NoSQL データベースの利点

従来のリレーショナル データベース管理システム(RDBMS) では最新のアプリケーションのパフォーマンス、スケーラビリティ、俊敏性の要件を満たすことができないため、NoSQL データベースの人気が高まっています。 NoSQL データベースは、従来のテーブル ベースのリレーショナル モデルを使用せず、代わりに、より単純なドキュメント ベース、キー値、またはグラフ ベースのモデルを使用します。 これにより、大量のデータのスケーリングと処理が容易になります。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースの厳格なスキーマ要件がないため、より柔軟です。 これにより、事前にスキーマを定義する必要がないため、アプリケーションをすばやく簡単に開発できます。 NoSQL データベースが非リレーショナルである主な理由は、スケーラブルで柔軟になるように設計されているためです。 これは、従来のテーブル ベースのリレーショナル モデルを使用せず、代わりに、より単純なドキュメント ベース、キー値、またはグラフ ベースのモデルを使用することを意味します。

データは、単純なキーと値のペア、JSON ドキュメント、またはグラフに格納できます。 NoSQLデータ ストアは、クエリ処理に SQL を使用しないデータ ストアです。 これらのデータベースの多くが SQL 互換クエリをサポートしているにもかかわらず、noSQL は非リレーショナル データベースを指します。 ドキュメント ストアを作成するために同じ構造である必要はありません。 この自由形式のアプローチにより、柔軟性が大幅に向上します。 このキー識別子は通常、ハッシュされたドキュメントに使用され、一意にすることができます。 ドキュメントを読み書きするとき、アトミック操作は通常、複数のフィールドに対して発生します。

ほとんどの列ファミリー データベースでは、データはハッシュではなく、キーの順序で格納されます。 理論的には、行キーはプライマリ インデックスであり、特定のキーまたはキーのセットを介してキーベースのアクセスを可能にします。 いくつかの実装では、列ファミリーの特定の列に対してセカンダリ インデックスを使用できます。 キーの値または任意の数のキーを使用した単純な検索は、キー ストアで実行できます。 グラフ内のデータ ストアは、ノードとエッジの 2 つのタイプに分類されます。 ノードとエッジの関係は、それぞれノードとエッジで表されます。 グラフ データベースを使用すると、ユーザーは非常に効率的な方法で関係のネットワークをクエリできます。

時系列データ ストアは、テレメトリ データの格納用に設計されています。 センサーとアプリケーション/システム カウンターは、シナリオの 2 つの例です。 特定の BLOB は、一部のオブジェクト データ ストア内の複数のサーバー ノード間でレプリケートされます。 ファイル共有には、ファイル共有の一例であるサーバー メッセージ ブロック (SMB) などの標準ネットワーク プロトコルを使用して、ネットワーク上でアクセスできます。 外部インデックスは、任意のデータ ストアでセカンダリ インデックスとして機能します。 このソフトウェアは、大量のデータにインデックスを付け、ほぼリアルタイムでアクセスできるようにします。 索引の索引付けにはプロセスが使用されます。 フリーテキスト検索が可能で、多次元である場合があります。

NoSQL データベース (別名 NOT SQL) は、データの保存方法が異なるという点でリレーショナル データベースとは異なります。 NoSQL データベースは、データ モデルに基づいてさまざまな形式で利用できます。 ドキュメント タイプ、キー値タイプ、ワイドカラム タイプ、およびグラフが最も一般的です。

Nosql はリレーショナル データベースですか?

NoSQL データベースには行と列がないため、SQL データベース (行と列をサポートしていない) よりも簡単に作成でき、データ構造の変更に適応できます。

リレーショナル データベースにデータを格納するデータベースの種類は、特定のスキーマによって決まります。 オブジェクト指向システム (NoSQL) は、情報が特定の順序である限り、データを任意の構造に格納します。 リレーショナル データベースのユーザーは、INSERT、SELECT、および DELETE ステートメントを使用して、変更または追加を行います。 NoSQL クエリは、データをドキュメント (列) として取得できます。 NoSQL データベースのコンテキストでは、「リレーショナル データベース」という用語は一般に、ユーザーがスキーマを作成し、リレーショナル SQL クエリを使用してデータを追加、更新、または削除できるシステムを指すために使用されます。 通常、データベース NoSQL は汎用タスクを実行するために使用されますが、データベース SQL はより特化されています。 多くの場合、SQL データベースに格納されているエンティティと Nosql データベースに格納されているエンティティは区別されます。

