クエリで Where 句を使用する方法

公開: 2022-11-18

クエリで where 句を使用して、特定の基準に基づいて結果をフィルター処理します。リレーショナルデータベースでは、where 句を使用して、1 つ以上の列の特定の値に基づいてデータをフィルター処理します。 NoSQL データベースでは、where 句を使用して、ドキュメント内の 1 つ以上のフィールドの値に基づいてドキュメントをフィルター処理します。

NOSQLクエリ言語には、さまざまなバックエンド機能が含まれています。このクエリ言語は MongoDB に基づいており、開発者による使用を目的としています。同様の比較は、クエリで標準の比較演算子を使用して実行することもできます。式 AND、OR、および UNION はすべて AND 式を持ちます。オブジェクトベースの NoSQL クエリは、JSON ファイルを使用して構築されます。 AND 式は、2 つの条件を組み合わせて Key-Value 式を作成します。集計演算子は、集計演算子を使用したクエリ集計によってフィールドに適用されます。変数は NoSQL クエリでも使用でき、クエリのフィルター関数を使用してフィルター可能としてマークできます。 Backand の背後にあるアルゴリズムは、JSON を受け取り、それを SQL に変換します。

Nosqlでデータが保存される場所はどれですか?

問題の特定の NoSQL データベースに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。ただし、通常、データはキーと値のペア、ドキュメント、または列データの形式で NoSQL データベースに格納されます。

NoSQL データベースには 4 つのタイプがあり、それぞれに異なる機能があります。 NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースとは対照的に、データをテーブルに格納し、さまざまなソースからのデータを処理します。これらのデータベースは、現在のデータモデルに従う必要はなく、今日のビジネスアプリ、ソーシャルメディア、分析、およびリアルタイムプラットフォーム向けに最適化されています。 NoSQL データベースには、柔軟性とスケーラビリティという 2 つの大きな利点があります。従来のデータベースはデータテーブルを行ごとに編成しますが、幅の広い列のデータベースはデータテーブルを列ごとに編成します。すべてのデータと他のポイントとの関係をグラフとして格納する、リレーショナルデータベースに似たノードデータベースを使用する大規模なアプリケーション。幅広い製品カテゴリと幅広い機能 (異種データ) を備えた e コマースサイトの場合、NoSQL が最適です。非常に正確なトランザクションステータスが必要な場合は、常に SQL データベースよりもリレーショナルデータベースをお勧めします。企業は、カスタマーエクスペリエンスの向上とマーケティングテクノロジーの開発において Crystalloids チームの支援を受けることができます。

NoSQL データベースは、高レベルのパフォーマンスやスケーラビリティを必要としないアプリケーションに最適です。これらのソリューションは、柔軟性がありトランザクションコストが低いため、大量のトランザクションを持たないアプリケーションに最適です。高性能でスケーラビリティの高いアプリケーションには NoSQL データベースを使用しないでください。

Nosql データベースはリレーショナルデータベースよりも多くの利点を提供します

Nosql データベースの利点は何ですか?
Nosql データベースは、さまざまな目的に適しています。以下にいくつかの例を示します。データ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柔軟性があります。
これらのデバイスでは、クラッシュやデータ損失が発生する可能性が低くなります。
これらのツールの使用は簡単で効率的です。
データを取得する方法がより効率的です。

Nosqlでクエリできますか?

はい、nosql でクエリを実行できます。これを行うにはいくつかの方法がありますが、最も一般的な方法は map/reduce モデルを使用することです。このモデルを使用すると、データベース内の各レコードを処理する map 関数と、map 関数の結果を結合する reduce 関数を指定できます。

以前は、データモデルとクエリエンジンには強い関係がありました。データモデルからクエリメソッドを抽象化する機能により、開発者の生産性を優先すると同時にデータベースシステムから抽象化できるようになりました。 IBM とアメリカン航空のジョイントベンチャーである SABRE は、航空券の発券を改善した世界初の商用データベースです。 NoSQL データベースは 2005 年から現在に至るまで、スケーラビリティ、稼働時間、冗長性、柔軟性、および柔軟性をサポートするために進化してきました。 mapreduce のオプションは MongoDB、Riak、および CouchDB に追加されましたが、これは SQL に期待されていた使いやすいアドホック宣言型クエリではありません。簡単に拡張できるデータベースシステムを構築している場合、クエリは重要ではありません。 XQuery と Jsoniq は、ドキュメントデータベースの階層データ構造を処理できる標準クエリ言語を作成するための取り組みです。

