MDM への NoSQL アプローチ

通常、MDM システムには多数のデータ エンティティが含まれており、相互に関連していることがよくあります。 NoSQL データベースは、MDM システムの絶え間なく変化するデータ要件に対応できる柔軟なスキーマを提供できます。 さらに、NoSQL データベースは水平方向にスケーリングして、多数のユーザーとデータ エンティティをサポートできます。

データのマスター セットを MDM に保存して、組織の各メンバーが関連するビットのみにアクセスできるようにすることができます。 NoSQL と MDM の概念には互換性がありません。マスター データベースはリレーショナル構造に基づいています。 キー値に関しては興味深いものですが、標準のリレーショナルに勝るものはあまりありません。 Spectrum Master Data Hub は、RDBMS と NoSQL のすべての利点をグラフベースの NoSQL ソリューションに統合します。 この会社は、次のことを支援できます。 • 大規模なバッチ処理 (複数の関数にわたって高速で実行) 用の map-reduce ベースの実装を実装します。 ACID が満たされていなくても心配する必要はありません。 大規模な参照データセットは、メモリ内キャッシュ用にメモリに保存できます。

グラフ データベースは、ACID 標準に準拠することができます。 このソリューションでは、e コマース システムと統合できるため、多くのマスター データを取得できます。 2 つの概念を今すぐ統合することはできませんが、未来は明るいです。 すぐに使用でき、実装が簡単なソリューションがいくつかあります。

Nosql を使用すべきでない場合

さらに、NoSQL は動的操作をサポートしていません。 ACID効果を保証するものではありません。 このような場合は、SQL データベースを使用することをお勧めします。 アプリケーションを高速で実行し続ける必要がある場合は、NoSQL を使用しないでください。

NoSQL データベースが最適化されている場合、最も重要なデータ リクエストは、より少ない CPU および RAM リソースを使用して、より小さなストレージ スペースに配置されます。 それらは他のタイプの柔軟なテクノロジーよりも適応性が低く、費用対効果が高く、大規模なパフォーマンスが優れています。 1 つ以上のコレクションが非正規化されている場合、それらのコレクションには重複データがあります。 その結果、データ量が増え、インデックスがより頻繁に更新され、ノードが同期されます。 シンプルな NoSQL サーバーは、変更が発生したときにインデックスやノードを伝播する必要がなく、結果整合性を確保するように設計されています。 NoSQL ファミリのメンバーによる新しいインデックスの作成を隠すことができます (たとえば、RavenDB は自動インデックスを作成します)。 他のプログラムは、インデックスを使用せずに MongoDB のすべてのデータを読み取ることができます。

NoSQL データベースにアクセスするには、そのアクセスのパターンを理解する必要があります。 DB 構造が不明のままであったり、頻繁に変更されたりすると、修正が必要になる場合があります。 ドキュメント指向の NoSQL データベースは、データをスライス アンド ダイスする OLAP システムで必要とされるように、アトミック レベルで消費されるべきではありません。 To Be Continued は、NoSQL (グラフベースの NoSQL を除く) でのデータ整合性検証の欠如に対処するための最良の方法です。 Amazon DynamoDBが ACID に準拠したのはつい最近のことであるという事実には、慣れるまでに時間がかかりました。

スキーマ定義がないため、NoSQL データベースはスケーリングがより困難になる可能性があります。 スキーマを使用せずに大量のデータを処理できることは重要ですが、これを実際に行うのはより困難です。
さらに、NoSQL データベースは、構造の観点からクエリを実行するのがより困難になる可能性があります。 その理由は、スキーマが使用前に定義されておらず、データが標準化された方法で配置されていないためです。 その結果、どの情報を探しているのかを判断するのが難しくなります。
NoSQL データベースのデータ処理機能により、非常に柔軟になります。 最初にスキーマを指定する必要はありませんが、データベースは格納できるデータの種類を制限しません。 この機能により、必要に応じて新しいタイプのデータを追加できます。
NoSQL データベースには、複数のドキュメントにわたる ACID トランザクションをサポートしないという欠点があります。 データベースをスケールアップするときは、難しい場合があります。 さらに、スキーマを定義できないため、NoSQL データベースを事前にクエリすることはできません。

