検索のための NoSQL データベースの利点

公開: 2022-12-06

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人気を集めています。この人気の理由の 1 つは、NoSQL データベースがよりスケーラブルであり、より大量のデータを処理できることです。もう 1 つの理由は、NoSQL データベースの方が柔軟性が高く、データモデリングが容易であることです。 NoSQL データベースが勢いを増している分野の 1 つは、検索の分野です。 NoSQL データベースが検索に適している理由はいくつかあります。まず、NoSQL データベースはリレーショナルデータベースよりも高速にデータのインデックスを作成できます。これは、NoSQL データベースが、それほど多くの処理を必要としない単純なデータモデルを使用しているためです。第 2 に、NoSQL データベースはより簡単に拡張して大量のデータを処理できます。これは、複数のサーバーに分散されるように設計されているためです。第三に、NoSQL データベースはリアルタイムの結果を提供できます。これは、インデックスをより頻繁に更新するように構成できるためです。第 4 に、NoSQL データベースは他のアプリケーションとより簡単に統合できます。これは、他のシステムへの接続を容易にする RESTful API を使用することが多いためです。第 5 に、NoSQL データベースはより簡単にカスタマイズできます。これは、スキーマのないデータモデルを使用することが多く、データの保存方法をより柔軟にできるためです。全体として、NoSQL データベースには、検索に適した多くの利点があります。これらの利点には、優れたパフォーマンス、スケーラビリティ、および柔軟性が含まれます。

新しいテクノロジーの結果、大量のデータをより直感的かつ効率的に処理できるようになりました。ビッグデータインフラストラクチャは、Hadoop、NoSQL、Spark などを中心に構築されています。 DBA およびインフラストラクチャエンジニア/開発者は、より高度なシステムを管理できるようになった結果、まったく新しい一連の責任を負っています。 Hadoop は、データベースの一種ではないデータベースではなく、超並列コンピューティングを可能にするソフトウェアエコシステムです。この技術は、ビッグデータ処理の分野で大変革をもたらしました。 Hadoop クラスターでは、集中リレーショナルデータベースシステムでは 20 時間かかる大規模なデータトランザクションが、わずか 3 分で完了します。

Apache Hadoop は履歴レコードを分析してアーカイブするための理想的なツールですが、NoSQL はリレーショナルデータベースと競合する運用ワークロードを実行するための優れたツールです。 NoSQL データベースは、キーと値のストアデータベースとして始まり、ドキュメント/JSON およびグラフデータベースが続きました。

データ分析は、クラウドコンピューティング、Web、ビッグデータ、およびテクノロジに貢献する多数のユーザーのおかげで、NoSQL の中心です。 従来の RDBMSに対する NoSQL の利点は、現在、LinkedIn、Google、Amazon、Facebook などの多くの人気のあるインターネット企業で利用できるようになっています。

世界で最も忙しい航空会社である Ryanair は、NoSQL を使用して、300 万人以上のユーザーにサービスを提供するモバイルアプリケーションを強化しています。 Marriott は予約システムに NoSQL を使用しており、年間 380 億ドルの収益を上げています。米国最大の新聞社である The Washington Post は、NoSQL を使用してコンテンツ管理システム Presto を管理しています。

NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースに比べて多くの利点があるだけでなく、さまざまな理由で際立っています。 NoSQL データベースは、水平方向にスケーリングでき、クエリが非常に高速で、データモデルが非常に柔軟であるため、使いやすいです。通常、NoSQL データベースのスキーマは非常に柔軟です。

Hadoop は Nosql ベースですか?

Hadoop は、コモディティハードウェアのクラスター上で動作して、ビッグデータを処理します。お客様のニーズに合わないか、または正しく機能しないかに基づいて、機能を変更または削除することができます。一方、NoSQL は、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを格納するデータベース管理システムの一種です。

Apache HBase は、Hadoop に基づく列指向の NoSQL データベースです。この Bigtable ペーパーのオープンソース実装は、Google の Bigtable 標準に基づいています。行キーを使用すると、その行のデータのみを表示できます。行を取得するには、[email protected] のような行キーを使用します。トランプは、HBase の仕組みを理解するのに役立ちます。 Pinterest はデータストレージサービスである HBase を使用してグラフを保存します。 Flipboard は、コンテンツをパーソナライズし、プラットフォームの一部としてコンテンツを保存できます。 HBase は、クリックストリームデータの保存と分析に使用でき、時系列分析にも使用できます。

Google BigQuery はサーバーレスですが、Hadoop はそうではありません。 Hadoop を使用している場合は、システムの容量を自由に拡張できます。 BigQuery のスケーリングは Google が担当しているため、使用しても問題はありません。その結果、社内のチームは BigQuery を簡単に管理できるようになります。各テクノロジーには、多数の長所と短所があります。ニーズが主にスケーラビリティと使いやすさに関係している場合は、Microsoft Azure よりも Google BigQuery を選択することをお勧めします。 データ管理に関心があり、作業の追加を気にしない場合は、Hadoop がより適したソリューションです。将来に備えたい場合は、テクノロジーを最大限に活用できるように、利用可能なさまざまなオプションとプラットフォームを理解する必要があります。

Hbase が Nosql である理由

Java は、非リレーショナルでスケーラブルな分散データベースである HBase を強化するエンジンです。 Hadoop エコシステムにはこの製品が含まれており、HDFS 上で実行されます。データへのアクセスはリアルタイムで許可され、ランダムな読み取りおよび書き込み操作が行われます。 API を使用すると、NoSQL クエリを実行して結果を取得できます。

Mongodb と Hbase: 大規模なデータストレージにはどちらが適していますか?

一般に、MongoDB は大規模なデータストレージと検索に最適です。このプログラムには、より用途の広いクエリモデルと、ネイティブの検索機能が含まれています。 HBase の主な利点は、テキストに集中しながらデータを保存および取得できることです。

NosqlとHdfsの違いは何ですか?

ファイルシステムは、HDFS システムと呼ばれます。あなたはすでにそれができることを知っています。 NOSQL の出番はどこですか? リレーショナルデータベースなどに頼らず、リアルタイムで大量のデータを処理できます。

Hadoop と Google Cloud Platform の利点

Hadoop を使用すると、大量のデータを簡単に保存できる分散ファイルシステムであるHadoop HDFSにデータを保存できます。また、高性能、フォールトトレランス、および高レベルのフォールトトレランスも実現します。 Google の GCP には、そのスケーラビリティと多数のリクエストを処理する能力に加えて、他にも多くの利点があります。