カラムナデータベースの長所と短所

公開: 2022-11-19

NoSQL データベースは、多くの最新のアプリケーションにとって優れた選択肢ですが、切り替える前に考慮すべき重要な点がいくつかあります。重要な要素の 1 つは、リレーショナルデータベースが必要かどうかです。その場合、カラムナデータベースは適切な選択ではない可能性があります。カラム型データベースは、大量のデータを迅速に分析する必要があるアプリケーションに適しています。また、完全なリレーショナルモデルを必要とせず、より単純なデータモデルで対応できるアプリケーションにも適しています。ただし、カラム型データベースにはいくつかの欠点があります。リレーショナルデータベースよりも使用が難しく、必要なすべての機能がサポートされていない可能性があります。カラムナデータベースがアプリケーションに適しているかどうかを判断する前に、長所と短所を理解しておいてください。

カラム型データベースは、行ではなく列ごとにデータを整理して保存します。集計関数と操作を使用して、データ列を最適化します。データベース列は、他のタイプのデータベースと比較して、スケーラブルであり、よく圧縮されます。カラム型データベースでは、データの各行は、複数の列によって複数の列に分割されます。カラムナデータベースは、ビッグデータ処理、ビジネスインテリジェンス (BI)、および分析に適しています。行操作は、列操作よりもはるかに時間がかかります。 IoT レコードには、新しいレコードが一貫したストリームで到着するため、少数のデータ要素しか含まれない場合があります。ビッグデータは、運用データベースシステムの動作方法を変革する可能性を秘めています。

行と列の 2 種類のデータベースデータベースは、SQL などの従来のデータベースクエリ言語を使用してデータをロードし、クエリを実行できます。多くの場合、行データベースや列データベースなどのデータベースバックボーンは、共通データの抽出、変換、読み込み、ツール作成のエンジンとして機能します。

データベース管理システム (DBMS) の一種であるカラムナデータベースは、行ではなく列にデータを格納するデータベースです。クエリの戻りを高速化するために、カラムナデータベースの列は、ハードディスクから効率的に読み書きできます。

今日は、カラム型データベースでカラムがどのように機能するかを見て、従来の行指向のデータベース (MySQL など) と比較します。この記事では、列型データベースとは何か、およびその利点と欠点について説明します。

NoSQL データベースの例は何ですか? Microsoft SQL Server は、Microsoft によって作成されたリレーショナルデータベース管理システムです。

Mongodb は列指向データベースですか?

Mongodb はカラムナデータベースではありません。

分析クエリのクエリパフォーマンスが向上するため、より一般的になってきています。列データベースのデータは、データが列に格納されるため、データベースベースのデータストアよりも効率的な方法で格納されます。カラムナデータベースで実行される分析クエリには、パフォーマンス上の利点があります。行指向のストレージと比較すると、列指向のストレージは、ストレージスペースとクエリパフォーマンスの点ではるかに効率的です。データは列形式で格納されるため、データの読み取りと書き込みがより簡単になります。

Nosql データベースとは?

NoSQL データベースは、従来のリレーショナルデータベースモデルを使用しないデータベースです。代わりに、ドキュメント、グラフ、キー値、カラムナなど、さまざまなモデルを使用します。 NoSQL データベースは、多くの場合、リレーショナルモデルにはあまり適していない大量のデータの処理に適しています。

NoSQL システムは、SQL に基づいていないタイプのデータベースです。データモデリングチームが使用するデータモデルは、リレーショナルデータベース管理システムで使用される従来の行と列のテーブルモデルとは異なります。 NoSQL データベースは、互いに大きく異なるだけでなく、互いに大きく異なります。ドキュメントデータベースは通常、最も一般的なドキュメントタイプのスケールアウトアーキテクチャで実装されます。 e コマースプラットフォーム、取引プラットフォーム、モバイルアプリ開発はすべて、これらのプラットフォームが企業にどのように役立つかを示す例です。 MongoDB と Postgres を比較する主な目的は、主要な NoSQL データベースの詳細な比較を提供することです。単一の列の値を集計する列データベースの機能は、特定の列を迅速に分析するのに理想的です。

データが書き込まれる方法は一貫性を維持するのが難しいため、さまざまなソースに依存する必要があります。グラフデータベースは、データ要素間の接続をキャプチャして検索するために最適化されており、それらをキャプチャして検索します。これらのメソッドを使用すると、SQL で複数のテーブルを結合することに伴うオーバーヘッドがなくなります。