Nosql データベースの長所と短所

私の意見では、NoSQL データベースは完璧ではなく、完璧であってはなりません。 それとは別に、ほとんどの NoSQL データベースには、リレーショナル データベースの標準機能である信頼性機能が欠けています。 これは、信頼性の世界において原子性、一貫性、分離性、耐久性を備えていると定義されています。 NoSQL データベースの欠点の 1 つは、SQL が常に互換性があるとは限らないことです。 2 つのデータベースを組み合わせると、互換性の問題が発生するだけでなく、NoSQL データベースでのデータのクエリがより困難になる可能性があります。 問題は、NoSQL データベースとリレーショナル データベースのどちらを使用するかです。 適切なオプションを選択するには、その利点と欠点の両方を徹底的に検討する必要があります。

Nosql データベースは何に最適ですか?

NoSQL データベースは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを 1 つのデータベースに格納する場合に、複数のデータベースよりも効果的であることがよくあります。

ドキュメント ベースの NoSQL 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格納します。 これらのプラットフォームは、柔軟でスケーラブルで、変化するデータ管理ニーズに迅速に対応しながら、最新のビジネス要件に対応できます。 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。 グローバル 2000 企業は、ミッション クリティカルなアプリケーションを強化するために NoSQL データベースを急速に採用しています。 リレーショナル データベースの機能に匹敵するリレーショナル データベースの構築をほぼ不可能にしている 5 つの傾向があります。 リレーショナル データベースは、データ モデルが固定されているため、アジャイル開発に必要な多くの機能を実行できないため、アジャイル開発の大きな障害となっています。 NoSQL では、アプリケーション モデルがデータ モデルを定義します。

データのモデル化方法を指定する NoSQL などはありません。 Json 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既定の形式です。 これにより、ORM フレームワークのオーバーヘッドが削減され、アプリケーション開発が合理化されます。 SQL を JSON に拡張する強力なクエリ言語である N1QL (ニッケルと発音) は、Couchbase Server 4.0 で導入されました。 このプログラミング言語は、標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントのほか、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER)、およびその他の機能をサポートするために使用できます。 その強力な運用上の利点は、そのスケールアウト アーキテクチャと単一障害点がないことに起因する可能性があります。 Web やモバイル アプリを介してオンラインでビジネスに関与する顧客が増えるにつれて、顧客が自分の情報に確実にアクセスできることが重要になります。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースとは異なり、セットアップ、構成、スケーリングが簡単です。 これらのデバイスは、情報の読み取り、書き込み、保存などのさまざまなタスクを処理するように設計されています。 さらに、小規模および大規模なクラスターまたは大規模なグループで管理されているかどうかに関係なく、大規模に管理および監視できます。 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、アプリケーションがハードウェア ルーターを介して独自の障害回復を実行できるため、データベースが障害を検出して独自の回復を実行するのを待つ必要がなくなります。 Web、モバイル、および IoT アプリケーションを強化するための NoSQL データベースの使用が急速に増加しています。

MongoDB ドキュメントは、特定のスキーマに格納する必要はなく、任意の順序で格納でき、さまざまなフィールドを持つことができます。 柔軟性とスケーラビリティが必要なアプリケーションに最適です。 ACID トランザクション セットは、信頼できると見なされるために、すべてのデータベース システムが満たす必要がある一連のプロパティです。 それらがない場合、データの一貫性を保証することは困難です。 MongoDB などの NoSQL データベースでは、ACID トランザクションは通常サポートされていません。 これらのプロパティは、これらの要件を持つトランザクションでの使用には適していません。 MongoDB データベースは、構造化データと同じようには構造化されていません。 さらに、より構造化されたデータベースを必要とするアプリケーションでは一般的に使用されません。 その結果、最新のアプリケーションは通常、ACID トランザクションを必要とする NoSQL データベースには適していません。

Nosql データベースをデータ ウェアハウスとして使用できますか?

