SQL と NoSQL: Web アプリケーションに適したデータベース テクノロジはどれですか?

ビッグ データの台頭に伴い、SQL と NoSQL のどちらを使用するのが適切なデータベース テクノロジであるかという問題が熱く議論されています。 その答えは、SQL と NoSQL の両方が Web アプリケーションで共存できるということです。 重要なのは、各データベース タイプの長所と短所を理解し、目の前の作業に適したツールを使用することです。 SQL データベースは、高度に構造化され、SQL を使用してクエリできるデータの保存に適しています。 一方、NoSQL データベースは、構造化されておらず、より柔軟な方法を使用してクエリできるデータの保存に適しています。 したがって、たとえば、ユーザー、注文、および製品に関するデータを格納する必要がある Web アプリケーションを構築する場合は、SQL データベースを使用する可能性があります。 ただし、ソーシャル メディアの投稿に関するデータを保存する必要がある Web アプリケーションを構築する場合は、NoSQL データベースを使用する可能性があります。 要するに、Web アプリケーションの世界では、SQL と NoSQL の両方がそれぞれの位置を占めるということです。 各データベース タイプの長所と短所を理解し、目の前の作業に適したツールを使用することが重要です。

NoSQL テクノロジは効果がないことが示されていますが、リレーショナル データベースの方が優れていると考えられています。 NoSQL が加速しているという考えは、それ自体の勢いに基づいており、SQL は NoSQL に親しみやすさとパワーの両方を提供する方法です。 Gartner によると、非リレーショナル DBMS は 2020 年に DBMS 市場で最も急速に成長するセグメントになるでしょう。NoSQL はその後離陸し、マイクロサービス (アプリケーションを水平方向にスケーリングするための分散スケーリング アプローチ) も人気を博しています。 マイクロサービスは独自のデータベースを使用できます。 多くの場合、これは完全なシステムでは同じデータベースを使用できない可能性があることを意味します。 これは、データベースのスプロールと呼ばれます。 マルチモデル データベースは、単一のデータ ストレージテクノロジに基づくデータベースですが、その場所に関係なく同じデータにアクセスして読み取ることができます。 Couchbase のデータ サイエンティスト兼開発者である Matthew Groves 氏によると、「リレーショナルと NoSQL を組み合わせる方法に変化が見られます。」

NoSQL データベースを使用している場合、SQL は必須ではありません。 SQL を使用してデータベースにクエリを実行するだけです。 さらに、SQL と NoSQL は補完的なアプローチになる可能性があります。 SQL は、一部の NoSQL データベースで一般的な検索プロトコルです。

検索データベース内のデータは、行とテーブルの間に論理接続を持つレコードとしてモデル化されます。 SQL 関数がないため、非リレーショナル NoSQLDBM が一般的です。

現時点では両方のデータベースを置き換えることができないため、近い将来、両方のデータベースが引き続き使用されるようです。 NoSQL データベースでは、SQL データベースを置き換える唯一の方法は、NoSQL がデータの一貫性を保ち、同じ速度で無期限にクエリを実行する方法を見つけることです。

SQL データベースは通常、ほとんどの場合、垂直方向にスケーラブルです。 CPU、RAM、または SSD ストレージ容量を追加することで、単一のサーバーを強化できます。 NoSQL データベースは、水平方向にスケーリングできるデータベースです。 シャーディングを使用してトラフィックの多いトラフィックを処理すると、NoSQL データベースはより多くのサーバーでいっぱいになります。

Nosql と Sql を一緒に使用できますか?

これはアプリケーションと問題のデータに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、一般に、SQL データベースと NoSQL データベースの両方を 1 つのアプリケーションで一緒に使用することは可能です。 これは、たとえば、リレーショナル データベースに最適なデータがあるが、NoSQL データベースを使用して、より柔軟でクエリしやすいデータを保存する必要がある場合に役立ちます。

NoSQL、SQL、および ORM に格納されたデータは、アプリケーション開発に使用する必要があります。 オブジェクトはすべてのアプリケーションでリレーショナル データに変換されるため、あまり魅力的ではありません。 この問題は、ORM 用のツールによって対処されています。 ORM ツールを削除したい場合、コストは法外に高くなります。 ORM を使用してその単純さを回避すると、パフォーマンスが非常に重要になります。 より高速な結果を得るためにデータベースでストアド プロシージャを開発し、それを機能させるために多くのコードを追加する場合、ORM 弱体化ツールは、そもそも弱体化ツールと同じ目的を果たします。 両方の長所は、フロント エンドで NoSQL を、バック エンドでリレーショナル データベースを組み合わせることです。

NoSQL データベースへの移行の選択は、安易に行うべきではありません。 データベースの基本的なアーキテクチャと NoSQL データベースを使用する利点についての理解に基づいて、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 データベースは、20 年以上にわたってデータを格納するためのゴールド スタンダードでした。 それにもかかわらず、Web アプリケーションのデータ量と複雑さが増大し続けているため、新しいアプローチが緊急に必要とされています。 MongoDB や Cassandra などのデータベース プロバイダーは、最初にリリースされたときにこれを念頭に置いて設計されました。 これらは大規模なデータ セットで使用するように設計されており、より大きなサイズにスケーリングする際に追加のエンジニアリングは必要ありません。 NoSQL データベースを使用すると、必要なデータ ストレージの量だけでなく、アプリケーションの構築と実行に必要な時間と労力を削減できます。 NoSQL データベースの移行は、さまざまな要因に基づいて決定する必要があります。

Sql および Nosql データベース: 完璧な Pai

テーブルベースの SQL データベースは、NoSQL データベースとは対照的に、リレーショナル データ構造を持ちません。 SQL データベースは構造化されたデータで構成されており、リレーショナル モデルを使用して分析できます。 つまり、定義済みのモデルを使用して NoSQL データベースを分析することはできません。 SQL ステートメントを使用すると、リレーショナル データベース アプリケーションを NosDB のような NoSQL データベースに簡単に変換できます。 高度な SQL ステートメントを使用すると、さまざまな方法で NosDB 内のすべての JSON ドキュメントを検索できます。 SQL Serverと MongoDB は、SQL Server が JSON を理解して細断処理できるようになったため、簡単に共存してそれらの間でデータを渡すことができるようになりました。 SQL は NoSQL と SQL の両方に使用されます。

Sql と Mongodb を一緒に使用できますか?

テーブルの一貫した構造とData Virtualityが自動的に実行するデータの高度な変換により、MongoDB は通常の SQL ステートメントだけでアクセスしてクエリを実行でき、コンテンツはリレーショナル データベースなどの他のデータ ソースと組み合わせることもできます。

Mongo と SQL サーバーが再び連携できるようになることはありますか? Mongo が 15 分ごとに更新されると理想的です。 この記事を読む過程で、cqrs として知られる Greg Young のコマンド ライン責任分離パターンを検討したいと思います。 NCqrs は、オープン ソースの実装を使用して実装できます。 このアプローチでは、読み取りと書き込みの 2 つのデータベースが作成されます。

コマンドライン MySQL クライアントの使用は、MongoDB に対してシンプルで使いやすいものです。 このクライアントは、ほとんどの Linux、macOS、および Windows ディストリビューション パッケージの一部として含まれています。
コマンド ラインを使用して MongoDB に接続するには、最初に MongoDB Connector for BI をインストールする必要があります。 コネクタがあるため、MongoDB はコマンドライン インターフェイスとして使用できます。