NoSQL データベースの品質を測定する最良の方法

公開: 2022-12-19

NoSQL データベースの品質を測定する最善の方法は、それを使用する組織の特定のニーズと目標に依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。ただし、NoSQL データベースの品質を評価する一般的な方法には、パフォーマンス、スケーラビリティ、安定性、およびセキュリティを調べることが含まれます。さらに、データベースが組織の既存のシステムとどの程度うまく統合され、どの程度使いやすいかを検討することも重要です。

従来のリレーショナル環境では、ネイティブフォームからの広範なデータ抽出を使用して、データを SQL に変換します。受信データは、チェックして修正する必要があるため、ETL プロセスの重要な部分です。 MarkLogicアラートを使用すると、これらのタスクに費やされる多くの作業を自動化して、データ品質を向上させることができます。プライマリソースから到着したデータをロードする際、MarkLogic は直感的なパターンを採用します。これには、メタデータを作成してデータを調和させ、強化することが含まれます。エンベロープパターンは元のデータをそのまま保存し続けますが、情報を強化および正規化するためのメタデータセクションも維持します。アラートは、データ品質のシナリオに対処する際に既知のデータ品質の問題を把握するために作成されます。事前定義されたクエリに従って新しいコンテンツが取り込まれると、ユーザーに通知されます。これらの問題は、システムパフォーマンスにほとんど影響を与えない特殊なインデックスを使用して解決できます。 MarkLogicアラートを使用すると、データ品質を大幅に向上させると同時に、生成に必要な時間と労力を削減できます。

Nosqlをスケーリングするための評価基準は何ですか?

Cattell 氏は、 NoSQL システムの 6 つの重要な機能を特定しました。これらは、1) 水平方向のスケーラビリティ、2) 多数のサーバー間でのレプリケーション、3) シンプルなインターフェイスまたはプロトコル、4) RDB と比較したトランザクションの同時実行性、5) RAM および分散インデックスストレージ、および 6) ハイパフォーマンス。

NoSQL データベースは水平方向にスケーリングできます。ユーザーがデータをコピーしたり、アプリケーションを変更したりする必要なく、データを複数のノードに簡単に格納できます。クラスターを拡張することで、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与えずにノードの数を増やすことができます。 NoSQL データベースは、従来の SQL 機能がないため、SQL データベースよりも安定性が低くなります。データベースは特定の対話を必要とするため、アプリケーションがデータベースと対話するのが難しい場合があります。さらに、NoSQL にはインデックスがないため、データを見つけるのが困難です。これらの制限にもかかわらず、NoSQL データベースには、複数のプラットフォーム間で拡張できる可能性があります。 NoSQL アプリケーションは、パフォーマンスレベルを許容レベルに保ちながら、大量のデータを格納するのに理想的です。

Nosql データベースをスケーリングするにはどうすればよいですか?

データベースをスケーリングするには、垂直方向のスケーリング (既存のデータベースマシンの CPU または RAM を増やす) または水平方向のスケーリング (データベースの行数を増やす) の 2 つの方法があります。どのマシンがどのデータのサブセットを処理するかを選択することで、データベースクラスターにマシンを追加して水平方向にスケーリングできます。

Nosql がスケーリングに適しているのはなぜですか?

水平方向にスケーラブルな NoSQL データベースと比較すると、サーバーを追加することでトラフィックの増加を処理できます。 NoSQL データベースは、同等のデータベースよりもはるかに大規模かつ強力になることができるため、絶えず変化する大規模なデータセットに最適です。

Nosql データモデリングで考慮すべき重要な要素は何ですか?

データを効率的にクエリする機能は、NoSQL システム間の大きな違いです。ドキュメントデータベースは、どのデータベースよりも多くの機能を備えているため、さまざまなアプリケーションで使用できます。キー値ストアから主キーを選択することで、両方のタイプのストアのデータにアクセスできます。

Nosql データベースに共通する 3 つの特徴とは?

NoSQL データベースでは、スケールアウト、レプリケーション、および柔軟なデータ構造が 3 つの主要な機能です (図 1 を参照)。

NoSQL データベースなどの非リレーショナルデータベースは、テーブル構造以外の形式でデータを格納します。 NoSQL は固定スキーマを必要とせず、結合を必要とせず、簡単にスケーリングできます。 NoSQL データベースは、高レベルのストレージを必要とする大規模なデータストアを処理するように設計されています。たとえば、Twitter、Facebook、Google などの企業は、毎日テラバイト単位のユーザーデータを収集しています。分散 NoSQL データベースは、単一の制御ユニットもストレージも持たないと考えられており、単一の制御ユニットを持たない分散データベースであることを示しています。同じデータを異なるデータベースに格納して管理する必要はなくなりました。データは常に他のコピーとは別に保持されるため、分散データベースを使用すると、継続的なデータフローが提供されます。

Key-Value ストアは、個人のすべての所有物がキーと値として保持される場所です。 Column Family Store は、さまざまなマシンからの膨大な量のデータを格納および処理するマシンです。ドキュメントデータベースは、本質的に、他のキー値コレクションのバージョンのコレクションです。ドキュメントは、JSON などの構造に基づいていくつかのタイプに分類されます。 SQL およびその他の高レベルの宣言型クエリ言語は、グラフデータベースでは機能しません。これは、データ駆動型でデータモデルに合わせて調整されたクエリ言語には当てはまりません。データ用の RESTful インターフェイスは、さまざまなNoSQL プラットフォームに組み込むことができます。

