NoSQL データベースの長所と短所

Nosql データベースは、従来のリレーショナル データベースに代わるものとしてますます人気が高まっています。 ただし、nosql データベースには独自の制限があります。 nosql データベースの最大の制限の 1 つは、トランザクションがサポートされていないことです。 トランザクションは、データベースの重要な部分であり、データを安全かつ一貫した方法で更新できるようにします。 トランザクションがないと、データが破損したり失われたりする可能性があります。 nosql データベースのもう 1 つの制限は、複雑なクエリがサポートされていないことです。 クエリはあらゆるデータベースのパンとバターであ​​り、nosql データベースは単純なクエリを超えると困難になることがよくあります。 最後に、nosql データベースは、多くの場合、対応するリレーショナル データベースよりもスケーラブルではありません。 これは、スケーラブルではない単純なデータ モデルを使用することが多いためです。 これらの制限にもかかわらず、nosql データベースには独自の利点があり、ますます人気が高まっています。 多くの場合、使いやすく、特定の種類のワークロードのパフォーマンスが向上します。

NoSQL データベースは、大量のデータを格納する主要なプラットフォームとして急速に台頭してきました。 ただし、それらは完全ではありません。 この記事では、NoSQL ストレージの欠点と利点を見ていきます。 ほとんどの NoSQL データベースは、広く使用されているにもかかわらず、ACID トランザクションをサポートしていないため、すべてのデータベースでデータの一貫性が維持されます。 利用可能なデータベースとプログラミング インターフェイスにはさまざまな種類がありますが、NoSQL はその 1 つではありません。 その結果、NoSQL データベースにはより多くの学習曲線が必要になります。 各 NoSQL ストレージ製品には、その製品に固有の欠点がいくつかあります。 NoSQL ソリューションに関して言えば、組織はそれぞれの長所と短所に基づいて多くの決定を下すことができます。

データベース NoSQL データベースは、分散データ ストアに膨大な量のデータを格納するために使用できます。 NoSQL は、ビッグ データ、リアルタイム Web アプリケーション、Customer 360、オンライン ショッピング、オンライン ゲーム、モノのインターネット、ソーシャル ネットワーク、オンライン広告に役立ちます。

SQL データベースは垂直方向にスケーラブルであるため、SQL データベースの RAM、SSD、または CPU を増やすことで、単一サーバーの負荷を増やすことができます。 一方、NoSQL データベースは垂直方向にスケーラブルです。つまり、データベースにサーバーを追加するだけで、増加したトラフィックを処理できます。

オブジェクト指向データベースには、SQL 命令との互換性の欠如などの欠陥があります。 現在、SQL と完全に互換性のあるデータベースはなく、独自のクエリ言語を使用する新しいデータベースと 100% 互換性があるデータベースもありません。 NoSQL データベースでの作業クエリの問題には、より多くの知識が必要です。 システムの標準化が不十分です。

これの主な理由は、データ ボリュームが RDBMS のパフォーマンス制限を超えていることです。 この問題は、NoSQL データベースの 2 つの特徴であるデータの柔軟性とスケーラビリティを利用することで解決できます。

Nosqlの利点と制限は何ですか?

NoSQL には、スケーラビリティ、シンプルさ、ローコードに加えて、他にも多くの利点があります。 NoSQL には、成熟度が低く、柔軟性が低く、高度なクエリを実行する能力が低いなど、多くの欠点があります。 クエリの数は少なくなります。 スケーリングに関して自給自足を意図したものではありません。

NoSQL データベースの目標は、従来のリレーショナル データベースの制限に対処することでした。 リレーショナル データベースと比較すると、NoSQL データベースは多くの場合、よりスケーラブルであり、より優れたパフォーマンスを提供します。 これらは使いやすく柔軟性が高いため、クラウド コンピューティング環境でリレーショナル モデルよりも迅速に開発できます。 将来の使用のためにデータ ファイルを保存または取得する場合、必要な変換は少なくなります。 さまざまな種類のデータを簡単に保存および取得できます。 NoSQL データベースにはさまざまな形とサイズがあり、開発者はスキーマの定義を担当しています。 その結果、データベースを新しいデータ形式に簡単に統合できます。

