さまざまな種類の NoSQL データベースとその長所と短所

ニーズに最適な低レイテンシNoSQL データベースを選択する際には、考慮すべき多くの要因があります。 重要な要素には次のようなものがあります。 – データベースがデータをディスクに書き込む速度は? – データベースが読み取りを実行できる速度は? – データベースはどの程度スケールしますか? – データベースの管理と管理はどの程度簡単ですか? NoSQL データベースは、高速な読み取りおよび書き込み速度を必要とする高性能アプリケーションによく使用されます。 また、迅速かつ簡単にスケーリングできる必要があるビッグ データ アプリケーションにもよく使用されます。 利用可能な NoSQL データベースにはさまざまな種類があり、それぞれに独自の長所と短所があります。 ニーズに最適な低レイテンシ NoSQL データベースは、アプリケーションの特定の要件によって異なります。

CylonDB は既存のインフラストラクチャのパフォーマンスを劇的に改善するため、これまで以上に多くのことを実行できます。 インフラストラクチャで最速の NoSQL を使用して、高スループット/低レイテンシのワークロードを実行できます。 大規模な重要データと大規模な列のユース ケースに関しては、ScyllaDB は理想的な NoSQL データベースです。

最速の Nosql データベースはどれですか?

ScyllaDB は、非常に高速な NoSQL データベースであり、使いやすく非常に優れた優れたデータベースです。

企業は TIMi を使用して、企業データを活用することで、新しいアイデアを開発し、重要なビジネス上の意思決定をより迅速かつ簡単に行うことができます。 これは、クラウドまたはオンプレミスで使用して、データベース管理に関連する管理タスクを自動化できる、完全に管理された Database-as-a-Service (DBaaS) プラットフォームです。 MongoDB の無料のオープン ソース バージョンである Percona Server for MongoDB は、MongoDB Community Edition のドロップイン代替品です。 MongoDB データベースは、最新のアプリ開発者が使用し、クラウド経由でアクセスできるようにすることを目的とした、ドキュメントベースの分散型データベースの一例です。 サーバーレスでクラウドネイティブな NoSQL ドキュメント データベースである Cloud Firestore は、モバイル、ウェブ、IoT アプリでデータを保存、同期、クエリするために簡単に使用できます。 Smart Data Testing Solution は、ビッグ データ、データ ウェアハウス、ビジネス インテリジェンス レポート、エンタープライズ アプリ/ERP のデータ検証と ETL テストを自動化します。 NoOps データベースを使用すると、使用した分だけ料金を支払う必要がなくなります。 初期費用や未使用のリソースは使用されません。

SolarWinds Database Performance Monitor (DPM) を使用すると、データベースを監視して、システム パフォーマンス、チームの効率、およびインフラストラクチャ コストの節約を改善できます。 リレーショナル モデルに基づく Tibero データベース管理システム (DBS) は、リソースをほとんどまたはまったく必要としません。 このテクノロジーにより、大量のデータ処理要求に対するより効率的な応答時間が可能になります。 DynamoDB は 1 秒あたり数万のリクエストを処理でき、ピーク需要時には 1 日あたり数万のリクエストを処理できます。 AI、ストリーミング、グラフ、および分析をネイティブに統合することにより、BangDB データベースはユーザーに幅広い複雑なデータ型を処理する機能を提供します。 NCache キャッシュは、アプリケーション データを非常に短時間でキャッシュし、非常に直線的です。 RestDB.io は、サービスとしての単純な NoSQL データベース バックエンド (DBaaS) であり、フロントエンドとバックエンドの両方のサポートが含まれています。

Aerospike は、あらゆる規模に対応する最先端の次世代リアルタイム NoSQL データ ソリューションを提供します。 Alachisoft は 2003 年以来、市場のリーダーです。外部委託のマルチマスター配信ネットワークのおかげで、世界中のどこからでもクリックするだけで、高速で読み取り可能な読み書きが可能になります。 LeanXcale データベースは SQL に基づいており、その機能を NoSQL と組み合わせています。 大量のデータ バッチを取り込み、SQL または GIS を介してリアルタイム データを生成し、Web または SQL クエリを介して公開できるようにします。 データのスケーラビリティとサーバー ロード バランサは、データ拡張と同時実行アクセスを自動化することで、テーブルストア データのスケーラビリティを可能にします。 Couchbase などの NoSQL データベースは、スケーラブルで可用性の高いプラットフォーム上のビジネス クリティカルなアプリケーションに必要な柔軟性を提供します。

