Nosql 対リレーショナル データベース

Nosql は、従来のリレーショナル データベースよりも柔軟性とスケーラビリティが高いデータベースの一種です。 nosql データベースはリレーショナル データベースと同じ規則に拘束されないため、リレーショナル データベースが理想的ではないさまざまな状況で使用できます。 たとえば、nosql データベースは、迅速にアクセスする必要がある大量のデータを保存する場合や、リアルタイムのデータ更新を必要とするアプリケーションに使用できます。

NoSQL データベースに格納されたデータは、関係マッピングに依存しないため、リレーショナル データベースに格納されたデータとは異なります。 NoSQL データベースは、慣用言語 API、宣言型の構造化クエリ言語、および例によるクエリ言語を使用してクエリを実行できます。 このパラダイム シフトは、変化する要件に迅速に適応する能力に起因する可能性があります。 最近まで、リレーショナル データベースは、この分野で最も広く使用されているモデルでした。 NoSQL データベースは柔軟なスキーマに基づいて構築されており、さまざまなデータ モデルにアクセスできます。 データ ボリュームが大きく、待ち時間が短いため、複雑なアプリケーションの作成に最適です。 NoSQL データベースを使用しない場合。

一部のアプリケーションでは使用するテーブル (またはコンテナー) が少なく、参照を使用してデータ関係がモデル化されていません。 NoSQL データベースは、膨大な量のデータを保持しながら単純なクエリを実行するために使用できます。 これらのデータベースにより、開発者はプログラミングをより簡単かつ迅速に行うことができます。 NoSQL データベースで水平方向にスケールアウトするプロセスは、スケーリングと呼ばれます。 膨大な量のデータをより効率的な方法で処理できることは、追加のボーナスです。

携帯電話、Web、ゲームなどの最新のアプリケーションの多くは、機能性と柔軟性に優れたスケーラビリティに富んだデータベースを必要とし、NoSQL データベースはこれらのアプリケーションに最適です。

MongoDB は、ドキュメント指向の設計に特化したオープン ソース データベースです。 最も人気のある NoSQL データベースです。

データ サイエンティストや機械学習エンジニアは、データ ストレージ、モデリング、メタデータ、機能、運用などに NoSQL データベースを使用できます。 また、データ エンジニアがクリーン データを保存および取得するために使用することもできます。

以下を使用して、Google Cloud の NoSQL データベース サービスにアクセスできます。 Cloud Firestore – 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。 このアプリは、モバイル デバイスで簡単に使用でき、小さなドキュメント用に最適化されるように作成しました。 クラウド内のドキュメント データベースは、自動的にスケーリングし、優れたパフォーマンスを発揮し、ユーザーにシンプルなインターフェイスを提供するように構築されています。

Nosql データベースはどこで使用されますか?

Nosql データベースはさまざまな場所で使用されています。 従来のリレーショナル データベースの代わりに使用されることが多いのは、より柔軟で使いやすいためです。 また、クラウドベースのアプリケーションの場合など、データをより分散した方法で保存する必要がある状況でもよく使用されます。

ドキュメント データベースには、リレーショナル データベースではなく NoSQL データベースからアクセスできます。 これらは、高度な適応性と拡張性を備え、データ管理の分野における最新のビジネス要件に迅速に対応できるように構築されています。 NoSQL データベースには、純粋なドキュメント データベースに加えて、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、およびグラフ データベースを含めることができます。 世界中の組織が NoSQL データベースを採用してミッション クリティカルなアプリケーションを強化するにつれて、NoSQL データベースの需要が急速に高まっています。 リレーショナル データベースの使用を本来よりも難しくしている 5 つの主な傾向があります。 リレーショナル データベースは、アジャイル開発を十分にサポートしない固定データ モデルを持っているため、アジャイル開発の大きな障害となっています。 NoSQL では、アプリケーション モデルを使用してデータ モデルを定義します。

NoSQL モデルは、データのモデル化方法を定義するための静的メソッドに依存しません。 JSON ベースのデータ ストアは、ドキュメント指向のデータベースにデータを格納するためのデファクト フォーマットになる可能性があります。 その結果、ORM フレームワークは不要になり、開発者はアプリケーションをより迅速に構築できるようになります。 Couchbase Server 4.0 リリースには、SQL を JSON に拡張する強力なクエリ言語である N1QL が含まれています。 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) などもサポートします。 単一障害点のないデータは、スケールアウトされてクラッシュしない NoSQL 分散データベースによって提供されます。 オンラインでの顧客とのやり取りが増えるにつれて、信頼できるサービスを維持することが重要になります。

