さまざまなタイプの NoSQL データベース

公開: 2022-11-16

Nosql データベースは、過去数十年間の主力であった従来のリレーショナル データベースとは大きく異なります。 多くの場合、それらはより高速で、よりスケーラブルで、より柔軟です。 しかし、それらはどのように機能しますか？ Nosql データベースは、単純なキーと値のストアを使用して機能します。 つまり、キーと値を持つ単純なテーブルにデータを格納します。 キーは値を検索するために使用され、値はデータそのものです。 この単純なキーと値のストアは、JSON や XML などの構造化データを含む、あらゆる種類の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、ユーザー データやセッション データなど、常に変化するデータを格納するためによく使用されます。 Nosql データベースは非常に簡単にスケーリングできるため、Web アプリケーションでよく使用されます。 従来のリレーショナル データベースが特定のポイントに達すると、非常に遅くなり、スケーリングが困難になります。 しかし、nosql データベースはサーバーとキーを追加し続けることができ、引き続きうまく機能します。 ただし、Nosql データベースは完璧ではありません。 リレーショナル データベースに慣れている場合は、操作が難しい場合があります。 また、データが標準化された形式で保存されていないため、安全性が低くなる可能性があります。 しかし、全体として、nosql データベースは多くのアプリケーションにとって優れたオプションです。 それらは高速で、スケーラブルで、柔軟です。 従来のリレーショナル データベースに代わるものを探している場合は、nosql を検討する価値があります。

NoSQL は、SQL を含まないデータベースのコレクションに付けられた名前です。 NoSQL データベース システムは、4 つのタイプに分けることができます。 各タイプのNoSQL データ モデルの動作には大きな違いがあります。 一方、NoSQL データベースには、NoSQL データベースを普及させる機能のほとんどが欠けています。 スキーマ、データ クラスタリング、レプリケーション サポート、そして最終的には一貫性がすべて必要です。 キー値データベースを使用する Web アプリケーションは、セッション管理とキャッシュに最適です。 データを格納するときは、幅の広い列ストアの列が優先されます。

NoSQL と SQL には、API、データ モデル、スキーマ要件、スケーラビリティ、データ整合性の 5 つの主要な側面があります。 データは、自由に、または自由形式の NoSQL データベースに、スキーマレスな方法で保存できます。 このアプローチによって提供される柔軟性により、プログラマーはタスクをより迅速に完了することができます。 NoSQL および SQL データベースでは、データの整合性は、アプリケーションやユーザーによるデータの作成、読み取り、更新、および削除の方法とは異なる方法で管理されます。 ACID トランザクションは、正しい結果を生成するか、一貫したデータベース状態で終了するかのいずれか大きい方になります。 リレーショナル管理システム (RDBMS) より前に構築されたデータベースなど、一部のデータベースは NoSQL と見なすことができます。 「大規模データベース クラスタリング」という用語は、2000 年代初頭にクラウドおよび Web アプリケーションの展開のために構築されたデータベースを表すために最も一般的に使用されています。

列に書き込むことができる NoSQL データベースには、Cassandra、HBase、Hypertable などがあります。

さらに、NoSQL には動的操作がないため、それらを処理できません。 化合物が ACID 特性を持つという保証はありません。 クレジット カード処理などの金融取引を実行する場合、SQL データベースが優先される場合があります。 安定した一貫したアプリケーションを維持する必要がある場合は、NoSQL も避ける必要があります。

データは、リレーショナル データベースとは異なる方法で NoSQL データベース (SQL データベースとも呼ばれます) に格納できます。 NoSQL データベースは、データ モデルに応じてさまざまな機能を持つことができます。 ドキュメント、キー値、ワイドカラム、およびグラフ フォームは、最も一般的なタイプのドキュメントです。

世界で最も収益性の高い航空会社である Ryanair は、NoSQL のおかげで 300 万人のユーザーを持つモバイル アプリを開発しました。 その結果、Marriott は予約システムに NoSQL を採用し、年間 380 億ドルの収益を上げています。 世界最大の新聞社である The Times of India は、NoSQL を使用して、Gannett 独自のコンテンツ管理システム Presto を管理しています。

Nosql データベースはどのように機能しますか?