Amadeus、American Express、Carrefour、Cisco、Comcast/Sky、Disney、eBay、LinkedIn、Marriott、Tesco、Tommy Hilfiger、United、Verizon、その他何百もの有名企業がすべてその製品を使用しています。 AllegroGraph の目標は、すべてのデータとナレッジ サイロを統合してエンタープライズ ナレッジ グラフを作成することです。 MarkLogic は拡張性に優れているだけでなく、データを保護します。 ナレッジグラフ ソリューションには、テクノロジーとサービスの両方が含まれています。 当社は、トランザクション データと構造化データの両方を提供する、完全にトランザクション対応の NoSQL ドキュメント データベース テクノロジーのマーケット リーダーです。

データベースを選択する前に、アプリケーションのニーズを考慮することが重要です。 S スケーラビリティ、速度、およびデータの可用性は、考慮すべき要素のほんの一部です。 スケーラビリティが重要な考慮事項である場合は、Cassandra の方が適している可能性があります。 Cassandra は、高性能で低レイテンシーのアプリケーション向けに設計されています。 データの扱いが早く、大きなファイルも楽に扱えるので書き込みも簡単です。 一貫性がすべての中心にある場合、MongoDB は適切な選択です。 MongoDB データベースは、すべてのデータを JSON ファイルに格納するドキュメント指向のデータベースです。 その結果、データへのアクセスとクエリが非常に簡単になります。 PostgreSQL の可用性が懸念される場合は、それを使用することをお勧めします。 PostgreSQL は高レベルのパフォーマンスを備えているため、高レベルの負荷を処理できます。 Amazon Relational Database Service (RDS) からも利用できるため、セットアップと管理が簡単です。

Mongodb: 階層データ ストレージに最適なプラットフォーム

MongoDB は、リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) よりも 100 倍近く高速であるため、階層型データ ストレージの優れたプラットフォームです。 CAP の定理 (一貫性、可用性、およびパーティション許容度) は、データ ストレージの迅速な応答時間を必要とするビジネスに優れた基盤を提供します。 SQL サーバーは、JOIN およびグローバル トランザクションをサポートしていないため、データにアクセスするときに迅速な結果が必要なビジネスに適しています。 Cassandra はトランザクションの応答時間が長いため、大量のデータをメモリに格納する必要がある企業にとって優れた選択肢です。

低遅延データベースとは

低待機時間データベース(LSDB) は、データベース管理に対するアーキテクチャと実装のアプローチであり、エンド ユーザーに非常に高いパフォーマンスと最小限の待機時間を提供することを目的としています。

平均レイテンシは、理論上の測定値として、エンド ユーザー エクスペリエンスに直接影響を与えることはほとんどありません。 パーセンテージでパフォーマンスを測定すると、実際のパフォーマンスをよりよく理解できます。 パーセンタイル内の各測定値に反映される実際のレイテンシがあります。 低待機時間のアプリケーションを開発する場合、待機時間を短縮するための最良の選択肢であるデータベースが不可欠です。 ネットワーク化されたアプリケーションに遅延が発生することは避けられません。 データベース操作は、常にユーザーの全体的な待ち時間に影響を与えます。 NoSQL データベースは、単純な一貫性のためではなく、高スループットと低レイテンシーのために、複数のノードにまたがる大規模なデータ分散で使用することを目的としています。 IT チームは、ユーザー ケースをそれに対応するデータベースに一致させることで、待ち時間を短縮できます。

CylonDB は、高パフォーマンスで低レイテンシーのデータ集約型アプリ向けに設計できる NoSQL データベースです。 Java の代わりに C を使用してビルドするため、大量のコードを管理する必要がありません。 Comcast の合成負荷テストでは、100 ミリ秒のレイテンシを達成できる Cassandra と比較して、ScyllaDB は 8 ミリ秒のレイテンシを達成できることがわかりました。 ScyllaDB は、高性能サーバー アプリケーションを可能にする高度なオープン ソース C 言語に基づいています。 低レイテンシを実現するために、コアごとのシャード アーキテクチャ、専用キャッシュ、および自律的な操作がすべて使用されます。 ScyllaDB は、ソーシャル メディア、AdTech、サイバーセキュリティ、および産業用 IoT 業界の企業に採用されています。その理由は、低く予測可能なロングテール レイテンシを実現できるからです。

