンティティ間の関係です。 リレーショナル データベースでは、エンティティ リレーションシップは 2 つのテーブル間のリレーションシップです。 NoSQL データベースでは、エンティティ関係は 2 つのドキュメント間の関係です。

Mongodb によるデータ モデリング

変更はありますが、データの構造は同じままです。 データは、ドキュメントに編成された後、コレクションに編成されます。 ドキュメントにフィールドが含まれている場合、ドキュメントにフィールドを含めることができます。 フィールド値を取得するには、ドキュメントのキーを参照してください。 さらに、ドキュメントが削除された場合、キー参照を使用して、フィールドが存在し、見る価値があるかどうかを判断できます。 接続オブジェクトの作成と関係の定義は、どちらも関係のモデル化に必要な手順です。

Nosql での多対多の関係

数対多の関係は、2 つのエンティティが他のエンティティと同じ関係にある場合に発生します。 医師には多くの患者がいて、多くの医師がいる場合があります。

NoSQL データベースを使用して node.js アプリケーションの分類構造 (地理用語) を実装したいと考えています。 私は何をすべきか？ 後でこのような単語を除外するために、出身地や町に基づいて人々にタグを付けることが意図されていました. John Doe は 1957 年にランカシャー州ブラックバーンで生まれ、Paul Brown は 1960 年にリバプールで、Georgia Doe は 1982 年にミシガン州ウィラルで生まれました。現在の国の構造に従う構造。 私は初心者なので (NoSQL データベースを設計したことはありません)、NoSQL データベースに関していくつかの設計上の課題に直面しています。 私の意見では、いくつかのオプションがあります。

ジャンクション テーブル: 多対多の関係を実装するための最良の方法

多対多の関係に関して言えば、このタイプの関係を提供するのに最適なデータベースを選択することが特に重要です。 データベースの設計はアプリケーションの重要な部分であり、このタイプの関係に最適なデータベースを選択することは特に重要です。 幅広いリレーションシップに対応するデータベースを選択する最も簡単な方法は、ジャンクション テーブルを使用することです。 ジャンクション テーブルは、ブリッジ テーブルまたは関連付けテーブルとも呼ばれるデータベース テーブルで、各テーブルの主キーを参照することによって 2 つ以上のテーブルをブリッジします。 また、2 つのテーブル間の関係が確立されるため、データのクエリが容易になります。 多数の関係を扱う場合、関係をどのように表現するかを検討することも重要です。 ダイアグラムを描くとき、​​数対多の関係は通常、クロウズ フット表記で表されます。 リレーショナル データベースでは、2 つの 1 対多のリレーションシップは通常、結合テーブルまたは結合テーブルとも呼ばれる結合テーブルによって組み合わせて実装されます。

Nosql データベースの構築方法

Nosql データベースは、使用されている特定のデータベース管理システム (DBMS) に応じて、さまざまな方法を使用して構築されます。 ただし、一般に、ほとんどの nosql データベースはスキーマレス アプローチを使用して構築されています。つまり、データはリレーショナル データベースのように厳格なテーブルや列に編成されていません。 これにより、nosql データベースはリレーショナル データベースよりも柔軟性とスケーラビリティが向上しますが、クエリと管理がより困難になる可能性があることも意味します。

ドキュメントおよびコレクション ベースのデータベース設計は、NoSQL として知られています。 各ドキュメントは JSON 対応で、キーと値のペアと組み合わせることができます。 NoSQL を使用して、ドキュメントのコレクションを組み立てることができます。 さらに、一部のドキュメントは添付でき、他のドキュメントは空白のままにすることができます。 機能するには、MongoDB サーバーがコンピューターにインストールされている必要があります。 Windows オペレーティング システムを使用するには、まず、以前にコピーしたパスをシステム変数にコピーする必要があります。 ターミナルを使用して MongoDB コマンドを実行できます。

bin パスを環境変数に追加することで、ターミナルを使用して MongoDB シェルからコマンドを実行できます。 PC に MongoDB Compass が見つからない場合は、別のデバイスにインストールできます。 Mac OS で Homebrew オプションを使用して、MongoDB をインストールできます。 最新バージョンをインストールするには、Homebrew がインストールされている必要があります。 ただし、持っていない場合は、Mac ターミナルでこのコマンドを使用する必要があります。

Nosql データベースは未来です

クラウド コンピューティングと高可用性システムの台頭により、NoSQL データベースの人気が高まっています。 このシステムは、一般的な関数型プログラミング言語である Erlang を使用して構築されています。 SimpleDB、Hadoop/HBase、および Cassandra は、Netflix の 3 つのインフラストラクチャ コンポーネントであり、それぞれに独自の利点があります。 SimpleDB は、大量の構造を必要としない、最も一般的に使用されるデータ ストアです。 Hadoop/HBase は、大量のデータのインデックス作成とクエリを実行できるオープン ソース ツールです。 Cassandra は、複数ノードの場合のデータ レプリケーションを処理します。 これらのシステムが SQL を使用している場合でも、AWS アクセスをあきらめる必要はありません。 AWS マネジメント コンソール、Amazon Web Services CLI、またはNoSQL WorkBenchを使用して、DynamoDB アドホック タスクを実行したり、これらのプラットフォームが提供する API を使用してアドホック タスクを実行したりできます。

