MongoDB が大規模アプリケーションに最適な理由

NoSQL データベースは、大量のデータを処理する必要がある大規模なアプリケーションの主な選択肢になりつつあります。 これの主な理由は、NoSQL データベースは非構造化データの処理に非常に優れているためです。非構造化データは、ビッグ データ アプリケーションで通常見られる種類のデータです。 最も人気のある NoSQL データベースの 1 つは MongoDB です。 MongoDB はドキュメント指向のデータベースです。つまり、従来のリレーショナル データベースのようにテーブルではなく、ドキュメントにデータが格納されます。 ドキュメントは JSON オブジェクトに似ており、あらゆる種類のデータを含めることができます。 これにより、MongoDB は非常に柔軟になり、ドキュメントからフィールドを簡単に追加または削除できます。 MongoDB のもう 1 つの利点は、レプリケーションとシャーディングが組み込まれていることです。 レプリケーションとは、データのコピーが複数あることを意味し、シャーディングとは、データが複数のサーバーに分散していることを意味します。 これにより、MongoDB は非常にスケーラブルになり、速度を落とさずに大量のトラフィックを処理できます。 次のプロジェクトで MongoDB の使用を検討している場合は、必ずこの記事を読んで、NoSQL データベースにデータを保存する方法を学んでください。

curl がシステムにインストールされていない場合は、パッケージ マネージャーまたはターミナル コマンドを使用してインストールする必要があります。 Python は、必要なすべてのパッケージと共にインストールできます。私は、サイドバーに表示される単純な Django プロジェクトを使用して Python を管理しています。 HttpResponse に加えて、HTML コードを引数として渡すことができます。 簡単に言えば、ジョブ ケース手法 (HTML ハンドインハンドとも呼ばれます) を使用して、ビューの本文で HTML 応答を準備できます。 コード 404 が表示されたら、サーバーを CONTROL-C で起動し、再起動する必要があります。 アプリのメニューには、[ホーム]、[概要]、および [ジョブ] セクションが表示されます。 Jobを選択すると古いページが表示され、Aboutを選択するとエラーが表示されます。

アップロードされたファイルは、ドキュメント ストアである CouchDB にデータを保存することを目的として削除されます。 すべてが計画通りに進めば、ドキュメントを見つけることができるはずです。 dat ファイルをアップロードするには、ディレクトリに移動してアップロードします。 その結果、Django での純粋なデータ保存について学び始めることができるはずです。 完全なプロジェクトをダウンロードするか、CouchDB ビューを使用することで、そこからデータを取得できます。 CouchDB を学習したくない場合や、外部ライブラリにアクセスできない場合は、POST リクエストを手動で送信できます。

NoSQL データベースは JSON を主要な形式として使用しており、これはジョブに適した選択です。 JSON ドキュメントはコンパクトではなく、読みやすくなっています。 プログラミング言語である JavaScript は、JSON (JavaScript Object Notation) データ表現形式を作成しました。

データは Nosql Db にどのように格納されますか?

Nosql データベースは、高速な検索とスケーラビリティのために最適化された方法でデータを格納するように設計されています。 これは、通常、データが非正規化形式で保存されることを意味し、データの重複が発生する可能性があります。 ただし、データの取得がはるかに高速になるため、ほとんどの場合、このトレードオフは価値があります。

NoSQL データベースのデータは、従来のリレーショナル データベースとは異なる形式で格納されます。 ドキュメント タイプには、ドキュメント、キー値タイプ、ワイドカラム タイプ、およびグラフが含まれます。 ストレージ コストが劇的に低下したため、結果として NoSQL データベースが登場しました。 開発者は、これらのシステムに大量の非構造化データを格納でき、必要なデータの量を変更できます。 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、グラフ データベースは、NoSQL データベースの機能のほんの一部です。 結合が不要なため、高速なクエリが可能です。 ユースケースは、非常に重要なもの (たとえば、財務データ) から、より遊び心のあるばかげたもの (たとえば、猫のトイレから IoT の測定値を保持する) までさまざまです。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースを使用するタイミングと理由について説明します。 さらに、このモジュールでは、NoSQL データベースに関するいくつかの一般的な誤解に対処します。 データベース アナリストによると、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の目的は、コンピューターにソフトウェアをインストールせずに MongoDB データベースにクエリを実行する方法を示すことです。 MongoDB データベースをクラスターに格納する方法があります。 Atlas のセットアップが完了したら、データの保存を開始できます。 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell、または MongoDB Compass でデータベースを手動で作成するか、お気に入りのプログラミング言語を使用するかを選択できます。