MongoDB は通常、コレクションと呼ばれるコレクションにドキュメントを格納します。何らかの側面で相互にリンクされた文書の集まりです。コレクション内のデータは通常、データを格納するために複数のアプリケーションで使用されます。
MongoDB のデータは B ツリーに格納されます。つまり、バケットまたはレベルとして編成されます。バケットは、ブラウザによって頻繁にアクセスされるデータのコレクションです。より多くのバケットがあるため、レベルが大きくなります。 B-tree のデータは、キーで昇順にソートできます。
MongoDB はスケーリングが非常に簡単であるため、スケーリングのための優れたプラットフォームです。クラスターの負荷が増加した場合は、サーバーを追加する必要がある場合があります。さらに、MongoDB をクラスター化して、HA (高可用性) データを提供できます。

Nosql データベースが人気を集めている理由

多くの場合、NoSQL データベースの人気が高まっているという事実にもかかわらず、NoSQL データベースは依然としてリレーショナルデータベースの代替手段です。大規模なグラフや定期的に変更されるデータなど、リレーショナルデータベースに格納できないデータは、特に魅力的です。

Nosql カラムナデータベースの例

カラムナデータベースは、行ではなく列にデータを格納するデータベース管理システム (DBMS) です。列指向のシステムは、多くの場合、従来の行指向のシステムよりも分析ワークロードが高速です。
たとえば、列データベースには従業員データが格納され、各列には従業員 ID、名前、役職、給与などのデータが含まれます。行指向のデータベースは、各行に従業員の ID、名前、役職、給与などを含む同じデータを格納します。

NoSQL は、高度に専門化されたシステムや時間のかかるシステムが不要になるため、リレーショナルデータの分野における重要な進歩です。ドキュメント、グラフ、列、および行値の NoSQL データベースは、4 つの主要なタイプです。ドキュメントストアには、複雑なデータスキーマと連想キーペアの両方が含まれています。データベース列は、データを列に編成し、リレーショナルデータベースと同じように機能します。 列データベースでは、水平から無限までのグリッドスケーラビリティが利用できます。圧縮はよくできた保存方法であり、列ストアは多くの保存領域を提供します。集計クエリの実行速度は、通常、リレーショナルデータベースよりも高速です。

データ設計の水平方向の性質のため、OLTP アプリを列型ストアと組み合わせて使用することはできません。ソリューションとしての列ストアは、非常に強力になる可能性がありますが、非常に制限される可能性もあります。列は行よりも一貫性と分離の保証が少なくなりますが、各行は複数回書き直す必要があります。 NoSQL データベースは、ネイティブセキュリティ機能がないため、オンライン攻撃に対してより脆弱です。サイバーセキュリティが最優先事項である場合は、リレーショナルモデルを使用するか、スキーマを定義する必要があります。

Nosql データベース

NoSQL データベースは、従来のテーブルベースのリレーショナルデータベース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、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 データベースは、従来のリレーショナルデータベースにデータを保存しません。ドキュメントタイプ、キー値タイプ、ワイドカラムタイプ、およびグラフタイプが最も一般的です。近年、データを保存するコストが劇的に低下したため、NoSQL データベースが開発されました。大量の非構造化データを保存できるため、開発者は保存するデータの側面を選択できます。ドキュメントデータベース、キー値データベース、ワイドカラムストア、およびグラフデータベースは、NoSQL データベースの例です。結合が不要なため、クエリはより高速に実行されます。財務分析やスマートな猫用トイレからの IoT 読み取りなどのデータ集約型のユースケースを使用できますが、スマートフードパッケージなどの楽しくて面白いユースケースなどのあまり深刻ではないアプリケーションも使用できます。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースを検討すべき時期と理由について説明します。さらに、NoSQL データベースに関する最も一般的な誤解のいくつかを見ていきます。 DB-Engines によると、MongoDB は世界で最も人気のある NoSQL データベースです。このチュートリアルでは、コンピューターに何もインストールせずに MongoDB データベースにクエリを実行する方法を学習します。データベースクラスタは、MongoDB データベースの一例です。クラスターが作成されるとすぐに、Atlas はデータの保存を開始します。 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell、または MongoDB Compass でデータベースを作成するには、手動または自動の 3 つのオプションがあります。

