SQL 対 NoSQL データベースの議論: 長所と短所

SQL データベースとNoSQL データベースの間の議論は何年も続いており、明確な勝者はいません。 それぞれに独自の長所と短所があり、どちらを使用するかの決定は、プロジェクトの特定のニーズによって異なります。 この記事では、議論の両面を見て、各タイプのデータベースをいつ使用するのが適切かを判断しようとします。

MongoDB の CEO である Max Schireson は最近、リレーショナル データベースがどのように機能するかについて話しました。 SQL システムは、大量の分析ワークロードと高パフォーマンスのトランザクション処理ワークロードの両方を処理するように設計されています。 リレーショナル モデルは、高可用性、フォールト トレランス、クラウドへの対応、または同時ユーザーのスケーリング機能とは何の関係もありません。 社会科学にルーツを持つシステムは、より成熟しています。 SQL ツールと ACID プログラミング モデルの両方が利用可能です。 システムの根本的に欠陥のあるアーキテクチャ上の決定から抜け出す方法はありません。

ビッグデータを使って問題を解決しています。 NoSQL は、大量のデータをすばやく処理できるため、ビッグ データ アプリケーションに最適です。

SQL と RDBMS は非構造化データのごく一部しか保存できません。 NoSQL は大部分を処理できます。 NoSQL データベースの重要な特徴は、ACID (原子性、一貫性、分離、耐久性) に重点を置いていることです。

NoSQL システムは、特定の技術要件のために特別に開発されたソリューションのシステムです。 1900 年代初頭に、データ処理能力をほとんど追加せずに、高スループット、フォールト トレラント、水平方向にスケーラブル、シンプルなデータ ストレージと検索をサポートするために開発された NoSQL システムが作成されました。

NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルです。 NoSQL データベースをシャウルすると、サーバーを追加しながら、より多くのトラフィックを処理できます。 NoSQL データベースは、垂直方向ではなく水平方向にスケーリングできるため、大規模で頻繁に変更されるデータ セットに最適です。

Nosql データベースを選択するのはいつですか?

NoSQL データベースを選択する理由は多数あります。 たとえば、大量のデータを非常に迅速に処理できるデータベースが必要な場合は、NoSQL データベースが適している場合があります。 または、スケーラビリティが高く、ニーズの拡大に合わせて簡単に拡張できるデータベースが必要な場合は、NoSQL データベースも適している場合があります。

リレーショナル データベースは、長い間、最も広く使用されているデータ ストレージの方法でした。 これは、新しいタイプのデータベース、つまり非リレーショナル データベースの時代かもしれません。 このタイプのデータベースの構造化されていない性質は、リレーショナル データベースの性質とは大きく異なります。 データベースは、さまざまなデータを格納できるため、最も用途の広いデータ ストレージの形式です。 非リレーショナル データベースを使用すると、開発者はデータベース システムを迅速に構築できます。 CAP 定理 (一貫性、可用性、および許容差分割) は、それらを理解するための鍵です。 SQL ダイアレクトはさまざまな言語で使用されていますが、それらはすべて標準の構文と文法を使用しています。

NoSQL データベース アーキテクチャでは動的スキーマが採用されているため、それに代わるものを提示できます。 ドキュメント データベース、キー値ストア、列指向データベース、グラフ データベースはすべて NoSQL データベースの例です。 これは、CAP-Theorem プログラミング モデルに基づいています。 一方、SQL データベースには、ACID データベースの特性があります。 初心者向けのガイドがインターネット上にたくさんあります。

NoSQL データベースの使用には、多くの長所と短所があります。 開発者がすばやくアクセスできる柔軟なデータ モデルが必要な場合は、NoSQL データベースが最適です。 ただし、信頼できる安定した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。

Nosql データベースを使用する理由

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 モデルのタイプよりも理解しやすい単純で単純な構造で格納されます。 NoSQL データベースとは別に、開発者はデータ構造に直接アクセスすることがよくあります。