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Nosql データベースは、高レベルのパフォーマンスとスケーラビリティを提供するように設計されています。 キーと値のペアでデータを保存することで機能するため、非常に高速で柔軟になります。 nosql データベースを使用する最大の利点の 1 つは、必要に応じて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできることです。これにより、大規模なアプリケーションに最適です。

ドキュメント データベースは、テーブル データベースよりもデータを格納する可能性が高くなります。 柔軟性、スケーラビリティ、およびビジネス データ管理の要求に対する応答性により、要求の厳しい今日の組織に最適です。 ドキュメント データベース、キー値ストア、幅の広い列のデータベース、およびグラフ データベースは、NoSQL データベースの例です。 その結果、グローバル 2000 の企業は、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 データベースを急速に採用しています。 5 つの主要な傾向により、リレーショナル データベースの大部分は技術的な課題に圧倒されています。 固定データ モデルのため、リレーショナル データベースはアジャイル ソフトウェアの開発が非常に困難です。 アプリケーション モデルは、NoSQL のデータ モデルを定義します。

NoSQL の性質上、静的構造ではなくモデルの作成が必要です。 ドキュメント指向のデータベースでは、データを格納するためのデフォルトの形式として JSON が使用されます。 このアプローチにより、ORM フレームワークが排除され、アプリケーション開発が簡素化されます。 N1QL (発音はニッケル) は、SQL を JSON で解釈できるようにする強力なクエリ言語です。 標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントに加えて、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などの関数をサポートします。 このタイプのデータベースは簡単にスケールアップおよびスケールダウンでき、単一障害点がありません。 アプリや Web サイトを介してオンラインで取引を行う顧客が増えるにつれて、これらのサービスの可用性がますます重要になっています。

NoSQL データベースは、インストール、構成、スケーリングが簡単です。 これらは、分散に加えて、読み取り、書き込み、およびストレージに対応するように設計されています。 それらは、さまざまなサイズのクラスターを管理および監視する機能を使用して、任意のサイズとレベルで動作できます。 NoSQL データベースは、追加のソフトウェアを必要とせずに、複数のデータ センター間で複製できます。 さらに、ハードウェア ルーターによる即時フェイルオーバーが可能になるため、アプリケーションはデータベースが問題を発見するのを待ってから独自の復旧を実行する必要がありません。 NoSQL は、今日の Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションで主要なデータベース テクノロジとして採用されており、このテクノロジは将来的に主要なデータベース テクノロジになると予想されます。

Nosql データベースが主流になっている理由

NoSQL データベースの人気が高まっている理由はいくつかあります。 これらのデータベースには、従来のリレーショナル データベースとは対照的に、多くの利点があります。 一般に、NoSQL データベースは使いやすいように設計されており、MongoDB などのよく知られたプラットフォーム上に構築できます。 データベースの柔軟性 NoSQL データベースは、幅広いデータ モデルの作成を可能にし、実装も簡単です。 厳密なスキーマがなく、データを処理する方法があるため、NoSQL データベースは従来のデータベースよりも高速になる傾向があります。

Nosqlはどのように構造化されていますか?

すべての nosql データベースを構造化する標準的な方法はありません。 これは、アプリケーションのニーズに応じて、nosql データベースをさまざまな方法で構造化できるためです。 nosql データベースを構築する一般的な方法には、キーと値のペア、ドキュメント指向のストレージ、列指向のストレージ、グラフベースのストレージの使用が含まれます。

従来のリレーショナル データベースは、それらに対処するために開発された NoSQL データベースの要件を満たすことができませんでした。 リレーショナル データベースと比較して、NoSQL データベースは多くの場合、よりスケーラブルで、より高いパフォーマンスを提供します。 特にクラウド コンピューティング環境でこれらのデータ モデルを使用できる柔軟性と使いやすさは、開発者がより迅速な開発を実現するのに役立ちます。 データを保存または取得するときに必要な変換は少なくなります。 幅広い種類のデータをより簡単に保存および取得できます。 NoSQL データベースは抽象化を念頭に置いて設計されているため、スキーマは常に変化しています。 そうすることで、データベースを新しい形式のデータに変換しやすくなります。

NoSQL データベースがネイティブ形式でデータを保存する場合、開発者はデータを保存形式に変換する必要はありません。 データベース コミュニティは通常、NoSQL データベースで強力です。 データベースは、コンピューターのクラスターで提供される場合、自動的に拡張および縮小することもできます。

非構造化データに最適な柔軟な Nosql データベース

NoSQL データベースは、さまざまな形式の非構造化データと半構造化データを処理できます。 テーブル、列、行、またはスキーマは必要ないため、常に特定の方法で編成されているとは限らないデータに最適です。 一方、構造化データは NoSQL データベースで管理できます。 構造化データしか格納できないリレーショナル データベースとは対照的に、SQL データベースのデータは表示できます。 単一障害点があると、一部の機能の信頼性が低下する場合があります。

Nosqlに使用されるプログラミング言語は何ですか?

