リレーショナル データベースと NoSQL データベースをメタデータ ストレージに使用することの長所と短所

リレーショナル データベースと NoSQL データベースの間の議論は、長年にわたって行われてきました。 これまでの議論は、主にパフォーマンスとスケーラビリティに集中していました。 しかし、近年、議論はメタデータに焦点を当てるようになっています。 メタデータの保存にリレーショナル データベースと NoSQL データベースのどちらを使用するかを決定する際には、いくつかの重要な考慮事項があります。 1 つ目は、メタデータのサイズと複雑さです。 メタデータが小さくて単純な場合は、NoSQL データベースの方が適している場合があります。 ただし、メタデータが大きく複雑な場合は、リレーショナル データベースの方が適している場合があります。 2 番目の考慮事項は、メタデータの構造です。 メタデータが高度に構造化されている場合は、リレーショナル データベースを選択することをお勧めします。 ただし、メタデータがあまり構造化されていない場合は、NoSQL データベースの方が適している場合があります。 3 番目の考慮事項は、メタデータのクエリ可能性です。 メタデータのクエリ可能性が高い場合は、リレーショナル データベースの方が適している場合があります。 ただし、メタデータのクエリ可能性が低い場合は、NoSQL データベースの方が適している場合があります。 最後に、4 つ目の考慮事項は、メタデータのスケーラビリティです。 メタデータのスケーラビリティが高い場合は、NoSQL データベースの方が適している場合があります。 ただし、メタデータのスケーラビリティが低い場合は、リレーショナル データベースの方が適している場合があります。

リレーショナル機能と NoSQL 機能の両方を備えたデータベース システムは、クラウドネイティブ アプリで一般的に使用されています。 データは異なる方法で保存され、ユーザーはシステムと同じではありません。 非構造化データまたは半構造化データは通常、No-SQL データベースのキーと値のペアまたはドキュメントに格納されます。 NoSQL データストアは、大量のサービスで 1 秒未満の応答時間を実行するため、他のタイプのデータストアよりも優先されます。 現在更新されている項目について一貫性のあるシステムにクエリを実行する場合は、すべてのレプリカが正常に更新されるまでその応答を待ちます。 即時応答が返された場合、それは最新のデータです。 そうでない場合は、最新の応答です。 Partition Tolerance が設定されている場合、レプリケーション ノードは失敗しますが、システムは引き続き動作します。

Database as a Service (DBaaS) は、データ サービスのコレクションを使用するクラウドネイティブ アプリケーションです。 これらのサービスには、セキュリティ、スケーラビリティ、および監視が組み込まれています。 各サービスは、適切なデータベースで構成できる独自の Azure 仮想マシンを持つことでメリットを得ることができます。 クラウドネイティブ マイクロサービスは、データ要件に基づいて、リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースのいずれかを使用できます。 Azure は、4 つの管理されたリレーショナル データベースをサービスとして (DBaaS) 顧客に提供します。 モデルはすべて、従量課金制とジャストインタイム機能の両方を提供します。 SQL Server は Microsoft のフラグシップ データベースであり、いくつかのオープン ソースの代替データベースです。

Azure データベースに必要な処理コア、メモリ、ストレージの量を選択することで、数分で提供できます。 Microsoft は、プラットフォームのオープン ソース サービスの一部として、人気のあるオープン ソース データベースのマネージド バージョンを提供することで、Azure に対する約束を守っています。 サーバーレス コンピューティング層データベースは、非アクティブ期間中は自動的に一時停止されるため、ストレージ料金は発生しません。 Sun Microsystems が Oracle に買収された結果、管理されたバージョンの MariaDB が MySQL のフォークとして作成されました。 Azure クラウドの一部として、Azure Database for MariaDB でフル マネージドのリレーショナル データベースを実行できます。 このサービスは、MariaDB コミュニティ エディション サーバー エンジン上に構築されています。 予測可能なパフォーマンスと動的なスケーリングにより、ミッション クリティカルなワークロードを処理できます。