この場合、Atlas のサンプルデータセットがインポートされます。 NoSQL データベースには、柔軟なデータモデル、水平方向のスケーリング、超高速のクエリ、使いやすさに加えて、多くの利点があります。データエクスプローラーを使用して、新しいドキュメントの挿入、既存のドキュメントの編集、および削除を行うことができます。集計フレームワークの使用は、データを分析するための非常に強力なツールです。 Atlas と Atlas Data Lake に保存されているデータをチャートで視覚化するのが最も簡単な方法です。

キー値データベースは、キーと値を含む複数のテーブルを持つ最も単純なタイプの NoSQL です。キーはデータアクセスにのみ必要なため、読み取りと書き込みが簡単になります。ただし、データベース内の各キーは一意である必要があるため、このタイプのデータベースは大規模なデータセットには適していません。
データは、列ベースのデータベースのキーと値を格納する列を含むテーブルに格納されます。汎用性があるため、列ベースのデータベースは、列を持たないデータベースよりも長期間データを保存できます。
ドキュメントデータベースは、列データベースとは対照的に、キーと値を格納する列を持つテーブルにデータを格納します。一方、ドキュメントベースのデータベースは、電子メールと同様にデータをファイルに保存します。ドキュメントは読みやすく理解しやすいため、データを簡単に検索して表示できます。
グラフベースのデータベースは、キーと値を持つ列を含むテーブルにデータが格納されるという点で、ドキュメントベースのデータベースに似ています。対照的に、データストレージの点でネットワークに似ているグラフは、グラフベースのデータベースに格納されます。データノードを接続し、パターンを簡単に識別できます。

あらゆるニーズに対応する Nosql データベースタイプ

MongoDB などのドキュメントデータベースは、情報を柔軟なモジュール形式で格納する必要があるアプリケーションに適しています。 MongoDB では、JSON、テキスト、および BSON がすべてサポートされています。これにより、大量の非構造化データを保存するブログや Wiki などのアプリケーションに最適です。
Cassandra およびその他の列ベースのデータベースは、大量のデータを列形式で格納する必要があるアプリケーションに最適なオプションです。 HBase 内のテキストベースのストレージに加えて、Avro や Cassandra 独自のバイナリ形式などのデータ形式を使用できます。リレーショナルデータベースに収まらないデータを格納できる容量があるため、大量のデータを必要とするアプリケーションに適しています。
DynamoDB およびその他のキー値データベースは、通常、少量から中量のデータを保存するアプリケーションに適しています。たとえば、DynamoDB は JSON およびバイナリデータ形式をサポートします。これは、リレーショナルテーブルには小さすぎて頻繁にアクセスされるが特定の形式を必要としないデータを格納するアプリケーションや、頻繁にアクセスされるが特定の形式を必要としないデータを格納する必要があるアプリケーションにとって優れた選択肢となります。フォーマット。
Neo4j などのグラフデータベースに格納されているデータ項目の統合を必要とするアプリケーションに適しています。たとえば、グラフデータベースでは、JSON、Atom、Graph などのデータ形式を使用できます。複雑すぎてリレーショナルデータベースに格納できないデータを格納する必要があるアプリケーションや、頻繁にアクセスされるが特定の形式で格納する必要がないデータを格納するアプリケーションに最適です。

オープンソースのカラムナデータベース

カラムナデータベースは、行ではなく列にデータを格納するタイプのデータベースです。このタイプのデータベースは、従来の行ベースのデータベースよりも優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供できるため、データウェアハウジングおよび分析アプリケーションによく使用されます。
Apache Cassandra、Apache HBase、Apache Drill など、利用可能なオープンソースの柱状データベースが多数あります。これらのデータベースにはそれぞれ独自の長所と短所があるため、特定のニーズに適したものを選択することが重要です。

これらのデータベースは、高速で同時にスケーリングできるため、効率的な分析ワークフローに最適です。行にデータを格納する代わりに、カラムナデータベースでは列が使用されます。列ベースのストレージを使用すると、I/O の試行回数が大幅に減るため、データベースクエリのパフォーマンスが向上します。これは、Amazon Redshift と Snowflake、およびその他のリレーショナルウェアハウスを強化するために使用されています。カラムナデータベースのスループットを向上させるために、低コストのハードウェアクラスターを使用してそれらをスケーリングします。 従来のデータベースでは、行はデータのさまざまなセクションに分割されています。カラムナデータベースの最も関連性の高い要素には、数秒でアクセスできます。