NoSQL データベースは、構築、構成、スケーリングが比較的簡単です。 これらのストレージ デバイスを使用すると、ドキュメントを作成、読み取り、および保存できます。 小規模なクラスターから大規模なクラスターまで、幅広い規模で運用できます。 分散 NoSQL データベースでは、データ センター間のレプリケーションに別のソフトウェアは必要ありません。 さらに、ハードウェア ルーターを介した即時のフェールオーバーが可能になるため、アプリケーションはデータベースに障害が発生するのを待ってから独自の処理を実行する必要がありません。 今日の Web、モバイル、および IoT アプリケーションを強化するテクノロジーの人気が高まるにつれて、NoSQLデータベース テクノロジーの重要性がますます高まっています。

Nosql データベースが主流になっている理由

NoSQL データベースの普及に伴い、データをよりシンプルで理解しやすい形式で格納できるようになりました。 さらに、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がよくあります。 大量のデータをさまざまな形式で保存する必要があるアプリケーションに最適です。

現在 Nosql を使用しているのは誰ですか?

Nosql は現在、Facebook、Google、Amazon などの有名企業を含むさまざまな組織で使用されています。 多くの nosql データベースはオープン ソースであり、広く採用されるのに貢献しています。 Nosql は、そのスケーラビリティ、柔軟性、およびパフォーマンス上の利点のためによく使用されます。

開発者は、今後 NoSQL データベースを使用しません。 未来に近づくにつれて、一般的なアプリケーションが共通のデータベース上で実行できる世界に正式に参入しようとしています。 NoSQL データベースを使用するいくつかの一般的なアプリケーションと、それらが非常に有益である理由に気付いていないかもしれません。 Forbes は 1996 年に、最初のビジネス出版物としてウェブサイトを立ち上げました。 Forbes は MongoDB Atlas を使用して Web サイトを移行し、1 億 4000 万のオンライン ユーザーにサービスを提供しました。 この出版物は、クラウドベースのインフラストラクチャの助けを借りて、COVID-19 パンデミックのピーク時に対応することができました。 アクセンチュアは、リード スコアリング アプリケーションをホストするために BangDB を選択しました。

Facebook Messenger は、Cassandra と呼ばれる NoSQL データベースのおかげで、単一の障害もなく高いレベルで実行できます。 Google Bigtable は、Google Mail 内のトランザクションを強化するオンライン決済システムです。 LinkedIn の Espresso データベースは、そのアプリケーションの重要なコンポーネントであり、非常に信頼性が高いものになっています。 期間限定で、BangDB は無料で詳細を学び、あなたに適しているかどうかを確認できます。

Azure では、NoSQL データベースを簡単に開発できます。 幅広いオプションと信頼性を提供するため、大規模データ アプリケーションに理想的なプラットフォームです。 これらのツールは、好みに応じて、オンプレミスまたはクラウドの Azure でホストできます。 Azure で利用できるNoSQL データベースはいくつかありますが、MongoDB が最も人気があり、無料と有料の両方のサブスクリプション オプションがあります。 無料の NoSQL データベースである Gremlin は、限られた量のストレージを提供しますが、グラフやその他の視覚化ツールの生成にも使用できます。 Cassandra は MongoDB や Gremlin よりも高価なオプションですが、より多くの機能を提供し、より信頼できます。

Nosql データベースが人気を集めている理由

NoSQL データベースなどのネストされたデータベースは、スケーラビリティやアジリティなど、従来のデータベースよりも多くの利点があるため、人気が高まっています。 これらのテクノロジは、航空会社、オンライン小売業者、報道機関などで使用される高性能を必要とするアプリケーションにも適しています。

Nosqlの例は何ですか?

