SQL 対 NoSQL データベース
公開: 2022-11-24SQL データベースと NoSQL データベースは、現在使用されている最も一般的なデータベース管理システムの 2 つです。 これらにはいくつかの類似点がありますが、いくつかの重要な違いもあります。 この記事では、両方の種類のデータベースとその実装方法について詳しく見ていきます。 通常、SQL データベースは構造化データの保存に使用されますが、NoSQL データベースは非構造化データの保存に適しています。 SQL データベースはリレーショナル モデルを使用します。つまり、データは行と列を持つテーブルに編成されます。 NoSQL データベースでは、キーと値のペア、ドキュメント指向、グラフベースなど、さまざまなモデルが使用されます。 SQL データベースを実装するには、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server などのデータベース管理システム (DBMS) を使用する必要があります。 NoSQL データベースを実装するには、MongoDB、Apache Cassandra、Apache HBase などのさまざまなテクノロジを使用できます。 データベースを選択するときは、特定のニーズを考慮することが重要です。 大量のデータを格納する必要があり、すばやく簡単にクエリを実行する機能が必要な場合は、SQL データベースが適しています。 常に変化するデータを保存する必要がある場合、またはクエリ方法に柔軟性が必要な場合は、NoSQL データベースが適しています。
この記事では、Robert Sheldon が NoSQL とリレーショナル データベースの違いについて説明しています。 どちらにも長所と短所がありますが、設計方法とデータの保存方法が異なります。 これらの違いを理解することで、どのタイプのマシンがワークロードに最も効果的であるかについて十分な情報に基づいた決定を下すことができます。 リレーショナル データベースの利点は、構造化データを処理できることですが、半構造化データや非構造化データは処理できません。 NoSQL データベースについて話すとき、通常、SQL を意味するものではなく、SQL を意味するものではありません。 4 つの NoSQL モデルには、それぞれに製品が含まれています。 NoSQL データベースの柔軟性により、厳密なデータ構造がないため、開発者はプロジェクトを簡単に作成できます。 NoSQL データベースはリレーショナル データベースほど成熟していないため、同じレベルのデータ整合性を保証できません。 サポートする予定のワークロードでは、SQL と NoSQL が 2 つの主要なオプションです。
クエリ言語には SQL が使用されます。 NoSQL データベースには使用されません。 NoSQL と SQL の間には言語的な類似点があります。 SQL は、NoSQL データベースの一般的な検索エンジンです。
SQL データベースはテーブルベースですが、NoSQL データベースはドキュメント、キー値、グラフ、またはワイドカラム ストア データベースです。 MySQL、Oracle、PostgreSQL、および Microsoft SQL Server は、SQL データベースの例です。 MongoDB、BigTable、Redis、RavenDB Cassandra、HBase、Neo4j、および CouchDB は、ほんの数例の NoSQL データベースです。
SQL データベースは、非常に構造化され、ACID 準拠を必要とするデータ構造に最適です。 一方、データ要件が不明確な場合、またはデータが構造化されていない場合は、NoSQL が最善の策かもしれません。 NoSQL データベースで使用されるスキーマは、SQL データベースで使用されるスキーマのように事前定義する必要はありません。
SQL から NoSQL に移行するには、リレーショナル テーブルの主キーが NoSQL テーブルの主キーになります。 ビジネス オブジェクトを取得するには、RDBMS テーブルを他のテーブルに結合する必要があり、これらの密接に関連するテーブルを 1 つの NoSQL テーブルに結合する必要があります。
Sql と Nosql データベースはどのように行うのですか?
