SQL データベースと NoSQL データベースの長所と短所
公開: 2022-11-21SQL データベースと NoSQL データベースはどちらも、ソフトウェア開発業界で広く使用されています。 それぞれに独自の長所と短所があり、特定のユースケースにより適しています。 SQL データベースは通常、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。 また、一般的に、NoSQL データベースよりも安定しており、スケーリングが容易です。 NoSQL データベースは通常、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。 また、一般に、SQL データベースよりも開発と展開が容易です。
Nosql テクノロジーの支持者によると、Nosql テクノロジーの主な問題は、リレーショナル データベース テクノロジーに対して非生産的であるように見えることです。 NoSQL の真の目的は、SQL の親しみやすさとパワーを提供することで、NoSQL に勢いをもたらすことであり、実際にそうしています。 Gartner によると、非リレーショナル DBMS 市場は 2020 年に最も急速に成長すると予想されています。 マイクロサービスは独自のデータベースを使用でき、完全なシステムにはさまざまなデータベースを使用する必要がある場合があります。 これは、データベース スプロールとも呼ばれます。 マルチモデル データベースは、単一のストレージ テクノロジ上に構築されたデータベースであり、さまざまな方法でアクセスして読み取ることができます。 「最高のリレーショナルと NoSQL の融合が見られます」と、Couchbase の開発者でありデータベース愛好家である Matthew Groves 氏は言います。
MySQL は sql と NoSQL の頭字語です。 開発者は、同じアプリケーションを実行しながら、リレーショナル データと JSON ドキュメントの両方を含む単一のデータベースを作成できます。 どちらのデータ モデルも同じアプリケーションでクエリを実行できます。つまり、テーブル、表、JSON など、さまざまな形式の結果を得ることができます。
現時点では両方のデータベースを置き換えることはできませんが、当面はそのままの状態が続く可能性があります。 NoSQL データベースは、同じクエリ速度を維持し、即時の一貫性を提供することが保証されている場合にのみ、SQL データベースの代替として実行できます。
データの一貫性、データの整合性、およびデータの冗長性の点で、SQL は ACID プロパティに準拠しているため、複雑なクエリでは NoSQL よりもはるかに優れています。
Sql と Nosql はどのように連携しますか?
これは特定のアプリケーションとユース ケースに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、一般的には、SQL と NoSQL を一緒に使用して、互いの長所を補完することができます。 たとえば、SQL は高度に構造化されたデータに使用でき、NoSQL は構造化されていないデータに使用できます。 さらに、各タイプのデータベースが最適なデータにのみ使用されるように、データを分割するために使用できます。
競合はしませんが、NoSQL と NoSQL は互いに補完し合います。 何をしているのかを理解していれば、NoSQL と SQL を組み合わせることができます。 私たちはこの未来に目を向けるべきであり、イノベーションの爆発につながる可能性があります。 NoSQL データベースは、その名前が示すように、従来のリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) に基づいていないデータベースです。 MongoDB、Cassandra、HBase、および Hadoop 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。 NoSQL データベースは、従来の RDBMSデータベースよりもシンプル、高速、低価格であると宣伝されることがよくあります。 近年、データ管理への新しいオープンソース アプローチである NoSQL フレームワークが登場しました。
NoSQL データベース、機械学習アルゴリズム、人工知能 (AI) は、最新のビジネス テクノロジ トレンドの 1 つです。 SQL データベースと NoSQL データベースの両方をサポートできる標準は、需要の増加に伴いますます重要になります。 NoSQL は、さまざまな新しいデータベース テクノロジに付けられた名前です。 NoSQL データベースを使用する多くの企業は、従来のデータベースより優れていると考えています。 NoSQL がますます使用されるようになると、統一された標準セットが必要になります。 NoSQL データベースに加えて、従来のリレーショナル データベースには、NoSQL データベースにはない多くの機能があります。 多くの組織は、ミッション クリティカルなインフラストラクチャの一部として NoSQL データベースを使用しています。
各製品の長所と短所が提示されているので、ニーズに応じて、好みの製品を選ぶことができます。 多くの Web アプリケーションは大量のデータ ストレージと検索を必要とするため、NoSQL データベースを使用してこれらの問題を解決できます。 NoSQL データベースにデータを格納してクエリを実行する方法には、非常に高い柔軟性があります。 従来のリレーショナル データベースと比較すると、これらの新しいデータベース テクノロジは通常、パフォーマンスが優れており、必要なストレージ スペースが少なく、管理の必要性も少なくなります。
NoSQL データベースが人気を集めている理由の 1 つは、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ることです。 ドキュメント データベースは、テーブルではなくデータを格納し、データ モデルをより柔軟に使用できるため、データの格納に最適です。 さらに、NoSQL データベースは通常、キー値ストレージの点で SQL データベースよりも高速です。 ただし、NoSQL データベースは ACID トランザクションをサポートしていない場合があり、データの不整合が発生する可能性があることに注意してください。 NoSQL データベースにはいくつかの欠点がありますが、通常、従来のリレーショナル データベースに比べてさまざまな利点があります。
Sql と Nosql の利点
SQL は、複数行の処理を必要とする大量の構造化データに適しています。
NoSQL 実装は、構造化された構造を持たず、より構造化されていない方法で処理する必要があるデータに適しています。
Sql と Mongodb を一緒に使用できますか?
