SQL データベースと NoSQL データベースの違い

公開: 2022-11-16

SQL データベースはリレーショナルです。つまり、データをテーブルに格納し、さまざまなデータ間の関係を簡単に見つけることができます。 NoSQL データベースは非リレーショナルです。つまり、JSON のようなドキュメントにデータを格納します。 異なるデータ間の関係を見つけることはより困難ですが、不可能ではありません。

構造化照会言語 (SQL) は、リレーショナル データベースの管理に関して最も人気があり、広く使用されているプログラミング言語です。 表形式のデータとは対照的に、NoSQL は異なる方法でモデル化されたデータを格納および取得します。 両方の長所と短所のリスト、およびそれぞれの長所と短所の詳細な内訳をまとめました。 RDBMS 用のプログラミング言語である SQL の需要が高い一方で、構造化データ、非構造化データ、および半構造化データを格納するソフトウェアである NoSQL も高い需要があります。 それが必要で、プロジェクトに取り組んでいる場合は、いずれかを選択することをお勧めします。 高度な ACID プロパティとデータの一貫性を備えた複雑なクエリに焦点を当てた前者とは対照的に、後者はよりオブジェクト指向であり、大量のデータ型を処理できます。

データベース NoSQL データベースは、より効率的であるだけでなく、リレーショナル データベースよりも汎用性が高く、操作が簡単です。 NoSQL データベースには柔軟なデータ モデルがあり、水平方向にスケーリングされ、操作が非常に簡単であるため、開発者にとって貴重な資産となっています。 通常、NoSQL データベースには、データベースに合わせて調整された幅広いスキーマがあります。

構造化データを扱う場合、SQL データベースは、幅広いデータ型 (半構造化データも含む) を処理できる NoSQL データベースよりも効果的です。 NoSQL データベースは、複雑なクエリを実行するのが得意ではありませんが、SQL データベースは得意です。

データは、リレーショナル データベースではなく NoSQL データベース (SQL とも呼ばれます) に格納されます。これは、非テーブル データベースであるためです。 NoSQL データベースで使用されるデータ モデルは、さまざまなデータベースの作成に使用できます。 ドキュメント、キー値、ワイドカラム、およびグラフのタイプが最も一般的です。

MySQL は、データを整理して保存できるデータベース管理システムですが、SQL は主にクエリと操作に使用されます。 NoSQL データベースは非リレーショナル データベースであるため、SQL は使用されません。

SQLデータベースとNosqlデータベースの違いは何ですか?

画像提供 – https://codersera.com

SQL データベースは垂直方向にスケーラブルですが、NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルです。 SQL データベースはテーブルベースで SQL セマンティクスを使用しますが、NoSQL データベースはドキュメント、キー値、グラフ、または幅の広い列ストアで構成されています。 SQL データベースは、複数行のトランザクションに関しては NoSQL データベースよりもはるかに優れていますが、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に関してははるかに優れています。

データベースを選択する際に組織が行う必要がある最も重要な決定の 1 つは、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースのどちらを使用するかです。 それぞれの長所と短所を理解し、メリットを享受する必要があります。 この記事で説明したように、SQL と NoSQL はさまざまな点で異なります。 組織のデータ管理システムを選択するときは、SQL と NoSQL の違いと、それぞれが異なるタイプのデータ管理である理由を理解する必要があります。 SQL の最初のステップは、ユーザーがこれを作成することです。 データを追加する前にスキーマが必要です。 可変文字長は、デフォルトの変数 varchar です。

No. NoSQL データベースを構築するには、データベース API を使用することをお勧めします。 以下を挿入します。必要に応じて使用できます。 わかりやすい SQL 構文を使用して、同じことを実現できます。 2. NoSQL データベースでは、この制約がなくなった時期と場所があります。 1970 年代はストレージ コストが高騰した時代であり、メモリ ストレージ スペースとディスク スペースはどちらも高価でした。