MongoDb などの NoSQL データベースは、リレーショナル データベースよりも優れたパフォーマンス、低レイテンシ、高スケーラビリティ、および大規模なデータ セットに対するよりシンプルなストレージ戦略を提供できます。 C# プログラミング言語を使用して NoSQL データベースにアクセスすることもできます。

Paul Williams による DATAVERSITY は、UnQL: A Standardized Acquisitive Query Language for NoSQL Databases の調査です。 SQLite および CouchDB データベースは、UnQL の開発に使用された主要なプラットフォームでした。 一般に、UnQL は関数のスーパーセットと見なされます。 SQL 言語は、テーブルや行ではなく、コレクションやドキュメント向けに設計されました。 UnQL を使用して NoSQL データベースにコレクションを作成する場合は、cool_nosql_collection ステートメントを作成します。 言語の将来の拡張により、INSERT TO ステートメントを使用してコレクションを直接作成できるようになる予定です。 一部の UnQL 準拠のデータベースで使用されているにもかかわらず、現在、この動作を定義する仕様はありません。

UnQL 構文を使用すると、SQL の構文とオブジェクト指向言語の大部分で使用されるドット表記に精通している開発者は、プログラミングの問題に遭遇する可能性が低くなります。 UnQL は、ネストされた UPDATE および INSERT ステートメントを使用して、新しいフィールドをオンザフライで挿入するプログラムです。 UnQL データベース内のドキュメント ファイルは、元の形式で保存することはできませんが、JSON オブジェクトとして表すことができます。 インデックス ステートメントを明示的に作成することも、CREATE INDEX ステートメントを使用して自動的に作成することもできます。 UnQL などのデータベース クエリ言語により、ベンダーは単一のソースからドキュメント指向のデータベースにアクセスできます。 UnQL の Richard Hipp 氏によると、これにより、開発者はデータベース ベンダーに縛られることなく、移植可能なアプリケーションを作成できるようになります。 今日の UnQL 作業の主な焦点は、言語仕様の本質的に定義された定義に直面して、現在の NoSQL データベースへのインターフェイスにあります。 CouchDB の UnQL インターフェイスは Katz によって開発され、モバイル デバイス用の UnQLite は Hipp によって開発されました。 できるだけ早く、最も人気のある NoQL データベースに UnQL インターフェイスが搭載される予定です。

NoSQL データベースには、速度、スケーラビリティ、柔軟性など、従来のリレーショナル データベースよりも多くの利点があります。 Web アプリケーション、モバイル アプリ、ドキュメント データベースなど、リレーショナル データベースのすべての機能を必要としないアプリケーションが最も一般的です。
MongoDB は、拡張性と柔軟性の両方を必要とするアプリケーションで使用できますが、リレーショナル データベースの全機能は必要としません。 MongoDB のパフォーマンスは高速で、幅広いデータ型とスキーマをサポートしています。 さらに、ソースコードは自由に利用でき、使いやすいです。

Nosql データベース: 従来の Acid モデルではない

NoSQL データベースとリレーショナル データベースにはいくつかの違いがあります。主な違いは、NoSQL データベースが従来の ACID モデルに基づいていないことです。 トランザクションはアトミックであることが保証されておらず、ロールバックが可能です。つまり、同じドキュメントに対する複数の更新はデータベースによって拒否されます。

Nosqlの例は何ですか?