NoSQL データベースに格納されるデータはネイティブ形式で格納されるため、開発者はそれをストア形式に変換する必要はありません。 NoSQL データベースには強力な開発者コミュニティがあります。 コンピューターのクラスター上にデータベースを構築すると、その容量を自動的に拡張および縮小することもできます。

近年、NoSQL データベースは、データの最も一般的なストレージ テクノロジとして台頭してきました。 データベースは従来のリレーショナル データベースモデルに準拠していないため、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。 それにもかかわらず、NoSQL データベースには、特定のアプリケーションに最適な多くの利点があります。 NoSQL データベースの最も重要な利点の 1 つは、大規模なユーザー コミュニティです。 その結果、発生する可能性のある問題を解決するのに役立つ多数のリソースにアクセスできます。 NoSQL データベースではデータの整合性を気にする必要がないため、データの正規化がより簡単になります。 NoSQL データベースのパフォーマンスとスケーラビリティも、リレーショナル データベースよりも優れています。 これらのシステムでは、データベースをコーディングする必要がないため、データベースを簡単に実行できます。 複雑なクエリに関しては、NoSQL データベースはリレーショナル データベースよりも学習曲線が高くなります。 NoSQL データベースの硬直性に加えて、他のいくつかのデータベースには硬直性の欠如があります。 データベース構造全体に影響を与えずに、NoSQL データベースから列を追加または削除することはできません。 既存のスキーマと互換性のないデータを変更する必要がある場合、その変更を行うと、その機能が制限される可能性があります。 NoSQL データベースはリレーショナル データベースよりもデータ取得の効率が低いという事実にもかかわらず、リソースの割り当てに関しては費用対効果が高くなります。 これは、NoSQL データベースが ACID トランザクションのサポートに必要なリソースを必要としないためです。 原則として、NoSQL データベースの使用には長所と短所があります。 データベースベースのアプリケーションは、Web アプリケーションや迅速なスケーリングが必要なアプリケーションなど、幅広い目的に使用できます。 NoSQL データベースを選択するときは、各データベースの制限と機能に注意してください。

Nosqlの問題は何ですか?

NoSQL データベースを使用する場合、いくつかの問題が発生する可能性があります。 問題の 1 つは、NoSQL データベースは SQL データベースほど成熟していないため、利用できる機能やサポートが少ない可能性があることです。 さらに、NoSQL データベースは、SQL データベースよりもクエリと更新が難しくなる可能性があり、同じデータ型をすべてサポートしているとは限りません。 最後に、NoSQL データベースは多くの場合、SQL データベースよりもスケーラブルではないため、大量のデータや高いトラフィック負荷を処理できない場合があります。

NoSQL データベースは、よりオープンソースであることに加えて、データに関する自由度が高くなります。 MongoDB では、名前が同じでフィールドが異なる 2 つの異なるドキュメントを作成できます。 Elasticsearch でスキーマまたはインデックスのマッピングを受信しない場合は、データを別のインデックスに再インデックスする必要があります。 エラーが発生する可能性が低くなります。 適切なデータ モデリング、インデックス作成、およびパーティション テクニックにより、最高のパフォーマンスが得られます。 他の DBMS に対する NoSQL の利点は、X テーブルが既にデータで満たされているという事実に関連するエラーを処理する必要がなく、Y テーブルがまだ来ていないことです。 このコードの欠点は、変更したレコードがアプリケーションの別の部分から既に使用可能かどうかが不明なため、より防御的な方法で記述しなければならないことです。 一部のアナリストは、限られた分析しかない場合や JOIN がない場合、NoSQL を避けることを選択する場合があります。