システムを設計するときは、レイテンシを考慮することが重要です。 超低レイテンシーとは、ほんの一瞬で測定される低レイテンシーのサブセットを指します。 「超低遅延」という用語は、500 ナノ秒未満の遅延として定義され、1 ミリ秒未満の速度は超低と見なされます。
超低レイテンシーを実現するには、システムが要求と応答を複数の場所に迅速にルーティングできる必要があります。 ping データを収集すると、リクエストとレスポンスがたどるパスを理解し、潜在的なボトルネックを特定するのに役立ちます。

データベース遅延の処理方法

データベースのレイテンシーとは何ですか? データ レイテンシは、データ パケットがデータベースに保存されるか、データベースから取得されるのにかかる時間です。 ビジネス インテリジェンス (BI) におけるデータ レイテンシとは、ビジネス ユーザーがデータ ウェアハウスまたはダッシュボードからデータを取得するのにかかる時間を指します。 最速のデータベースはどれですか? MongoDB は、リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) よりもほぼ 100 倍高速な階層データ ストレージ オプションです。 CAP の定理 (一貫性、可用性、分断耐性) は、このプラットフォームの基盤です。 データベースの待ち時間を修正するにはどうすればよいですか? 待ち時間の比較の目的は、データベースへの要求と応答がユーザーをどこにどのように導くか、またユーザーがたどる経路を特定することです。 ping テーブルを使用して、ネットワーク上のホップが相互に干渉している範囲を追跡できます。 リアルタイム データに最適なデータベースは? SQLite は、組織がモバイル デバイス、Web ブラウザー、およびその他のアプリケーションでデータを保存、取得、および変更するために使用するオープン ソース データベース エンジンです。 C 言語の組み込みライブラリに組み込まれている機能には、コンパクトで、独立した、安全なトランザクション データベース エンジンがあります。

Dynamodb が Mongodb より優れている理由

各データベースがマルチインストゥルメンタル トランザクションをサポートしているにもかかわらず、MongoDB は、同じドキュメントとフィールドを同時に読み書きできる唯一のデータベースです。 DynamoDB は、同時に複数の操作をサポートしていません。

私はMongoDBが初めてです。 MongoDB を使い始める最良の方法と、MongoDB と DynamoDB の違いは何ですか? ソフトウェアやアプリケーションの開発にはデータベースが必要です。 この記事では、最も広く使用されている 2 つのデータベース、MongoDB と DynamoDB について説明します。 最良の結果を提供できるよう、プロジェクトは詳細に評価されます。 MongoDB は、C、Javascript、および Python で記述されたクロスプラットフォームの汎用ドキュメント指向データベース システムであり、すべてのプラットフォームで使用することを目的としています。 ドキュメントの管理と保存は、BSON (Binary Javascript Object Notation) 形式のドキュメントを使用して行われます。

MongoDB の主な利点は、柔軟なデータベース スキーマです。これにより、よりネイティブなデータ型をサポートできるため、ドキュメントをネストできます。 Amazon DynamoDB は、Amazon Web Services で利用できる強力で柔軟な NoSQL データベースです。 2012 年にデビューし、キー値データとドキュメント指向のデータ型が含まれています。 MongoDB には大量のデータ重複があります。 データ セット間の関係が十分に定義されていないため、データ セットも問題に直面します。 より多くの情報に基づいた意思決定を支援するために、この記事では MongoDB と DynamoDB を比較します。 MongoDB は、モバイル アプリや CMS (コンテンツ管理システム) で広く使用されている堅牢で信頼できるデータベースです。 DynamoDB は、DynamoDB とは対照的に、ゲームおよび IoT 業界で人気があります。

AWS RDS と DynamoDB の比較 AWS RDS と DynamoDB のいくつかの特徴は類似しています。 どちらのプラットフォームにも定義済みのスキーマがないため、ルックアップ時間が速く、スケーラビリティが高く、データはデータベースに保存されません。 一方、DynamoDB は、はるかに大規模なデータ コレクションを処理する機能を備えており、より複雑なデータ用に特別に設計されています。 AWS RDS は高速で安定しているため、比較的小さなデータ セットには AWS RDS を使用することをお勧めします。

Dynamodb 対 Mongodb: 最高の非リレーショナル データベースはどれですか?