SQL よりも Nosql を選択する理由

従来の SQL データベースではなく NoSQL データベースを選択する理由は多数あります。 NoSQL データベースは、大量のデータを処理するように設計されているため、多くの場合、SQL データベースよりもスケーラブルです。 NoSQL データベースは、事前にスキーマを定義する必要がないため、多くの場合、SQL データベースよりも柔軟性があります。 これは、NoSQL データベースを簡単に更新して、新しいデータ型やデータ構造の変更に対応できることを意味します。

クラウド データベースでデータがどのように見えるか、どのようにクエリを実行し、どのようにスケーリングするかを検討することが重要です。 SQL (構造化クエリ言語) または NoSQL (SQL だけでなく) データベースは、データ分析に使用される最も一般的なデータベース タイプです。 クラウドのビッグ データ シリーズの第 3 回では、クラウド ベースのビッグ データとは何かを見ていきます。 NoSQL データベースは、ソーシャル メディアの投稿、記事のコンテンツ、その他の種類の非構造化データなどの大量のデータを保存する場合、従来のデータベースよりもはるかに効果的です。 データは、列ストア、ドキュメント指向のデータ セット、グラフ ベースのデータ セット、またはキーと値のペアとして格納できます。 NoSQL データベースは、適応性とスケーラビリティが高くなるように設計されています。 データベースは、ビジネスの成長に合わせて成長します。

NoSQL データベースは NoSQL データベースとは規模が異なるため、データ セットが将来どのように拡大するかを考える必要があります。 両方のタイプのデータベースの優れた機能を組み合わせる目的は、それらをより便利にすることです。 オンプレミスまたはクラウドベースのデータベースを使用するかどうかにかかわらず、選択できるデータベースに制限はありません。 行う必要がある最も重要な決定の 1 つは、プライマリ データ ストレージ プラットフォームとして NoSQL または NoSQL データベースを使用するかどうかです。 次回の投稿では、追加のクラウド データ ストレージ コンポーネントとして、データ ウェアハウスとデータ レイクについて説明します。

SQL は、ACID トランザクションをクライアントに提供するデータベース管理システムです。 その結果、データは常に一定のままで、更新は常に以前の状態に戻されます。 これにより、データが常に正確で信頼できるものになります。 その結果、NoSQL データベースの一貫性が低下します。 ACID プロパティを保証できないため、データの不一致や不正確さが生じる可能性があります。
アプリケーションがランタイム機能に関して柔軟性を必要とする場合は、NoSQL を避ける必要があります。 データの一貫性と正確性だけに関心がある場合は、SQL データベースの方が適しています。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースには、リレーショナル データベースに比べて多くの利点があります。 NoSQL データベースの柔軟性、規模、クエリ速度、使いやすさは、データ サイエンティストにとって理想的です。 通常、NoSQL データベースには非常に柔軟なスキーマがあります。 データ クエリに関しては、通常、NoSQL データベースは SQL データベースよりも高速です。 SQL データベースは NoSQL データベースよりも大幅にコストがかかる可能性があるため、通常は維持費が安くなります。 NoSQL データベースは、高トランザクション ベースのアプリケーションに加えて、高トランザクション ベースのアプリケーションでより一般的に使用されます。

Nosqlの長所と短所は何ですか?