また、特定のタスクに最適な NoSQL データベースを定義することも困難です。 MongoDB は、動的データを処理し、迅速にアクセスするための優れた選択肢です。 これは、特定の形式でデータを格納する場合や、データを暗号化して保護する場合には最適なソリューションかもしれませんが、特定の形式でデータを格納する場合には最適なソリューションではない場合があります。
NoSQL データベースの主な特徴の 1 つは、その適応性です。 それらはさまざまなアプリケーションで使用でき、組織の特定の要件を満たすように適合させることができます。

Nosqlの短所は何ですか?

NoSQL データベース技術の欠点は何ですか? NoSQL データベースは、複数のドキュメント間で同じタイプのトランザクションをサポートしていないため、ACID (アトミック、一貫性、分離、耐久性) トランザクションをサポートできないことがよくあります。 スキーマが適切に構成されている限り、さまざまなアプリケーションで単一レコードの原子性が許容されます。

なぜ Nosql は信頼できないのですか?

NoSQL データベースは、常に最良の選択肢であるとは限りません。また、常に最もスマートなソリューションとは限りません。 NoSQL データベースの主な欠点の 1 つは、リレーショナル データベースに見られる信頼性機能が欠けていることです。 つまり、原子性、一貫性、分離、耐久性などの信頼性機能がすべて存在します。

Nosql の利点でないのはどれですか?

Nosql データベースは、複雑なクエリやトランザクション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。 さらに、nosql データベースは、リレーショナル データベースと同じレベルのデータ セキュリティとプライバシー制御を提供しません。

NoSQL データベースのイノベーションは、他のリレーショナル データベースのようなセグメントや行ではなく、JSON レコードにデータを格納します。 no SQL ルールは、NoSQL ディレクトリがデータを保存および取得できることを意味します。 NoSQL ディレクトリは、さまざまな組織の問題を迅速に特定して解決できる適応性と汎用性を備えています。 ドキュメント データベース、キー値データベース、ワイド カラム 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 4 つの主要なタイプです。 どのデータベースがこれらの問題のそれぞれに最も対応できるかは、はっきりとは言えません。 プロジェクトに特定のデータベースが必要な場合は、それを選択する必要があります。 リレーショナル ディレクトリとは対照的に、NoSQL データ セットは、多くの場合、より適応性が高く、より優れたパフォーマンスを発揮します。

データを使用するために削除または復元する場合に必要な変更は少なくなります。 持っている情報の種類に関係なく、いつでも問題なく保存および復元できます。 インターネットと分散コンピューティングの時代の結果として、NoSQL データ セットは、多数のユーザーのニーズを満たすようにスケーリングできるようになりました。 さらに、多くの PC を使用して大量のデータを伝達することで、情報ベースは自然に拡大縮小します。 さらに、多くの NoSQL 情報ベースは、中断することなく再設計および変更できます。 多くの NoSQL オプションは事前に作成されたバリアントであり、多くの重要な要素がまだ実装されていません。 大規模な組織は、企業のディレクトリからデータを抽出して、熟練度と強度、および多くの企業が依存する IT 科目であるビジネス知識 (BI) を評価します。

基本的なクエリでも大規模なプログラミングが必要であり、従来の BI 装置では NoSQL アクセスが許可されていません。 リレーショナル データを含むデータベースを管理するための標準言語は、Organized Query Language (SQL) です。 これは非ソーシャル NoSQL フレームワークであり、正式なパターン、結合、スケーリングの問題は必要ありません。 JSON レコードは、データ型に応じて、ハブとエッジを含むダイアグラムとして表示できます。 スケールアウトとも呼ばれるフラット スケーリングは、NoSQL データベースでデータを計算するプロセスです。 新しい情報が追加されると、DBMS がルールを維持するため、情報の品質が向上します。 シャーディングを使用して膨大な量のデータ コレクションを小さなフラグメントに分割し、さまざまなサーバーに分散させる方法は、今日でも NoSQL フレームワークで使用されています。