NoSQL データベースは、固定スキーマを必要としない非リレーショナル データベースであり、スケーリングが容易です。 NoSQL データベースは、ビッグ データやリアルタイム Web アプリケーションによく使用されます。

データベース NoSQL は、トレイ構造を持たず、異なる方法でデータを格納するという点で、リレーショナル データベースとは異なります。 NoSQL の鍵は、シンプルな設計、シームレスな水平方向のスケーラビリティ、きめ細かい可用性制御です。 NoSQL には長所と短所がありますが、欠点もあります。 たとえば、トランザクション管理は通常、従来のデータベースで行うのが最適です。 リレーショナル データベースは依然としてさまざまなビジネス目的で使用されていますが、その結果、NoSQL データベースの人気が高まっています。 Noql データベースは、リアルタイム データをリアルタイムで処理できるため、さまざまな垂直市場でのビジネスでの使用が増加しています。 NoSQL ソリューションを使用すると、すべてのノードで一貫したプロパティを持つサーバーレスのピアツーピア アーキテクチャを実現できます。

パフォーマンスの向上により、パフォーマンスと継続的な可用性が向上しました。 NoSQL データベースには主に、NoSQL、NoSQL、NoSQL Express、NoSQL Parallel の 5 つのタイプがあります。 「理想的な」バリエーションはありません。 企業は、特定のビジネス要件に基づいてデータベースの種類を選択する必要があります。 キーと値のペアの NoSQL は、一意のキーと特定のデータ項目へのポインターを使用するという点で、ハッシュ テーブルと概念的に似ています。 Dynamo、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB、および Oracle BDB は、市場に出回っている NoSQL ソリューションの 1 つです。 NoSQL データベースの各列は、データベースの残りの部分とは別に扱われます。 これらのデータベースの大部分は、ビジネス インテリジェンス、データ ウェアハウス、図書館カード ​​カタログなどのアプリケーションを管理するために使用されます。

データベース NoSQL システムはマルチリレーショナルであり、グラフ モデルに基づいています。 ノードはデータに格納される関係であり、エッジはデータに格納されるエンティティです。 ここでは、データがすでに存在するため、関係がすぐに形成されます。 このタイプのデータベースの主なアプリケーションには、ソーシャル ネットワークや空間データ分析が含まれます。 MongoDB NoSQL データベースは、動的スキーマを使用してドキュメントを格納し、ドキュメント指向のデータベースにしています。 ドキュメントのインデックス作成、変換、結合はすべて JavaScript を使用して行われます。この JavaScript は、CouchDB の JSON データ交換フォーマットと組み合わせてソリューションで使用されます。 Oracle NoSQL Databaseは、キー値と JSON テーブルのデータ モデルを採用しており、オンプレミスとクラウドの両方で利用できます。

InfiniteGraph は、グラフ データ モデルに焦点を当てた非常に特殊なグラフ データベースです。 このクラウドベースのサービスは、スケーラブルで、クロスプラットフォームで、クラウドを利用しており、大量のデータを処理するように設計されています。 「DO」クエリ言語を使用して、複雑なグラフと値ベースのクエリを処理します。 ヘルスケア、通信、サイバーセキュリティ、金融、製造、ネットワーキングに加えて、このソリューションは他の幅広い業界で人気があります。

SQL は、ほとんどの組織で長い間使用されてきた従来のデータベース管理システムです。 この言語の構造により、リレーショナル データベースに格納されたデータを処理できます。 一方、MongoDB は非 SQL データベースであり、大規模で動的なデータセットを処理できることで人気があります。 その制限にもかかわらず、MongoDB は、特定のスキーマを必要とせずに、数秒で大量のデータを処理できるという点で独特です。

Nosql の例

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データを格納する優れた方法です。 たとえば、nosql データベースは、ソーシャル メディア データやセンサー データなど、構造化されていないデータを保存するためによく使用されます。 nosql データベースのもう 1 つの利点は、多くの場合、リレーショナル データベースよりもはるかに簡単にスケーリングできることです。

データベース NoSQL (非リレーショナル データベースとも呼ばれます) は、データが非リレーショナル形式で格納されるデータベースの一種です。 NoSQL には、スケーリングが簡単で、結合を回避し、スキーマをまったく必要としないという利点があります。 大量のデータを処理できる NoSQL データベースは、膨大なストレージ要件を持つ分散データ ストアで使用することを目的としています。 Twitter、Facebook、Google などの企業は、1 日あたり数テラバイトのユーザー データを収集しています。 分散 NoSQL データベースでは、単一のストレージまたはコントロール ユニットはなく、コントロール ユニットがないことを意味します。 そのため、同じデータに対して複数のデータベースをインストール、管理、または展開する必要はありません。 分散データベース内のデータは、複数のコピー間で継続的に分散されるため、常に利用できます。