Nosql データベースは、多くの場合、リレーショナル データベースよりも高速でスケーラブルです。 また、一般的にセットアップが簡単で、メンテナンスの必要性も少なくなります。 ただし、nosql データベースはクエリが難しく、信頼性が低くなる可能性があります。

長い間、合理的なデータベースは最も広く使用されているデータベース管理方法でした。 しかし、好ましいデータベース管理ソリューション モデルであるクラウド データベースの人気が高まっています。 NoSQL データベースは最も有望なデータベース テクノロジの 1 つに見えるかもしれませんが、1 つにコミットする前に考慮すべき要素が他にもあります。 事前定義されたスキーマを使用せずに NoSQL データベースにデータを保存および取得でき、特定の要件に合わせてワークロードをスケーリングできます。 このソフトウェアは、ビッグ データ、モノのインターネット (IoT)、およびその他のリアルタイム分析アプリケーションでの使用に最適です。 NoSQL データベースのデータベース メンテナンスは、従来のデータベースほど集中的ではありません。 NoSQL データベースがない場合、NoSQL の問題を解決するのはより困難になる可能性があります。

実際、NoSQL は自給自足できるように設計されています。 情報ストレージに柔軟性が必要であるが、コードの変更は必要ない場合は、NoSQL が適切なオプションです。 従来の SQL システムは、新しいツールセットよりも優れたパフォーマンスを発揮するはずです。

一般に、ビッグデータなどの膨大な量の多様で構造化されていないデータを迅速に処理および分析することに重点を置いている企業は、NoSQL をより適切な選択肢と考えています。 リレーショナル データベースのような NoSQL データベースには、固定されたスキーマ モデルがありません。 その結果、NoSQL データベースは、ビジネスの特定の要件を満たすように調整でき、データ ストレージの新しい可能性が開かれます。 速度に関して言えば、NoSQL は特にキー値ストレージに関して SQL よりも優れたパフォーマンスを発揮します。 それにもかかわらず、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、データの一貫性が失われる可能性があります。 結果として、ほとんどの NoSQL データベースは多数のデータのバリエーションを処理できるため、これは通常は小さな問題です。 NoSQL は、ビッグデータとも呼ばれる大量のさまざまな非構造化データの迅速なデータ処理と分析に重点を置いている企業に最適です。 このテクノロジの利点には、従来のリレーショナル データベースよりも高い柔軟性、速度、および安定性が含まれます。

Nosql データベース対。 従来のリレーショナル データベース

従来のリレーショナル データベースに対する NoSQL データベースの利点は多数あります。 これらは、使用と構成がより簡単で、スケーラビリティが高く、メンテナンスの必要性が低くなります。 また、トランザクションの多いアプリケーションにも適しています。 これらは、階層データ構造を格納するための適切な候補ではありません。

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。 多くの場合、スケーリングが容易で、データ スキーマの点でより柔軟です。 Nosql データベースは、データの保存と取得に関しても、より高速で効率的です。

NoSQL データベース管理システムは、さまざまな形式で動作するため、ドキュメント、グラフ、キー値などのさまざまなデータ モデルを管理します。 他のテクノロジーと同様に、NoSQL データベースにもいくつかの長所と短所があります。 ストレージ容量に関しては、大量のデータを保存できることが NoSQL データベースの最も重要な利点です。 NoSQL という用語は、SQL だけではありません。 NoSQL データベースは、構造化データと非構造化データの両方を格納するために使用できます。 NoSQL データベースは、ユーザーが独自のスキームを作成する必要なく、データを保存および復元することもできます。 複数の地理的地域にデータベースを分散する能力が非常に優れています。

NoSQL データベースの欠点の 1 つは、ユーザーがデータをバックアップする必要があることです。 今日、NoSQL データベースは人気があります。 各システムは、他のシステムと区別するために、異なるタイプのデータ モデルを採用しています。 整理されたデータをノードとして格納する上位 3 つの NoSQL データベースには、グラフ データがあります。 ドキュメント データベースは、ドキュメント ストアであることに加えて、データベース操作とも呼ばれます。 DynamoDB、Aerospike、Redis、および Riak は、最も重要なキー値データベースの一部です。

NoSQL データベースに新しいノードを追加すると、スケールアウトして大量のデータを処理できるようになります。
データとの整合性を維持するために、NoSQL データベースを複数のノードに複製できます。
NoSQL データベースは、キー値ストア、ドキュメント、グラフ、列など、さまざまな形式でデータを格納するように構成できます。