NoSQL ディレクトリであるため、クエリ言語が構造化されているという保証はありません。 NoSQL データベースには、リレーショナル データベースとは異なり、スキーマは含まれません。 プロジェクトの性質によっては、複数の NoSQL を使用する必要がある場合があります。 必要な場合は、ソフトウェア開発会社を見つけるお手伝いをします。

ドキュメント データベースは主に、さまざまな方法でアクセスでき、高度なテクノロジを必要としないデータに使用されます。 ドキュメント データベースがキーを使用して各オブジェクトを識別するのと同じように、キー値データベースはキーを使用して各オブジェクトを識別します。 キー値データベースのような幅の広い列のデータベースは、行ではなく列にデータを格納します。 グラフ データベースは、従来のデータ ウェアハウスとは対照的に、複雑なデータを視覚化するために使用されます。 NoSQL データベースは通常、パフォーマンスの点で RDBMS データベースよりも高速です。 RDBMS データベースで使用される従来の SQL クエリ構文は、SQL データベースで使用されるより効率的な NoSQL 構文と比較すると、遅くなる可能性があります。 さらに、NoSQL データベースは RDBMS データベースとは異なるデータ構造を使用するため、パフォーマンスが向上します。 NoSQL データベースなど、大量のデータとトランザクションを管理するためのデータベース システムは使いやすく、通常は安価なサーバーを使用しますが、RDBMS データベースはより高価であり、大量のストレージと計算能力を必要とします。 その結果、NoSQL はデータの保存と処理に RDBMS よりもはるかにコストがかかる可能性があります。 NoSQL データベースの種類は、データ モデルとその設計方法によって異なります。 ドキュメント タイプには、チャート、キー値タイプ、ワイドカラム タイプなどがあります。 ドキュメント データベースは主に、複数のユーザーが同時にアクセスする必要がある、時間の影響を受けないデータに使用されます。

Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースの利点は数多くありますが、代償も伴います。 NoSQL データベースは、初めて構造化データを確実に格納できなくなりました。 さらに、結合を実行する機能が不足しているため、データのクエリに関しては汎用性が低くなります。 したがって、NoSQL データベースは、構造化された形式で保存された大量のデータを必要としないアプリケーションや、大規模なデータを必要とするアプリケーションに使用できます。

Mongodb のような Nosql データベースを使用することの欠点は何ですか?

さらに、MongoDB NoSQL データベースにはいくつかの欠点があります。 MongoDB は、データ ストレージに大量のメモリを必要とします。 ドキュメントのサイズは 16 MB などに制限されています。 MongoDB はトランザクション処理をサポートしていません。

MongoDB は、オープンソースの MongoDB プラットフォーム上に構築された水平スケールアウト データベースです。 NoSQL データベースとも呼ばれるこのデータベースは、2007 年に作成されました。NoSQL は SQL だけではないため、列、ドキュメント、グラフ、キーと値のペアなど、さまざまな形式で使用できます。 MongoDB は、これまでで最も重要な NoSQL データベースの 1 つとして称賛されてきました。 Web アプリケーションでできるだけ使いやすくすることを目標に設計されました。 MongoDB NoSQL データベースにはテーブルがないため、開発者は簡単に操作できます。 BSON データは、キーと値のペアを使用してデータを格納する JSON または拡張 JSON 形式で格納されます。

