SQL データベースが標準であるのに NoSQL が主流になっている理由

SQL データベースは何年もの間標準でしたが、新たに登場したのが NoSQL データベースです。 それで、違いは何ですか？ そして、さらに重要なことは、企業はいつ移行を行うべきか? SQL データベースは、データをテーブルに格納するリレーショナル データベースです。 それらは使いやすく、スケーリングも簡単です。 ただし、大量のデータの処理や構造化されていないデータの処理にはあまり適していません。 NoSQL データベースは、JSON のような形式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や、構造化されていないデータの処理に最適です。 また、使いやすく、スケーリングも簡単です。 では、企業はいつ SQL から NoSQL に移行する必要があるのでしょうか? 考慮すべきいくつかの要因を次に示します。 1. 保存する必要があるデータの量。 企業に保存する必要があるデータが大量にある場合は、NoSQL が適しています。 2. データの構造。 データが構造化されていない場合は、NoSQL が適しています。 3. データベースのスケーラビリティ。 企業がデータベースを迅速かつ簡単にスケーリングできるようにする必要がある場合は、NoSQL が最適です。 4. 使いやすさ。 企業が使いやすいデータベースを必要としている場合は、NoSQL が最適です。

NoSQL データベースは、単独で構築されているか、RDBMS と NoSQL の組み合わせで構築されているかにかかわらず、さまざまな設定で頻繁に使用されます。 SQL から NoSQL に移行する際には、スキーマの再設計やデータ ロジックのリファクタリングなど、いくつかの要因を考慮する必要があります。 提案された技術では、効率を高めるために、ホスティングをプロセスの一部にする必要があります。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) や Microsoft Azure などのクラウド コンピューティング プラットフォームの人気が高まるにつれて、NoSQL データベースがより好まれる選択肢になっています。 No SQL データベースのデータは、非常に強力な形式である JSON で表すことができます。 クラウド コンピューティングのコストが低いため、Web アプリケーションとモバイル アプリケーションの両方に最適です。

その人気にもかかわらず、SQL は NoSQL の代わりにはなりません。 システムは代替として使用できます。 いくつかの異なるプロジェクトは SQL データベースで実行できますが、他のプロジェクトは NoSQL データベースで実行できます。 どちらも正しく言うチャンスがあります。

リレーショナル テーブルの主キーは、SQL から NoSQL に移行するときに、NoSQL テーブルのパーティション キーに変換されます。 ビジネス オブジェクトを取得するには、RDBMS テーブルを他のテーブルに結合し、関連するテーブルを NoSQL テーブルに結合する必要があります。

なぜ企業は Sql よりも Nosql を好むのでしょうか?

SQL は、非常に構造化された ACID 準拠のデータに最適な選択肢です。 データの要件が明確でない場合、またはデータが構造化されていない場合は、NoSQL が最適なオプションになる可能性があります。 NoSQL データベースにデータを保存する場合、SQL データベースの場合のようにスキーマを事前定義する必要はありません。

クラウド データベースを選択するには、データがどのように見えるか、クエリを実行する方法、およびデータベースをスケーリングする方法を考慮する必要があります。 ほとんどの場合、使用する予定のデータベース (SQL (構造化クエリ言語) または NoSQL (SQL だけではない)) によって異なります。 Big Data in the Cloud シリーズの 3 回目の記事では、データ ウェアハウスとクラウド コンピューティングについて説明します。 NoSQL データベースは、記事のコンテンツ、ソーシャル メディアの投稿、その他の種類の非構造化データなどのデータの保存に適しています。 データ型には、列ストア、ドキュメント指向のデータ、グラフベースのデータ、およびキーと値のペアが含まれます。 NoSQL データベースは、スケーラビリティと柔軟性を考慮して設計されています。 データベースは、ビジネスの成長に合わせて拡大します。