Nosql データベースを使用する利点と欠点

テキストに基づいて、nosql データベースには次の利点と欠点があります。
Nosql データベースは、スケーラビリティ、シンプルさ、コード不要の操作、およびメンテナンスの容易さから、最も人気があります。 nosql データベースは SQL 命令と互換性がない可能性がありますが、作業クエリの問題をより複雑にサポートしている可能性があり、標準化されていない可能性があります。

Nosql の例

NoSQL は、データの保存方法とクエリ方法が従来のリレーショナル データベース管理システムとは異なる広範なデータベース管理システムです。 NoSQL データベースは、格納するデータがリレーショナル データベースには大きすぎるか複雑すぎる場合、またはデータにすばやくアクセスする必要がある場合によく使用されます。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースと同様にテーブルを含まず、データを非テーブル形式で処理します。 NoSQL データベースは、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によって際立っています。 NoSQL フレームワークには多くの利点がありますが、多くの欠点もあります。 トランザクション管理などのアプリケーションには、従来のデータベースの方が適しています。 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るにもかかわらず、NoSQL データベースが浸透しています。 Noql データベースは現在、リアルタイムのクラウド、Web、およびビッグ データ アプリケーションを処理するために、さまざまな業界の企業で使用されています。 NoSQL ソリューションのすべてのノード間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 アーキテクチャを作成できます。

パフォーマンスが向上し、優れた読み取りおよび書き込み速度と継続的な可用性が可能になりました。 NoSQL データベースには、プライマリ、セカンダリ、ターシャリ、ターシャリの 5 種類があります。 理想的なデータベース タイプなどというものはありません。 企業は、ビジネス要件に基づいてそれらを選択する必要があります。 NoSQL のキーと値のペアは、一意のキーを作成し、特定のデータ項目へのポインターを割り当てることによって機能します。 DynamoDB、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB、および Oracle BDB は、利用可能な NoSQL ツールの一部です。 列ベースの NoSQL データベースは、各列を独立して処理するという概念に基づいています。 これらのデータベースのアプリケーションの大部分は、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、および顧客関係管理 (CRM) に焦点を当てています。

NoSQL データベースは、さまざまな種類のデータベースで構成され、グラフ モデルを採用しています。 ストレージ中、ノードはエンティティ間の関係を格納するために使用され、エッジは関係に使用されます。 この場合、データは既に存在するため、関係の確立は 1-2-3 と同じくらい簡単です。 ソーシャル ネットワーキングや空間分析などのアプリケーションは、通常、このタイプのデータベースの最も一般的なユース ケースです。 ドキュメント指向の MongoDB は、動的スキーマを使用してドキュメントを格納します。 NoSQL データベースです。 ドキュメント ストアは JavaScript をエンジンとして JSON 形式で保存され、ソリューションはデータ交換形式を使用して複数のドキュメントを 1 つに結合します。

Oracle NoSQL Databaseでは、キー値と JSON テーブルのデータ モデルがサポートされており、オンプレミスとクラウドの両方で使用できます。 InfiniteGraph は、データ モデルの非常に詳細なグラフを提供するデータベースです。 このクラウドを利用したプラットフォームは、スケーラビリティとクロスプラットフォームのサポートを提供し、クラウドを利用して大量のトランザクションを処理します。 「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できます。 このソリューションは、医療、電気通信、サイバーセキュリティ、金融、製造、ネットワークなどの業界で最も一般的に使用されています。

SQL対Nosql

SQL データベースは、データを表形式で格納するリレーショナル データベースです。 これらは使いやすく、保守も容易ですが、大量のデータを処理するのには適していません。 NoSQL データベースは、さまざまな方法でデータを格納する非リレーショナル データベースです。 大量のデータの処理には適していますが、使用と保守はより困難です。