コマンド ライン インターフェイス ツールまたは Azure Data Migration Service から PostgreSQL データベースを取得します。 アクティブ/アクティブ クラスタリングを許可することで、グローバル レベルで CosmosDB の書き込みと読み取りの両方をサポートするデータベース リージョンを指定できます。 Cosmos DB を使用すると、データやコードを変更することなく、既存の Mongo、Gremlin、または Cassandra データベースを移行できます。 マイクロサービスで Azure テーブル ストレージを使用している場合は、Cosmos DB テーブル API に簡単に移行できます。 Azure Cosmos DB の 5 つの整合性モデルを図 5-13 に示します。 これらのオプションを利用することで、一貫性、可用性、およびパフォーマンスに基づいて詳細なトレードオフを行うことができます。 以下の表とどれだけ一致しているかがわかります。

Microsoft のプログラム マネージャーである Jeremy Likness が、この優れたプレゼンテーションで 5 つのモデルについて詳しく説明しています。 NewSQL テクノロジは、NoSQL の分散スケーラビリティとリレーショナル データベースの ACID 保証を組み合わせた新しいデータベース テクノロジです。 NewSQL データベースは、一時的なクラウド環境で成功するように設計されており、基盤となる仮想マシンをすぐにオンデマンドで再起動または再スケジュールできます。 前の図は、Cloud Native Computing Foundation によって開発されたオープンソース プロジェクトに基づいています。 クライアントはサービスを使用して、マイクロサービスを使用することにより、同一の NewSQL データベース プロセスのセットを単一の DNS エントリとしてアドレス指定できます。 データベース インスタンスをそれに関連付けられたサービスのアドレスから切り離すと、既存のアプリケーションを中断することなくスケーリングできます。 同時に同じサービスをリクエストすると、常に機能します。

幅広いデータ構造を処理できる NoSQL データベースの機能により、データの整理が容易になります。 多くの場合、NoSQL データベースは、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを同じデータベースに格納およびモデル化するのに、従来のデータベースよりも適しています。

NoSQL とリレーショナル データベース テクノロジの最も効果的な組み合わせは何ですか? データの大部分は構造化されておらず、一部の非構造化データが結合されています。 スキーマには、高速スケーリングとトランザクション サポート 2 が必要です。

NoSQL データベースのデータは、 SQL データベースで使用されるデータ モデルと比較して理解しやすいため、ますます普及しています。 さらに、開発者は NoSQL データベースのデータ構造を直接変更できます。

RDBMS は、クエリとレポートの要件が特に重要な場合に適しています。 NoSQL 環境は、従来の分析よりも優れた運用データのリアルタイム分析を提供する傾向があります。 さらに、単一のアプリケーションを作成するために複数の上流システムからデータを収集する場合 (単にレポートするのではなく)、NoSQL は不可欠なコンポーネントです。

Nosql とリレーショナル データベースはいつ使用しますか?

トランザクションは NoSQL データベースではサポートされていません (単純なトランザクションのみがサポートされています)。 トランザクション データは、リレーショナル データベースに (結合またはトランザクションとして) 格納できます。 高速なデータが必要な場合は、NoSQL データベースが使用されます。 データの速度が制限されている場合は、リレーショナル データベースが使用されます。

どのデータベース テクノロジが自分に適しているかを理解することが重要です。NoSQL データベースは、複数の種類のデータの構造を処理および進化させるという点で、リレーショナル データベースよりも適応性が高く、使いやすいものです。 NoSQL データベースの利点の 1 つは、構造化データ、半構造化データ、さらには非構造化データの処理、保存、モデル化が容易になることです。 データ モデルは、精度を維持しながら迅速に変更できます。 データが構造化されているか、高度な正規化に適している場合は、SQL が最適なオプションである可能性があります。 NoSQL データベースには、ダウンタイムを必要とせずにトラフィックをスケーリングできるスケーリング戦略が含まれています。 また、モバイル アプリを使用してデータベースにアクセスするユーザーの数が劇的に変動するシナリオも含まれる場合があります。