グラフデータベースは、テーブルがリンクされているが必ずしも統合されていないリレーショナルデータベースとは対照的に、マルチリレーショナルデータベースです。グラフデータベースは、単一のバックエンドで複数のデータモデルを処理するために使用することを目的としています。 NoSQL の世界は、マルチモデルデータベースの導入によって革命を起こそうとしています。最も人気のあるデータベースのリストは、http://db-engines.com/en/ranking にあります。

NoSQL データベースが提供するデータの俊敏性とパフォーマンスの向上という明らかな利点は別として、水平方向にスケーリングできることは、最も魅力的な側面の 1 つです。その結果、クラスターを拡張してもデータの損失を心配する必要はありません。
これは、需要の増加に応じて容量を簡単に追加できるため、Web アプリケーションとビジネスアプリケーションの両方にとって大きな利点です。 NoSQL データベースには共通の特定のプラットフォームがないため、幅広いタスクの実行に使用できます。
ダウンタイムのない NoSQL データベースを探している場合は、MongoDB、Apache HBase、および Cassandra が最適なオプションです。

Nosql データベースの利点

nosql スキーマを使用するデータベースシステムは、さまざまなプロセッサで実行できます。高速に耐えることができるため、これらのホイールは高性能アプリケーションに最適です。従来のデータベースでは簡単にアクセスできないデータは、NoSQL データベースに格納できます。非リレーショナルデータベースは、全体的なストレージモデルではなく、格納されるデータの種類に合わせて最適化されたストレージモデルを使用します。その結果、従来のデータベースでは簡単にアクセスできないデータを格納するために使用できます。

Nosql データベースはどのようにスケーリングしますか?

Nosql データベースは水平方向にスケーリングできます。つまり、システムにサーバーを追加することで、増加するトラフィックやデータを処理できます。これは、1 台のサーバーに処理能力やストレージを追加することで垂直方向にスケーリングする従来のデータベースとは対照的です。

データベースの種類に応じて、スケーリングにはさまざまな手法と原則が必要です。データベースのシャーディングは、NoSQL データベースと非 NoSQL データベースのスケーリングの重要な側面です。サーバーが分散されているため、より多くのデータを保存できるという利点がありますが、分散システムに伴う問題も継承しています。モノリシックデータベースでは自動シャーディングがサポートされていないため、エンジニアはワークロードを処理するロジックを手動で作成する必要がありました。プロキシソリューションが利用できない場合は、ロードバランサーのようなロードバランサーを使用して、クエリサービスを提供できます。十分な量のシャードがある場合は、別のプロキシを使用してクエリを高速化できます。 NoSQL データベースは自動的にスケーリングされるため、これはエンドユーザーにはほとんどわかりません。

マスター/スレーブアーキテクチャとは対照的に、すべてのシャードは同様に扱われます。マスターシャードの負荷を軽減したい場合は、読み取りクエリがスレーブシャードに送信されます。たとえば、データベースをデータセンターレベルでレプリケートして、バックアップを確保することができます。ノードは、情報を交換することによってリアルタイムで相互に通信します。ノードがあらかじめ決められた数のノードと通信することは一般的です。ノードは Cassandra で同等と見なされるため、ノードは他のノード間でデータを簡単に複製できます。ノード間で情報を交換するため、一般にゴシッププロトコルと呼ばれます。

分散データベースでは、他のプロパティを取得するために特定のプロパティを喜んで放棄する場合があります。データレプリケーションの主な目的は、可用性を確保することです。データベースが非同期的に複製される場合、最初は常に完全に一貫しているとは限りませんが、時間の経過とともに改善されます。 SQL データベースは、高精度のデータを必要とする高性能の金融システムに適していますが、NoSQL データベースは、ビューなどの重要度の低いデータに適しています。

NoSQL データベースの利点を認識し始め、データストアを移行している企業がいくつかあります。ただし、NoSQL データベースに移行する前に考慮すべき点がいくつかあります。 NoSQL データベースについて理解すべき最初の最も重要な点は、NoSQL データベースが SQL データベースの代わりになるものではないということです。つまり、SQL データベースと組み合わせて使用できる補完的なデータベースです。 NoSQL データベースに移行する際に留意すべきことの 1 つは、スケーリングが必ずしも自動的に行われるわけではないということです。データが最も効率的な方法で保存されるようにするには、データベースの構造とその使用方法をすべて考慮する必要があります。 データストアのスケーラビリティを向上させる NoSQL データベースの機能は強力な機能です。スケーリングプロセスと、データを効率的に保存するために必要な手順を理解することは、実行できる最も重要なことの 2 つです。

SQL データベースと Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースは水平方向にスケーリングできるため、サーバーを追加して負荷の増加に対処でき、データが同期されなくなることを心配する必要はありません。 NoSQL データベースとは対照的に、SQL データベースはテーブルベースのデータ構造を使用しますが、NoSQL データベースはドキュメント、キー値、グラフ、または幅の広い列構造を使用します。一方、ドキュメントデータベースはドキュメントや JSON などの非構造化データに適していますが、テーブルデータベースは複数行のトランザクションに適しています。 NoSQL データベースは、ドキュメントや JSON などの非構造化データを処理できるため、ビジネスやソーシャルメディアプラットフォーム向けのソリューションとして人気が高まっています。単一行のトランザクションを処理する場合、SQL データベースは NoSQL データベースよりも優れたパフォーマンスを発揮しますが、非構造化データを処理する場合は、NoSQL データベースのパフォーマンスが向上します。 SQL データベースは、NoSQL データベースよりもインストールと維持に費用がかかります。通常、SQL データベースは複雑なデータ要件を持つ大企業に好まれますが、NoSQL データベースはデータ要件が単純な小規模企業に好まれます。