SQL データベースは、行と列を含むテーブルにデータを格納するリレーショナル データベースであり、データベースへのアクセスには構造化照会言語 (SQL) を使用します。 NoSQL データベースは非リレーショナルであり、通常はデータをドキュメントとして保存します。 JavaScript や XML など、さまざまなクエリ言語を使用します。
SQL は、1970 年代から存在する構造化クエリ言語です。 NoSQL データベースには階層が含まれていないため、SQL データベースとは対照的に、ユーザーがアクセスできる独自の構造を開発できます。 一般に、NoSQL データベースは垂直方向にスケーリングできます。つまり、サーバーの負荷を増やすことができます。 NoSQL データベースを使用して、さまざまなソースからのデータを操作できます。 NoSQL データベースはリレーショナル データベースを必要としないため、リレーショナル データベースのように行やテーブルにデータを格納しません。 動的なスキーマを使用できるため、非構造化データの計画と編成の必要性が軽減されます。 SQL およびリレーショナル データベースを使用すると、大量のデータに簡単にアクセスしたり、スケーリングしたり、さまざまなデータ型をスケーリングしたりできます。
各情報は同じ場所に保存されているため、画像が異なって見えるソフトウェアの以前のバージョンでは問題ありません。 また、大量の (または常に変化する) データを処理する必要がある場合にも適しています。 Facebook、Google などの大企業は、機能するために大量のデータを必要とするため、NoSQL システムを使用しています。 Cassandra は、複数のサーバーにまたがる膨大な量のデータを処理する NoSQL データベースの 1 つです。 強力な整合性保証なしでキー値ストアにアクセスする必要がある場合は、Redis が最適なオプションになる可能性があります。 エラスティック検索は、複雑または柔軟な検索が必要な場合に優れた選択肢です。
ドキュメント指向の NoSQL データベースには、MongoDB、MySQL、DocumentDB、および OrientDB が含まれます。 この本はフィクションです カラムナー ストレージは、Cassandra や DynamoDB などの大規模なカラム ストアでデータを格納するために使用されます。 データは有向グラフ データ構造を使用して、Neo4j や OrientDB などのグラフ データベースに格納されます。 NoSQL データベースの人気が高まっている主な理由は、従来の SQL データベースを必要とせずに大量のデータを処理できることです。 ドキュメント指向データベース、キー値データベース、幅の広い列ストア、およびグラフ データベースはすべて、NoSQL データベースの例です。 世界で最も普及している NoSQL データベースである MongoDB は、Cassandra、HBase、Hypertable などのさまざまなアプリケーションで使用されています。 MongoDB は、キーと値の形式でデータを格納するドキュメント指向のデータベースです。 Redis と Sqoop は、列ベースでプライマリ データベースとして Cassandra を使用する 2 つの一般的な NoSQL データベースです。 HBase の列ベースの NoSQL データベースは、Bigtable や Cassandra などのさまざまなアプリケーションで使用されています。 幅の広いカラム ストアである Hypertable は、Neo4j と OrientDB という 2 つの人気のあるアプリケーションで使用されています。 Cassandra や MongoDB などの列ベースのデータベースは、従来の SQL データベースを必要とせずに大量のデータを格納する必要があるアプリケーションに最適です。 MySQL や MongoDB などのドキュメント指向データベースは、使いやすいだけでなく、ドキュメント ストレージと低レイテンシを必要とするアプリケーションで使用できます。 Redis と Sqoop は、キーと値の形式でデータを格納するキーと値のストアの例であり、少量のデータを格納するアプリケーションに適しています。 Cassandra や DynamoDB などのワイド カラム ストアは、カラム型ストレージにデータを格納するため、大量のデータを保持する必要があるアプリケーションに適しています。 Neo4j や OrientDB などのグラフ データベースは、データ ストレージ用の有向グラフ データ構造をサポートしているため、グラフ データを格納するアプリケーションに適しています。
あなたに最適なデータベース
DBMS は、さまざまな長所と短所で構成されています。 使用する DBMS の選択は、お客様の要件とニーズに完全に依存します。
Nosql と Sql のどちらを選択すればよいですか?
NoSQL クエリを実行することはできますが、従来のクエリを実行するよりもはるかに遅くなります。 トランザクションの多いアプリケーションを実行する必要があります。 SQL データベースでのデータベース管理は、安定性が高く、データの整合性が保証されるため、重い負荷と複雑なデータ構造を伴うトランザクションに適しています。 ACID を適切に監視する必要があります。
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。 ほとんどの場合、必要なデータはデータベース管理システム (DBMS) に格納されています。 DBMS とやり取りして通信するには、使用する言語が正確でなければなりません。 SQL (構造化照会言語) は、DBMS の対話で使用されるプログラミング言語に付けられた名前です。 近年、データベースの分野で NoSQL データベースという新しい用語が登場しました。 NoSQL データベースはテーブルやレコードにデータを格納しないため、非リレーショナル データベースと呼ばれます。 データストレージ構造ではなく、特定の要件で構成されています。
最も一般的な 4 つのタイプは、グラフ データベース、列指向データベース、ドキュメント指向データベース、およびキーと値のペアです。 MongoDB は、ドキュメントに基づく Python ベースのドキュメント データベースです。 NoSQL データベースは、データ構造の設計をより柔軟に行えるように設計されています。 SQL データベースとは対照的に、構造がより厳密であり、データ型の種類が少なくなります。 初めて、SQL と NoSQL が初心者に最適かもしれません。 それぞれに独自の長所と短所があるため、データ、そのアプリケーション、および開発を容易にするものに基づいて、どちらが適切かを判断する必要があります。 SQL が NoSQL よりも安価で効率的であることは事実ですが、SQL が優れているとは言えません。 データに耳を傾ければ、最適なソリューションを選択できます。
SQL データベースは、その利点から、NoSQL データベースよりも人気があります。 たとえば、NoSQL データベースは、データベース管理者のサービスを必要としないため、有益な場合があります。 さらに、NoSQL データベースは使いやすく、大量のデータを処理できます。