近年 NoSQL データベースが導入されて以来、多くの要因が NoSQL データベースの人気に貢献してきました。 柔軟なデータ ストレージは、彼らの専門分野の 1 つです。 従来の RDMS は静的データ構造を使用しますが、ベスト プラクティスではコーディングの前にデータベース スキーマを作成する必要があります。 NoSQL データベースの結果として、データ ストレージはより柔軟になります。 このシステムは、相互リンクする可能性があり、安全でルールに基づいた一貫した方法で管理する必要があるデータ ポイントを含むあらゆる情報ニーズに役立ちます。 それらは特定の構造に縛られていないため、特定のアプリケーションのニーズを満たすためにより適応性があります。 拡張性に加えて、NoSQL データベースの人気が高まっています。 リレーショナル データベースがスケーラビリティの問題を起こしやすいことはよく知られています。これは、需要が変化したときの応答時間が遅くなったり、大量のデータによる処理が遅くなったりするため、管理が困難になる可能性があります。 ただし、NoSQL データベースに関しては、より機敏で、大量のデータを遅くすることなく処理できます。 リレーショナル データベースは依然として多くのアプリケーションの事実上の標準であるという事実にもかかわらず、NoSQL データベースは、より適応性が高くスケーラブルなストレージ ソリューションとして急速に普及しています。

Nosql を使用すべきでない場合

さらに、NoSQL は動的操作をサポートしていません。 製品の ACID プロパティは保証できません。 たとえば、金融取引を行う必要がある場合は、SQL データベースが適している場合があります。 さらに、アプリケーションで実行時の柔軟性が制限されている場合は、NoSQL を避ける必要があります。

NoSQL データベースは、NoSQL データベースと比較してストレージ サイズが小さくなるように最適化されているため、CPU とメモリの消費量が削減されます。 これにより、大規模に使用する際の適応性と効率性が向上します。 非正規化されたデータの複数のコレクションは、整理が難しく、重複データを含む場合があります。 大量のデータが必要であり、すべてのインデックスの更新、ノードの同期などはより困難です。 従来の NoSQL サーバーは、結果整合性を考慮して設計されているため、変更が反映されるのを待たずにノードとインデックスを介して変更を渡すことができます。 RavenDB などのNoSQL ファミリーのいくつかのメンバーは、NoSQL ファミリーの存在下で独自のインデックスを作成できます。 他の MongoDB サービスは、インデックス ファイルを使用せずにデータベース全体をスキャンします。

各アクセス パターンに適した NoSQL データベースを作成することが重要です。 それらが不明または頻繁に変更される場合、DB 構造の再考が必要になる場合があります。 ドキュメント指向の NoSQL データベースは、OLAP システムがデータをスライス アンド ダイスするために必要とするアトミック レベルで消費されることを意図していません。 NoSQL にデータ整合性検証が欠けている場合でも (グラフベースの NoSQL を除く)、To Be Continued を使用してこれを克服できます。 ACID プロトコルへの参入が遅れたため、Amazon DynamoDB はゲームで少し遅れをとっています。

NoSQL データベースは、従来のリレーショナル データベースよりも大量のデータをより迅速かつ効果的に処理でき、非常に高速で簡単にセットアップできます。 NoSQL データベースは、大規模なデータ アプリケーションにとって非常に有益であることが証明されています。 このカテゴリのデータベースは、大量のデータを非常に迅速に処理するように設計されているため、大量の情報を処理するアプリケーションにとって理想的なソリューションです。 サーバー側アプリケーションの他のすべてのコンポーネントがシームレスかつ迅速に連携するように設計されている場合、データは NoSQL データベースによって保護されます。 多くの場合、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを格納、モデル化、および分析する大規模なデータベースよりも優れた代替手段があります。 このサービスを利用することで、顧客や売上に関する情報に数分でアクセスできるようになります。 現在、ビッグデータ アプリケーションに NoSQL データベースを使用することを保留する理由はありません。 大量のデータを保存および管理する方法を探している場合、NoSQL データベースは理想的なソリューションです。

Nosql対。 Sql: アプリケーションに適しているのはどれですか?

NoSQL データベースは常に適切に機能するとは限りませんが、柔軟性やパフォーマンスなどの利点があります。 大量のトランザクションが必要な場合やアプリケーションをスケールアップしたい場合は、NoSQL データベースの方が適している可能性があります。 ただし、安全で標準的な SQL 命令をサポートするデータベースが必要な場合は、SQL データベースの方が適している場合があります。

リレーショナル データベースと Nosql を使用する場合

プロジェクト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、一般に、リレーショナル 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プロジェクトに最適であり、NoSQL データベースは高いスケーラビリティやリアルタイム データを必要とするプロジェクトに適しています。