データベースが大きい場合でも、これによりクエリ速度が向上します。増加したデータの処理と保存のコストも上昇しています。 Parquet と ORC は、データベースの列に最も広く使用されている形式の 2 つです。 Parquet は、データのフラットな列をより効果的な方法で表示するために使用されます。 ORC は、Hadoop ワークロード用に特別に設計されたファイル形式で、大規模なストリーミング読み取り用に最適化されています。ノーコードデータパイプラインである Hevo Data を使用すると、さまざまなデータベースのデータを 100 以上の他のソースと統合し、好みの BI ツールに読み込むことができます。 Apache Druid は、オープンソースソフトウェア上に構築されたリアルタイム分析データベースであり、大規模なデータセットに対して OLAP クエリをより高速に実行できます。

Apache Kudu オープンソースの分散型データストレージエンジンは、大量の情報に対して高速な分析プロセスを実行するために使用されます。 MonetDB のストレージモデルは垂直断片化に基づいており、そのクエリ実行アーキテクチャは最新のコンピューターに基づいています。 ClickHouse 分析レポートエンジンを使用すると、リアルタイムでレポートを生成できます。 BigQuery は、Dremel として知られる Google の分散クエリエンジンの結果です。 Dremel のサーバーレスアーキテクチャは、分散コンピューティングを利用することで、テラバイト単位のデータを数秒で処理できます。圧縮、ジャストインタイムプロジェクション、および水平および垂直パーティション分割は、列ベースのストレージの利点の一部です。行指向のデータベースである列データベースでは、データを行に格納できます。

低コストのテクノロジーを備えたクラスターを利用してスケーリングし、スループットを向上させます。カラムナデータベースは、ビッグデータ処理、ビジネスインテリジェンス (BI)、および分析のさまざまな目的に使用できます。モノのインターネット (IoT) デバイスは、データセンターに大量のデータを格納します。

最も人気のある 3 つの列指向データストレージデータベース

Apache Cassandra は、さまざまな列指向のデータベースでよく知られているデータストレージシステムです。 Cassandra はサーバー側のオープンソースプロジェクトであり、多くの汎用サーバーで大量のデータを処理できます。一方、DynamoDB はNoSQL データベースモデルを採用しており、あらゆるタイプのデータを格納できます。 MariaDB は、リレーショナルモデルと SQL を保持しながら、分析クエリの生成をより迅速かつ簡単に行えるようにするため、多くのカラム型データベースで一般的な選択肢となっています。

最高のカラムナデータベース

個人の好みやニーズによって異なるため、この質問に対する決定的な答えはありません。ただし、最も人気のあるカラム型データベースには、Amazon Redshift、Google BigQuery、Microsoft SQL Server などがあります。これらのデータベースはすべて高度にスケーラブルであり、データウェアハウジングと分析ワークロードに優れたパフォーマンスを提供します。

列データベースのデータは、行ではなく列に格納されます。 従来の行データベースと比較して、列データベースには速度や効率など、さまざまな利点があります。 Sadas Engine は、オンプレミスとクラウドの両方で利用できる、最も強力で柔軟なカラム型データベース管理システムです。 ClickHouse は、使いやすいオープンソースのデータベース管理システムです。世界最速のクラウドデータウェアハウスである Amazon Redshift は、成長を続けています。 ClickHouse は、各クエリをできるだけ迅速に処理するために、利用可能なすべてのハードウェアを最大限に活用します。 Rockset の検索および分析エンジンは、ライブダッシュボード表示とリアルタイムアプリを強化します。

Vertica は、市場で最も高速でスケーラブルな高度な分析データベースです。 ANSI SQL 言語は、運用上のオーバーヘッドを排除しながら超高速でデータを処理できるため、ペタバイト分析に最適です。大規模なオンデマンド分析により、クラウドデータウェアハウスの代替手段よりも 3 年間の所有コストを 26% ～ 34% 削減できます。会社が管理する暗号化キーを使用して、必要に応じて自宅でデータを暗号化するか、自由に暗号化を設定できます。 Greenplum Database は、分析、機械学習、および人工知能機能を提供するオープンソースの大規模並列データプラットフォームです。このツールは、ペタバイト規模のデータボリュームのリアルタイムデータ分析を超高速で提供します。 Druid は、その中核となる設計により、データウェアハウス、時系列データベース、および検索システムからのアイデアを組み合わせて、高性能の分析データベースをリアルタイムで作成します。

