Nosql データベースが多くのアプリケーションに適していない理由

Nosql データベースは、しばらくの間、データ ストレージの次の大きなものとして宣伝されてきました。 ただし、多くのアプリケーションで nosql が適していない理由はいくつかあります。 理由の 1 つは、nosql データベースがトランザクションをサポートしていないことです。 これは、nosql データベース内の複数のレコードを更新する必要がある場合、1 つのアトミック操作では実行できないことを意味します。 これにより、データの不整合やデータの損失が発生する可能性があります。 nosql が適切なオプションではないもう 1 つの理由は、SQL をサポートしていないことです。 つまり、nosql データベースでデータをクエリする必要がある場合は、新しいクエリ言語を学ぶ必要があります。 これは、多くの開発者にとって参入への大きな障壁となる可能性があります。 最後に、nosql データベースは、多くの場合、従来のリレーショナル データベースよりもパフォーマンスが低くなります。 これは、複雑なクエリで使用するように設計されていないためです。 これらの理由から、nosql は多くのアプリケーションにとって適切なオプションではありません。

NoSQL データベースで開発することにより、開発者はメモリ内構造をリレーショナル構造に変換する必要がなくなります。 さらに、それらは適切なデータ セキュリティを提供しません。これは、現代の IT 企業にとって重大な懸念事項です。 すべてのデータベースで Sraving が可能であるとは限りません。また、すべてのデータベースで、非常に大きなデータベースをより小さく、より高速で、より管理しやすい部分に分割するプロセスを自動化することは不可能です。 NoSQL データベースの複数のノードはデータ パーティションをサポートしているため、より多くのコンピューティング リソースを消費しながら、より大きなデータセットを選択的にスケーリングできます。 リレーショナル データに基づくデータベース アーキテクチャは、最新のアプリケーションのスケーラビリティ、信頼性、および可用性の要件に対応できます。 NoSQL の欠点を克服し、最新のアプリケーションを実装するためのオプションは多数あります。

NoSQL データベースの欠点は何ですか? NoSQL データベースの最も一般的な欠点の 1 つは、複数のドキュメントにわたる ACID (原子、一貫性、分離、耐久性) トランザクションをサポートしていないことです。 スキーマが適切であれば、幅広いアプリケーションで単一レコードの原子性を使用することは許容されます。

NoSQL データベースの使用方法を学ぶのは簡単です。 課題は、適切なタイミングで適切な場所を見つけることです。 NoSQL について最初に理解する必要があるのは、正規化されたスキーマ、表現力豊かなクエリのサポート、固定データベースなど、リレーショナル データベースと同じ原則に従っていないことです。

NoSQL の最も重要な利点は、そのスケーラビリティ、少ないコード要件、メンテナンスの容易さ、およびメンテナンス要件の低さです。 NoSQL の欠点には、クエリが遅く、成熟度が低く、柔軟性が低いことが含まれます。 クエリの数は、本来あるべきほど柔軟ではありません。 独自にスケーリングすることは意図されていません。

SQL と NoSQL は、クエリ言語と類似しているため、最新のソフトウェア開発に位置付けられています。 それらのそれぞれには、明確な長所と短所があります。

なぜNosqlは良い選択ではないのですか?

データの一貫性: 通常、NoSQL データベースは一貫性が低いため、SQL データベースよりも信頼性が低くなります。 アプリケーションのデータに高レベルの一貫性が必要な場合、この問題が発生する可能性があります。 たとえば、金融取引を処理する必要がある場合、NoSQL データベースを使用したくない場合があります。

NoSQL への関心が高まっていますが、ガレージに置くのも良い考えではありません。 量、速度、多様性の点でデータがますます大量になっているため、NoSQL プラットフォームはアプリケーション データとしてますます一般的になっています。 一方、Uber の例は、優れたテクノロジーが文化に合わない場合があることを示しています。 Etsy の CTO は、ベンダーは、ソフトウェアの長期的な操作性を維持するのに役立つ少数の有名なツールに投資する必要があると考えています。 データが RDSM に適していなかったとしても、MySQL を選択しました。

ドキュメント指向データベースは、ドキュメントに基づくデータ モデルにデータを格納するために作成されます。 ドキュメントには、テキスト、画像、構造化データなど、さまざまなデータ タイプを含めることができます。 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、非構造化データの保存とモデ​​リングに適しています。 MongoDB 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格納およびモデル化できるオープンソース データベースであるため、最も人気のある NoSQL データベースと見なされています。 NoSQL データベースは、さまざまな点で従来のリレーショナル データベースよりも効率的です。 それらを使用すると、大規模なデータ セットをより迅速かつ効果的にクエリできます。 さらに、データモデルに関してはより柔軟であるため、構造化がより困難になります。 NoSQL データベースは、従来のデータベースと互換性のないデータの格納に最適です。 リレーショナル データベースでモデル化できない非構造化データをモデル化する必要がある場合は、これらが適切な選択です。

Nosql または Sql を選択する必要がありますか?