次の例では、Atlas のサンプル データがインポートされます。 NoSQL データベースには、柔軟なデータ モデルの構築、水平方向のスケーリング、超高速クエリの実行、使いやすいインターフェイスの開発者への提供など、さまざまな利点があります。 データ エクスプローラーを使用して、新しいドキュメントを挿入したり、既存のドキュメントを編集したり、以前に保存したドキュメントを削除したりすることもできます。 非常に効率的な方法でデータを分析できる非常に強力なツールです。 Atlas Data Lake と Atlas Data Lake グラフは、Atlas と Atlas Data Lake に保存されたデータを視覚化する最も便利な方法です。

Nosql データベース: 長所と短所

ドキュメント 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、データをドキュメントに格納します。 その結果、それらを「SQL だけではない」と分類し、いくつかのタイプの柔軟なデータ モデルに分割します。 NoSQL データベースの種類には、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、およびグラフ データベースが含まれます。 データストアがドキュメント指向データベースに変換されると、リレーショナル データベースに行と列が必要なくなります。 各ドキュメントのデータ項目は、カテゴリに従って単純に編成されています。 「ドキュメント」という用語は、単純なテキスト ファイルから複雑なマルチメディア ドキュメントまで、あらゆるものを指すことができます。 ドキュメント指向データベースは、リレーショナル データベースよりもスケーラビリティと効率性に優れているだけでなく、追加の利点もあります。 データは任意の形式で格納されるため、テーブルはさまざまな方法で編成できます。 さらに、ドキュメント指向データベースは、従来のリレーショナル データベースよりも更新と管理が容易です。 一方、ドキュメント指向のデータベースには多くの課題があります。 テーブルがないと、特定のデータを見つけてアクセスすることが難しくなる可能性があります。 一方、データベース指向のデータベースは、従来のデータベースほど処理能力を必要としません。

Nosqlに何を保存する必要がありますか?

アプリケーション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、Nosql データベースは、従来のリレーショナル データベースではクエリや分析が容易ではない大量のデータを格納するのに適しています。 さらに、Nosql データベースは、頻繁に更新または変更されるデータを保存するためによく使用されます。これらのタイプの変更をリレーショナル データベースよりも簡単に処理できるからです。

データサイエンスの基盤はデータです。 ほとんどの場合、必要なデータはデータベース管理システム(DBMS) に格納されています。 DBMS とやり取りして通信するには、そ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ます。 NoSQL データベースという用語は、かなり前からデータベースの分野で使用されてきました。 非リレーショナル データベースとも呼ばれる NoSQL データベースは、テーブルやレコードにデータを保存しません。 データ ストレージ構造は、ユーザーのニーズに基づく特定の要件に合わせて最適化されています。

最も一般的なデータベースの 4 つのタイプは、グラフ、列、ドキュメント指向データベース、およびキーと値のペアです。 MongoDB などのドキュメント指向データベースは、python データベースの例です。 NoSQL データベースの利点は、データ構造をより細かく制御できることです。 一方、SQL データベースの構造はより厳密であり、データ型の数はより限られています。 初心者の場合は、SQL と NoSQL が最適なオプションかもしれません。 各オプションの長所と短所は異なります。データ、アプリケーション、および開発プロセスを考慮して、適切なものを選択する必要があります。 結局のところ、SQL が NoSQL よりも効率的である、またはその逆であるとは言えません。 データに基づいて決定を下します。