一意のキーの場合、それに割り当てられる値が定義されます。 値はドキュメントに保存され、その後コレクションに格納されます。 Boolean、string、double、integer、object、finery data、JavaScript、array など、さまざまなデータ型を BSON 形式で格納できます。 2007 年にリリースされた MongoDB は、過去 10 年間で数千のアプリにサービスを提供するまでに成長しました。 エンタープライズ IT には、MongoDB の運用をサポートできるようにする新しい機能があります。 このデータベースは、Java、Go、C#、Python、PHP、Scala、Rust、Ruby on Rails など、あらゆるプログラミング言語で使用できます。 MongoDB のオープンソース コミュニティは世界中に広がり、世界中の開発者で構成されています。 MongoDB には多くの利点がありますが、まだいくつかの欠点があります。 複数レベルの複数ドキュメントのネストは禁止されており、16 MB を超えるドキュメントは許可されていません。

NoSQL データベースは、大量のデータを短時間で処理できるという利点があります。 また、比較的少量のデータを保存するためにも使用できます。

Nosql を使用しない場合

NoSQL データベースを使用したくない主な理由がいくつかあります。
-ACID トランザクションが必要です。 一般に、NoSQL データベースは、複数のレコードにまたがるトランザクションのサポートには適していません。
- あなたのデータは高度に構造化されています。 データが単純でよく整理されている場合、NoSQL データベースは最適な選択ではない可能性があります。
-大量のデータがあります。 NoSQL データベースでは、非常に大きなデータ セットを処理するためのスケーリングが困難になる場合があります。
-複雑なクエリが必要です。 NoSQL データベースは、多くの場合、SQL やその他の標準クエリ言語をサポートしていません。

MongoDB には、SQL よりもはるかに優れたシャーディング機能があります。 水平方向にスケーリングできることは、シャーディングの利点の 1 つです。 書き込みロックが面倒だと感じる人もいるかもしれません。 あなたの意見では、 NoSQL DBMSが処理できる関数の数に制限はありません。 リレーショナル データベースが存在しないことを意味するわけではないため、noSQL とは言えません。また、リレーショナル モデルを無視すると、さまざまな目的で NoSQL が SQL を置き換えることは決してありません。 私が見た NoSQL ソリューションの大部分は、キーと値のストア アプローチに分類されますが、リレーショナル NoSQL ソリューションはまだ見つかっていません。 一方、これらの酸は、ACID を生成する実績が乏しい。

NoSQL は、データの一貫性に関しては SQL ほど信頼性が高くありませんが、データの冗長性とデータの整合性に関してはより安定しています。 NoSQL にはトランザクション データがないため、場合によっては SQL よりも信頼性が高くなります。
SQL は支払いに最適なデータベースであり、定期的に使用する必要があります。 状況によっては、NoSQL の方が安定している可能性があることを覚えておくことが重要です。そのため、完全に除外すべきではありません。

Sqlに対するNosqlの利点

SQL データベースは何十年も前から存在しており、リレーショナル データを格納するための実証済みのソリューションです。 ただし、NoSQL データベースは、SQL データベースよりも優れているため、近年人気が高まっています。 NoSQL データベースはよりスケーラブルで、より簡単に分散でき、一般的に SQL データベースよりもパフォーマンスが高くなります。 さらに、NoSQL データベースは、多くの場合、非構造化データの処理に適しています。

クラウド データベースの選択は、データの外観、クエリ方法、スケーリング能力に基づいて行う必要があります。 SQL (構造化照会言語) または NoSQL (SQL だけでなく) データベースは、使用するデータベースを決定する際の最も重要な要素になります。 クラウドのビッグ データ シリーズは、現在 3 回目の記事です。 記事のコンテンツ、ソーシャル メディアの投稿、その他の種類の非構造化データなど、NoSQL データベースに保存できるデータは、この種類のデータベースに適しています。 グラフベースまたはキーと値のペアは、データ ストアおよび列ストアとして使用できます。 NoSQL データベースは、スケーラビリティと柔軟性の両方を念頭に置いて構築されています。 ビジネスの成長に合わせてデータベースが拡張されます。