MongoDB は、Data Virtuality の一貫したテーブル構造と高度な変換により、SQL ステートメントだけで簡単にアクセスしてクエリを実行でき、コンテンツはリレーショナル データベースなどの他のデータ ソースと組み合わせることができます。
Mongo と SQL サーバーを一緒に使用できますか? 私の目標は、15 分ごとに Mongo を更新することを習慣にすることです。 Greg Young によって導入された方法について学ぶための出発点として、cqrs (コマンド責任分離) を調べることをお勧めします。 NCqrs は、GitHub でサポートされているオープン ソースの実装です。 その結果、読み取り用と書き込み用の 2 つのデータベースが存在します。
レポートに MongoDB を使用する場合は、次のことを考慮する必要があります。
最初に指摘する点は、MongoDB はリレーショナル データベースではないということです。 2 つのテーブルを組み合わせてレポートを生成することはできません。 MongoDB では実行できないことを行う必要がある場合は、レポート ツールを使用してこの制限を克服できますが、そうするとレイテンシが大幅に増加する必要があることに注意してください。
これに加えて、MongoDB は読み取り集中型データの高速ストレージ オプションではありません。 データの読み取りが集中する場合は、MongoDB をキャッシングまたは中間ストレージ ソリューションとして使用するよりも、MySQL をプライマリ ストレージとして使用する方がよい場合があります。 そうすることで、レポートをスピードアップできます。
結局、MongoDB はデータ ウェアハウスにとって理想的なプラットフォームではありません。 MongoDB を使用してデータ ウェアハウスを構築する場合は、他のプラットフォームを検討することをお勧めします。
Mongodb と Sql のどちらを学ぶ方がよいですか?
従来のリレーショナル データベースが必要であるが、構造化されたデータがある場合、MySQL は優れた選択肢です。 リアルタイム分析、コンテンツ管理、モノのインターネット、モバイル、およびその他の種類のアプリケーションはすべて、MongoDB を使用して実現できます。
SqlでNosqlをクエリできますか?
NoSQL データベースはリレーショナル モデルに基づいていないため、SQL を使用してクエリを実行することはできません。 SQL はリレーショナル データベースのクエリ言語であり、NoSQL データベースとは互換性がありません。
NoSQL は SQL (または他のプログラミング言語) を使用しません。 SQL for query に加えて、SQL を使用してクエリを実行することもできます。 NoSQL データベースは通常、本質的に非リレーショナルです。 キー値ストア、ドキュメント ストアなど、多数の NoSQL スキーマを利用できます。 NoSQL システムは、単一モデル スキーマに加えて、マルチモデル スキーマもサポートできます。 これは、さまざまなデータ ソースを必要とする企業が使用できる非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースは、独自の独自のインターフェイスを持っている場合もあれば、共通のクエリ メソッドを共有している場合もあります。
2024 年までに、NoSQL の市場は 207.2% 成長し、総額 34 億ドルに達する見込みです。 Cassandra の CQL クエリ言語は、水平に分散されたサーバーのクラスターで使用することを目的としています。 CQL と SQL には多くの類似点がありますが、最も重要な違いは、CQL が SQL のようにテーブルに対して結合を実行できないことです。 正規化されたデータベースには、繰り返しフィールドや列はありません。 非正規化データベースには、正規化されていないデータベース テーブルのキーに加えて、新しいデータベース テーブルの繰り返しフィールドが含まれます。 非正規化されたデータは、大きなテーブルに対して複数の JOIN クエリを実行するアプリケーションに適しています。 状況によっては、非正規化が発生する可能性があります。
CAP 定理によれば、ネットワーク パーティションがある場合、分散データベースは整合性と可用性を保証できません。 その結果、スケーラビリティを高めながら一貫性を実現できます。 クラウドネイティブ アプリケーションは、アプリケーションの一貫性よりも可用性と分断耐性のセキュリティを重視しますが、多くの場合、それを怠ります。 ACID や BASE などのデータベース設計モデルは異なります。 トランザクションは ACID と一致しており、データがプロセス全体で一貫していることを示しています。 基本ユーザーはスケーラビリティを何よりも重視するため、長期にわたってシステムを使用できることがより重要です。 NoSQL データベースは通常、B ツリーとログ構造のマージ ツリーで構成されます。
シーケンスは、速度よりも分析の価値が高いため、NoSQL データベースに役立ちます。 高密度データは、データベースにほぼすべてのフィールドを追加する必要があるタイプのデータベースです。 情報の隔離により、空のセルの中で大量の情報クラスターを識別できます。 ScyllaDB は、非構造化データの動的スキーマを提供する列指向アーキテクチャを備えた NoSQL データベースです。 Cassandra クエリ言語 (CQL) とログ構造のマージ ツリー (LSM) ストレージ エンジンを採用しています。 従来の RDBMS の代わりに、CQL では、テーブル間の結合操作など、さまざまな操作が可能です。
Nosql 対 Sql: アプリケーションに適したデータベースはどれですか?
NoSQL データベースは、高速で柔軟性があり、スケーリングできるように設計する必要があります。 大量のデータを必要とするアプリケーションに最適な選択肢になる可能性がありますが、複雑なクエリを必要とするアプリケーションに最適な選択肢になる可能性もあります。 アプリケーションで頻繁に大量のトランザクションが必要な場合は、 SQL データベースが適している場合があります。