Cassandra、HBase、および Hypertable は、列ベースの NoSQL データベースのほんの一例です。

NoSQL データベースは、非リレーショナル形式でデータを格納できる非リレーショナル データベースです。 NoSQL は固定スキーマを必要とせず、結合を回避し、迅速にスケーリングするため、大規模なアプリケーションに最適です。 NoSQL データベースは、大量のデータを分散して格納するために使用され、ストレージ スペースの需要が高くなります。 たとえば、Twitter、Facebook、Google は、毎日テラバイト単位のユーザー データを収集しています。 分散 NoSQL データベースのシェアード ナッシング アーキテクチャは、データベースに単一のコントロール ユニットまたはストレージがないことを意味します。 これにより、同じデータに対して複数のデータベースを実装および管理する必要がなくなります。 レプリケーション プロセス中にデータが複数のコピーに残るため、分散データベースはデータの継続的な供給を提供します。

すべてがキーと値としてキー値ストアに格納されます。 多数のマシンによって分散された非常に大量のデータを保存および処理することを目的としています。 ドキュメント データベースは、基本的に、他のキーと値のコレクションを含むバージョン管理されたドキュメント コレクションです。 半構造化ドキュメントは、JSON などの形式で保存できます。 SQL とは異なり、グラフ データベースのクエリ言語には宣言構造がありません。 代わりに、本質的にデータ駆動型です。 RESTful インターフェイスは、さまざまなNoSQL プラットフォームでデータをサーバーに接続するために使用されます。

一方、グラフ データベースは、疎結合のテーブルを持たない多次元データベースです。 グラフ データベースは、さまざまなデータ モデルと単一のバックエンドで動作することを目的としています。 NoSQL の新機能であるマルチモデル データベースは、今後普及が期待されます。 最も人気のあるデータベースのランキングは、http://db-engines.com/en/ranking で確認できます。

NoSQL データベースは、さまざまな点で SQL データベースよりも優れた利点を提供します。 速度とスケーラビリティにより、大規模なアプリケーションに最適です。 ただし、NoSQL データベースに関しては、留意すべき重要な要素がいくつかあります。 NoSQL データベースの主な利点の 1 つは、その高いスケーラビリティです。 SQL データベースは PostgreSQL データベースよりも遅く、スケーラビリティを重視するため、大規模なアプリケーションに最適です。 NoSQL データベースを決定する前に、アプリケーションの要件を考慮する必要があります。 応答性の高いアプリケーションが必要な場合は、SQL Server などの従来のデータベースよりも、MongoDB などの NoSQL データベースを選択することをお勧めします。 NoSQL データベースのもう 1 つの利点は、簡単にスケーリングできることです。 データベースを特定の要件に合わせて調整できるため、これらのプログラムは場合によっては非常に役立ちます。 たとえば、高レベルの応答性を必要とするアプリケーションに NoSQL データベースを使用すると、スケーリング可能な大規模なデータベースが必要になる場合があります。 NoSQL データベースを使用すると、データ サイエンスのキャリアを追求することに興味がある人なら誰でもすぐに始めることができます。 これらのデータベースは、従来の SQL データベースよりも高速でスケーラビリティが高いだけでなく、運用コストも最小です。 データベースを選択するときは、アプリケーションの特定の要件を考慮することが重要です。

Nosql データベース: データ ストレージの新しい波

一方、ドキュメント 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します。 その結果、それらは「SQL だけではない」と分類され、データ モデルはさまざまなカテゴリに分類されます。 NoSQL データベースは通常、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、およびグラフ データベースで構成されます。 MySQL は、最もよく知られている NoSQL データベースの 1 つです。 テーブルベースのデータベースである MySQL は、行と列を使用してデータを格納します。 これを使用する Web アプリケーションは、ほとんどの場合、使いやすく、開発者の間で人気があります。 データベース NoSQL データベースには、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。 MongoDB などのキー値ストアは、データを一連のキーと値に格納します。 一連の列にデータを格納するため、Cassandra のような列幅の広いデータベースの大規模なデータ セットに最適です。 Neo4j のようなグラフ データベースはグラフ理論に基づいているため、接続および相互接続されたデータに最適です。 Rapid Application Development (RAD) に NoSQL データベースを使用することは、優れた選択肢です。 これらの材料は用途が広いだけでなく、大規模に使用することもでき、小規模から大規模のプロジェクトに最適です。