ただし、NoSQL データベースには欠点があることに注意してください。 SQL データベースでのデータ アクセスと操作のレベルは、NoSQL データベースよりも大幅に低くなります。 そのため、テーブルの結合や高度な SQL 関数の使用などを行う場合は、別のデータベースを使用する必要があります。
要件に最適なデータベースを選択するのは、ユーザー次第です。 SQL データベースを初めて使用する場合は、より複雑なタスクを実行する必要がある場合に NoSQL データベースに移行する前に、まずそれらの使用方法を学んでください。 他のデータベースではなく、常に NoSQL データベースを使用する必要があります。
Nosql データベースの例
MongoDB、CouchDB、Cassandra はすべて NoSQL データベースの例です。 これらのデータベースは、拡張性が高く、高いパフォーマンスを提供するように設計されています。 従来のリレーショナル データベースではデータの量や種類を処理できない場合によく使用されます。
Database NoSQL は、リレーショナル データベースと同じ形式でデータを格納しないタイプのデータベースです。 NoSQL を使用すると、固定スキーマについて心配する必要がなく、結合する必要も、スケーリングする必要もありません。 ストレージ要件の高いデータ ストアは、NoSQL データベースでコンパイルできます。 たとえば、Twitter、Facebook、Google、およびその他の企業は、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 データベースのアーキテクチャは、データベースが単一の制御ユニットまたはストレージ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複数のデータベースを展開して管理する必要がなくなります。 データは常に継続的に分散されるため、分散データベースでは無期限にアクセスできます。
キー値ストアでは、すべてのデータがキーと値と見なされます。 データは、列ファミリー ストアを実行する多数のマシンによって、さまざまなサイズの列に格納および処理されます。 ドキュメント データベースは基本的に、以前に作成されたドキュメントのバージョンであり、他のキーと値のコレクションが含まれています。 半構造化ドキュメントは、JSON などの形式で保存できます。 データベース管理者には、SQL と比較して、高レベルの宣言型クエリ結果を生成する機能がありません。 これらのデータベースからデータを取得する代わりに、クエリ モデルが使用されます。 RESTful インターフェイスは、NoSQL プラットフォームの一般的な機能です。
大まかに情報を格納するリレーショナル データベースとは対照的に、グラフ データベースはマルチリレーショナルです。 グラフ データベースは、単一の統合バックエンドで幅広いデータ モデルをサポートすることを目的としています。 マルチモデル データベースは NoSQL の新しい概念であり、時間が経つにつれてこのカテゴリへの関心が高まるでしょう。 最も人気のあるデータベースのトップ 10 のランキングは、http://db-engines.com/en/ranking.html で確認できます。
ドキュメント指向のデータベースである RavenDB は、リレーショナル データベースの利便性だけでなく、NoSQL データベースのすべての利点を提供します。 さらに、既存の SQL データベースと組み合わせて、両方のタイプのデータ整合性を活用できるため、両方のタイプのデータを最大限に活用できます。 RavenDB の NoSQL データベースは、実世界のアプリケーションと NoSQL データベースの両方に使用できます。
Nosql データベース構造
NoSQLデータベースは、テーブルではなくドキュメントにデータを格納します。 これにより、「SQL だけではない」クラスターに細分化されたさまざまな柔軟なデータ モデルが生まれます。 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。
ドキュメント データベースは、リレーショナル データベースとは対照的に、データをドキュメントに格納します。 これらのソリューションは適応性と拡張性に優れており、最新のビジネス ニーズに数分で対応できます。 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 データベースのほんの一部です。 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 データベースを急速に採用しています。 これには 5 つの傾向が関係しており、ほとんどのデータベースはそれらを処理できません。 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、パフォーマンスが低く、アジャイル開発の主要な障壁となっています。 アプリケーション モデルは、NoSQL のデータ モデルを定義します。
NoSQL だけでデータをモデル化する方法を定義することはできません。 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 フォーマットとして、JSON が使用されます。 ORM フレームワークが不要になるため、アプリケーション開発プロセスが高速化されます。 強力な SQL クエリ言語である N1QL (ニッケルと発音) が Couchbase Server 4.0 リリースに追加されました。 このアプリケーションの配列配列は、標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントだけでなく、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などもサポートしています。 スケールアウト アーキテクチャを採用し、単一障害点がない NoSQL 分散データベースには、魅力的な一連の運用上の利点があります。 顧客がオンラインおよびモバイル取引を行うにつれて、可用性はますます重要な関心事になりつつあります。
NoSQL データベースを使用すると、セットアップ、構成、スケーリングが簡単になります。 それらは、情報の読み取り、書き込み、および保存を容易にするように設計されています。 さらに、さまざまなサイズのクラスターの管理と監視を含め、さまざまなサイズのクラスターを任意のサイズで処理できます。 NoSQL データベースには、複数のデータ センター間の組み込みのレプリケーションが含まれているため、個別のソフトウェアは必要ありません。 さらに、アプリケーションがハードウェア ルーターを使用して独自のフェールオーバーランを実行できるようにします。 アプリケーションは、データベースが問題を検出して独自のフェイルオーバーを実行するのを待つ必要はありません。 今日の Web、モバイル、および IoT アプリケーションの大半は、NoSQL データベースで実行されています。
Nosql データベースはリレーショナル データベースよりもスケーラブルです
Nosql は大量のストレージに対応していますか?