キーと値であることに加えて、すべてがキー値ストアに格納されます。 カラム ファミリー ストアには、大量のデータを保持および処理できる多数のマシンがあります。 ドキュメント データベースは、基本的に、他のキー値コレクションの以前に公開されたバージョンのアーカイブです。 半構造化ドキュメント用の JSON レコードもあります。 データベース グラフは、SQL などのデータベースとは異なり、宣言型クエリ言語を含みません。 これらのデータベースにクエリを実行する代わりに、モデルはこれらのデータベースに合わせて調整されます。 RESTful インターフェイスは、多くの NoSQL プラットフォームに組み込むことができます。

リレーショナル データベースとは対照的に、グラフ データベースは本質的に多次元のデータベースです。 グラフ データベースでは、単一のバックエンドを使用して複数のデータ モデルを処理します。 NoSQL データベースはゼロから進化しており、将来的にはこのタイプのデータベースへの関心が高まるでしょう。 最も人気のあるデータベースのランキングは、http://db-engines.com/en/ranking.html で確認できます。

NoSQL データベースは、そのシンプルさとスケーラビリティにより、ますます人気が高まっています。 リレーショナル データベースを使用する実際のアプリケーションは数多くありますが、大規模な高可用性データベースの速度と規模にも制限があります。 たとえば、Google と Amazon は、それぞれのビッグ データ センターにテラバイト単位のデータを保有しています。 NoSQL は、スケーラビリティ、シンプルさ、コードの削減、およびメンテナンスの容易さで知られています。 これは NoSQL の欠点です。なぜなら、成熟度が低く、柔軟性に欠けるクエリが必要だからです。 クエリの数が多いため、柔軟ではありません。 NoSQL は、それ自体でスケーリングできるようには設計されていません。

Nosql データベースの利点

SQL データベースに対する NoSQL データベースの利点は、リアルタイムのデータ センターや Web での拡張性と効率性の向上です。 これらは、ポリグロット永続アーキテクチャで一般的に使用され、SQL に似たクエリ言語をサポートする可能性があるため、SQL だけではありませんとしても知られています。

Nosqlの利点

Nosql データベースには、従来のリレーショナル データベースよりも多くの利点があります。 一般に、スケーリングがはるかに簡単で、大量のデータをより効率的に処理できます。 Nosql データベースは、リレーショナル データベースのように厳密なスキーマを必要としないため、一般的により柔軟です。 これにより、開発とデータ管理がはるかに簡単になります。

ドキュメント、グラフ、キー バリュー モデルに加えて、複数のデータ モデルを使用するデータベース管理手法です。 NoSQL データベースの長所と短所は、他のデータベースと同様です。 NoSQL データベースには、大量のデータを格納できるという点で、最もユニークな利点の 1 つがあります。 NoSQL は、SQL だけでなく、グラフだけでなく、SQL の略でもあります。 NoSQL データベースには、構造化形式と非構造化形式の両方でデータを格納できます。 データベース NoSQL データベースは、ユーザーが希望するスキームを使用する必要なく、データを保存および回復する機能も提供します。 その結果、このプロセスを使用して、さまざまな地域にデータベースを分散させることができます。

NoSQL データベースの欠点の 1 つは、バックアップが最も難しい機能の 1 つであることです。 NoSQL データベースは、さまざまな組織で使用されています。 各システムで使用されるいくつかの異なるデータ モデルがあり、それぞれに独自の特性セットがあります。 グラフ データは、上位 3 つの NoSQL データベースのノードに格納されている整理されたデータです。 ドキュメント データベースはドキュメント ストアとも呼ばれ、ドキュメントの格納に使用されます。 DynamoDB、Aerospike、Redis、Riak はキー値データベースのほんの一部です。

NoSQL データベースは無制限のデータ型を格納できるため、大量のデータを一度に処理できます。 ドキュメントは、NoSQL データベースで使用できる基本的なデータ型の 1 つです。 つまり、事前にデータ型を指定する必要はありません。 NoSQL データベースは、ほぼすべてのタイプのデータを格納できるため、大きな利点となります。
データ取得に関して言えば、NoSQL データベースには非常に高速であるという利点があります。 これらのデータベースはドキュメントに基づいているため、米国のデータベースと非常によく似ています。 さらに、ほんの数秒でデータを照会できます。
NoSQL データベースの操作も非常に簡単です。 これは、文書データベースを使用しているためです。 また、NoSQL データベース内のデータにアクセスできるため、NoSQL データベースが使いやすくなります。

Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースの人気が高まっているのは、さまざまな要因によるものです。 管理が容易なため、大量の非構造化データのストレージを必要とするアプリケーションに最適です。 さらに、ACID に準拠しているため、トランザクションを処理し、データの変更を追跡できます。 その結果、クラウドベースであるため、大量のデータをクラウドに保存する必要がある企業にとって優れた選択肢です。 一方、NoSQL データベースにはいくつかの欠点があります。 これらのデータベースで使用されているクエリ言語に慣れていない場合は、使用が難しい場合があります。 第 2 に、SQL 命令がないため、従来のリレーショナル データベースでの動作が保証されていません。 さらに、NoSQL データベースが提供するサービスは、リレーショナル データベースが提供するサービスよりも理解しにくい場合があります。 これらのデータベースには独自の長所と短所がありますが、欠陥も生じやすいです。 NoSQL データベースを選択するときは、そのすべてのコンポーネントを考慮することが重要です。

Nosql クエリ

Nosql クエリは、nosql データベースからデータを取得するために使用されるクエリの一種です。 Nosql データベースは、迅速にアクセスする必要がある大量のデータを格納するためによく使用されます。 Nosql クエリは、多くの場合、従来の SQL クエリよりも高速です。

歴史的に、クエリとデータ モデルの関係は非常に密接です。 データ モデルからクエリ メソッドを抽象化できるため、開発者の生産性を優先したデータベース システムを設計できます。 IBM の最初の商用データベースである SABRE は、航空券の効率を向上させるためにアメリカン航空と共同で作成されました。 ここ数年、NoSQL データベースはスケーラビリティ、アップタイム、冗長性、柔軟性、および柔軟性のために最適化されてきましたが、クエリ可能性は停滞したままです。 MapReduce は、CouchDB、Riak、MongoDB などの NoSQL プラットフォームにも追加されています。 簡単にスケーリングできるデータベース システムを構築している場合、クエリは気にする必要はありません。 ドキュメント データベースには標準のクエリ言語が必要な場合があります。そのため、XQuery と Jsoniq は階層的なドキュメント データをサポートすることを目的としています。

XQuery は XML で動作するドキュメント データベースである MarkLogic によって実装されますが、ArrangoDB にはデータ モデリング用の独自のスーパーセットが含まれています。 両方の言語のデータ形式は互いに深く結びついており、どちらも商用目的で使用されてきました。 ドキュメント データベースには、関連する 2 つのクエリ言語があります。 SQL に似た N1QL クエリ言語を主要言語として採用しています。 関係は強制されませんが、相互に依存するドキュメントを作成して保存します。 これらの非リレーショナルな方法でデータをクエリするために、Couchbase と Cassandra の両方が努力しました。

Nosql対Sqlとは

NoSQL データベースは非リレーショナルです。つまり、リレーショナル データベースのテーブル形式を使用しません。 SQL データベースはリレーショナルです。つまり、テーブル形式を使用します。 一般に、NoSQL データベースは SQL データベースよりも柔軟性とスケーラビリティに優れていますが、SQL データベースはより成熟しており、より多くの機能を備えています。

SQL (構造化照会言語) は、リレーショナル データベースを管理するために世界で最も広く使用されているプログラミング言語です。 NoSQL で保存および取得されるデータは、表形式ではなく非表形式でモデル化できます。 どちらにもメリットとデメリットがありますので、ここではメリットとデメリットを総合的に説明します。 SQL は RDBMS で最も一般的なプログラミング言語であり、NoSQL は構造化データ、非構造化データ、および半構造化データを格納するための最も一般的なプログラミング言語です。 要件と取り組んでいるプロジェクトに応じて、2 つのいずれかを選択できます。 前者は ACID プロパティとデータの一貫性を備えた大規模なクエリに使用されますが、後者はよりオブジェクト指向であり、さまざまなストレージ タイプに適しています。

NoSQL データベースである DynamoDB は、常に変化するデータを簡単に操作できるようにすることを目的として作成されました。 大量のデータを数分で処理して保存できます。
リレーショナル データベースを操作するには、SQL に精通している必要があります。 NoSQL アプリケーションは、任意の言語、ツール、またはプログラミング環境で構築できます。 その結果、データベースに基づいてアプリケーションをより簡単に作成できます。

Nosql は Sql よりも高速ですか?