さまざまなテーブルに格納されているレコードを整理するには、時間がかかる場合があります。 データベース NoSQL は広く使用されていますが、主にエンタープライズ システムではなくニッチ システムとして使用されています。 JAR ファイルや Oracle Weblogic のようなミドルウェア サーバーを作成する必要がないため、Node.js を使用して MongoDB または DynamoDB 操作を実行できます。 ライセンス要件を満たすために、Apache Cassandra などの別のデータベースを使用し、Oracle にライセンス料を支払うことができます。 NoSQL システムに基づくデータベース アーキテクチャは、急速に風景の一部になりつつあります。 NoSQL テクノロジは、その新しい性質のために不安定になる可能性があります。 一方、SQL データベースは 40 年以上の歴史があり、業界標準を使用しています。 特定のニーズに最適なデータベースを決定するには、比較データと対比データが必要です。

最近の 451 Research レポートによると、MongoDB と Redis は、現在使用されている最も一般的な NoSQL データベースです。 彼らは人気があるだけでなく、人気も高まっています。 MongoDB と Redis が非常に人気があるのは当然のことです。なぜなら、SQL データベースよりも多くの利点があるからです。 読み取りおよび書き込み操作に関しては、MongoDB と Redis は他のプラットフォームよりも優れています。 これらはリレーショナル モデルに基づいていないため、データをパーティション分割できず、BLOB ではなくクラスターに格納されます。 その結果、データが常に存在するように NoSQL データベースをより簡単に構成できるようになりました。 MongoDB と Redis はどちらも、スケーリングが容易であるという点で、競合他社よりも優れています。 集中型データベースとは対照的に、この場合はデータベースに依存しません。 問題なくサイズを縮小または拡大できます。 これらの利点にもかかわらず、SQL データベースは多くの企業にとって最も人気のある選択肢であり続けています。 これらの利点により、NoSQL データベースはそれらよりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。 SQL データベースははるかに信頼性が高く、データ クエリに関しては優れたパフォーマンスを発揮します。 MongoDB と Redis には多くの利点があるため、SQL データベースは将来的に課題に直面する可能性があります。 SQL データベースはこれらのデータベースに代わるものではないことに注意してください。

Nosql データベース: 速度と柔軟性

NoSQL などのデータベースの抽象化は、ACID への準拠を必要としないため、リレーショナル データベースに見られるものよりも高速になる可能性があります。 さらに、リレーショナル データベースと同じスキーマまたはデータ ロックの保証を必要としないため、データ編成に関してより柔軟です。

Nosql と Sql と Mysql の違いは何ですか?

画像提供 – https://difference between.info

SQL データベースはリレーショナルです。つまり、相互に関連するテーブルにデータを格納します。 NoSQL データベースは非リレーショナルです。つまり、ネストできる JSON のようなドキュメントにデータを格納します。 MySQL は、SQL 言語を使用するリレーショナル データベースです。

データベースを扱う場合は、SQL、MySQL、および NoSQL に精通している必要があります。 それらがどのように異なるかを知ることは、それぞれを最大限に活用できるようにするために重要です. 以下は、データベースの 3 つの主要なタイプの主な違いの一部です。 結局、NoSQL データベースを使用するか、従来のデータベースを使用するかはあなた次第です。 長所と短所を比較検討し、どちらが自分に適しているかを判断して、どちらが最適かを判断してください。 データベース パフォーマンス アナライザーを使用すると、複数の DBMS プラットフォームを同時にチェックできます。

データの一貫性、整合性、およびデータの冗長性を求める場合、複雑なクエリには NoSQL よりも SQL の方が適しています。 SQL は、ACID プロパティに準拠することで、データの一貫性、正確性、および可用性を常に保証します。 さらに、SQL は明確に定義され、標準化された言語であり、データを使用した開発をはるかに容易にします。
SQL データベースは依然としてデータの保存に最適な方法ですが、NoSQL データベースは強力なツールです。 SQL は用途が広く信頼できるクエリ言語であり、NoSQL を補完する優れた言語です。