Apache 2 は、このプロジェクトのソースコードです。エンタープライズオープンソースデータベースである MariaDB Platform は、このソリューションの基盤です。このプラットフォームは、幅広いトランザクション、分析、およびハイブリッドワークロードをサポートできます。 MariaDB は、使用するハードウェアの種類に応じて、コモディティハードウェアまたはパブリッククラウドにデプロイできます。世界中の学生、教師、研究者、起業家、中小企業、多国籍企業が MonetDB コミュニティに参加できます。完全マネージド型の CrateDB 向けにデータベースをサービスとして提供します。テーブルストレージを使用すると、手動でシャーディングする必要がなくなるため、データのスケールアップが容易になります。

geo 冗長ストレージを使用して、リージョンの保存データが 3 回レプリケートされます。従来のアプリケーションを移植したり、Kudu のシンプルなデータモデルを使用して新しいアプリケーションを構築したりするのは簡単です。 Parquet では、列ごとに圧縮スキームを指定できます。また、必要に応じて新しい圧縮スキームを追加できるように、将来的にも保証されています。ハイパーテーブルは、名前が示すように、スケーラビリティの問題を独自の条件で解決するように設計されています。列指向のDBMS InfiniDBに基づく OLAP ワークロードをサポートするように設計されています。ビッグデータと複雑なポリゴン操作における QikkDB のパフォーマンスは比類のないものです。 qikkDB データベースは、次の機能を備えて構築されています。これは、インメモリコンピューティングエンジンを備えた高性能のクロスプラットフォームの履歴時系列列データベースです。

ストリーミングプロセッサおよびプログラミング言語である Q は、リアルタイムで自分自身を表現できるようにすることを目的としています。ソートインデックス、ビットマップインデックス、および逆インデックスは、プラグインできる 3 つのインデックス作成テクノロジです。このプロジェクトでは、Apache バージョン 2.0 がライセンスされています。

列指向のデータベースは未来です

近年、多数のデータベースが列を中心に設計されています。これらのデータベースはデータを行と列に格納するため、使用と管理が簡単です。 MariaDB、CrateDB、ClickHouse、Greenplum Database、Apache Hbase、Apache Kudu、Apache Parquet、Hypertable、MonetDB など、いくつかの列指向のデータベースを利用できます。ドキュメント、グラフ、および列データは、NoSQL データベースモデルを使用して DynamoDB 内で生成できます。ドキュメントストアデータベースの背後にある企業である MongoDB は、列ストアインデックス作成のリリースを発表しました。これにより、開発者は分析クエリをアプリケーションに組み込むことができます。

列指向データベースの例

カラムナデータベースは、行ではなく列にデータを格納するタイプのデータベースです。このタイプのデータベースは、従来の行ベースのデータベースよりも優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供できるため、データウェアハウジングおよび分析アプリケーションによく使用されます。カラムナデータベースの 1 つの例は、Apache HBase です。

データベースの操作は、通常、列が行に情報を分散するという点で、他のデータベースの操作とは異なります。大規模なデータセットを分析する機能は、カラムナデータベースにとって特に魅力的です。近年、NoSQL データベースを使用するドキュメントストアの人気が高まっています。グラフデータベースは高度にネットワーク化されたデータを非常に正確にマッピングできるため、使用する人が増えるにつれてますます人気が高まっています。長い間、カラム型データベース管理システムが使用されてきました。利用可能な実装がまだいくつかあるという事実にもかかわらず、いくつかのシステムが開発されています。通常、トランザクションアプリケーションへのアクセスは、他のアプリケーションへのアクセスとは異なります。このタスクは、従来のデータベースよりもカラムナデータベースで実行するほうがはるかに遅くなります。

列指向データベースの人気が高まっている理由

Cassandra、MariaDB、CrateDB などの列指向データベースは、大量のデータを処理するアプリケーションのデータストレージソリューションとして人気を集めています。同じテーブル (列ファミリー) の複数の行を含むデータベースにデータを格納できるため、データの格納が容易になり、パフォーマンスが向上します。
MariaDB、CrateDB、ClickHouse、Greenplum Database、Apache Hbase、Apache Kudu、Apache Parquet など、いくつかの列指向のデータベースを利用できます。これらのデータベースはすべてオープンソースであり、さまざまなアプリケーションで使用されています。

カラムナ データベースの長所と短所