最も人気のある 3 つの NoSQL データベース

公開: 2023-01-23

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、最も一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、Redis などがあります。これらのデータベースは使いやすさと柔軟性で知られているため、NoSQL を初めて使用するユーザーに適しています。

ビジネスでは、数千のリクエストを一度に処理したり、増え続ける複雑なデータを保存したりする機能など、さまざまな理由から NoSQL データベースが必要です。さらに、MarkLogic の ACID データ原則への準拠により、すべてのデータベースクエリの一貫性が保証されます。実際、ScyllaDB はスケーリング可能な高速 NoSQL データベースです。 MongoDB を使用して、ドキュメントをさまざまな形式で保存できます。水平方向のスケールアウトアーキテクチャを備えた MongoDB は、大量のトラフィックとデータを処理できます。一方、Apache Cassandra は、データの精度に悪影響を与えることなく、大量のデータと少量のデータに対して同様の速度を提供します。他の NoSQL データベースと比較すると、適応性が高いと広く見なされています。

NoSQL データベースである DynamoDB は、データセット全体をメモリに保存します。アマゾンウェブサービス (AWS) スイート内に格納されているため、会社で使用するハードウェアは必要ありません。 DynamoDB はデフォルトでデータを暗号化し、ユーザーは AWS プラットフォームを介してバックアップにアクセスすることもできます。この記事では、さまざまな NoSQL データベースについて説明します。これは、それらを使用したことがある人にはなじみのあるものです。 Web アプリケーションに最適な NoSQL データベースであっても、開発者のニーズに合わせてカスタマイズできます。アマゾンウェブサービスを使用して構築されるウェブアプリケーションが増えるにつれて、DynamoDB の人気が高まっていますが、依然として混み合っています。

Apache Cassandra、MongoDB、Redis、Couchbase など、多数のNoSQL ソリューションが利用可能です。プロジェクトの性質によって異なります。 Cassandra を使用している場合は Cassandra を学習する必要があり、MongoDB を使用している場合は MongoDB を学習する必要があります。

NoSQL データベースを使用することは難しくありません。適切なタイミングで使用するための適切な場所を見つけることは困難です。何よりもまず、NoSQL は、固定スキーマ、正規化されたデータ構造、表現力豊かなクエリサポートなど、リレーショナルデータベースに相当するものではありません。

学ぶのが最も簡単なNosqlデータベースは何ですか?

この質問に対する決定的な答えはありません。これは、個人の経験のレベルと、さまざまなプログラミング言語とデータベースの使いやすさに依存するためです。ただし、最も一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、Redis などがあります。これらのデータベースはすべて、習得と使用が比較的簡単であるため、実際には個人の好みに依存します。

データベース NoSQL (non-SQL または non-specific-sql とも呼ばれる) の人気が高まっています。大規模なデータセットを体系的に処理できることは、主な利点の 1 つです。このコースでは、NoSQL データベースを実践的に学習します。このコースでは、 CouchDB NoSQL データベースを使用して、データベースの作成と複製、データのロードとクエリ、およびその他のデータ操作の実行方法を学習します。データベースのセキュリティと整合性は非常に重要です。このコースでは、couchDB データベースにセキュリティを適用する方法を学習します。データは、CouchDB に格納したり、ドキュメントにネストしたり、検索条件を選択したり、CouchDB の機能の reduce 関数を介して削減したりできます。

一方、NoSQL データベースは、新しいテクノロジーであるにもかかわらず、市場で人気を集めています。これらのデータベースは MySQL ほど信頼性は高くありませんが、より柔軟でスケーラビリティに優れています。 MySQL ほど展開と管理が簡単ではありませんが、長期的には費用対効果が高くなります。
初めての方は、MySQL から始めて、さらに柔軟性とスケーラビリティが必要な場合は NoSQL データベースに移行することをお勧めします。

最も使いやすいデータベースはどれですか?

ユーザーの技術的専門知識のレベルと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、最も使いやすいデータベースの候補として人気があるのは、Microsoft Access、FileMaker Pro、MySQL などです。これらのデータベースはすべて、使いやすいインターフェースと、さまざまなタスクに適したさまざまな機能を提供します。

SQLite は、シンプルな設計と軽量の強力なリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS) です。また、最も単純なデータベースであるため、結合や単純なクエリの練習に最適です。初心者には、学習が主な焦点であり、無料で簡単に学習できる環境が必要です。 SQLite は、新しいユーザーがデータベースを簡単に学習できるように設計されたオープンソースプロジェクトです。データベースは軽量で、コンピューティングリソースや管理に関して多くのセットアップ時間を必要としません。その結果、オペレーティングシステムや外部ライブラリは、自給自足の支援を提供する必要はありません。オープンソースプロジェクトであるため、いつでも誰でもデータベースソフトウェアを使用できます。