Nosql と Sql の例を使用する場合

画像提供 – https://devathon.com

アプリケーションの特定のニーズに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、一般的に、SQL 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適していますが、NoSQL データベースは高いパフォーマンスとスケーラビリティを必要とするアプリケーションに適しています。

保存する情報の種類と、すべてを保存する最適な方法によって、NoSQL と Mongo のどちらを最初に使用するかが決まります。 データ ストレージには、データをある形式で格納するものと、別の形式でデータを格納するものの 2 種類があります。 チームが両方を使用するのは一般的ですが、一方を好む人もいます。 NoSQL エンジンの主な目標は、スケールアウトしてクラウド コンピューティングを使用することです。 クラウド コンピューティングにはスケールアウトの可能性があり、ビジネスを成長させるための理想的なソリューションになります。 NoSQL に関しては、アジャイル開発チームは NoSQL とうまく連携します。 一方、NoSQL ソリューションは、文書化されたソリューションを必要としない難しい問題を引き起こす可能性があります。

大量のデータまたはさまざまなデータ型を扱っている場合、NoSQL はオプションではありません。 データの一貫性や整合性を気にしない場合は、代わりに NoSQL の使用を検討してください。 NoSQL データベースを使用して複雑なデータを保存および管理できるため、必要に応じてコストを管理できます。 問題は、どちらを使用するかではなく、いつ、どこで使用するかです。 激しい議論の中で、Integrant のエンジニアは、ミドルウェア プロジェクトにおける Java よりも JavaScript のメリットについて熱心に議論しました。 この簡単な概要では、ソフトウェア開発プロジェクトにリソースを割り当てるための最も重要な推奨事項のいくつかを Integrant が提供します。

SQL は、この関係性の基盤の上に構築されています。 このようにして、データを簡単かつ効率的に分析できます。 リレーショナル データベースの使用は、ビッグ データに関しては最適なソリューションではない場合があります。
一方、NoSQL データベースは、保存場所に関係なくデータを保存するために作成されます。 その結果、大きなファイルとデータセットをより効率的に処理できます。 NoSQL データベースは、データ ストレージの面でも柔軟性があります。 その結果、ビッグデータ分析を含むさまざまなアプリケーションで使用できます。
そのため、データをより効率的に保存する方法を探している場合は、NoSQL データベースが選択肢になる可能性があります。 一方、SQL を使い始めたばかりで、使い慣れたデータベースを使用する必要がある場合は、SQL の方が適している可能性があります。

Nosql データベースを使用する場合

NoSQL データベースの使用を開始するにはどうすればよいですか? データが非常に構造化されており、ACID への準拠が最優先事項である場合、SQL が優れた選択肢であるという事実に加えて、NoSQL データベースが望ましい理由がいくつかあります。 基本的に、データ要件が明確でない場合や構造化されていない場合は、NoSQL のメリットが得られる可能性があります。 NoSQL データベースに保存されたデータは、SQL データベースに保存されたデータのように事前定義されたスキーマを必要としません。 NoSQL データベースの例をいくつか教えてください。 この MongoDB NoSQL データベースは、ドキュメント ベースで単純なルックアップ クエリを実行できるため、大量のデータを格納するのに理想的です。

SqlまたはNosqlを使用する必要がありますか?

データが非常に構造化されており、ACID 準拠が必要な場合に適したオプションです。 要件が明確でない場合、またはデータが構造化されていない場合は、NoSQL を使用してデータをスケールアップすることをお勧めします。 NoSQL データベースに格納されたデータは、SQL データベースのように事前定義されたスキーマを必要としません。