データは、データ サイエンスのあらゆる分野の中心です。 通常、データベース管理システム (DBMS) にデータを格納する必要があります。 DBMS とやり取りして通信するには、DBMS の言語を使用する必要があります。 SQL (構造化照会言語) は、DBMS と対話するために使用されるプログラミング言語です。 ここ数年で出現したもう 1 つの用語は、「nosql データベース」です。 データベース NoSQLデータベースは、リレーショナル データベースとは対照的に、データをテーブルやレコードに保存しません。 データ ストレージ構造は、特定の要件を満たすように調整されています。

ドキュメント指向の世界では、列、ドキュメント指向のキーと値のペア、およびグラフ データベースの 4 つのタイプが一般的です。 MongoDB などのドキュメント指向データベースは、Python などのプログラミング言語の例です。 本質的に、NoSQL データベースでは、データの構造をより詳細に制御できます。 一方、SQL データベースはより厳格で、データ型の柔軟性が低くなります。 初めて SQL や NoSQL を学びたい場合は、まず SQL から始めることをお勧めします。 いずれかを選択することは、データ、アプリケーション、および開発プロセスでどのように役立つかに基づいて、どちらがより良いオプションであるかを決定するほど単純ではありません. 私にとって、SQL は最高の、または最も安全なプログラミング言語ではありません。 データに耳を傾け、できる限り最善の決定を下してください。

MongoDB は、Web アプリケーションを強化するためにスケーラビリティと高性能の NoSQL データベースを必要とする企業にとって優れた選択肢です。 大量のデータを必要とする組織は、幅広いデータ タイプを処理する MongoDB の機能と、迅速にスケーリングする機能の恩恵を受けることができます。 MySQL は依然として多くの企業で人気のある選択肢ですが、MongoDB は急速に、あらゆる規模の組織にとって最適な NoSQL データベースになりつつあります。 高速で安定したスケーラブルな NoSQL データベースが必要な場合は、MongoDB が使用するデータベースです。

Nosql と Sql の例を使用する場合

SQL 対 NoSQL 対 nosql: どちらが高いトランザクション ベースのアプリケーションに適しているか NoSQL は多くのトランザクション目的で使用できます。 とはいえ、それは最良の選択ではありません。 このタイプの階層データ ストレージは、ソフトウェアと互換性がありません。 このデバイスは階層データを保存でき、大規模なデータ セット (ビッグ データなど) の保存に使用できます。2022 年 10 月 25 日に 14 行が追加されます。

Amazon は Nosql または Sql ですか?

SQL はこれらすべてのツールで使用されますが、リレーショナル データベースで使用される最も一般的なデータベース言語です。 アドホック タスクを実行するには、DynamoDB と AWS マネジメント コンソール、および AWS CLI またはNoSQL WorkBenchを使用します。

Nosqlは次の略です

NoSQL データベースとは行と列の代わりに、JSON ドキュメントが NoSQL データベースで使用されますが、リレーショナル データベースはデータを列と行に格納します。 明確にするために、NoSQL は「SQL だけではない」という意味であり、「SQL がまったくない」という意味ではありません。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースとは別の形式でデータを格納できます。 ドキュメントの種類には、キーと値、幅の広い列の種類、およびグラフの種類が含まれます。 ストレージのコストは近年急落しており、NoSQL データベースは手頃な価格になっています。 開発者は大量の非構造化データを保存できるため、柔軟性が高くなります。 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 データベースが提供する機能のほんの一部です。 この機能により、データを結合する必要はありません。 非常に重要なユース ケース (財務データなど) から、より楽しく想像力に富んだユース ケース (スマートな猫用トイレの IoT 測定値の保存など) まで、さまざまなユース ケースが用意されています。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースを選択するタイミングと方法について説明します。 また、ディスカッションの一環として、NoSQL データベースに関するよくある誤解についても調べます。 データベース エンジン DB-Engines によると、MongoDB は世界で最も人気のある非リレーショナル データベースです。 このチュートリアルに従うことで、コンピューターに何もインストールしなくても MongoDB データベースにアクセスできます。 クラスターは、データの保存に使用できる MongoDB データベースのコレクションです。 Atlas をインストールしたら、データの保存を開始できます。 データベースを作成するには、Atlas Data Explorer、MongoDB Shell、MongoDB Compass の 3 つのオプションがあり、好みのプログラミング言語で使用できます。