大量のデータが必要な場合、NoSQL データベースは非常に柔軟です。 データを格納するように構造化されたリレーショナル データベースとは対照的に、NoSQL データベースには構造がまったくありません。 構造化する必要があるデータの量が減るため、データのストレージが増加します。 さらに、NoSQL データベースはデータ検索を高速化するためにインデックスに依存しないため、はるかに簡単にスケールアップできます。
Sql と Nosql の例
SQL データベースはリレーショナルです。つまり、定義された関係によってリンクされたテーブルにデータを格納します。 このアプローチは、簡単に定義および検索できる構造化データに対して強力です。 NoSQL データベースは非リレーショナルです。つまり、キーと値のペアに基づいた柔軟な形式でデータを保存します。 このアプローチは、従来のテーブル形式にうまく適合しない非構造化データに最適です。
NoSQL と MongoDB のどちらかを決定するときは、保存する情報の種類と、それを保存する最適な方法を検討する必要があります。 データは、データの種類ごとに異なる方法で格納されます。 どちらか一方を選択する方が有利な場合もありますが、ほとんどのチームは両方を使用することを好みます。 NoSQL エンジンの主な目的は、クラウド コンピューティングを使用できるようにすることです。 クラウド コンピューティングはスケールアウトできるため、スケーラビリティが向上します。 ペースの速いアジャイル環境では、NoSQL は開発者とうまく連携します。 基本的に、難しい問題を解決するのが難しいため、NoSQL ソリューションは失敗する可能性が高くなります。
大量のデータやさまざまなデータ型を扱う場合は、NoSQL を避ける必要があります。 データの一貫性や 100% のデータ整合性を確保することに重点を置くのではなく、NoSQL を使用してデータの整合性を確保します。 適応性が高く、変化するデータ ニーズに適応できることに加えて、NoSQL はコストを制御する機能を提供します。 どちらを使用するかではなく、同じアプリケーション内でいつどこで両方を使用するかを決定することがよくあります。 ミドルウェアを含むプロジェクトを解決するために、Integrant のエンジニアは JavaScript と Java について熱心に議論しました。 ソフトウェア開発プロジェクトにリソースを割り当てるための Integrant の主な推奨事項の短い要約は、リソースを効果的に割り当てる方法に関心のあるすべての人にとって理想的です。
NoSQL データベースの人気が高まるにつれ、当面のタスクに適した NoSQL データベースを選択することが重要になります。 SQL データベースはクエリをより効率的に処理するため、構造化データに対する複雑なクエリに便利であり、テーブル間でデータを結合してクエリ処理時間を短縮します。 NoSQL データベースは製品間で一貫性がなく、クエリの複雑さが増すにつれて、データをクエリするためにより多くの作業が必要になります。
NoSQL データベースは、アドホック クエリに使用する場合や、クエリするデータがあまりない場合に適しています。 当面のタスクに基づいて NoSQL データベースを選択することに加えて、開発者は、発生したクエリや問題を追跡する必要があります。 全体として、NoSQL データベースの人気が高まっていますが、問題が発生しないように慎重に選択する必要があります。
Nosqlの例は何ですか?
MongoDB は、幅広いユーザーのニーズを満たすために、さまざまな業界で使用されています。 使用する NoSQL データベースのタイプによって、目的の性質が決まります。 たとえば、MongoDB のようなデータベース システムは汎用に分類されます。 大量のデータに加えて、キー値データベースのルックアップ クエリは単純です。
Netflix は SQL または Nosql を使用しますか?
クラウドベースのインフラストラクチャでは、さまざまなユースケースに対応するため、構造化されたストレージ アクセスが必要です。 Netflix は、仕事に最も効果的なツールを利用できるように構築されています。 この投稿で SimpleDB、Hadoop/HBase、および Cassandra を選択したのは、それらがすべて NoSQL の要件を満たしていると感じたからです。