NoSQL とNoSQL データベースは異なる方法でスケーリングするため、データ セットが将来どのように成長するかを考える必要があります。 両方のタイプのデータベースを組み合わせて、それぞれの最良の機能を利用することが提案されています。 オンプレミス データベースとクラウド データベースのどちらを使用する場合でも、多数のデータベース オプションを利用できます。 最も重要な選択の 1 つは、NoSQL データベースと NoSQL データベースのどちらをプライマリ データ ストレージとして使用するかです。 次のトピックは、2 つの追加のクラウド データ ストレージ コンポーネントであるデータ ウェアハウスとデータ レイクです。

NoSQL 駆動型で、さまざまな方法で保存できるデータは、このタイプのアプリケーションに最適です。 すべてのタイプのデータを NoSQL に格納できるため、さまざまなタイプのデータを区別するために必要な労力が軽減されます。 データのニーズの変化に応じて、すばやくスケールアップまたはスケールダウンできます。 さらに、NoSQL はデータ ストレージの点で SQL データベースよりも柔軟であり、テーブル ベースのトランザクションに適しています。 一般に、NoSQL は、柔軟でスケーラブルな方法で大量のデータを格納するための優れた選択肢です。

企業が Nosql テクノロジの使用を決定したときに直面するさまざまな問題とは?

企業が NoSQL テクノロジーの使用を決定した場合、いくつかの異なる問題が発生する可能性があります。 問題の 1 つは、NoSQL ではデータを照会する標準的な方法がないため、各企業がそのための独自の方法を開発する必要があることです。 これは、困難で時間のかかるプロセスになる可能性があります。 もう 1 つの潜在的な問題は、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ビリティに劣ることが多いため、企業は、データのニーズが選択した NoSQL データベースの能力を超えないようにする必要があることです。 さらに、NoSQL データベースはリレーショナル データベースよりも管理が難しい場合があるため、企業は管理できるスタッフを配置する必要があります。

エンタープライズ アーキテクトとして、さまざまな垂直市場の企業顧客に利益をもたらすことができる新しい革新的な概念/アイデアを常に探しています。 最近、私はこの NoSQL の傾向を深く掘り下げて、クライアントがどれだけ利益を得ることができるかを判断することを考えていました。 さらに、企業が同じことを実践することを検討するのに今が適切な時期であるかどうかを知りたいと思いました。 リレーショナル データベースと非合理的データベースの違いは、非合理的データベースは一貫性や分離などの ACID プロパティに厳密に従う必要がないことです。 ソリューションが対応するユース ケースの良いアイデアは、そのストレージ タイプから導き出されます。 私たちは構造化データの時代に生きています。これは、組織データベース内のほとんどのデータが格納されていた過去の 80 年代および 90 年代よりもはるかに一般的です。 非リレーショナル データベースは、非構造化データをサポートし、パーティションを介して水平方向にスケーリングし、高可用性をサポートできるため、(RDBMS ソリューションとは対照的に) これらの傾向に対処するための最適な全体的なソリューションを提供します。

これらは、関連するユース ケースの一部です。 今日では、多くの組織がメッセージ フォーラムやブログなどを使用してソーシャル コンピューティングを行う機能をユーザーに提供しており、「非リレーショナル データベース」は、M&A、コスト削減、より迅速なターンアラウンド、およびその他の課題に対応するのに役立ちます. これは、最も頻繁で解決が難しい次のエンド ユーザーの懸念に対処するのに役立ちます。 ターンアラウンドタイムが短く、総所有コストが低く、ビジネスの俊敏性が高いという利点があります。 この分野では、特に格納および処理に必要なデータ量が多い場合、非リレーショナル データベースがパフォーマンスの点で優れています。 これらの長期的なメリットが短期的なデメリットを上回る可能性があるという事実にもかかわらず、非リレーショナル ソリューションを実装したい企業には依然として重大な課題があります。 現在、外部組織からのサポート ソリューションを備えた「非リレーショナル データベース」はほとんどありません。