Atlas のサンプル データセットが例として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、使いやすさなど、他のデータベースよりも多くの利点があります。 新しいドキュメントの挿入、既存のドキュメントの編集、およびドキュメントの削除はすべて、データ エクスプローラーで実行できます。 集計フレームワークは、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 に保存されたデータを視覚化する方法は多数ありますが、チャートが最も便利です。

JSON データベースは柔軟性が高いため、スキーマの変更に関しては、より費用対効果が高くなります。 行と列のデータベースは柔軟性に欠け、変更に時間がかかることが多いという事実は特に当てはまります。 Amazon、Google、Netflix、Facebook などの企業は、従来のデータベースでは処理できない大規模なデータセットを持っているため、一般的に NoSQL データベースを使用しています。

Nosql データベース: データ ストレージの新しい波

nosql データベースでは、データはさまざまな形式で保存されますが、これはますます一般的になっています。 これらのデータベースは、データの格納と取得を SQL エンジンに依存しているため、非 SQL データベースと呼ばれることがあります。

Nosql クエリ

NoSQL データベースはスキーマレスです。つまり、データの追加を開始する前にデータの構造を定義する必要はありません。 これにより、NoSQL データベースを簡単に使い始めることができ、アプリケーションの成長に合わせてデータ モデルを進化させることもできます。 また、NoSQL データベースは、複数のサーバーに分散できるため、一般にリレーショナル データベースよりもスケーラブルです。

最近まで、クエリとデータ モデルは密接に関連していました。 その結果、データ モデルからクエリ メソッドを抽象化しながら、開発者の生産性を優先するデータベース システムを作成できるようになりました。 IBM とアメリカン航空のコラボレーションである SABRE は、世界初の商用データベースであり、航空券の発券を合理化するのに役立ちました。 NoSQL データベースは、ここ数年でスケーラビリティ、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たため、ユーザー フレンドリーではなくなりました。 Mapreduce は、MongoDB、Riak、CouchDB などの NoSQL プラットフォームのオプションでもあります。 ただし、完全に宣言的なクエリではなく、アドホックな宣言クエリを使用するという点で、SQL とは異なります。 データベース システムが簡単に拡張できるように構築されている場合、クエリは優先事項ではありません。 XQuery と Jsoniq は、ドキュメント データベース内の階層ドキュメントを操作するためのクエリ言語を作成する試みです。

XML ドキュメント データベースである MarkLogic は XQuery を採用していますが、ArrangoDB はデータ モデル用に調整されたスーパーセットを採用しています。 どちらの言語も、ディスクに保存されているデータと密接に関連しており、どちらも商業的に使用されています。 ドキュメント データベースで使用できる 2 つの関連するクエリ言語があります。 SQL に似た性質を持つため、Couchbase の N1QL (または非一次形式クエリ言語) は、SQL 愛好家にとって素晴らしい選択肢です。 関係はありませんが、相互に依存するドキュメントを作成して保存します。 Couchbase と Cassandra はどちらも、インデックス作成とクエリ解析にかなりの時間とリソースを投資しており、抽象的な方法でデータをクエリできるようになっています。

Nosql データベースの利点

新しいデータベース テクノロジである NoSQL データベースを使用すると、SQL データベースに関連するいくつかの問題を解決できます。 NoSQL データベースはリレーショナル データベースではないため、データに簡単にアクセスできません。 一方、NoSQL データベースは、データを整理して保存するため、よりユーザー フレンドリーです。 さらに、NoSQL データベースは SQL データベースよりも高速で効率的にクエリを処理できるため、常に構造化されていないデータに最適です。

