PostgreSQL: NoSQL 機能を備えたリレーショナル データベース管理システム

NoSQL データベースは、大規模なデータを処理する能力と柔軟性により、ますます人気が高まっています。 PostgreSQL は、近年 NoSQL 機能のサポートが追加されたリレーショナル データベース管理システムです。 この記事では、PostgreSQL が提供する NoSQL 機能のいくつかを見ていきます。

このカテゴリには、キー値ストア、カラム型データベース、および NoSQL データベースが含まれます。 プログラムでオブジェクトを操作するのと同じように、データベース内のオブジェクトを操作する方法を見るのは魅力的です。 最も一般的なソリューションの 1 つは、ORM (オブジェクト リレーショナル マッパー) です。これは、オブジェクトを使用してプログラムを作成するために使用できます。 Web API では、JSON ストレージと検索および取得機能の必要性が高まっています。 結果セットを、その形式を理解し、結果を検索して取得できるストレージ タイプに格納できるようにしたいと考えています。 キーと値のストアに加えて、開発者は Postgres を使用して新しいオプションを作成できます。 これらの機能は、すべてのアプリケーションで必要とされるわけではありませんが、便利で大幅に改善される可能性があります。 HStore は、INTEGER および TEXT に加えて、INTEGER、TEXT、および XML に類似したデータ型です。

HStore のキーを使用して値にアクセスできます。 people テーブルのハッシュ テーブルにはそれぞれ、任意のキーまたは値を含む行があります。 テキスト文字列は、HStore 列のキーと値を表すために使用されます。 HStore のオペレーターは、改善されたインデックスをできるだけ簡単かつ迅速に使用できるようにします。 これは、GiN および GIST インデックスが HStore 列をサポートするようになり、より高速かつ効率的に実行できることを意味するため、エキサイティングな開発です。 バイナリ データは、テキスト データよりも高速でコンパクトなバイナリ形式で格納されます。 また、同じ GIN および GIST インデックスを使用することもできます。これは、HStore データと JSONB データでうまく機能するようになりました。

Postgres の HStore のテキスト セクションは、私が最も気に入っているものであり、最も興味を持っているセクションです。二重矢印演算子 (->) を使用して、JSON オブジェクトの値を取得することができました。その鍵。 単一矢印 (-) を押すと、探していたオブジェクトではなくオブジェクトが返されます。

PostgreSQL は、SQL (リレーショナル) データベースと JSON (非リレーショナル) データベースの両方にクエリを実行できる高度なエンタープライズ クラスのオープン ソース データベースです。

Postgre は、高レベルのセキュリティが必要で、トランザクションのスケーリングが期待される状況に最適です。 MongoDB は、非構造化データ ストレージのプラットフォームです。 NoSQL データベースは比較的新しいため、ハイレベル データベースほど安全ではありません。

Postgresql には Nosql がありますか?

PostgreSQL がリレーショナル データベースであろうとNoSQL データベースであろうと違いはありません。 前者はまだリレーショナル モデルであり、集約パイプラインなどの NoSQL 機能はありません。 PostgreSQL でデータをモデル化するには、リレーショナル モデルの使用を試み、可能であれば JSON のみを使用する必要があります。

PostgreSQL は現在、ほとんどの企業が必要とするあらゆるタイプの半構造化データまたは非構造化データを処理する機能を備えています。 もともと、Postgres は、拡張性が重要な機能であるオブジェクト リレーショナル データベースとして機能することを目的としていました。 Postgres は、JSON と HSTORE のおかげで、データ モデルに大きな柔軟性を必要とするアプリケーションをサポートします。 キーと値の情報とドキュメントを同じデータベースに格納できることは、増加する要求に対処するときにユーザーが利用できる利点です。 JSON と ANSI SQL に加えて、Postgres は他の多くの機能をサポートしています。 この機能により、DBA と開発者は、構造化されたデータ セットから始めて、データの量を調整できます。 NoSQL データベースは、一般的なデータベースよりもコストとリスクが低く、複雑さが軽減されます。

Postgresql は Mongodb と同じですか?

MongoDB はドキュメント データベースですが、PostgreSQL はリレーショナル データベース管理システムであり、MongoDB は分散型アーキテクチャを採用しています。一方、PostgreSQL はモノリシック アーキテクチャを採用しており、PostgreSQL は SQL を使用し、MongoDB は BSON を使用しています。

Postgresql は非構造化データを処理できますか?

