非構造化データの利点と欠点

公開: 2023-02-10

nosql コンテキストでは、非構造化データは事前定義されたスキーマに準拠しないデータです。このタイプのデータは通常、ドキュメント指向のデータベースで見られ、構造化データほどクエリや分析が容易ではありません。ただし、状況によっては、非構造化データの方が柔軟性が高く、操作しやすい場合があります。

NoSQL データベースは、スキーマ設計に関して柔軟に対応できるため、開発者はより迅速に作業を進めることができます。ネストされたデータモデルにより、NoSQL データベースは非構造化データと半構造化データのデータストアとして機能できます。

Nosql は非構造化データを使用しますか?

NoSQL プラットフォームは、構造化データよりも急速に成長し、RDBMS のリレーショナルスキーマと互換性のない非構造化データの保存に特に役立ちます。

「非構造化データ」という用語にはさまざまな意味があり、さまざまなコンテキストで使用される可能性が最も高いです。 RDBMS では、最初にすべてを定義する必要があります (以下の詳細を参照)。列名とデータ型)、および列に含まれるデータの型により、R.DBMS でのこの型のデータの管理が困難になります。ご覧のとおり、ある国へのユーザーの訪問を追跡するには、その国への最後の訪問を調べることによって達成できます。 No. SQL データベースは、セルの名前が国名に対応するようにテーブルをモデル化できます。 BLOB は、Oracle Database などの RDBMS を含むさまざまなデータベースに格納できます。 CLOB または BLOB がある場合、データ内のキー値を探すことができません。それらは主に、半構造化 (JSON、XML、すべてのフィールドがわかっているわけではありません) および非構造化データに関係しています。

非構造化データに関して言えば、NoSQL データベースはより柔軟で、幅広いアプリケーションに最適です。一般に、MongoDB は大規模なデータストレージに適しています。

Nosql は構造化データを管理できますか?

開発者は、 NoSQL データベースを使用することで、スキーマについて心配するのではなく、より良い顧客サービスのためのシステムの開発に専念できます。 NoSQL データベースは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、あらゆるタイプのデータ形式の処理に適しています。

Mongodb は非構造化データを処理できますか?

MongoDB のドキュメントデータモデルは、非構造化データに特に役立ちます。データは単独で 1 つのドキュメントに格納でき、リレーショナルデータベースで必要な行や列の書式設定は必要ありません。非構造化データの可用性は、課題と機会の両方をもたらす可能性があります。

非構造化データに使用されるデータベースは?

非構造化データには事前定義されたデータモデルがないため、非リレーショナル (NoSQL) データベースで管理するのが最適です。

データベースの非構造化データとは?

非構造化データとは、従来のデータベースで編成されていないデータです。これには、テキスト、画像、ビデオ、およびオーディオを含めることができます。多くの場合、非構造化データは NoSQL データベースに格納されます。

非構造化データは、メディア、画像、音声、センサーデータ、テキストデータなど、あらゆる種類のデータです。数百億または数千億のアイテムの非構造化データセットは、多くの組織で一般的です。 構造化データセットは、データベース内のレコードまたはトランザクションのコレクションです。ユーザーは、両方のツールを使用して情報にアクセスできます。非構造化データは、名前が示すように、ファイルやアイテムなど、サイズが小さいデータです。従来のファイルアプローチでこの規模を管理するには長い時間がかかりますが、すぐに不可能になります。このソリューションは、スケールとコラボレーションの課題を解決する、地理的に分散されたコンテナーにアクティブな名前空間を提供します。 NetApp の StorageGRID テクノロジーは、プライベートクラウドとパブリッククラウドの両方に対応する、最も安全で耐久性の高いストレージテクノロジーです。

組織はますますデータをクラウドに移行しており、これにより大量の非構造化データが作成されています。人間は、非構造化データを本来の速さで読み取ることができない場合があります。この問題を解決するには、機械学習を使用できます。
機械学習は人工知能のサブセットであり、コンピューターが明示的にプログラムしなくても周囲から学習できるようにします。それを使用すると、非構造化データを分析、処理、および処理できます。
機械学習アルゴリズムは、大量の構造化データ全体を簡単にふるいにかけることができます。これにより、クラウドストレージと管理に最適な形式になります。一方、非構造化データは、人間のユーザーにとって読み取りや処理が困難です。機械学習を活用することで、非構造化データの加工・分析が可能になりました。