NoSQL データベースと NoSQL データベースはスケーリングが異なるため、将来的にデータ セットをどのように拡張する必要があるかを考慮する必要があります。 ますます多くの人々が、両方のタイプのデータベースの最良の特性の統合を推進しています。 オンプレミス データベースとクラウド データベースのどちらを好む場合でも、適切なデータベース オプションを選択できます。 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 レイクなどのクラウド データ ストレージ コンポーネントについて詳しく説明します。

この記事によると、データの一貫性、整合性、およびデータの冗長性に関して、SQL は複雑なクエリに対して NoSQL よりも安全な代替手段です。 SQL は ACID プロパティに準拠しています。つまり、データは一貫性があり、正確で、耐久性があります。 これは、データが使用可能で信頼できるものになることを意味するため、重要です。
SQL データベースと NoSQL データベースは同じ場合があります。 SQL は、一部の NoSQL データベースで使用される SQL ベースのクエリ言語です。 その結果、ユーザーは同じ言語を使用してデータを照会できます。 このタイプのデータの場合、検索可能にすると便利な場合があります。
私の意見では、SQL は、複雑なデータ クエリに関しては、NoSQL よりも安全なオプションです。

SQL データベースに対する Nosql の利点

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次のとおりです。 データ モデルは、その柔軟性に応じて、水平方向または垂直方向にスケーリングできます。
*br で簡単に作成できる単純なプログラミング クエリ これらのファブリックのプロパティは非常に柔軟です。 SQL データベースは依然として多くのアプリケーションにとって優れた選択肢であるという事実にもかかわらず、NoSQL データベースは、パフォーマンス、柔軟性、およびスケーラビリティの点で SQL データベースよりもはるかに優れています。 結論として、SQL データベースは、今後しばらくの間、主要なデータベース タイプであり続けるでしょう。 一方、NoSQL データベースは、データの一貫性をすぐに確保し、クエリを最小限に抑えることができれば、大規模なアプリケーションでより一般的な選択肢になる可能性があります。

ユーザーはリレーショナル データベースから Nosql データベースにどのように移行できますか?

リレーショナル データベースから NoSQL データベースへのデータの移行は、ほとんどの場合簡単です。データベースに対して SELECT * FROM ステートメントをいくつか記述し、選択した言語を使用してNoSQL ドキュメントにデータをロードし、続いてグラフを作成します。

企業のデータセンターで 30 年以上稼働している伝説的なリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) は、世界で最も人気のあるデータベース管理システムです。 そのようなことは他にあり得ません。 RDBMS は、生成および消費されるデータの量、速度、またはさまざまなデータを処理できなくなります。 ビッグデータの未来には NoSQL データベースが必要です。 従来の RDBMS から最新の NoSQL データベースにどのように移行しますか? リレーショナルの世界から NoSQL の世界に移行する場合は、事前に計画を立てることが重要です。 SQL と NoSQL Land は大きく異なるため、新しいユーザーは構文を把握するのが難しい場合があります。

NoSQL は新しいプロジェクトの重要な部分になるため、開発者は影響を受けません。 Foursquare には 2,500 万人を超えるユーザーと 25 億を超えるチェックインがあり、最大のソーシャル メディア サイトの 1 つになっています。 NoSQL の最も驚くべき点の 1 つは、ユーザーが必要に応じてデータ モデルを反復処理できることです。 リレーショナル システムの使用方法を学習した後、多数の新しいユーザーがリレーショナル システムから移行し始めます。 Foursquare と Art.sy は、リレーショナル データベースから NoSQL データベースに移行した企業の 2 つの例です。 Riak や MongoDB などのキー値ストアへのデータ移行は、Cassandra などのRDBMS データベースの列へのデータ移行と同じではありません。 スマートな企業が始まったばかりの場合、通常、NoQL はスケーリングの最初の選択肢です。

Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースがリレーショナル データベースよりも優れていることは珍しくありませんが、課題がないわけではありません。 NoSQL データベースの設計ではデータ アクセスを優先する必要があり、データの移行は簡単でなければなりません。