Amazon DynamoDB はドキュメントとキーと値の両方のデータ構造をサポートしているため、MongoDB JSON ドキュメントの移動は比較的簡単です。 MongoDB データが保存されている JSON 形式を変更する必要はありません。JSON ドキュメントはメモリに読み込まれ、そのメモリ状態に基づいて DynamoDB テーブルに変換されます。 MongoDB JSON ファイルを使用して、MongoDB JSON ドキュメントを DynamoDB に簡単にエクスポートできます。 構築に時間がかかる MongoDB とは対照的に、DynamoDB は非常に高速です。 その結果、DynamoDB はスケーラビリティ アプリケーションのセッションの代わりとして頻繁に使用されます。 DynamoDB で使用されていないデータが多数ある場合は、別のテーブルに移動することをお勧めします。 MongoDB がモバイル アプリケーションと Web アプリケーションの両方に適している理由はいくつかあります。それは、非リレーショナルであり、拡張性が高く、複数のデバイスにデプロイできることです。

低遅延データベース

低待機時間データベースは、迅速な応答時間を提供するように設計されたデータベースの一種です。 低遅延データベースは、株式取引やゲームなど、リアルタイム データが必要なアプリケーションでよく使用されます。

市場データを最も効率的に管理するには、スーパーコンピューターの時系列データベースに eDBXtreme を使用します。 このデータベースは、非常に効率的なインメモリ データベース システム (IMDS) を利用することで、すべての I/O、キャッシュ管理、データ転送、およびその他のデータベース レイテンシの原因を排除するように設計されています。 組み込みのフィードハンドラーと時系列データのサポートにより、CPU キャッシュへの関連データの流れが改善されます。 eDBXtreme は常に新しい STAC 速度記録を樹立しています。 最新の STAC ベンチマーク テストの結果を確認してください。 時系列データは、他のタイプのデータよりも迅速に分析できることが示されています。 McObject データベースのスペシャリストが待機しており、検索をお手伝いします。

最速の Nosql データベース ベンチマーク

ユーザーの特定のニーズに大きく依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、最も人気のある nosql データベースには、MongoDB、Cassandra、Redis などがあります。 これらのデータベースはすべて速度とスケーラビリティで知られているため、ユーザーのニーズに最も適したデータベースはどれかということになります。

彼らはベンチマーク テストを考案し、Couchbase、MongoDB、および DataStax データベースが相互にどの程度のパフォーマンスを発揮するかを確認しました。 同社は、Couchbase Server などのオープン ソース ソフトウェアに関与しています。 データ耐久性設定がアクティブにならないようにするために、Yahoo Cloud Benchmark とそのワークロードをシャットダウンしました。 Altoros によると、すべてのクラスター トポロジで MongoDB と Cassandra を上回っています。 この最初のテストでは、MongoDB のパフォーマンスは良好でしたが、ノード数が少なかったことが妨げになりました。 Cassandra のレイテンシーはより高かったものの、クラスターが成長するにつれてレイテンシーが大幅に低下したことは注目に値します。 Altoros によると、Couchbase のパフォーマンスは、データセットやクラスターのサイズに関係なく、MongoDB を上回っていました。

テストの 1 つでは、Couchbase が JOIN 操作をサポートする唯一のデータベースであることがわかりました。 アルトロスとは対照的に、カサンドラは安定していないように見えました。 毎回異なる方法で構築および実行されるため、さまざまな点で優れています。

Nosql データベース

Nosql データベースは、従来のテーブル形式で構造化されていないデータの保存と取得を可能にするデータベースの一種です。 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な読み取りおよび書き込み速度を提供できるため、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よく使用されます。

NoSQL データベースでより多くの変数を生成する機能は、その機能の 1 つです。 データベース NoSQL データベースは、リレーショナル データベースの典型的な表形式構造ではなく、ドキュメントの構造に似た 1 つの構造でデータを格納します。 この非リレーショナル データベース設計ではスキーマを実行する必要がないため、スケールアップして、通常は構造化されていない大規模なデータ セットを数分で処理できます。 データベース NoSQL データベースは本質的に非リレーショナルであるため、テーブルを接続する必要がありません。 さまざまなデータ構造を持つ NoSQL を使用して、モバイル アプリやデータ分析を作成できます。 NoSQL データベースには多くの利点がありますが、企業はリレーショナル データベースと NoSQL データベースの両方を頻繁に使用します。 ドキュメント データベースは、データをドキュメントとして保存するために使用されます。ドキュメントは、アプリケーションで使用するときに整理できます。