Nosql データベースは未来への道

ビッグデータの出現により、大量のデータを処理できるデータストレージソリューションが緊急に必要とされています。たとえば、MongoDB は、非構造化データの処理に最適な非リレーショナルデータベースです。 NoSQL データベースは、いくつかの点で従来の SQL データベースとは異なります。一方、テーブル構造は不要です。データは、データベースではなくドキュメントと配列に格納されます。その結果、データベースの作成が大幅に高速化され、操作が大幅に簡素化されます。さらに、MongoDB は無限にスケーリングできるため、いつでも膨大な量のデータを処理できます。

Nosql は非構造化データですか、それとも半構造化データですか?

NoSQL データベースは通常、高度に構造化されたデータ処理に加えて、半構造化データ、完全に非構造化されたデータ、ドキュメント、グラフ、または動的スキーマに対応します。 RDBMS は、高度に構造化されたデータ処理に最も広く使用されているデータベースの 1 つです。

データは、スプレッドシート、テキスト、ビデオ、さらにはオーディオファイルなど、さまざまな形式で見つけることができます。構造化されたデータは、ストレージデバイスに保存される前に、あらかじめ定義された構造を持つことが期待されます。事前定義されたデータモデルがなければ、非構造化データはリレーショナルデータベースに格納できず、アクセスできません。 非構造化データファイルは、構造化されていないが、ユーザーが部分的な構造または階層を判断できる何らかの形式のメタデータを含むファイルです。機械学習と人工知能科学者とエンジニアは、技術を使用して、さまざまなソースのデータから意味 (または、少なくとも高レベルの構造) を抽出します。半構造化データのカテゴリには、電子メールやその他の同じ形式のドキュメントが含まれますが、ユーザーが特定の情報にアクセスできるようにするメタデータが含まれています。この記事では、さまざまな種類のデータの実際の例を見て、現代の組織での現在の使用法について説明します。

通常、構造化データはデータベースに格納されます (その後、データウェアハウスと統合されます)。構造化されていないデータは、データレイクデータベースまたは非リレーショナルデータベースに格納されます。ある種の構造または階層 (メタデータ) を含む半構造化データは、通常、MongoDB などの最新の NoSQL データベースに格納されます。

SQL は構造化データに対するクエリを可能にするため、データ分析の重要なツールです。構造化データは、簡単にアクセスできるように整理され、スプレッドシートやデータベースにパッケージ化されます。対照的に、非構造化データには事前定義されたシステムや構造がありません。オーディオ、画像、ビデオなど、さまざまな形式で分析するのは難しい場合があります。 構造化照会言語(SQL) を使用して、リレーショナルデータベースでこのタイプの構造化データを照会することができます。顧客関係管理 (CRM) アプリケーションなどの非構造化データは、一部のリレーショナルデータベースに格納されます。分析が難しい場合でも、非構造化データは構造化データと組み合わせて使用すると価値があります。 SQL は、構造化データのクエリに使用できるため、データ分析の重要なツールです。

Mongodb は非構造化データベースですか?

Mongodb は、ドキュメント指向のデータモデルを使用するオープンソースデータベースです。データは、動的なスキーマを持つ JSON のようなドキュメントに格納されるため、他のデータソースとの統合が困難になります。 Mongodb はリレーショナルデータベースではなく、SQL をサポートしていません。

Mongodb: 半構造化データを保存するための魅力的なオプション

MongoDB は、JSON 形式でデータを格納する NoSQL データベースです。そのため、MongoDB は半構造化データの保存に最適です。構造が異なるため、MongoDB は非構造化データベースと呼ばれることがよくあります。 MongoDB を使用して、半構造化データを JSON 形式で保存できます。その結果、MongoDB は、構造が変化する可能性のあるデータを格納するための優れた選択肢です。