SQL データベースに収まらないデータには Nosql を使用する

SQL 経由では簡単にアクセスできないデータのストレージは、NoSQL の優れた利点です。 NoSQL データベースは、半構造化データと非構造化データの保存に最適です。

Nosql データベースの例

Cassandra、HBase、Hypertable などの NoSQL データベースはすべて列構造を使用します。

NoSQL データベースでは、オブジェクト リレーショナル データ管理は必要ありません。 NoSQL データベースは大容量のストレージを提供するため、分散データ ストアの重要な目的を果たします。 Facebook、Twitter、Google は、ビッグ データやリアルタイム Web アプリに NoSQL を使用している企業のほんの一部です。 キーと値のデータベースは、データを格納し、キーと値のペアの形式で取得します。 コレクション、ディクショナリ、連想配列、またはその他のタイプの NoSQL データベースは、この方法で実装されます。 ドキュメント タイプは、CMS システム、ブログ プラットフォーム、リアルタイム分析、および e コマースで一般的に使用されます。 グラフ データベースは、主にソーシャル ネットワーク、ロジスティクス、および空間データの収集に使用されます。

CouchDB を使用する場合、MapReduce を使用してビューを定義できます。 レポートによると、分散データ ストアは 3 つのうち 2 つ以上を保証することはできません。 データの一貫性: 操作が実行された後でも、データの一貫性を維持することが重要です。 サーバー間の通信が安定していなくても、システムは機能し続ける必要があります。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースには、高速なパフォーマンスや強化されたフォールト トレランスなど、SQL データベースに比べて多くの利点があります。 また、より柔軟でスケーラブルであり、より柔軟であることに加えて、より動的で複雑なデータ構造を可能にします。
NoSQL データベースの利点は、使用されるアプリケーションによって大きく左右されます。 これらはすべてのアプリケーションに適しているわけではありませんが、SQL データベースで複製するのが難しい多くの利点があります。

最高の Nosql データベース

アプリケーションごとにニーズが異なるため、「最適な」NoSQL データベースはありません。 ただし、最も人気のある NoSQL データベースには、MongoDB、Apache Cassandra、Redis などがあります。

ScyllaDB を使用すると、既存のインフラストラクチャのパフォーマンスを完全に改善できるため、さらに多くのことができます。 高スループットで低レイテンシーのワークロードを実行するインフラストラクチャを最大限に活用する最速の NoSQL です。 ScyllaDB が、要求の厳しいキー値と幅の広い列のユースケースを大規模にサポートするための最も人気のある NoSQL データベースの 1 つである理由を学びます。

一方、NoSQL データベースは、キー値ストレージに関してはより優れたパフォーマンスを発揮します。 さらに、NoSQL データベースは完全な ACID トランザクションを処理できないため、データの不整合が発生する可能性があります。

スケーラブルなアプリケーションには Mongodb が最適

スケーラブルなアプリケーションを作成したい場合は、MongoDB の方が適しています。

Nosql データベースの種類

NoSQL データベースは、データの保存と取得に使用される非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースには、主にキー値ストア、ドキュメント ストア、列ストア、グラフ データベースの 4 つのタイプがあります。

頭字語NoSQLによると、NoSQLシステムは、従来のSQLデータベースに代わるシステムの集まりです。 リレーショナル データベース管理システムで使用される従来の行と列のテーブル モデルとは大きく異なるデータ モデルを使用します。 NoSQL データベースも互いに大きく異なります。 スケールアウト アーキテクチャを備えたドキュメント データベースは、最も広く採用されているドキュメント データベースで最も一般的に使用されています。 e コマース プラットフォーム、取引プラットフォーム、モバイル アプリは、ユース ケースの例です。 包括的な比較では、MongoDB と Postgres を比較対照します。 列データベースの列の値をすばやく計算することができます。