最新のアプリケーションの多くは、リレーショナル データベースではなく NoSQL データベース (非 SQL データベース) を必要とします。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースとは対照的に、データを格納する方法が分散化されています。 たとえば、新しいアプリやサービスでは、その起動を処理するために NoSQL の使用が必要になる場合があります。 NoSQL データベースは、単一のモノリシック サーバーとは対照的に、複数のホスト間で水平方向にスケーリングできます。 その結果、継続的な成長の需要を満たすために NoSQL データベースを移行する方が、費用対効果が高く、迅速です。 データベースをクラウドに移行する組織も、分散型であるため、NoSQL を使用する方がはるかに優れています。 ロックされたトランザクションを使用するのではなく、NoSQL モデルは一貫性とパフォーマンスを維持することに関心があります。 これにより、多数のユーザーが同時にアクセスする必要がある場合のパフォーマンスが向上します。 リレーショナル データベースは、限られた数のユーザーまたはアプリケーションで予測可能な構造化データを必要とするビジネスにとって、依然として最良の選択肢です。

データの断片化: リレーショナル データベースを使用して、データの断片化を管理できます。 このシステムは、データをテーブルに編成し、テーブル間の関係を定義するスキーマを提供します。 リレーショナル データベースを使用している場合は、必要なデータを取得するためにテーブルを結合することもできます。 データの断片化は、非リレーショナル データベースでは解決できない問題です。 整理されていないデータは、適切に整理されたデータよりも望ましいものです。
パフォーマンスに関しては、リレーショナル データベースは非リレーショナル データベースよりも高速にデータを取得します。 大容量のデータも扱えます。

SqlまたはNosqlに?

リレーショナル データベースの利点は、データ管理とデータ処理をはるかに超えています。 ただし、NoSQL データベースの方が適している場合もあります。 たとえば、データベース NoSQL は多くの場合、スケーラビリティが高く、従来のデータベースよりも優れたパフォーマンスを提供します。 さらに、データ モデルの柔軟性と使いやすさ、およびクラウド環境での実行機能により、アプリケーション開発を高速化するための効果的なツールとなっています。 データ ストレージ ソリューションを選択する際には、アプリケーションの要件を考慮することが重要です。 リレーショナル データベースを使用する方が望ましい場合もあれば、NoSQL データベースを使用する方が望ましい場合もあります。 ただし、アプリケーションのニーズを確実に満たすために、潜在的なストレージ ソリューションのパフォーマンスをベンチマークすることが常に望ましいです。

Nosql とリレーショナルのユース ケース

Nosql データベースはスケーラビリティのために構築されており、大量のデータを処理するためによく使用されます。 また、データが適切に構造化されていない場合や、スキーマが絶えず変化している場合にも役立ちます。 リレーショナル データベースは、データが適切に構造化され、スキーマが比較的安定しているアプリケーションに適しています。

NoSQL は、SQL に加えて、データを格納するだけでなく、他の種類のストレージにも使用されます。 リレーショナル データベースとは直接関係のないデータベース。 NoSQL データベースは、従来のリレーショナル データベースの厳格な表形式のアプローチに制限されなくなりました。 NoSQL と従来のデータベースのどちらを選択するかは、必ずしも簡単な決定ではありません。 詐欺師は大胆で順応性があります。 封印を解くために、彼らは常に新しい方法を探しています。 大量の履歴データとライブ データをリアルタイムで分析する必要があります。

世界の上位 20 行のうち 19 行で利用できるリアルタイム決済機能を備えています。 彼らの取引量は驚異的で、毎日数兆ドルが送金されています。 ID を検出して認証するために分析できるのは、トランザクション情報だけではありません。 この環境では、NoSQL データベースの柔軟性が必要です。 あらゆるタイプのデータ要素をすばやく追加できます。 NoSQL データベースは、信頼性と予測性が高く、予測可能で費用対効果が高く、水平方向のスケーラビリティを備えていることが実証されています。 ペースが速くパーソナライズされた今日のカスタマー エクスペリエンスでは、NoSQL データベースはもはや明確な利点ではありません。 Macquarie Bank は、リテール バンキングのプレゼンスの欠如から急速に拡大し、2 年以内にデジタル バンキング スペースのトップ候補になることができました。 No SQL ユース ケースを見つけるにはどうすればよいですか? Apache Cassandra 上に構築された Nosql データベースである DataStax Astra DB のデモをスケジュールします。