データ ウェアハウスは、ビジネスおよび金融業界で最も一般的に使用されており、スキーマが構造化されたデータセット用にフォーマットされているため、SQL システムはそれらとうまく連携します。 この意味で、データ ウェアハウスは通常、NoSQL データベースよりも SQL データベースを優先するため、NoSQL データベースと互換性がありません。

NoSQL とデータ ウェアハウスが 2 つの例です。 データ ウェアハウスと NoSQL には多くの類似点がありません。 どちらも、唯一の共通の概念に従って、大量のデータを分析することができます。 通常、データ ウェアハウスでは、ファクトとディメンションの数が非常に多く、エンティティ (ディメンション モデルまたは 3NF モデルで生成可能) の数も同様です。

Nosql DB がサポートできるデータの種類は?

値は、文字列、数値、ブール値、配列、または一般的なオブジェクトにすることができます。 キー値データベースは、各アイテムがキーと値を持つ単純なデータベースです。 幅の広い列のストアのデータは、テーブル、行、および動的列に格納されます。

これは、SQL に代わるあらゆるデータベース システムを記述するために使用できます。 データ モデルでは、リレーショナル データベースに見られる従来の行と列のテーブル モデルとは異なるデータ モデルを採用しています。 すべての NoSQL データベースは、他の種類のデータベースと同様に、明確な特徴を持っています。 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、最も広く使用されている組織で最も一般的に使用されています。 プラットフォームのさまざまな使用例には、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 アプリなどがあります。 MongoDB と PostgreSQL を比較すると、主要な 2 つの NoSQL データベースを徹底的に分析できます。 カラム型データベースの値は、カラムの値を入力するだけですばやく計算できます。

データの書き込み方法が原因で、データの一貫性を維持することは困難です。 グラフ データベースがデータ要素間の接続をキャプチャおよび検索するために最適化されることは非常に一般的です。 オーバーヘッドが低いため、SQL で複数のテーブルを入力する必要はありません。

たとえば、MongoDB はデータを JSON 形式のドキュメントに格納します。 ドキュメントは読み取りと更新が容易であり、表示されたとおりに読み取りと更新ができるため、並行して複製と更新が可能です。 Facebook、Google、Netflix など、多くの大企業がデータベースに MongoDB を使用しています。 Redis やその他のキーと値のストアも、データを格納するための優れた選択肢です。 データは、キーと値の並べ替えられたリストを使用して、この方法で格納されます。 キーは文字列ですが、値は文字列またはその他の型の値です。 Redis は、Twitter や Reddit など、多くの企業で使用されているオープンソースの Redis サービスです。 多数の列を持つデータベースは、Cassandra などのエンタープライズ データベースとして知られています。 このようにして、より少ないスペースでより多くのデータを保存できるため、スケーリングが可能になります。 Twitter や Pinterest など、いくつかの企業が Cassandra を使用しています。 Neo4j などのグラフ データベースは、グラフ モデルを使用してデータを格納する新しいタイプの NoSQL データベースです。 グラフは、複雑なネットワークと関係を表すために使用されます。 IBM や Twitter などの企業は、Neo4j を使用してデータセンターを管理しています。 NoSQL データベースは柔軟性、スケーラビリティ、パフォーマンス、機能性に優れているため、優れたユーザー エクスペリエンスを必要とするモバイル、Web、ゲームなど、幅広い最新のアプリケーションに使用できます。

Nosql は構造化データをサポートしていますか?

一般に、NoSQL データベースは、より迅速でアジャイルな開発を可能にする柔軟なスキーマを提供します。 柔軟なデータ モデルに基づいて、NoSQL データベースは非構造化データと半構造化データを処理できます。

Node Js でサポートされている Nosql Db は次のうちどれですか?

js のデータベース サポートは、リレーショナル データベースか NoSQL データベースかに関係なく、普遍的です。 一方、ノードは、MongoDb などの NoSQL データベースの恩恵を受けることができます。

次の Nosql データベースのうち、バッチ データ分析または Olap に適しているのはどれですか?