Nosql データベース

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースの従来のテーブル ベースのスキーマ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。

リレーショナル データベースの代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。 それらは、今日のビジネス データ管理のニーズに対応できるように設計されており、柔軟で拡張性があり、迅速かつ効果的に対応できます。 NoSQL データベースは、純粋なドキュメント データベース、幅の広い列のデータベースのキー値ストア、またはグラフ データベースにドキュメントを格納するために使用できます。 グローバル 2000 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おり、これらのデータベースの使用は増加しています。 これには 5 つの傾向があります。これらの傾向は、ほとんどのリレーショナル データベースにとって難しすぎる技術的課題を生み出します。 リレーショナル データベースはデータ モデルが固定されているため、アジャイル開発には適さないという大きな問題があります。 MongoLab のデータ モデルは、アプリケーション モデルによって作成されます。

NoSQL に関して言えば、モデリング データは静的である必要はありません。 JSON は、ドキュメント指向のデータベースにデータを格納するための一般的な形式です。 リソースを頻繁に消費する ORM フレームワークは、このアプローチを使用することで排除されます。 SQL を JSON で解釈できる強力なクエリ言語である N1QL (ニッケルと発音) が、Couchbase Server 4.0 リリースの一部としてリリースされました。 この言語は、SELECT / FROM / WHERE ステートメントだけでなく、グループ化 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) なども処理できます。 NoSQL データベースはスケールアウト アーキテクチャを使用して設計されており、単一障害点がないため、運用上の大きなメリットがあります。 Web やモバイル アプリを介してオンラインで行われる顧客エンゲージメントの数が増えているため、可用性はますます重要な考慮事項になりつつあります。

NoSQL データベースには、使いやすいインストール、構成、およびスケーリング オプションがあります。 これらは、読み取り、書き込み、およびストレージを分散する目的で使用するように設計されています。 また、さまざまなサイズのクラスターを含め、任意のサイズで管理および監視できます。 分散型 NoSQL データベースは複数のデータ センター間で複製するように構築されているため、同じ方法で 2 つのデータベースが作成されることはありません。 さらに、アプリケーションは、データベースが障害を検出して独自の回復を実行するのを待つ必要がないハードウェア ルーターを利用することで、災害復旧を迅速かつ直接的に実現できます。 今日の Web、モバイル、モノのインターネットのアプリケーションは、ますます普及している NoSQL データベースで実行されます。

Nosql データベースとは?

データベース NoSQL (SQL とも呼ばれます) データベースは、表形式以外の方法でデータを格納でき、他のデータベースからのデータを格納することもできます。 NoSQL データベースのデータ モデルを使用して、さまざまなデータベースを作成できます。 ドキュメント タイプは、キー値、ワイドカラム、およびグラフ タイプの 4 つのカテゴリに分類されます。

Nosql Database Explain With Exampleとは?

リレーショナル データベースを使用する代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。 その結果、「SQL だけではない」として分類されるようになり、さまざまなデータ モデルによって分割されます。 NoSQL 要素を持つデータベースの種類は、通常、純粋なドキュメント 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 データベースです。

リレーショナル ストア

リレーショナル ストアは、リレーショナル データベースを使用してデータを整理するタイプのストアです。 このタイプのストアは、大量のデータを管理する必要がある企業でよく使用されます。 リレーショナル ストアを使用して、顧客、製品、注文などに関するデータを格納できます。

リレーショナル データベースを使用する利点

今日の世界で最も普及しているタイプのデータベースは、リレーショナル データベースです。 リレーショナル モデルは、テーブル データを表すために使用されます。これは、これを行うための直感的な方法です。 このモデルを使用すると、1 回のクエリですべてのテーブルを検索できます。 データの保存と整理ができるため、人気があります。