オラクル、IBM、またはマイクロソフトなど、1 つを備えている企業でのみ、世界最大のソフトウェア企業と競争できます。 データの回復、バックアップ、アドホック データの修正に関しては、企業の意思決定者の間で常に論争の的となっています。 現在、企業による非リレーショナル データベースの採用はまだ始まったばかりです。 NoSQL を使用して将来の企業を構築できることを覚えておくことが重要です。 NoSQL が企業にどのように役立つかを理解したい場合は、まず主要な利害関係者の間でマインドシェアを構築することが重要です。 この比較では、一連の非リレーショナル データベースの概要が示されているため、今すぐ本格的な採用を検討している企業にとっては、開始するのに適した場所になっています。 組織が独自の要件に対して複数のソリューションを必要とする場合は、その要件に最も適合する特性を持つ 4 つのオプションのいずれかを検討してください。

製品/解決済みの選択の経験則を決定します。データ アクセスの抽象化を定義します。 パフォーマンスとスケーラビリティを計画するのに役立つモデルが必要になります。 今後数年間で、非リレーショナル データベースと標準化されたデータ アクセスの抽象化のための共通のデータ サービス プラットフォームを作成することは容易ではありません。 ただし、最初からこれを頭に入れておくと、旅全体で正しい決定を下すのに役立ちます. 機能やバージョンを決定する際、企業は決定を下す前に対処しなければならない問題と解決策を認識しておく必要があります。 これを実現するには、反復的でリファクタリングに重点を置いたモードを使用することが重要です。 最大の課題は、すべてのデータ/オブジェクトを RDBMS で使用できるわけではないことを企業の意思決定者に納得させることです。

非リレーショナル データベースを特定のタイプのユース ケースに使用できることを実証したい場合は、試してみてください。 企業が「非関係データベース」などのテクノロジーを使用して将来的に情報管理システムを変革したい場合は、すぐに試してみる必要があります。 Sourav Mazumder は、Infosys Technologies Limited のプリンシパル テクノロジー アーキテクトであり、情報技術分野で 14 年以上の経験があります。 彼の現在の関心は、NoSQL、Web 2.0 ガバナンス、パフォーマンス モデリング、およびグローバリゼーションに集中しています。

Nosql データベースの種類

NoSQL データベースには、さまざまなアプリケーションのニーズに合わせてさまざまな種類があります。 最も一般的なタイプは、ドキュメント、キー値、列、およびグラフ データベースです。

データベース指向システムは、NoSQL に加えて従来の SQL データベースに依存しないシステムです。 データ システムでは、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 モデルが使用されます。 市場にはいくつかの NoSQL データベースがあり、それぞれに独自の特性があります。 最も一般的に使用されるドキュメント データベースは、通常、縮小されています。 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 アプリ開発など、多数のユース ケースがあります。 MongoDB と Postgres を比較し、2 つの主要な NoSQL データベースについて詳しく学んでください。 列データベースは、単一の列の複数の列を集約するために使用できます。

データの書き方が大きく異なるため、一貫した意思決定を行うことは非常に困難です。 グラフ データベースは、データ要素間の接続を取得および検索するために最適化された一連のデータベースです。 これらの方法を使用すると、複数のテーブルを結合する SQL に関連するオーバーヘッドに対処する必要がなくなります。

その柔軟性、スケーラビリティ、および大量のデータを処理する機能により、MongoDB は広く使用されています。 MongoDB は Web アプリケーションにも優れた選択肢であり、多くの有名な Web サイトで使用されています。
MongoDB の機能は限られていますが、信頼性が高く人気のあるデータベースであることが証明されています。 MongoDB は、一般的に使用される可能性が高い NoSQL データベースに適しています。

Nosql データ処理

Nosql データ処理は、標準のリレーショナル モデルを使用しないデータベース用に設計されたデータ処理の一種です。 このタイプのデータ処理は、データ マイニングやデータ ウェアハウジングなどの大規模なデータ処理タスクによく使用されます。