一部のプロジェクトは SQL データベースの使用に適していますが、他のプロジェクトは NoSQL データベースでうまく機能します。 データベース テクノロジに関しては、なんらかの方法で考える必要はありません。 多くの企業では、さまざまなタスクに非リレーショナル データベースとリレーショナル データベースの両方を使用しています。 リレーショナル データベースに格納するデータは、効果的な方法で編成する必要があります。 一般に、NoSQL データベースは高速でスケーラビリティが高いため、人気が高まっています。 低コストでスケーリングが容易なため、NoSQL はビッグデータの統合を検討している企業にとって魅力的なオプションです。 NoSQL が将来の道であるかどうかについては議論があり、ゲームチェンジャーになると主張する人もいれば、ACID の準拠と標準化には非効率的であると主張する人もいます。

MongoDB は、大量のデータを必要とする Web アプリケーションに最適です。 MongoDB を使用すると、あらゆるタイプのデータを保存でき、必要に応じてデータ ストレージ容量を増やすことができます。

ビジネスに適した Nosql データベースの 3 つの選択肢

まず、SimpleDB について話しましょう。 SimpleDB には、より一般的な NoSQL ツールに見られる多くの機能が欠けているにもかかわらず、私たちのニーズには最適な選択肢です。 コンピューターを完全に制御し、問題に対処することなく、コンピューターが期待どおりに動作していることを確認できます。
次のステップは、Hadoop/HBase を学ぶことです。 HBase は最も人気のある NoSQL ツールではありませんが、私たちのニーズには理想的です。 非常にスケーラブルな HBase を使用して、膨大な量のデータを簡単に処理できます。 さらに、ACID コンプライアンスを提供します。つまり、データは常に安全です。
最後にカサンドラです。 Cassandra は、常に更新またはクエリを実行する必要があるデータに最適です。 その高いパフォーマンスにより、ユーザーは最新の情報が利用可能になるとすぐにアクセスできます。 データの一貫性を維持するために、常に Cassandra のスキーマ進化サポートに頼ることができます。


SQLとNosqlをいつ使用するか

SQL データベースは、クエリの処理とテーブル間のデータの結合を効率的に行うため、アドホック リクエストなどの構造化データに対して複雑なクエリを実行しやすくなります。 製品間で一貫性を欠く NoSQL データベースを見つけることは一般的であり、特にクエリの複雑さが増すと、データをクエリするためにより多くの作業が必要になることがよくあります。

クラウド データベースの選択は、データがどのように見えるか、どのようにクエリされるか、およびどれだけ迅速にスケーリングするかに基づいて行う必要があります。 原則として、SQL (構造化照会言語) および NoSQL (SQL だけではない) データベースが最も一般的なデータベースの種類です。 この記事で、クラウドのビッグ データ シリーズを続けます。 NoSQL データベースを使用すると、SQL データベースを使用してソーシャル メディアの投稿や記事などのデータを保存するよりもはるかに効率的です。 データ ストアは、列ストア、ドキュメント ストア、グラフ ストア、またはキーと値のペアとして機能できます。 NoSQL データベースは、柔軟性とスケーラビリティを念頭に置いて構築されています。 データベースは、ビジネスの成長に合わせて拡大します。

NoSQL データベースは規模が異なるため、データ セットが時間とともにどのように進化するかを考える必要があります。 将来的には、最良の結果を得るために両方のタイプのデータベースを組み合わせる必要があることが提案されています。 クラウドまたはオンプレミスのどちらのデータベース サービスを選択しても、ニーズに合ったデータベースが見つかります。 プライマリ データ ストレージとして NoSQL データベースと NoSQL データベースのどちらを選択するかは、最も重要な決定事項の 1 つです。 次の投稿では、データ ウェアハウスやデータ レイクなどの追加のクラウド データ ストレージ コンポーネントについて説明します。

Sql と Nosql: どのデータベースが最適か?