NoSQL の方が高速であるという事実にもかかわらず、SQL でクエリを実行するほど単純ではありません。 システムで多数のトランザクションが処理されました。 SQL データベースは、安定性が高く、データの整合性が高いため、より複雑な、または負荷の高いトランザクションを実行できます。 ACID は適切に監視する必要があります。

Facebook が Nosql よりも Sql を選んだ理由

モバイルおよび Web ベースのアプリケーションの人気が高まるにつれて、Facebook のソーシャル グラフを強化するデータベースとして SQL が選択されました。 使いやすさと効率性から、データを照会するときに SQL を使用することは理にかなっています。 さらに、MySQL はよく知られており、広く使用されているデータベースであるため、FB の選択に適しています。 NoSQL データベースは、データの取得には優れていますが、クエリの処理にはそれほど効率的ではない場合があります。 さらに、NoSQL データベースは通常、製品タイプ間での一貫性があまりないため、製品タイプからのデータのクエリがより困難になります。 SQL は、FB が全体として選択するデータベースとして選択されています。

Nosqlの問題は何ですか?

セキュリティとプライバシーは、要件が大きく異なるため、NoSQL データベースの最も難しい側面の 1 つです。

Nosql データベースの利点

データの保存と処理における柔軟性とプライバシーのため、NoSQL データベースの人気が高まっています。 SQL の方がよく知られていますが、NoSQL データベースには、任意のフィールドやクエリ範囲を検索したり、正規表現を実行したりできるなど、いくつかの利点があります。 MongoDB は、任意のフィールドまたは範囲のクエリを検索できる高度な機能を備えた NoSQL データベースです。 水平方向にスケーリングするために、MongoDB はシャーディングを採用しています。

SqlはNosqlより優れていますか?

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。 通常、SQL 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アプリケーションに適していますが、NoSQL データベースは高いスケーラビリティや柔軟性を必要とするアプリケーションに適していることがよくあります。

クラウド データベースを選択する前に、データの外観、クエリの方法、およびデータベースのサイズを考慮する必要があります。 使用するデータベースのタイプ (SQL (構造化クエリ言語) または NoSQL (SQL だけではない)) に応じて、いずれかを選択する必要があります。 クラウド内のビッグ データに関する一連の記事の 3 回目です。 NoSQL データベースは、記事、ソーシャル メディアの投稿、その他の種類のデータなどの非構造化データを格納するための従来のデータベースよりも適しています。 データは、ドキュメント指向またはグラフベースのデータ構造として、またはキーと値のペアとして、列ストアに格納できます。 NoSQL データベースは、柔軟性とスケーラビリティを考慮して設計されています。 データベースは、会社の拡大に合わせて拡大します。

NoSQL と NoSQL データベースはどちらもスケーリングするため、将来的にデータ セットを拡張する方法を検討する必要があります。 いくつかの組織は、パフォーマンスを向上させるために、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ようとしています。 オンプレミス データベースやクラウド データベースなど、いくつかのデータベース オプションから選択できます。 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。 その後、データ ウェアハウスやデータ レイクなど、次のクラウド データ ストレージ コンポーネントについて見ていきます。

キー値ストレージに関しては、NoSQL データベースはリレーショナル データベースよりも優れています。 それにもかかわらず、NoSQL データベースはトランザクションをサポートしていない可能性があり、データの不整合が発生する可能性があります。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースよりも柔軟性が高く、大量のデータを処理できます。

Nosql は SQL の代わりにはなりません

その人気にもかかわらず、NoSQL は SQL の代わりにはなりません。 これは、修正を取得するための優れた代替手段です。 一部のプロジェクトには SQL データベースが適していますが、他のプロジェクトには NoSQL データベースが適しています。 両方を使用することを好む人もいます。 SQL は、データ モデルの点で NoSQL とはまったく異なるため、ここで区別されます。 リレーショナル データベースでは、相互に関連するテーブルを整理するために行と列が使用されます。 各テーブルは、外部キーを使用して別のテーブルを参照します。 NoSQL と他のオプションのどちらかを選択できる場合は、NoSQL が最適です。 それにもかかわらず、SQL データベースは現在、SQL 機能を提供し続けながら、NoSQL の利点を提供しています。 Oracle や SQL Server などのデータベース プロバイダーを使用すると、動的な JSON を格納したり、インデックスを使用したり、データに基づいて他の機能を実行したりできます。