オープン ソース データベースである PostgreSQL は、この複雑な環境で構造化データと非構造化データの両方を処理できるため、他のデータベースの代替として人気が高まっています。

Postgresql 対 Nosql

PostgreSQL データベースと NoSQL データベースには多くの違いがありますが、最も顕著な 2 つの違いは構造とスケーラビリティです。 PostgreSQL データベースはリレーショナルです。つまり、キーによって相互にリンクされたテーブルにデータを格納します。 一方、NoSQL データベースは非リレーショナルです。つまり、データをキー値ストアに近い形式で保存します。 つまり、NoSQL データベースは複数のサーバー間で簡単にシャーディングできるため、PostgreSQL データベースよりもスケーラブルです。

この投稿では、NoSQL、MySQL、および PostgreSQL の 3 つの SQL テクノロジについて説明します。 これらのテクノロジーにはそれぞれ独自のアプリケーション セットがあります。詳細については、以下の例を参照してください。 これは NoSQL データベースの最も重要な機能であるため、NoSQL データベースは構造化されていませんが、SQL データベースは構造化されています。 NoSQL データベースは、構造化されておらず、リレーショナル データを含まないデータベースです。 プログラマーの要件に応じて、NoSQL データベースはさまざまな方法で実装できます。 MongoDB は、おそらく聞いたことのある最も人気のある NoSQL データベースです。

PostgresqlはNosqlデータベースですか

いいえ、PostgreSQL は NoSQL データベースではありません。 これはリレーショナル データベースです。つまり、データはテーブルと行に編成されます。

Postgres は非リレーショナル データベースですか?

PostgreSQL は、MySQL や Oracle と同様、RDBMS (リレーショナル データベース管理システム) です。

Mysql の多くの用途

このパッケージには大規模なインストール ベースがあり、金融​​機関、小売業者、および Web アプリケーションを強化するその他の大企業の間で非常に人気があります。

Postgresql は単なる SQL ですか?

PostgreSQL は、構造化 SQL と手続き型 SQL の 2 つの言語を使用するオブジェクト リレーショナル データベース管理システムです。

Postgresql: 優れたデータベース ソフトウェア

PostgreSQL は優れたデータベース ソフトウェアであるだけでなく、優れたマーケティング ツールでもあります。 象のロゴはすぐに認識でき、常に高品質のソフトウェアに関連付けられます。

Nosql Postgres の例

Nosql データベースにはさまざまな例がありますが、一般的な例の 1 つは postgres です。 Postgres は、強力なオープン ソースのオブジェクトリレーショナル データベース システムです。 堅牢性と柔軟性など、nosql データベースに最適な多くの機能を備えています。

Postgresql が階層データを格納するために使用する Nosql 機能はどれですか?

Nosql 機能とは、従来のテーブル形式以外の形式でデータを格納するデータベースを指します。 Postgresql は、json データ型を使用して階層データを格納します。 これにより、データの保存方法とアクセス方法の柔軟性が向上します。

共通テーブル式 (CTE) を使用する場合、サブツリーを返すクエリを 1 つだけ実行できます。 CTE を使用せずに、データベースおよび noSQL データベースで階層的なデータ読み取りを可能にするデータ モデリング アプローチが利用可能です。 階層をモデル化する手法は、CTE を使用せずにデータベースに適用でき、noOSEc データベースでも効率的に使用できます。 ハッシュ値のインデックスを作成するため、標準のインデックスは使用できません。 そのためには、値自体を照会する必要があります。 さまざまなドキュメント データベースがこのタイプのインデックスを保持しており、そのすべてに独自の名前が付いています。 この方法を使用すると、データベース全体をスキャンすることなく、サブツリー全体に対して単一のクエリを実行できます。

ユーザーが入力した識別子を使用して HierarchyPath セパレーターを決定する方法は、思ったほど単純ではありません。 複数の親のシナリオの結果として、子/家系図のシナリオをモデル化しませんでした。 これをサポートする最善の方法は、互いに似ている (理想的には 2 つの (生物学的) 親を持つ) すべてのパス (N = 2、N は構造の深さを表す) を生成することです。 階層構造では、ID または親 ID を変更する場合は、サブツリー全体で HierarchyPath を更新する必要があります。 途中から開始することはできませんが、StartWith 句の代わりに、Contains を使用する必要があります。

Postgre Nosql チュートリアル

このチュートリアルでは、NoSQL アプリケーションで動作するようにPostgreSQL データベースをセットアップするプロセスについて説明します。 PostgreSQL と NoSQL アプリケーションのインストール方法、データベースの作成方法、アプリケーションをデータベースに接続する方法など、開始するために必要な基本事項について説明します。