NoSQL データベースは一般的に SQL データベースよりも高速であり、特に実験でのキー値ストレージに関しては高速です。 ただし、NoSQL データベースは ACID トランザクションを完全にサポートしていない可能性があり、その結果、データの不整合が発生します。

Nosql データベースを選ぶ理由

NoSQL データベースが非常に人気があるのには理由があります。NoSQL データベースを使用すると、より効率的で管理しやすい方法でデータを格納できるからです。 データベースに必要な機能と妥協しても構わないと思っている機能を理解することは、データベースを選択する際に不可欠です。 NoSQL データベースとその仕組みについて詳しく知りたい場合は、NoSQL データベースが最適な選択肢となる可能性があります。

NosqlはSqlを置き換えていますか?

現時点では、両方のデータベースを相互に置き換えることはできず、近い将来もそのままの状態が続くと思われます。 NoSQL データベースが、データの一貫性を常に即座に確保し、クエリ時間の一貫性を維持する方法を見つけることができれば、それらは SQL データベースの代替品に変換されます。

SQL が最高のデータベース管理システムである理由

SQL は、さまざまな点で信頼性が高く堅牢です。 構文が明確に定義されており、使用法が制限されているため、カスタマイズが簡単です。 また、保守と更新も簡単です。
SQL は順応性があり、幅広い用途があります。 このツールは、Web アプリケーション、e コマース プラットフォーム、ビジネス インテリジェンス ツールなど、さまざまなデータ アプリケーションで使用することを目的としています。
SQLが読みやすい。 短時間で大量のデータを処理する能力があります。
SQL は信頼できます。 また、改ざん耐性があり、暗号化されています。
低コストで SQL を見つけることができます。 保守と更新は比較的簡単で、費用も比較的かかりません。

Nosql は Sql よりも安全ですか?

SQL は ACID プロパティに準拠しているため、NoSQL よりもデータの一貫性、データの整合性、および冗長性の点で複雑なクエリを実行する方が簡単です。

Nosql データベースとトランザクション: 適合性が低い

トランザクション モデルはモデル化が単純であることが多いため、NoSQL データベースはそれらには適していません。 複数の列と行を含むテーブルなど、複雑なデータ モデルを持つデータベースではトランザクションが必要です。 NoSQL データベースには複雑なデータ モデルがないため、トランザクション データは適切ではありません。
トランザクションはテーブルに編成されていないため、NoSQL データベースには適していません。 行と列に分割されたテーブルを含むデータベースには、トランザクションが必要です。 テーブル構造がないため、NoSQL データベース内のトランザクションは適切に一致しません。
トランザクション データは、時系列順に編成されていないことに加えて、NoSQL データベースが適していないもう 1 つの理由です。 トランザクションは、時系列で更新されたデータを含むテーブルなど、時系列を含むデータベースで必要です。 トランザクション データは時系列順でないため、NoSQL データベースには適していません。
NoSQL データベースは、標準または広く受け入れられているデータ モデルがなく、トランザクション サポートがなく、単純なデータ モデルであるため、トランザクションには役に立たないことを理解することが重要です。

Nosql Mongodb

MongoDB は強力なドキュメント指向のデータベース システムです。 インデックスベースの検索機能を備えているため、データをすばやく簡単に取得できます。 MongoDB はスケーラビリティ機能も提供し、大規模なデータを処理できるようにします。

MongoDB は、JSON 形式でデータを格納する NoSQL データベースです。 MongoDB は、SQL、Oracle、Oracle などの他のスクリプト/分析言語と同様に、高いパフォーマンスとスケーリングを実行できるだけでなく、高可用性とスケーラビリティを提供します。 この章では NoSQL について学び、その利点と種類について説明します。