Nosqlの利点

Nosql データベースには、従来の sql データベースよりも多くの利点があります。 スケーリングがはるかに簡単で、大量のデータをはるかに効率的に処理できます。 また、データ スキーマの点ではるかに柔軟であるため、時間の経過とともにデータ モデルを簡単に進化させることができます。 最後に、nosql データベースは多くの場合、対応する sql データベースよりもはるかに使いやすく、直感的です。

従来のリレーショナル データベースには、NoSQL データベースをサポートするのに十分な計算能力がありませんでした。 データベース NoSQL データベースは、多くの場合、標準のリレーショナル データベースよりもスケーラビリティが高く、パフォーマンスが優れています。 リレーショナル モデルよりも柔軟で使いやすいため、特にクラウド コンピューティング環境では、リレーショナル モデルと比較して開発時間を短縮できます。 データを保存または取得するときに必要な変換は少なくなります。 より多くのデータをさまざまな形式で簡単に保存および取得できます。 多くの場合、NoSQL データベースのスキーマは柔軟で、開発者によって制御されます。 その結果、データベースを新しいデータ型に簡単に統合できます。

NoSQL データベースはデータをネイティブ形式で保存するため、開発者はデータを保存形式に変換する必要がありません。 NoSQL データベースには、開発者の大規模なコミュニティが存在するのが一般的です。 さらに、コンピュータのクラスタを使用することで、データベースの容量を自動的に拡張および縮小できます。

MongoDB NoSQL データベースにはいくつかの欠点があります。 データ ストレージのメモリ要件が高いため、MongoDB のメモリ要件が課題になります。 一般に、ドキュメントのサイズは制限されています。 MongoDB はトランザクション処理をサポートしていないため、一部のアプリケーションでは問題になる可能性があります。 NoSQL は、世界中に 300 万人以上のユーザーを持つ Ryanair のモバイル アプリを強化するために使用されています。 毎年、マリオットの予約システムは 380 億ドルの収益を上げており、そこで NoSQL が使用されています。 NoSQL は、米国最大の新聞社である Gannett によって、独自のコンテンツ管理システムである Presto に使用されています。 これらの企業のうち 3 社は、柔軟性と信頼性の高さから、MongoDB をデータベースとして選択しています。 MongoDB は、大量のデータを処理できる非常に高速で信頼性の高いデータベースです。 さらに、多くのアプリケーションに最適な多くの機能を備えています。

SQL対Nosql

SQL データベースは垂直方向に拡張できますが、NoSQL データベースは水平方向に拡張できます。 データベース テーブルは SQL データベースの構築に使用され、ドキュメント、キー値、グラフ、またはワイドカラム ストアは NoSQL データベースの構築に使用されます。 ドキュメントや JSON などの非構造化データを処理する場合は、SQL データベースの方が優れた複数行トランザクションの結果を提供しますが、NoSQL データベースの方が優れた結果を提供します。

データサイエンティストは、データを使用して世界中の問題を解決する人です。 多くの場合、データベース管理システム (DBMS) に格納されたデータが必要になります。 DBMS とやり取りして通信するには、DBMS を理解する必要があります。 SQL (Structured Query Language) は、DBMS と対話するために使用される言語です。 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。 データは、NoSQL データベースなどの非リレーショナル データベースではなく、テーブルとレコードに格納されます。 代わりに、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ます。

最も一般的なタイプには、列指向、ドキュメント指向、キーと値のペア、グラフ データベースなどがあります。 MongoDB は、Python で作成されたドキュメント指向データベースの例です。 NoSQL データベースを使用して、データ構造を簡単に作成できます。 一方、SQL データベースの構造はより厳格で、データ型の柔軟性は低くなります。 SQL を初めて使用する場合は、NoSQL フレームワークが最適な選択肢かもしれません。 それぞれに多数の長所と短所があり、データ、アプリケーション、および開発プロセスを容易にするものに基づいてそれらを比較する必要があります。 結局のところ、SQL が NoSQL やその書き方より優れているとは言えません。 データに基づいて適切な決定を下すことができます。

データベース NoSQL データベースは非効率的であり、製品間の一貫性が欠如しているためクエリが困難な場合があります。 一方、SQL データベースは、大規模な開発者コミュニティが長い間開発してきた、よく知られたサポートされているテクノロジに基づいて構築されています。 さらに、SQL データベースは、一貫性、データの整合性、およびデータの冗長性で知られるリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) 上に構築されています。 その結果、SQL データベースは、複雑な構造を必要とするクエリ タイプにより適しています。