NoSQL データベースは、柔軟性が高いという点で従来のデータベースとは異なります。 リレーショナル データベースとは対照的に、NoSQL データベースはデータをドキュメントなどの 1 つのデータ構造に格納します。 このデータベース設計では、スキーマで大規模な非構造化データ セットを処理する必要がないため、迅速なスケーリング プロセスが可能になります。 NoSQL データベースはデータを保存しないため、テーブルの交換は必要ありません。 利用可能なさまざまなデータ構造のおかげで、データ分析、ソーシャル ネットワーク、およびモバイル アプリへの NoSQL の適用が可能になります。 データベースの種類ごとに独自の利点があるにもかかわらず、ほとんどの企業は NoSQL データベースとリレーショナル データベースを好みます。 ドキュメント データベースは、データをアプリケーションで使用するときに整理するために、データをドキュメントとして保存します。

ドキュメント データベースは、ドキュメント管理システムとユーザー プロファイルに頻繁に使用されます。 列データベースは情報を列に格納し、特定の列へのアクセスを容易にします。 このタイプのデータベースには、Apache HBase と Apache Cassandra の 2 つの例があります。 グラフ データベースは、要素間の接続を保存および管理するだけでなく、グラフの情報ポータルとしても機能します。 従来のディスクベースのデータベースとは対照的に、データはディスクではなくメイン メモリに格納されるため、データ アクセスが高速になります。 マイクロサービスの主な利点は、アプリケーションが単一の場所にデータを保存する必要がなくなることです。これは、費用と時間のかかるプロセスです。 IBM の NoSQL データベース オファリングには、幅広いアプリケーション向けの多様な NoSQL データベースが含まれています。 この IBM Cloud Pak for Data 用の無料の IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced アドオンは、IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced セクションにあります。 このサービスは、Apache CouchDB、PouchDB、および一般的な Web およびモバイル開発スタック用のライブラリを含むオープン ソース エコシステムと互換性があります。

Nosql データベースの利点

NOSQL データベースには、従来のリレーショナル データベースに比べて多くの利点があります。 さらに、データはテーブルではなくドキュメントに保存されるため、ドキュメントを使用するときにデータに簡単にアクセスできます。 ドキュメント ベースのストレージ モデルは低コストであり、テーブル構造に依存しないため、クエリはデータに対してではなく、データに対して直接実行されます。 データ ストレージに関しては、NOSQL データベースは Oracle ベースのデータベースよりも効率的です。 すべての列にインデックスを付ける必要はなく、列の構造に関係なく大量のデータを処理できます。 NOSQL データベースは、より柔軟であるだけでなく、より効率的です。 キー値ストア、幅の広い列のデータベース、グラフ データベースなど、利用可能なデータ モデルも増えています。 その結果、目前のアプリケーションのニーズを満たすように調整することができます。

データの整合性 ほとんどの Nosql データベース

その結果、NoSQL データベースは、高レベルの可用性を実現するために、一定レベルの一貫性を犠牲にしています。 結果は、強い整合性のために作成された場合よりも一貫性があります。 基本整合性を保証するデータストアが最新の書き込みの結果を返さない場合、これは保証されていないことを意味します。

Nosql データベース: 長所と短所

ほとんどの NoSQL データベースでは、完全な整合性ではなく、結果整合性に終わりが見えません。 データベースの更新に通常より時間がかかる場合があります。 整合性は、結果整合性と呼ばれることもあります。
ただし、NoSQL データベースにはデータベース トランザクションのサポートがないため、SQL データベースほど一貫性がありません。 つまり、データが正しくない場合があります。 このタイプの取引は、銀行や ATM での引き出しなど、即時の検証が必要な取引のニーズを満たしていません。
ACID サポートが必要な場合は、100% のデータ整合性とデータの一貫性が得られます。 単純なクエリ環境には NoSQL の方が適していますが、複雑なクエリ環境には SQL が最適です。