ドキュメント データベースは、ドキュメント管理システムとユーザー プロファイルに頻繁に使用されます。 ユーザーは、列内の名前をクリックすることで、幅の広いデータベースの特定の列にアクセスできます。 Apache HBase とApache Cassandraは、そのようなデータベースの 2 つの例です。 グラフ データベースは、グラフ内の要素間の接続のネットワークを格納および管理します。 データはディスクではなくメイン メモリに保存されるため、データへのアクセスが高速になります。 これは、従来のディスクベースのデータベースとの大きな違いです。 マイクロサービスは、すべてのアプリケーションに対して単一の共有データ ストアを必要としないため、魅力的なオプションです。

IBM は、さまざまなアプリケーションで多数の NoSQL および NoSQL データベースを提供しています。 IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced は、IBM Cloud Pak for Data 製品のアドオンです。 このサービスは、Apache CouchDB、PouchDB、および一般的な Web およびモバイル開発スタック用のライブラリなどのオープン ソース プロジェクトと互換性があります。

大規模データ向けの最速データベース

データのサイズと構造、ワークロード、ハードウェアなど、さまざまな要因に依存するため、この質問に対する明確な答えはありません。 大規模データ向けの最速データベースには、Apache Hadoop、Apache Spark、Google BigQuery などがあります。

ビジネスに不適切なデータベースを選択した場合の長期的な結果について考える必要があります。 データ戦略を構築し、運用データベースを評価する場合は、記録する必要があるデータの種類を理解することも同様に重要です。 非構造化データは構造化データよりもクエリを実行するのが難しく、構造化データは個々の事実を強調したり、要求に応じて情報を検索したりするのが簡単です。 各データベースには一定数のボリュームが保存されるため、使用するボリュームを選択してカスタマイズできます。 リアルタイム データベースの場合は、分析用に最適化されたデータベースを選択します。 非リレーショナル データベース (または NoSQL) は、データ構造を停止して操作する時間がないビジネスで使用できるため、より一般的になっています。 MongoDB は、大規模なデータ セット向けの一般的なデータベース エンジンです。

Redis は、低速の DBMS から Redis にデータを接続するために使用できる HTTP キャッシュ レイヤーです。 このアプリケーションは非常に用途が広く、データをディスクに保存しながら、追加のデータを記録することもできます。 うまくいけば、どのデータベースがビジネス プロジェクトに最適であるかがわかったので、より良いアイデアを得ることができます。

データベースのレイテンシとスループット

スループット メトリックは、1 秒あたりにネットワークを正常に通過するデータ パケットの数の尺度であり、レイテンシは、データ パケットがネットワークを実際に通過するのにかかる時間です。 その結果、データ転送と速度は関連する用語になります。

データベースのチューニングの場合、OtterTune のデフォルトの目標は、クエリのレイテンシを 99 パーセンタイルにすることです。 このカテゴリのメトリクスは、アプリケーションへの依存度が低く、クエリのレイテンシのように需要と大きく異なることはありません。 データベースをチューニングすると、クエリ処理が高速化され、クエリの待機時間が短縮されます。 DBMS によって維持されるクエリ ダイジェストに基づいて、OtterTune はクエリ出力に基づいてレイテンシを計算します。 パフォーマンス スキーマ メトリックを使用して、サポートされているすべてのバージョンのデータベースのクエリ レイテンシを判断できます。 実行回数と平均レイテンシーを使用して、レイテンシーのパーセンタイルを概算できます。 OtterTune は、events_statements_histogram_global テーブルのデータを使用して、グローバル システムのレイテンシ パーセンタイルを計算します。

バケット内のすべてのステートメントの 90 パーセンタイルの平均レイテンシが同じであると仮定すると、レイテンシは 5 ミリ秒になります。 PostgreSQL の pg-statements モジュールは、PostgreSQL データベースのデータを使用してクエリのレイテンシを計算できます。 モジュールが存在しない場合は、データベースで実行する必要があります。

データベース遅延とは?

データ パケットの保存または取得にかかる時間は、データ レイテンシと呼ばれます。 ビジネス インテリジェンス (BI) データの待機時間は、ビジネス ユーザーがデータ ウェアハウスまたはダッシュボードからデータを取得するのにかかる時間です。

データベースのスループットとは?

データベースの速度を計算するには、1 秒あたりのトランザクション数にシステムのスループットを掛けます。

レイテンシとスループットのどちらが重要か?

ネットワークの遅延とスループットの両方が、ネットワークのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 待ち時間が長すぎると、パケットが宛先に到達するまでに時間がかかります。

スループットと遅延の違いは何ですか?

スループットは時間の経過とともに配信できるオブジェクトの量を決定し、遅延はオブジェクトの配信にかかる時間を決定します。