Rdbms を Nosql に移行する

これらの手順に従って、RDBMS から NoSQL に移行できます。 RDBMS から NoSQL システムに移行する場合、ドキュメント スキーマは重要です。 既存のアプリケーションで最も頻繁に使用されるクエリを調べます。 同時に頻繁にアクセスされるデータを調べ、同時に頻繁にアクセスされるデータのグループを特定します。

MongoDB は RDBMS より優れていますか? RDBMS には、テーブル構造に基づいて使用できる定義済みのスキーマがあります。 ドキュメント タイプは NoSQL に結合されるのではなく埋め込まれ、データはリッチ ドキュメントに編成されます。 リレーショナル システムから NoSQL システムに移行する場合、用語間にいくつかの違いがあります。 MongoDB などのNoSQL システムの導入により、データは劇的な変化を遂げています。 RDBMS から NoSQL への移行には、いくつかの考慮事項が必要です。 これらの要因に対応することで、コスト削減と柔軟性を実現できます。 オープン ソース データベースの専門家と協力すれば、データベースの移行をより効率的に行うことができます。

NosqlはRdbmsを置き換えることができますか?

はい、これは場合によってはオプションになる場合があります。 NoSQL は RDBMS を補完するソリューションですが、後者を置き換えるものではないことを理解することが重要です。 大規模なデータ セットを処理するときにリレーショナル データベースが残すギャップを埋めるのに役立ちます。

Mongodb は Rdbms より優れている

MongoDB は、階層的なデータ ストレージには適していますが、必要な機能が欠けているため、階層的なデータ ストレージには適していません。 MongoDB は SQL と JSON をサポートしていますが、RDBMS は SQL のみをサポートしています。 MongoDB は、セットアップ、構成、および実行が簡単であるため、RDBMS よりもセットアップ、構成、および実行が高速です。 RDBMS は水平方向にスケーリングしないため、MongoDB は非常に使いやすいです。
トランザクション (結合とも呼ばれます) は、リレーショナル データベースを介して実行できます。 高速に流れるデータは、NoSQL データベースによって処理されます。 低速のデータ フローでは、リレーショナル データベースを使用してこの情報を管理します。

移行に適したデータベースはどれですか?

移行プロセスでは、構造化データベースが使用されます。

Mongodb と Mysql: どちらが速いですか?

実行されるクエリの数に加えて、考慮すべき 2 つ目の要因があります。 多数の複雑なクエリが実行されている場合、MySQL の方が高速になる可能性があります。 通常、MongoDB は、単純なクエリの場合、ほとんどのクエリの処理に時間がかかりますが、常にそうとは限りません。

Rdbms から Mongodb にデータを転送するにはどうすればよいですか?

方法 3 では、既存の RDBMS を新しい MongoDB データベースと並行して実行し、運用データを徐々に転送します。 レコードは RDBMS から取得され、アプリケーションがレコードを使用するために必要なスキーマで MongoDB に返されます。

Mongodb 対 Sql: 最適なデータベースはどれですか?

階層がないにもかかわらず、MongoDB はそのスケーラビリティと高いパフォーマンスにより、SQL データベースの優れた代替手段です。 それにもかかわらず、一部のユーザーは、使いやすさから、SQL データベースよりも MongoDB を好む場合があります。 SQL は高度な分析と結合を提供するため、多くのユーザーは SQL を好む可能性があります。

SqlからNosqlへのオンラインコンバーター

sql データベースを nosql データベースに変換するために使用できるオンラインの sql から nosql へのコンバーターが多数あります。 これらのコンバーターは、SQL データベースを nosql データベースに移行したい人にとって非常に役立ちます。

Nosql データベース

NoSQL データベースは、リレーショナル データベース以外の方法でモデル化されたデータを格納および取得するためのメカニズムを提供します。 多くの場合、NoSQL データベースはよりスケーラブルであり、リレーショナル データベースよりも高いパフォーマンスを提供します。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースよりもドキュメント データベースに似ています。 このソフトウェアは、データ管理の要件に迅速に対応できるようにすることで、柔軟で拡張性が高く、最新のビジネス ニーズに対応できるように構築されています。 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 データベースは、NoSQL データベースの例です。 2,000 人以上の従業員を抱える組織は、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 データベースを急速に採用しています。 これは、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と考えられている 5 つの傾向によるものです。 リレーショナル データベースの最も重大な問題は、データ モデルが固定されているため、アジャイル開発をサポートできないことです。 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。