NoSQL データベースは、そのシンプルさから、データを格納するより効率的な方法として登場しました。 それにもかかわらず、SQL データベースは引き続き実行可能な代替手段であり、NoSQL データベースよりもさまざまな利点があります。 大量のデータを処理できるデータベースが必要な場合は、SQL データベースが適しています。

Nosqlとは

NoSQL は、リレーショナル データベースで使用される表形式の関係以外の方法でモデル化されたデータの格納と取得のメカニズムを提供するデータベースです。 NoSQL データベースは、ビッグ データ アプリケーションでよく見られます。

NoSQL データベースは非リレーショナル データベースであり、リレーショナル データベースとは異なる形式でデータが書き込まれます。 慣用言語、宣言型の構造化クエリ言語、および例によるクエリ言語の API を使用して、NoSQL データベースからデータを取得します。 要件を急速に変更することで、アジャイルな開発パラダイムを提供します。 以前は、リレーショナル データベースが最も一般的なデータベース モデルでした。 NoSQL データベースには、さまざまなデータ モデルとスキーマ タイプが付属しています。 大量のデータと高レベルのレイテンシを必要とするアプリケーションの開発に最適です。 NoSQL データベースを使用したくない場合は、次のヒントを参考にしてください。

使用するテーブル (またはコンテナー) が少なく、参照データを使用しないアプリケーションでは、テーブル (またはコンテナー) が少なくなります。 SQL データベースは、使いやすく、大量のデータを処理できるように設計されています。 データベースは、開発者のプログラミングも簡素化します。 NoSQL データベースのスケールアウト プロセスは、スケーリングと呼ばれます。 大量のデータを処理する能力は大きなプラスです。

データベース NoSQL は、世界が拡大するにつれてますます人気が高まっています。 従来のデータベースには欠点もありますが、これらに比べて利点でもあります。 NoSQL データベースは、より効率的かつ高速にデータを読み取るように設計されています。 第 2 に、NoSQL データベースはより柔軟で、より高速にアクセスするとより多くのデータを保存できます。 さらに、NoSQL データベースは学習と使用が容易であるため、データ集約型アプリケーションにとって理想的なプラットフォームになります。 NoSQL データベースには、使いやすさや柔軟性の向上など、いくつかの利点があるため、ここ数年人気が高まっています。 より高速で、より効率的で、より柔軟で、使いやすいデータベースを探している場合は、NoSQL データベースを選択できます。

Nosql データベースが現代の私たちを動かす

NoSQL データベースの使用は、Web アプリケーション、モバイル アプリ、ビッグ データ、および産業用アプリケーションで広く行われています。 顧客データ、製品データ、ストリーミング データなどのリレーショナル データベースを使用して、NoSQL データベースではアクセスが困難または不可能なデータを格納できます。 NoSQL データベースは、スケーラビリティに優れているだけでなく、大量のデータを処理する場合にも人気があります。

Rdbms 対 Nosql

表形式の構造を使用して、データを RDBMS に格納できます。 テーブル ヘッダーは、列名と行とそれに対応する値を含むものです。 これは、構造化、半構造化、および非構造化を可能にするタイプのデータ ストレージです。 通常の DBMS を使用する場合、ACID は使用されません。つまり、データは保存されません。

市場には、多数のデータベース オプションが用意されています。 ほとんどの RDBMS、NoSQL、ビッグ データ、およびデータベース アプライアンス プラットフォームは、開発者にとって理解しにくいものです。 多くの大企業は、費用を節約するために、代替データベースの使用をすでに開始しています。 NoSQL データベースは固定テーブルを必要とせず、水平方向にスケーリングできます。 スキーマまたは固定データ構造を使用しないデータ モデルはサポートされていません。 データベースの数が少ないため、定義済みのスキーマを使用しなくても、No. SQL データベースにデータを挿入できます。

SQL データベースは、その形式やデータ モデルをいつでも変更できます。つまり、アプリケーションの中断と変更管理は、どちらも困難な側面です。 サーバーのコストは低く、オープンソースはより手頃な価格です. データベース NoSQL システムは安価にセットアップでき、簡単に変更できます。

Nosql データベースが主流になっている理由

一般に、RDBMS システムよりも NoSQL データベースが好まれます。これは、より幅広いデータ型を処理できるためです。 通常、オブジェクト指向データは RDBMS によって処理されますが、非リレーショナル データは NoSQL によって処理されます。 SQL 構文は通常、RDBMS システムで使用されますが、NoSQL システムはさまざまな言語構造で構成されています。