Hadoop、NoSQL (SQL だけではない)、およびその他のスクリプト言語などのビッグ データ テクノロジは、バッチ分析データベースに最適です。 分析の場合、Hadoop はコールド データの大規模なコレクションを分析するための優れたツールです。

Nosql データベースの例

列ベースの NoSQL データベースは、Cassandra、HBase、および Hypertable にあります。

NoSQL データベースは、データを管理するために固定スキーマを必要としないデータベースです。 分散データ ストアの場合、NoSQL データベースは最高のストレージ要件を満たすことを目的としています。 Twitter、Facebook、および Google は、NoSQL を使用して大量のデータを処理し、リアルタイム Web アプリケーションを構築する企業の 1 つです。 キー値データベースは、データをキー値のペアとして格納および取得します。 このタイプの NoSQL データベースは通常、コレクション、ディクショナリ、連想配列、または別のタイプの NoSQL データベースと組み合わせて使用​​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 コマースで最も一般的に使用されます。 グラフ ベース データベースの大部分は、ソーシャル ネットワーク、ロジスティクス、および空間データに使用されます。

MapReduce を使用すると、ユーザーは CouchDB でビューを定義できます。 つまり、分散データ ストアが 3 つのうち 2 つ以上の保証を提供しない場合、それらは機能しません。 操作の実行後に何が起こっても、データは一貫している必要があるため、一貫性は重要です。 サーバー間の通信が不安定な場合でも、システムは機能し続ける必要があります。

どちらに決めるべきですか？ ストレートな答えです。
SQL データベースは、シーケンシャル データ処理を必要とするテーブル ベースのアプリケーションに最適です。 また、顧客情報や製品情報などの構造化データの統合が必要なアプリケーションにも最適です。
NoSQL データベースの欠点は、非構造化データを頻繁に処理するアプリケーションにはあまり適していないことです。 また、大量のデータを迅速に処理する必要がある検索エンジンやソーシャル メディア プラットフォームなどのアプリケーションにも適しています。
どれが最高ですか？ アプリケーションによって決まります。 テーブルベースのデータベースを探している場合は、SQL を選択してください。 必要な場合は、NoSQL データベースが最適です。

Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースは、さまざまな理由で役立ちます。 SQL データベースは、多くの場合、HTML で記述されたデータベースよりも遅く、スケーラブルです。 さらに、NoSQL データベースは SQL データベースよりも SQL データベースに似ているため、より簡単に使用できます。 さらに、NoSQL システムはより適応性が高く、より幅広いアプリケーションと新しいユースケースを可能にします。 NoSQL データベースにはいくつかの利点がありますが、いくつかの欠点もあります。 それらの機能は、データの管理と分析に使用される従来の SQL データベースなど、特定の種類のアプリケーションにはあまり適していないと主張する人もいます。 全体として、NoSQL データベースは引き続き人気を博しており、今後もそうなると予想されます。

Mongodb Nosql データベース

MongoDB データベースは、ドキュメントの階層を持たないデータベースです。 その結果、NoSQL データベース (NoSQL = Not-only-sql) と呼ばれ、Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server などの従来のリレーショナル データベースとは大きく異なります。

最も広く使用されている NoSQL データベースの 1 つである MongoDB は、JSON 形式でデータを格納します。 MongoDB は、パフォーマンス、スケーラビリティ、および可用性の点で、SQL、Oracle、および Oracle などの他のデータベース スクリプト/コーディング言語に似ています。 この章では、NoSQL のさまざまな種類と利点について説明します。

MongoDB 対 OrientDB の戦いはかなり前から熱くなっています。 2 つのデータベースは驚くほど似ていますが、決定を下す際に考慮すべき重要な違いがいくつかあります。 スタンドアロン データベースとしての OrientDB は、MongoDB のすべての機能を提供するわけではありません。 また、MongoDB データベースは水平方向にスケーリングするため、データベースのサイズを手の届く範囲に簡単に保つことができます。 OrientDB は、MongoDB の代替として人気が高まっているオープンソースの NoSQL データベースです。 True Graph Engine について学ぶと、グラフ以外のデータ型についての理解が深まります。

Mongodb の利点

MongoDB の長所と短所は何ですか?
MongoDB には、優れた拡張性、複雑なデータ構造のサポート、および柔軟性に加えて、多くの利点があります。