NoSQL でのデータ セットのモデリングは静的ではありません。 JSON 形式は、ドキュメント指向データベースにデータを格納するための事実上の形式です。 ORM フレームワークのオーバーヘッドがなくなり、アプリケーション開発が簡素化されます。 N1QL (ニッケルと発音) は、Couchbase Server 4.0 で SQL から JSON への拡張機能として導入されました。 このツールは、標準の SELECT、FROM、WHERE ステートメント、および並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER)、およびその他の機能をバックアップできます。 NoSQL 分散データベースは、スケールアウト アーキテクチャで設計されており、単一障害点がないため、運用目的に最適であると言われています。 Web およびモバイル アプリを介した顧客とのやり取りの増加には、信頼できるモバイルおよび Web アプリの開発が必要です。

NoSQL データベースは、インストール、構成、スケーリングが簡単です。 それらは、データの読み取り、書き込み、および保存が分散されるように設計されています。 それらは、小規模および大規模なクラスターの管理と監視を含め、あらゆる規模で動作します。 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。追加のソフトウェアは必要ありません。 さらに、ハードウェア ルーターにより、データベース間の即時かつ直接的なフェールオーバーが可能になります。 アプリケーションは、独自のリカバリを実行する前に、データベースが問題を検出するのを待つ必要はありません。 今日の Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションの大半は、NoSQL データベースを使用しています。

RavensDB は、ビジネスに必要な幅広い機能を処理できるインテリジェントなドキュメント NoSQL データベースです。 その結果、幅広いデータ型を処理でき、さまざまな条件で適切に機能します。 迅速かつ簡単なデータ処理と分析が必要なビジネスに最適です。

Nosql データベースはビッグデータ処理に最適です。

NoSQL データベースは、一般的に、ビッグ データ、分析、リアルタイム データ、およびモバイル アプリ開発に最適です。

アパッチ カサンドラ

Apache Cassandra は、多くの汎用サーバーで大量のデータを処理するように設計された無料のオープンソース NoSQL データベース管理システムであり、単一障害点のない高可用性を提供します。 Cassandra は、複数のデータセンターにまたがるクラスターの堅牢なサポートを提供し、非同期のマスターレス レプリケーションにより、すべてのクライアントで低レイテンシーの操作が可能になります。

何千もの企業が Cassandra を信頼しています。Cassandra は、オープン ソースの分散型 NoSQL データベースであり、高速で安全、スケーラビリティに対応しています。 実績のあるフォールト トレランスと低遅延により、ミッション クリティカルなデータに使用することにはいくつかの利点があります。 Cassandra は、クラウド インフラストラクチャやオンプレミス データ センターに影響を与えることなく、データ センターの停止に対処できるオールインワン ソリューションです。 ブルームバーグのNoSQL インフラストラクチャチームは、1,700 ノードにわたるほぼ 1 ペタバイトのデータベースで、1 日あたり 200 億を超えるリクエストを処理しています。 – Bloomberg の NoSQL インフラストラクチャ担当ソフトウェア エンジニアリング チーム リード、Isaac Reath 氏。 「非常に高い書き込みスループットを処理し、書き込みスループットをスケーリングし続けるものが必要でした」と、Backblaze Cassandra エコシステムのシニア システム管理者である Elliott Sims 氏は言います。

Cassandra は、高性能を実現するための優れた選択肢です

Cassandra には、従来のデータベースよりも多くの利点がありますが、管理作業をほとんどまたはまったく必要とせずに高いパフォーマンスを必要とするアプリケーションに最適です。 大量のデータを格納する必要があり、複数のサーバーに分散でき、リアルタイムで変更される可能性があるアプリケーションに最適です。