Nosql データベース

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースで使用される従来のテーブル ベースのモデルを使用しない非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースにはあまり適していない大量のデータを格納するためによく使用されます。

リレーショナル テーブルにデータを格納する代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。 それらは、柔軟性、スケーラビリティ、およびデータ管理要件に迅速に対応する能力により、現代のビジネスのニーズを満たすように設計されています。 「nosql」という用語は、ドキュメントのみを含むデータベース、キー値ストア、ワイドカラム データベース、グラフ データベースなど、さまざまなデータベースを指します。 ますます多くのグローバル 2000 企業が、ミッション クリティカルなアプリケーションを強化するために NoSQL データベースに移行しています。 その複雑さのために、ほとんどのリレーショナル データベースにとって難しすぎる 5 つの傾向が明らかになりました。 リレーショナル データベースは、データ モデルが固定されているため、アジャイルに必要な柔軟性に欠けるため、アジャイル開発の大きな障害となっています。 アプリケーション モデルは、NoSQL データ モデルを定義するために使用されます。

NoSQL のデータのモデルは静的ではありません。 JSON 形式は、データを格納するためのドキュメント指向データベースのデファクト スタンダードです。 これにより、ORM フレームワークが不要になるだけでなく、アプリケーション開発がより効率的になります。 N1QL (ニッケルと発音) は、Couchbase Server 4.0 で SQL を JSON に接続できる強力なクエリ言語です。 標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントをサポートするだけでなく、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) など、さまざまな機能をサポートします。 NoSQL 分散データベースの運用上の利点は、そのスケールアウト アーキテクチャと単一障害点がないことに加えて、数多くあります。 モバイル アプリや Web アプリの可用性が高まっているため、オンラインでの顧客エンゲージメントがますます増えています。

NoSQL データベースのインストール、構成、スケーリングは簡単です。 デバイスは、読み取り可能、書き込み可能、​​およびストレージ情報を提供するように設計されています。 これらは、さまざまなサイズのクラスターの管理と監視など、さまざまな規模で使用できます。 MongoDB は、データ センター間の組み込みのレプリケーションを含む分散 NoSQL データベースです。これは、この機能を含まない他のデータベースよりも大きな利点です。 このテクノロジーを使用すると、アプリケーションは、データベースが独自のフェールオーバーの実行に失敗するのを待つ必要がなくなり、フェールオーバー自体を実行できます。 今日、NoSQL は Web、モバイル、および IoT アプリケーションの設計におけるコア テクノロジーになりつつあります。

プロのユーザーの間で長い間人気を博してきた LinkedIn は、人気のソーシャル ネットワーキング サイトに進化しました。 その結果、多くの人が、友人や同僚とつながり、仕事を見つけ、新しいキャリア パスについて学ぶための新しい方法を発見しています。 グラフ データベースは、サイトのさまざまなシステム間の関係を強化します。
NoSQL データベースは、大量の多様で構造化されていないデータを迅速に分析および処理することを目的として作成されました。 リレーショナル データベースなどの従来のデータベースは、特定の事前定義された形式でデータを格納するように設計されています。 定義済みの形式でデータを保存するためのものではありません。
柔軟性があり、さまざまなスキーマ モデルを使用できるため、大量のデータを扱うアプリケーションに最適です。 リレーショナル データベースよりも高速で効率的であるという事実は、大量のデータを迅速に処理および分析する必要がある企業にとって優れた選択肢となります。