エンティティ関係の追跡に使用される Nosql データベースのタイプ

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。 エンティティ関係を追跡するために使用される NoSQL データベースのタイプは、アプリケーションの特定のニーズによって異なります。 たとえば、グラフ データベースを使用して、ソーシャル ネットワーク内の人々の間の関係を追跡できます。

一般的な用語として、NoSQL システムは、SQL データベースに代わる任意のデータベース システムを指すことができます。 彼らは、アプローチにおいてリレーショナル データベース管理システム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 モデルを使用します。 さらに、NoSQL データベースは互いに大きく異なります。 スケールアウト アーキテクチャを備えたドキュメント データベースが頻繁に使用されます。 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 アプリ開発はユース ケースの例です。 MongoDB と比較して、主要な NoSQL データベースである PostgreSQL を分析します。 列データベースは、複数の列の値を一度に集計できます。

データを非常に正確に書き込むため、一貫した意思決定を行うことは非常に困難です。 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取得することです。 このような場合に SQL JOIN を使用すると、複数のテーブルに関連するオーバーヘッドがなくなります。

MongoDB は、大規模なアプリケーションのニーズを満たすようにスケーリングします。 データ レプリケーションは、データを複数のレプリカに自動的に分割することで信頼性を維持します。 最後に、データ構造の柔軟性により、幅広いストレージ オプションが可能になります。
ユーザーの人気と機能に関しては、MongoDB が圧倒的です。 さらに、そのスケールアウトおよびレプリケーション機能は、大規模なアプリケーションに最適であり、データ構造の柔軟性も備えているため、幅広いアプリケーションにとって理想的なプラットフォームとなっています。

グラフ データベースが優れている理由

複雑な関係を持つデータに関しては、グラフ データベースが優れた選択肢です。 それらを利用して、安全で分かりやすい方法でデータにアクセスし、理解することができます。

Nosql データベースの例

OrientDB、ArangoDB、および MarkLogic サーバーはすべて、マルチモデル NoSQL データベース ソリューションの例です。

NoSQL データベースは、従来のデータベースへのリンクを含まず、リレーショナル データベース以外の形式でデータを格納しないデータベースです。 NoSQL は固定スキーマに依存する必要がなく、結合を回避し、迅速にスケーリングします。 NoSQL データベースは、膨大なストレージ要件を持つ大規模な分散データ ストアを処理するように設計されています。 Twitter、Facebook、Google などの企業は、毎日テラバイト単位のユーザー情報を収集しています。 NoSQL データベースは分散されており、単一の制御ユニットまたはストレージ システムを持たないことを意味します。 その結果、同じデータに対して異なるデータベースを展開および管理する必要がなくなります。 分散データベースに保存されているかどうかに関係なく、データは常に利用できるため、データは常に複数のコピー間で保存されます。

キーと値のストアは、キーだけでなく値としてすべてを保持します。 列ファミリ ストアは、大量のデータを格納および処理するように設計されており、データ ストレージには多数のマシンが使用されます。 ドキュメント データベースは基本的に、以前にコンパイルされたキーと値のコレクションのバージョンです。 ドキュメントが半構造化されている場合、JSON などの形式で保存されます。 SQL とは対照的に、グラフ データベースのクエリ言語は本質的に宣言型です。 その結果、これらのデータベースのクエリは、使用されるデータ モデルに基づいています。 多くの NoSQL プラットフォームでは、RESTful インターフェイスをデータに使用できます。

このタイプのデータベースは、テーブルが結合されたリレーショナル データベースとは対照的に、本質的にマルチリレーショナルです。 グラフ データベースのバックエンドは、複数のデータ モデルを同時にサポートするために、複数のデータ モデルと統合されています。 マルチモデル データベースは、NoSQL のエキサイティングな開発であり、将来的にはこのタイプのデータベースにさらに多くの関心が寄せられるでしょう。 最も人気のあるデータベースのランキングの結果とその現在の状態は、http://db-engines.com/en/ranking で確認できます。

Mongodb が人気の理由

MongoDB の人気は、一部にはさまざまな要因によるものです。 まず第一に、使い方は簡単です。 適応性も高く、いつでもスケールアップまたはスケールダウンできます。 3 つ目の利点は、高度なデータの柔軟性が可能になることです。 第 4 に、最も重要なことは、需要が高いことです。
NoSQL データベースは使いやすく、SQL データベースよりもさまざまな利点があります。 データクエリに関しては、より効率的で高速です。 さらに、それらはより適応性が高く、データのカスタマイズと統合を強化できます。
NoSQL データベースの人気は、より柔軟で高速なデータ ストレージ オプションの必要性が高まっていることを示しています。 組織は、世界がますますデジタル化するにつれて、データの需要を処理できるソリューションを探しています。