NoSQL データベースを使用する場合とリレーショナル データベースを使用する場合

公開: 2023-01-23

NoSQL データベースは多くの点で優れていますが、常に適切なツールであるとは限りません。 ここでは、NoSQL データベースを使用する必要がある場合と、従来のリレーショナル データベースを使用する必要がある場合について説明します。 NoSQL データベースは、特定の種類のクエリについてはリレーショナル データベースよりも高速であることが多く、NoSQL データベースはリレーショナル データベースよりもスケーラブルであることが多く、高度に非構造化されたデータには NoSQL データベースが適していますが、NoSQL データベースはリレーショナル データベースよりもクエリが難しい場合があります。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースよりも管理が難しい場合があります。

優れた設計原則を使用すれば、多くの NoSQL テクノロジが機能します。 主にネットワーク関係に関心がある場合は、Neo4J や InifiteGraph などのグラフ データベースから始めるのがよいでしょう。 製品やモデルと同様に、NoSQL データベースはデータベースではありません。 これは、SQL 以外のデータ ストアに適用されるキャッチオール フレーズです。 非リレーショナル データベースを使用するソーシャル ネットワークは、すでに多数存在します。 ユーザーが生成した大量のデータを収集するシステムは、NoSQL 開発の優れた候補です。 NoSQL ソリューションを使用して、新しいサーバーをインストールし、データベースの新しいシャードをセットアップします。 水平方向の縮尺を採用することで、国の異なる地域間で識別できる違いはなくなります。

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 NoSQL データベースに格納およびモデル化する機会は、リレーショナル データベースよりも優れています。

Apache Cassandra、MongoDB、Redis、Couchbase など、利用可能な NoSQL プラットフォームがいくつかあります。 これが何を意味するのかわかりません。 Cassandra を使用している場合は Cassandra の学習が必要になる可能性が高く、MongoDB を使用している場合は MongoDB の学習が必要になる可能性が高くなります。

さらに、NoSQL は MySQL よりもはるかに柔軟です。 MySQL データベース管理には、アプリケーションの有効性を支援するさまざまなレポート ツールが含まれていることに注意してください。 一方、NoSQL データベースは、パフォーマンスのテストと分析のためのレポート ツールを提供しません。

SQL は、ACID プロパティによるデータの一貫性、データの整合性、およびデータの冗長性の点で、NoSQL よりも安全な代替手段です。

Google は Nosql を使用していますか?

Google は Nosql を使用していますか?
画像クレジット: cloudinfrastructureservices

NoSQL データベースの使用は、各組織の特定のニーズによって異なるため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、Google が多くのサービスを強化するためにさまざまな NoSQL データベースを利用していることは一般的に真実です。 これにより、Google はサービスを迅速かつ効率的にスケーリングしながら、高レベルのデータの一貫性と可用性を維持できます。

動画共有ウェブサイトの YouTube には、世界中にかなりのユーザー ベースがあります。 このアプリは、動画のアップロード、共有、視聴に使用できます。 その結果、企業は製品やサービスを世界中の何百万もの人々に販売できます。 とはいえ、YouTube にすべての動画を保存するのは難しい場合があります。 Google Cloud Datastore は、この問題に対処するための適切なオプションです。 Google Cloud Datastore は、Google Cloud で実行される低レイテンシでスケーラブルな MongoDB データベースです。 Google Megastore と Bigtable の両方から製品を購入できます。 その結果、NoSQL データベースのスケーラビリティと機能を提供するだけでなく、強力な一貫性の保証と高可用性も提供します。 企業は、Google Cloud Datastore を使用してすべての動画を簡単に保存できます。 この機能を使用すると、プログラミングの知識がなくてもすべてのビデオを保存できます。 さらに、アクセスすることもできます。 企業はこの機能を使用して、ビデオを顧客と簡単に共有できます。 さらに、企業は Google Cloud Datastore を使用して、Google Cloud の外部からデータを保存できます。 その結果、データを Google Cloud Datastore に保存できるため、企業にとって優れた選択肢となります。

Nosqlは何に向いていませんか?