これにより、初心者が最初のデータベースを簡単に学習できるようになります。シンプルなグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) で動作する SQLite の機能は、その最大の機能の 1 つです。 MongoDB は、初心者が学ぶのに最も簡単な NoSQL データベースです。データはドキュメント指向の形式で保存されるため、理解しやすくなります。一部の機能は、SQL エディターからもアクセスできます。 Apache Cassandra は、学習用の個人的なプロジェクトを探している場合に適しています。キャリアを始めた当初、RDBMS などのリレーショナルデータベースは他の種類のデータベースよりも習得しやすいため、始めるのに適していると判断しました。

SQLite は、数回の検索を経て最初に見つけたデータベースであり、セットアップがいかに簡単であるかに驚きました。 SQLite RDBMS は簡単にインストールして使用できます。シンプルなセットアップにより、クエリの学習とグループへの参加が簡単になります。 Microsoft SQL Server は、ビジネスで最も人気のあるデータベースです。シンプルですが、セットアップが複雑なため、初心者は学習を避けるべきです。

高速で堅牢なデータベースシステムであるため、MySQL は Web アプリケーション開発の一般的な選択肢です。 MySQL は、新しい機能を迅速かつ簡単に追加できる、非常にシンプルで適応性の高いデータベースです。 MySQL のセキュリティは、多数のサードパーティアプリケーションによってもサポートされています。
ネットワークモデルは、さまざまな方法でオブジェクト間の関係を表現するための強力なツールです。本質的に、ネットワークモデルは可能な限りシンプルで直感的です。階層モデルとは対照的に、ネットワークモデルは冗長性をより効果的に表現できます。
ネットワークモデルは使いやすく、データの冗長性を階層モデルより効果的に表現できるため、Web アプリケーションに適しています。

Sql は最も簡単ですか?

SQL は、一般的に習得しやすい言語です。プログラミングやその他の言語をすでに知っている場合は、数週間で SQL を学習できます。プログラミングにまったく慣れていない初心者には、もう少し時間がかかる場合があります。

Sql対。 Python: どちらがより良い選択ですか?

それはすべて、あなたが探しているものと、それをどれだけ快適に使用できるかによって異なります. 強力で高速なデータベースシステムが必要な場合は、SQL が最適です。 Python は、データを簡単に管理できるプログラミング言語なので、Python の方が適しているかもしれません。

最速のデータベースはどれですか?

大きな書き込み負荷の処理に関しては、Cassandra が利用可能な最速のデータベースかもしれません。スケーラビリティは線形です。その結果、クラスターに好きなだけノードを追加でき、クラスターがより複雑になったり脆弱になったりすることはありません。説明のつかないパーティションの許容範囲があります。

プロジェクトに適したデータベースを選択する方法

どのデータベースを選択するかは、ニーズが重要な役割を果たします。大量のトラフィックと重いワークロードを伴う堅牢なデータベースが必要な場合は、SQL サーバーが最適です。読み取り専用コマンドのみを処理する、より小さく、高速で軽量なデータベースが必要な場合は、MongoDB が最適です。

Mongodb は SQL よりも簡単ですか?

MongoDB はクエリ処理が高速ですが、より多くのメモリと負荷が必要になります。 SQL データベースと MongoDB などの NoSQL データベースは、同じ要件を満たしている場合でも、用途に基づいて分類することはできません。 MongoDB と SQL の決定を左右するのは、さまざまな要因です。

MongoDB と SQL データベースは、2 つの異なるタイプのバックエンドデータベースです。整理されていないデータや整理されていないデータとは対照的に、一元化された非構造化データは、どちらも構造化データの例です。それぞれの場合にさまざまな利点と欠点があり、さまざまなアプリケーションシナリオが可能です。この記事では、MongoDB と SQL データベースの違いについて詳しく説明します。 2000 年代以前は、SQL リレーショナルデータベースがクエリと分析の標準でした。インターネットと Web 2.0 ブームの真っ只中には、多くの非構造化データがありました。このような場合のデータは、テーブルのようなスキーマに適切にマップする必要がありました。

この分野で NoSQL データベースが登場し始めました。一貫性、可用性、およびパーティションを優先する必要があることを示す CAP 定理は、MongoDB の基盤として機能します。 CAP 定理は、MongoDB でのデータの可用性が SQL データベースの ACID プロパティよりも重要であると述べています。コモディティハードウェア上で実行され、コモディティハードウェアのクラスターにより、高い信頼性と可用性を提供するように構築されています。インターネットアプリケーションと IoT デバイスは非構造化データを保存するため、従来のデータベースを使用してこの情報を保存することはできません。ただし、MongoDB はドキュメントクエリをサポートしていますが、機能とリソースが不足しています。 MongoDB を使用して分析を実行できない場合は、代わりにリレーショナルデータベースを使用できます。