Nosql データベースが普及している理由

MongoDB は非常に人気のある NoSQL データベースです。 MongoDB データベースは、B ツリー インデックスを使用して検索できる一連のテーブルで構成されています。 また、MongoDB のスキーマフリーの性質により、迅速な開発と実験が可能になります。
別の NoSQL データベースである Cassandra が利用可能です。 このデータベースは列に基づいており、検索結果を高速化するために B ツリー インデックスを採用しています。 さらに、Cassandra はスキーマフリーの開発と実験をサポートしているため、迅速なプロトタイピングが可能です。
Redis、HBase、および ElasticSearch は、最も人気のある NoSQL データベースの一部です。 LRU エビクション アルゴリズムを Redis と組み合わせて使用​​すると、データ ストレージを改善できます。 HBase は、B ツリー インデックスを使用して検索可能な列指向のデータベースです。 ElasticSearch は、より高速な検索を実行できる逆インデックス ベースの検索エンジンです。

Mongodb 対 Sql

作品の結論。 MongoDB は、動的スキーマ機能により、より高度で大量のデータを処理できるデータベースです。 SQL Server は、リレーショナル データベース システムを管理し、エンド ツー エンドのビジネス データ ソリューションを提供するために使用される RDBMS です。 非構造化データの場合は、MongoDB が適しています。

MongoDB と SQL データベースの世界は正反対です。 前者は非構造化データを扱い、後者は組織化された構造化データを扱います。 どちらも特定の種類のアプリケーション向けに設計されており、それぞれに長所と短所があります。 この記事では、MongoDB と SQL データベースの違いについて詳しく説明します。 2000 年代まで、SQL データベースはクエリと分析の標準でした。 インターネットと Web 2.0 ブームが発生したとき、大量の非構造化データが生成されました。 このタイプのデータは、同様の構造を持つテーブルにマップできませんでした。

この時期に NoSQL データベースが導入されました。 MongoDB は、一貫性、可用性、およびパーティションに関係する CAP 定理に基づいています。 CAP 定理は、データの可用性を定量化しようとする点で SQL データベースとは異なりますが、SQL データベースは ACID プロパティを測定しようとします。 このシステムは、高可用性と信頼性を維持するために、コモディティ ハードウェアを使用して複数のノード間でデータを複製します。 インターネット アプリケーションや IoT デバイスでは、生成されるデータのほとんどが構造化されていないため、従来のデータベースはほとんど必要ありません。 MongoDB はドキュメント クエリをサポートしているにもかかわらず、開発が遅れており、機能が制限されています。 MongoDB で分析を実行できない場合は、リレーショナル データベースで分析クエリを実行できます。

MongoDB BI コネクタは、Tableau、Cognos などの最も一般的なビジネス インテリジェンス ツールと組み合わせて使用​​できます。 データ ウェアハウスは優れたソリューションですが、コストがかかる可能性があり、多くの欠点があります。 また、データを NoSQL にしたくない場合は、リレーショナル スキーマの使用を強制することもできます。 既存のビジネス インテリジェンス ツールを MongoDB に接続する場合は、MongoDB に準拠していることを確認する必要があります。 これを使用することには 1 つの欠点があります。それは、複数の異種ソースからのデータを同時に接続できないことです。 MongoDB に接続し、MongoDB からデータを取得して分析するカスタム Python アプリケーションを作成できます。 PyMongo を使用すると、MongoDB データを取得してから MongoDB に書き戻すことができます。 データ ウェアハウスと比較すると、これはより良い選択肢になる可能性がありますが、探索的データ分析は商用クライアントにとって最適な選択肢ではない可能性があります。

Mongodb は SQL を置き換えていますか?

MongoDB は将来 MySQL に置き換わりますか? 従来の SQL データベースは、アプリケーションの開発とストレージに引き続き使用できます。 MongoDB が MySQL を完全に置き換える可能性は低いという事実にもかかわらず、構造化データベースと非構造化データベースの両方が同じ環境で使用される可能性があります。

Mongodbの前にSqlを学ぶ必要がありますか?

MongoDB は NoSQL データベースであり、クエリ言語として SQL を採用していません。 一方、MongoDB は、そのエンジンが幅広い言語と通信できるようにするために、多くのドライバーに依存しています。 データは、No-SQL データベースのコレクションと呼ばれるデータベース オブジェクトに格納されます。