Nosqlは何に向いていませんか?
画像クレジット: codeclouds

さらに、NoSQL は動的操作を実行できません。 ACID プロパティが維持されるという保証はありません。 たとえば、金融取引を行う必要がある場合は、 SQL データベースを使用できます。 アプリケーションを連続ループで実行し続ける必要がある場合は、NoSQL を避けることもお勧めします。

NoSQL コミュニティは成長していますが、必ずしもあなたに適しているとは限りません。 NoSQL の使用は、量、速度、および多様性によって測定されるデータがより大きく、より多様になるにつれて、より一般的になっています。 ただし、Uber が示しているように、テクノロジーの適合性が高いと、文化の適合性が低下する可能性もあります。 Etsy の CTO は、ソフトウェアの長期的な操作性を保証することを目的とした少数の有名なツールを使用することが重要であると考えています。 RDSM でデータを利用できない場合でも、MySQL を使用する方法がとられました。

その柔軟性とスケーラビリティにより、NoSQL データベースの人気が高まっています。 これらのデータベースは、大規模なデータ セットを処理する際のパフォーマンスが向上し、従来のデータベースよりも管理が容易になります。 ただし、ACID トランザクションはサポートされていないため、場合によっては問題が発生する可能性があります。

Nosql対Sql

SQL データベースはリレーショナルです。つまり、リレーションシップによってリンクされたテーブルにデータを格納します。 NoSQL データベースは非リレーショナルです。つまり、データをドキュメント形式で保存します。 多くの場合、NoSQL データベースは SQL データベースよりも高速でスケーラブルですが、クエリは簡単ではありません。

SQL データベースは、過去数十年にわたり、データベース テクノロジの頂点に君臨してきました。 それにもかかわらず、ビッグデータがより普及し、クエリの応答時間が改善されるにつれて、NoSQL データベースが復活しています。 SQL とは対照的に、NoSQL データベースは、SQL に依存しない分散型の非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースは、SQL データベースよりも大量のデータを処理できるため、大量のデータをより適切に処理できます。 さらに、NoSQL データベースは本質的にリレーショナルではないため、SQL データベースよりもはるかに高速にクエリに応答できます。 これらの努力にもかかわらず、NoSQL データベースは、データが常に利用可能であることを保証する方法をまだ開発しておらず、SQL データベースの置き換えの障害となっています。

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 ベースの構造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。

ドキュメント NoSQL データベースは、テーブル NoSQL データベースではなくデータを格納します。 現代のビジネス要件では、柔軟でスケーラブルで、変化に迅速に対応できるデータ管理システムを使用する必要があります。 NoSQL データベースは、純粋なドキュメント データベース、キー値ストア、幅の広い列のデータベース、またはグラフ データベースとして作成できます。 Global 2000 の組織は、ミッション クリティカルなアプリケーションを実行するために NoSQL データベースをますます採用しています。 5 つの技術的傾向により、ほとんどのリレーショナル データベースはこれらの課題を処理できません。 データベース管理は、アジャイル開発の主要な問題です。これは、固定データ モデルのために必要な柔軟性に欠けているためです。 アプリケーション モデルは、NoSQL のデータ モデルを定義します。

データは必要に応じてモデル化する必要がありますが、NoSQL にはモデル化方法を定義する静的な方法がありません。 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に使用される事実上のフォーマットです。 ORM フレームワークのオーバーヘッドがなくなるため、アプリケーション開発プロセスが簡素化されます。 強力な SQL クエリ言語である N1QL (ニッケルと発音) が Couchbase Server 4.0 ライブラリに追加されました。 標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントも処理でき、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などをサポートできます。 NoSQL 分散データベースの利点は数多くあります。たとえば、単一の障害が発生しないスケールアウト アーキテクチャが挙げられます。 オンラインでの顧客エンゲージメントが増えるにつれて、顧客にオンラインまたはモバイルフレンドリーなエクスペリエンスを提供する機能がますます重要になっています。

NoSQL データベースはセットアップと構成が簡単で、スケーリングも可能です。 それらは、読み取り、書き込み、およびストレージの分散を目的として設計されました。 これらのシステムは、さまざまなサイズのクラスターの管理と監視を含め、あらゆるレベルで使用できます。 ソフトウェアを必要としない分散 NoSQL データベースには、データセンター間の組み込みのレプリケーションが含まれています。 さらに、ハードウェア ルーターを使用すると、データベースがサービスを再開するのを待たずに、アプリケーションがデータベース障害に対応できるようになるため、即時のディザスタ リカバリを実現できます。 今日の Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションは、NoSQL データベースに大きく依存しています。