Mongodb: 長所と短所

MongoDB の長所と短所は何ですか? MongoDB のスケーラビリティ、パフォーマンス、および柔軟性はすべて、よく知られているメリットです。 さらに、MongoDB はオープン ソース データベースであるため、幅広い開発者が使用できます。 MongoDB には、他の NoSQL データベースと同様に、大規模な開発者コミュニティとユーザーがいます。 MongoDB を使用することの長所と短所は何ですか? 従来のデータベース システムではサポートされていない多くの機能に、MongoDB を介してアクセスできます。 たとえば、トランザクションとインデックス作成は MongoDB ではサポートされていません。 さらに、MongoDB は他の一般的なデータベース プラットフォームほど有名ではありません。

最高の Nosql データベース

最適な NoSQL データベースに関しては、決定的な答えはありません。 それは、プロジェクトの特定のニーズと要件に大きく依存します。 より一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、Redis などがあります。

ビジネスは、一度に何千ものリクエストを処理し、膨大な量の複雑なデータを保存する必要があるため、NoSQL データベースへの依存度を高めています。 MarkLogic の ACID データ原則への準拠により、データベース クエリの一貫性も保証されます。 ScyllaDB は、組み合わせると非常に高速な NoSQL データベースです。 ドキュメント指向のデータベースは MongoDB として知られています。 MongoDB の水平スケールアウト アーキテクチャにより、大量のデータとトラフィックを簡単に処理できます。 Apache Cassandra の速度は他のデータ圧縮プラットフォームと同様であり、データの精度に悪影響を与えることはありません。 他の NoSQL データベースと比較すると、Couchbase がより柔軟なデータベースであることは広く受け入れられています。

DynamoDB は、データセット全体をメモリに保存できる NoSQL データベースです。 これはアマゾン ウェブ サービス (AWS) スイートの一部であるため、会社で簡単に使用できます。 さらに、すべての DynamoDB バックアップは Amazon Web Services プラットフォーム経由でアクセスでき、データ暗号化は自動に設定されています。 NoSQL データベースが存在するという事実にもかかわらず、さまざまなデータベースがあります。 この記事では、それぞれについて説明します。 Web アプリケーションに最適な NoSQL データベースは、アプリケーションの特定のニーズによって決定できます。 DynamoDB is becoming increasingly popular as more web apps are created with Amazon Web Services, though it remains an option.

Nosql データベース

Nosql databases are non-relational databases that are designed for modern web applications. They are often more scalable and performant than traditional relational databases.

A NoSQL database is more flexible than a traditional database in that it is a type of database that can be written in a variety of formats. In contrast to traditional relational databases, NoSQL databases store data in a single data structure, such as a document. Because this non-relational database design does not require a schema, it can manage large and frequently unstructured data sets without requiring any schema. Because NoSQL databases do not rely on tables, the need to connect them is eliminated. NoSQL is used to power a wide range of applications in the fields of data analytics, social networks, and mobile apps. Many businesses use both NoSQL and relational databases, but each database has its own set of benefits. The goal of document databases is to keep data together when it is used in applications by storing it as a document.

Document databases are frequently used to create user profiles and content management systems. A wide-column database is one that stores information in columns, allowing users to access only the columns they require. These types of databases include Apache HBase and Apache Cassandra, which are both well-known. A graph database is a type of database that stores and manages a network of connections between graph elements. The primary memory is used rather than the primary disk, allowing data access to be faster than in a traditional, disk-based database. As a result, microservices are becoming increasingly popular, in part because they eliminate the need for an entire application to store all of its data in a single location. With IBM, you can find a NoSQL database for every need. The IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced is included as part of the IBM Cloud Pak for Data family. Apache CouchDB, PouchDB, and other popular web and mobile development stack libraries are all compatible with the service.

Document Databases: The Ideal Solution For Flat, Document-centric Data

Document databases Document databases allow you to organize data that is not easily accessible by other types of databases because they are primarily based on documents. They use XML or JSON as their data schema, and they include insert, update, and delete operations in the documents, as well as query for specific values within the documents.
This database contains key-value databases. Data with a high level of key value is best suited for quick access and query in key-value databases. Using JSON or BSON data schemas, they can only perform read and write operations on key-value pairs.
It is possible to store the wide-column stores in a similar manner. Data stores with large columns are the best candidates for storing large amounts of data that requires quick and simple query and search. It employs a column-oriented data schema and is only capable of reading and writing scalar values.
Graph databases are typically referred to as br. Graph databases make it simple to organize data that is stored in a graph-like structure. Only operations on nodes and edges in graphs are supported by the schema.