SQL データベースは、すべてのドキュメントを保持するのに十分なメモリしかないため、非常に多くのドキュメントしか保持できません。 多くの場合、NoSQL データベースのタイプは、その構造によって決まります。 一般に、どのデータベース システムが最適かは、保有するデータと必要なパフォーマンスによって異なります。

MongoDB は一般的に、MySQL や Oracle などのリレーショナル モデルに基づく他のデータベースと比較されます。 ただし、それらの間には大きな違いがあります。 MongoDB がドキュメント モデルを採用している場合、データはテーブルに編成されません。 JSON 形式のドキュメントのデータは保存されません。 これにより、データを任意の構造で保存し、いつでも任意の形式で更新できます。 もう 1 つの大きな違いは、MongoDB がデータベース自体のレベルでデータベースのスケーラビリティをサポートするように設計されていないことです。 つまり、大量のデータを処理する能力がありません。 これは単純な使い捨てアプリケーションを対象としており、したがって軽量データベースを意図しています。 その結果、MongoDB は、業界標準になる可能性のある最先端のデータベースとして際立っています。

増加している Nosql データベース

従来のリレーショナル データベースよりも高速でスケーラブルであることに加えて、MongoDB などの NoSQL データベースの人気が高まっています。 このようなデータ管理ツールは、大量のデータを管理するのに理想的であり、技術者以外のユーザーにも簡単にアクセスできます。 これらのアプリケーションは、常にすべての人に最適であるとは限りません。 リレーショナル データベースは、依然として最も一般的に使用されているタイプのデータベースであり、一般に、高性能で厳格なデータ編成を必要とするアプリケーションにより適しています。

非リレーショナル データベースとは?

非リレーショナル データベースは、リレーショナル モデルを使用しないデータベースです。 非リレーショナル データベースは、「NoSQL」データベースと呼ばれることがよくあります。

従来のリレーショナル データベース構造は一般に、より構造化されていますが、非リレーショナル データベースはデータを非表形式で格納し、より柔軟です。 NoSQL データベースとも呼ばれる非リレーショナル データベースは、SQL に依存しないデータベースです。 リレーショナル データベースには、データの断片と種類に関する情報を含むテーブルが格納されます。 非リレーショナル データベースには、頻繁に変更される可能性のあるデータや、さまざまな種類のデータによって処理されるデータを格納できます。 これらは、迅速に変更できる動的データベースを必要とする高速アプリケーションをサポートし、大量の複雑で構造化されていないデータを格納するために使用できます。 より多くの情報が収集されており、非リレーショナル データベースで収集できます。 セキュリティと俊敏性の両方を提供し、迅速なアプリケーション開発を可能にします。 データ管理コストを削減しながらパフォーマンスと速度を向上させることができ、データ レイク データベースは複雑さが軽減され、維持費も抑えられます。

NoSQL は、1 レコードから数十万レコードまで数秒でスケーリングでき、データを任意の形式で格納でき、低コストで実装できます。 MarkLogic NoSQL データベースは、現在利用できる最も人気のあるデータベースの 1 つです。 単一のデータ統合プラットフォームを備えており、さまざまなソースからのデータを統合するために使用できます。 MarkLogic の主な利点は、スケーリングとサイズ縮小が可能であること、データを任意の形式で保存できること、実装コストが低いことです。

非リレーショナル データベースの利点

非リレーショナル データベースは、データの格納に従来のリレーショナル モデルを使用しないデータベース モデルです。 これらは、データの構造を心配するために時間を無駄にしたくない、迅速なアプリケーション開発など、さまざまな状況で役立ちます。

非リレーショナル データベースが作成された理由

非リレーショナル データベースは、さまざまな理由で作成されました。 理由の 1 つは、テキストや画像などの非構造化データの処理に適していることです。 もう 1 つの理由は、リレーショナル データベースよりもスケーラブルであることです。リレーショナル データベースは、大量のデータを処理するときに遅くて扱いにくくなる可能性があります。 最後に、非リレーショナル データベースは多くの場合、リレーショナル データベースよりも使いやすく、メンテナンスも少なくて済みます。