データの書き込み方法が原因で、一貫した一貫性を保つことができません。 グラフ データベースは、接続に基づいてデータ要素を整理および検索できます。 SQL で複数のテーブルを使用することはありません。

Nosql データベース リスト

NoSQL データベースにはさまざまな種類があり、それぞれに利点と欠点があります。 最も一般的な NoSQL データベースは、MongoDB、Apache Cassandra、および Redis です。

リレーショナル データベース構造を使用するのではなく、NoSQL データベースは非概念モデルを使用してデータを格納します。 今週は、トップの NoSQL データベース、MongoDB、Cassandra、Elastica、Amazon DynamoDB、HBase などを見てみましょう。 全文検索機能が必要な場合は、組織でこのデータベースを利用できます。 このデータベースは、大量のデータを調べるために使用できます。 Amazon DynamoDB は主に、あらゆる規模の高性能アプリケーションで使用することを目的としています。 このデータベースは、1 日あたり 10 兆のリクエストを処理でき、約 700 の組織が使用しています。 簡単なキーと値のクエリで多数のクエリを処理する必要がある場合は、DynamoDB が最適です。 少量のデータがある場合、必要な方法で処理することはできません。 このデータベースはペタバイトのデータを処理できますが、データ量はわずかです。 私たちの目的のために、データへのランダムかつリアルタイムのアクセスを提供したい場合は、このデータベースを使用するのが最善です.

Nosql チュートリアル

Nosql は、開発者が大量のデータをより効率的に操作できるようにする強力なデータベース テクノロジです。 このチュートリアルでは、nosql データベースの操作の基本と、それらを有利に使用する方法について説明します。

NoSQL データベースはスキーマを必要とせず、スケーリングが比較的簡単であるため、データベース管理に頻繁に使用されます。 このチュートリアルでは、NoSQL に関するいくつかの重要な概念を学習します。 NoSQL データベースは、Google、Facebook、Amazon などのインターネットの巨人の間で人気を博しており、それらを使用して大量のデータを保存しています。 Carlo Strozzi は、ファイルベースのデータベースを表す用語として 1998 年に NoSQL を作成しました。 2009 年、Eric Evans はこの用語を使用して、リレーショナル データベースから非リレーショナル データベースへの現在の移行を説明しました。 2009 年には NoSQL カンファレンスも開催されました。昨年、アトランタで NoSQL East Conference が開催されました。

Nosql対Sql

SQL経由でデータベースに接続するために使用されるプログラミング言語です。 シノニム データベース (行データベースまたはテーブル データベースとも呼ばれます) は、論理リンクを持つ行とテーブルで構成されるデータ モデルです。 NoSQLDBM は非リレーショナルであるため、通常、NoSQLDBM では SQL は使用されません。

構造化クエリ言語 (SQL) は、リレーショナル データベースの管理に最も一般的に使用され、広く使用されているプログラミング言語です。 データは、NoSQL データベースを使用して非表形式で保存および取得されます。 以下は、それぞれの長所と短所を完全に理解した上で、両方の長所と短所のリストです。 これは RDBMS の一般的なプログラミング言語であり、構造化データ、非構造化データ、および半構造化データを格納するための理想的なツールです。 プロジェクトの範囲と要件によって異なります。 前者とは対照的に、後者はよりオブジェクト指向であり、幅広いデータ ストレージ タイプや、データの一貫性と ACID プロパティを備えた複雑なクエリに適しています。

NoSQL データベースには、従来のデータベースよりも多くの利点があります。 NoSQL データベースの主な利点は、データ モデルがはるかに柔軟であることです。 水平方向にスケーリングできるため、パフォーマンスを損なうことなく、より多くのデータを格納できます。 大量のデータを保存する大企業は、この機能から大きな恩恵を受けるでしょう。 さらに、NoSQL データベースには非常に高速なクエリがあるため、データの読み取りと検索が簡単になります。 最後に、NoSQL データベースは簡単に操作できるため、アプリケーションを迅速に起動する必要があるビジネスにとって優れた選択肢となります。