Nosql を使用しない場合

Nosql データベースは、複雑な結合を必要とするアプリケーションや、ACID 準拠を必要とするアプリケーションにはあまり適していません。

SQL は、MongoDB よりもシャードするのがはるかに困難です。 単一のシャードで水平方向にスケーリングできるため、データに非常に役立ちます。 書き込みロックが原因で問題が発生する可能性があります。 どんな制限があっても、NoSQL DBMS は何でもできます。 NoSQL は、リレーショナル モデルのサブセットではないことを明示的に示す必要があります。そうでない場合、NoSQL は幅広い機能を実行できません。 いくつかの NoSQL ソリューションを見てきましたが、キーと値のストアのアプローチがそれらの中で一般的であることがわかりました。 それらは時間の経過とともに ACID プロパティを失います。

MongoDB と Cassandra は、大量の非構造化データを格納する必要があるアプリケーション用の大規模なデータ ストアを迅速に構築するための 2 つの優れた NoSQL システムです。 さらに、大量のデータを簡単に分析できます。 SQL はより複雑なクエリに適していますが、NoSQL は大量のデータを格納し、大量のデータを短時間で処理するのに適しています。

Nosql の例

Nosql データベースは、高レベルのパフォーマンス、スケーラビリティ、および可用性を提供するように設計されています。 一般的な nosql の例には、MongoDB、Cassandra、および HBase が含まれます。 これらのデータベースは、多くの場合、従来のリレーショナル データベースではデータの量と速度に追いつくのに苦労するビッグ データ アプリケーションに使用されます。

洞察に満ちた Java アプリケーションを作成するには、データベース ソフトウェアを使用することが重要です。 NoSQL とは、SQL データベースに似た非伝統的なデータベース システムを指します。 この記事の手順に従うことで、NoSQL データベースを簡単に理解できるようになります。 これを「NoSQL」と呼ぶ人もいれば、「非 SQL」または「非シリアル化」SQL と呼ぶ人もいます。 NoSQL データベース モデルは、リレーショナル データベースで一般的に使用される行と列のテーブル モデルとは異なります。 NoSQL データベースの人気が日増しに高まっているのには、いくつかの理由があります。 NoSQL データベースは、データ モデルに基づいてさまざまなカテゴリに分類されます。

NoSQL データベースは、キー値、ワイドカラム ストア、およびドキュメント データベースの 3 つのタイプに分類できます。 MongoDB は、DB エンジンによって常に最も人気のある NoSQL データベースとしてランク付けされています。 選択する NoSQL データベースによっては、それぞれに独自の特性セットがあるため、使用するタイプを決定するのが難しい場合があります。 リレーショナル データベースで行うのと同じように、NoSQL データベースで事前に定義されたスキーマは必要ありません。 NoSQL データベースは、スキーマの操作に特に優れています。 簡単なデータベース調整を行うことで、要件が変更されるとすぐに、データベースを常に最新の状態に保つことができます。 一方、NoSQL データベースは、複数のドキュメントにわたる ACID (原子性、一貫性、分離、耐久性) トランザクションをサポートしていません。

NoSQL データ モデルの主な目的は、データ構造を合理化することではなく、クエリを最適化することでした。 SQL データベースはデータの整合性が高いと考えられていますが、NoSQL データベースは整合性が低くなります。 現在、ストレージのコストは比較的安価ですが、これは大きな欠点にはなりません。 NoSQL データベースの主な焦点は、アジャイルおよび DevOps プラクティスの結果として迅速なアプリケーション変更を可能にするソリューションのスケーリングと提供にありました。 NoSQL データベースには、JSON、キーと値のペア、行と動的な列を含む幅の広い列のテーブル、ノードとエッジなど、さまざまな構造があります。 SQL データベースでは、データベースからいくつかのレコードを照会し、結果を準備するために SQL 結合が必要です。 Spring Boot の NoSQL データベースに関する記事には、実用的な例が含まれています。

Nosql データベースの利点

いずれにせよ、NoSQL データベースにはさまざまな利点があります。 これらのソリューションを使用すると、ストレージ ソリューションを拡張して、拡大するユーザー コミュニティのニーズや、改善可能なクエリ機能に対応できます。 これらのデータベースは、従来の SQL データベースよりも習得と使用が簡単ですが、速度、スケーラビリティ、データの柔軟性など、多くの利点があります。 利用可能なデータベースは多数あるため、NoSQL データベースを選択する前に、アプリケーション固有のニーズを考慮することが重要です。