MongoDB BI Connect を使用すると、Tableau、Cognos などのビジネスインテリジェンスツールを簡単に統合できます。データウェアハウスは優れたオプションですが、コストがかかる場合もあります。さらに、NoSQL データベースの利点を排除するために、データをリレーショナルデータベースに変更することを余儀なくされる可能性があります。現在の BI ツールを MongoDB に接続する場合は、MongoDB コネクタを使用することをお勧めします。統一されたデータソースがないと、その利点が損なわれます。 MongoDB に接続するには、MongoDB からデータを収集して分析する Python アプリケーションを構築します。 PyMongo は、MongoDB データを取得してから MongoDB に書き戻すことができるアプリケーションです。探索的データ分析を使用したい場合は良いオプションかもしれませんが、商用目的には最適なオプションではないかもしれません.

ドキュメントデータベースは、頻繁にアクセスされるデータを整理および取得するための優れたツールです。また、デバイスは、ログファイルや顧客記録など、変更が困難なデータを適切に保持します。ドキュメントデータベースとしての MongoDB は、さまざまな理由で人気があります。 MongoDB は、高速で信頼性が高く、用途の広いデータベースシステムです。 MongoDB は、ドキュメントデータベースをお探しの方に最適です。グラフデータベースを探している場合は、OrientDB の方が適している可能性があります。グラフデータベースは、業界で人気を集めている新しいタイプのデータベースです。このタイプのストレージは、頻繁にアクセスされるデータや変更が難しいデータを格納するのに役立ちます。 OrientDB で True Graph Engine を使用する方法を理解すると、他の種類のデータを処理したり、さまざまなシステムを実装したりする必要がなくなります。優れたドキュメントデータベースを探している場合は、MongoDB が最適です。グラフデータベースを探している場合は、MapR よりも OrientDB の方が適している可能性があります。 2022 年にドキュメントを保存する場合は、MongoDB が最適です。一方、グラフデータベースを探している場合は、OrientDB を選択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?

構造化データを含む大規模なデータベースが必要で、従来のリレーショナルデータベースは必要ない場合は、MySQL が適しています。 MongoDB は、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、モバイルデバイス、その他多くのアプリケーションなど、さまざまな目的で使用できます。

Mongodbの前にSqlを学ぶ必要がありますか?

NoSQL データベースである MongoDB は、クエリ言語として SQL をサポートしていません。 MongoDB は、そのエンジンが幅広い言語と対話できるように、多数のドライバーを採用しています。 No-SQL データベースには、行と列が定義されたデータベースと、行と列が定義されたコレクションの 2 種類があります。

Mongodb が Sql よりも好まれるのはなぜですか?

MongoDB スキーマは動的であるため、インターネットアプリケーションや IoT デバイスによって生成されるデータの大部分は構造化されておらず、従来の SQL データベースに保存できます。さらに、多くの企業は、将来の使用方法を決定する前に情報を保存しています。

Nosql は Sql よりも簡単ですか?

SQL データベースは、クエリの処理とテーブル間のデータの結合を効率的に行うため、アドホックリクエストなどの構造化データに対して複雑なクエリを実行しやすくなります。 NoSQL データベースは製品間で一貫性がないため、特に入力数が増えると、データのクエリに多大な労力がかかります。

最高の Nosql データベース

ユーザーのニーズに応じて、さまざまな「最適な」NoSQL データベースが存在します。最も一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、CouchDB、Cassandra などがあります。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、ジョブに適したものを選択することが重要です。

ScyllaDB は、既存のインフラストラクチャのパフォーマンスを解放するだけでなく、これまで以上に効率的に実行できるようにします。最速の NoSQL を使用して、高スループットと低レイテンシでワークロードを実行することは、インフラストラクチャのパフォーマンスを最大化するための最良の方法です。 ScyllaDB は、複雑なキー値と列のパターンをサポートする大規模で幅広いユースケースがあるため、人気のある NoSQL データベースです。

Mongodb が最高の Nosql データベースである理由

他の SQL データベースに対する MongoDB の利点は、ドキュメント構造の柔軟性が高く、高速でスケーラブルであることです。たとえば、MongoDB データドキュメントには 5 つの列を含めることができますが、別のデータドキュメントには同じコレクション内に 10 列を含めることができます。

Cassandra は Mongodb より優れていますか?

Cassandra と MongoDB はスキーマをサポートしていませんが、MongoDB はより柔軟なインターフェースを必要とする組織にとって理想的なプラットフォームです。クエリ言語は、クエリ言語のサブセットです。使用しているフレームワークやツールだけでなく、経験、プロジェクトの要件 (大規模なデータセットや予想される種類のクエリの処理など) を考慮することが重要です。