MongoDB などの NoSQL データベースの多くの利点の 1 つは、大量のデータを処理できることです。 MongoDB の柔軟なスキーマ要件は、大量の非構造化データを処理するのに理想的です。 さらに、MongoDB には優れたデータ分析ツールとなる多くの独自の機能があります。 データの検索と分析を容易にする機能の 1 つは、インデックス作成と並べ替えの機能です。
ただし、ほとんどの BI ツール (Looker など) は MongoDB クエリをサポートしていないため、データ マネージャーは SQL データベースを好む可能性が高くなります。 データ分析ツールとして人気があるため、SQL データベースがより一般的に使用されています。 これは、BI ツールの大部分でデータのクエリに SQL が使用されているためです。 さらに、ほとんどの BI ツールは、SQL データベースで動作するように設計されています。 これは、MongoDB に関する情報を簡単に検索できることを意味します。

Nosqlとは?

NoSQL データベースを使用する場合は、一連のキーと値のペアを格納するだけです。 ドキュメントは、1 つのツイートから予算案まで、何でもかまいません。 キーと値にはカーソルを使用してアクセスできるため、SQL データベースとキーと値のペアは機能的に非常に似ています。
ドキュメント ストアは、列指向のストアを幅の広い列形式で格納できるのと同様に、幅の広い列形式で格納できます。 このアプローチにより、より効率的なデータ検索とより複雑なクエリを実現できます。
グラフ データベースは、比較的新しいタイプの NoSQL データベースです。 グラフは、ネットワークで一般的に見られるデータ構造の一種です。 グラフ データベースを使用すると、従来のデータベースよりも効率的な方法でデータを格納および取得できます。

軽量 Nosql データベース

軽量 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データベースです。 代わりに、スケーリングと管理が容易な単純な構造を使用します。 これらのデータベースは、データが絶えず変化し、構造がコンテンツほど重要ではない Web ベースのアプリケーションによく使用されます。

PoloDB には、いつでもどこでもデプロイできる軽量の NoSQL データベースがあります。 さらに、MongoDB に似た API を備えているため、無駄のない使いやすい機能を利用できます。 データベース ファイルを使用するために、圧縮またはフォーマットする必要はありません。 PoloDB は Rust で記述されており、幅広いプラットフォーム用にコンパイルできます。 PoloDB は、アトミック トランザクション (トランザクション) をサポートするフル機能のデータベースです。 アトミック トランザクションをサポートするリレーショナル データベースです。 PoloDB は今後も新機能を追加していきます。 GitHub は、MIT によってライセンスされたすべてのコードのソースです。 データベースの構造上、必要なときにいつでもデータを読み取ることができます。

エンティティ フレームワーク Nosql

Entity Framework と NoSQL データベースを操作するための最適なアプローチは、プロジェクトの特定のニーズによって異なるため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、この組み合わせを開始するためのヒントには、Entity Framework で使用可能な NoSQL プロバイダーをよく理解し、必要な機能を提供するプロバイダーを選択することが含まれます。 さらに、リレーショナル データ モデルと NoSQL データ モデルの違いと、これらの違いが Entity Framework コードに与える影響を理解することが重要です。

Entity Framework Core は Mongodb 向けではない

Entity Framework Core は、データベースを利用したアプリケーションの作成に使用される Java フレームワークのコンポーネントです。 このツールは、非リレーショナル データベース テクノロジである MongoDB と組み合わせて使用​​することを意図したものではありません。 MongoDB で使用するには、Entity Framework Core DbContext クラスの独自の実装を作成する必要があります。 このクラスは MongoDB データベース ブリッジであるため、コードとデータベースの間の中間ステップとして機能します。

Nosqlテクノロジー

Nosql テクノロジーは、従来のテーブルベースのリレーショナル モデルを使用しないタイプのデータベースです。 代わりに、より柔軟なスキーマのない設計を使用します。 これにより、より迅速な開発と容易なスケーラビリティが可能になります。

NoSQL データベースは、データを格納および取得するタイプのデータベースです。 1960 年代後半に初めて登場した NoSQL データベースは、21 世紀初頭に人気が急上昇するまで人気を博しませんでした。 リアルタイム Web アプリケーションとビッグ データでの NoSQL データベースの使用の増加は、トレンドです。 真の ACID トランザクション (原子性、一貫性、分離、および耐久性) は、NoSQL データベースでは一般的ではありませんが、MarkLogic、Aerospike、FairCom c-treeACE、Google Spanner、Symas LMDB、および OrientDB などのいくつかのデータベースが作成されています。 NoSQL システムが書き込みデータまたはその他のタイプのデータを失うリスク。