MarkLogic などの XML を使用するドキュメントデータベースは XQuery を使用し、ArrangoDB などのデータモデルチューニングを使用するデータベースは XQuery を使用します。どちらの言語も、ディスク上のデータの形式に大きく関係しており、どちらもかなりの商用利用が見られます。ドキュメントデータベースは、2 つのクエリ言語を念頭に置いて構築されています。 Couchbase によって実装された N1QL (または非最初の形式のクエリ言語) は、あらゆる点で SQL に似ています。関係が無意味であるという事実にもかかわらず、私たちは相互に依存するドキュメントを保持し、作成します。 Couchbase と Cassandra はどちらも、インデックス作成とクエリ解析に多大な時間と労力を費やして、非リレーショナルな方法でデータをクエリできるようにしました。

Queryresult オブジェクトと Promise

WHERE IN VERTICAL QUORA この Promise は、後続のクエリで解決される QueryResult オブジェクトのリストを返します。フィールド配列は、各 QueryResult オブジェクトで構成されます。

Nosql クエリ構文

Nosql クエリ構文は、私たちが慣れ親しんでいる SQL クエリ構文とは少し異なります。一般に、nosql クエリはクエリというよりコマンドに似ています。たとえば、コレクション内のすべてのドキュメントを検索するには、find コマンドを使用します。クエリの結果を並べ替えるには、sort コマンドを使用します。

Paul Williams による DATAVERSITY は、NoSQL データベースの UnQL 標準クエリ言語の調査です。 SQLite と CouchDB はどちらも、UnQL を念頭に置いて開発されたデータベースです。 UnQL は、その構造に関してスーパーセットと考えることができます。 SQL は、テーブルや行よりもコレクションやドキュメントに関心があります。 CREATE ステートメントは、UnQL を使用して NoSQL データベースにコレクションを作成します。これは、cool_nosql_collection または cool_nosql_collection のいずれかです。 INSERT IN の実装により、今後は INSERT IN ステートメントを使用してコレクションを直接作成できます。これは現在の仕様ではサポートされていません。実際、一部の UnQL 準拠データベースはそうしています。

SQL とドット表記は、最も一般的なオブジェクト指向プログラミング言語の 2 つですが、UnQL 構文は、両方を使用したことがある開発者になじみがあります。その場で新しいフィールドを挿入する方法は、UPDATE ステートメントと INSERT ステートメントを組み合わせることによって実現されます。ドキュメント形式は、UnQL 標準と一致している必要はありません。代わりに、JSON レコードを使用して、データベース内のドキュメントのレコードを表すことができます。 CREATE INDEX ステートメントを使用して明示的にインデックスを作成することもできます。また、インデックスを自動的に作成することもできます。 UnQL データベースクエリ言語は、さまざまなベンダーのドキュメント指向データベースへのクエリ言語アクセスを簡素化することを目的としています。 UnQL の Richard Hipp 氏によると、これにより、開発者はポータブルアプリケーションをデータベースにロックすることなく記述できるようになります。その結果、UnQL を使用した現在の作業の大部分は、既存の NoSQL データベースへのインターフェイスの作成です。 Hipp と Katz はどちらも UnQ に基づいたモバイルアプリを開発しており、Hipp のアプリは CouchDB の UnQL インターフェイスに基づいています。近い将来、unQL インターフェイスは、多数の一般的な NoQL データベースで利用できるようになります。

Nosql は構造化クエリ言語ですか?

SQL データベースはリレーショナルデータベースですが、NoSQL データベースは非リレーショナルデータベースです。 SQL データベースは、構造化されたクエリ言語とスキーマによって定義されます。 NoSQL データベースには、非構造化データ用の動的スキーマがあります。

Nosql データベースはより柔軟で高速な処理を提供します

nosql データベースを使用すると、データをより簡単に作成できます。スキーマがなく、操作全体で一貫性を保つ必要がないため、データに対する操作全体で一貫性を保つ必要はありません。
NoSQL データベースは、さまざまな理由で人気があります。データ設計の柔軟性が高まると、処理速度が向上する可能性があります。また、大量の半構造化データの分析にも使用されます。

Nosql クエリ Mongodb

Nosql クエリ mongodb は、MongoDB データベース内のデータをフィルタリングおよび集計するために使用されます。最も一般的なタイプの nosql クエリは、find() メソッドと aggregate() メソッドです。これらのメソッドを使用して、コレクション内の特定のドキュメントを検索したり、ドキュメントのコレクション全体の統計と傾向を計算したりできます。

このセクションでは、MongoDB のコレクション内のドキュメントを照会する方法を学習します。 find() メソッドの構文は次のとおりです。AND 条件に基づいてドキュメントを検索する必要がある場合は、$ とキーワードを使用します。 pretty() メソッドを使用して、フォーマットされた形式で結果を表示できます。 find 句では、多数のキーペアと値ペアを渡すことができます。上記の例を使用している場合は、次を使用する必要があります: where 句は「where by =」tutorials point になり、タイトルは「 MongoDB Overview 」になります。 NOT 条件を使用してドキュメントをクエリする場合は、$not キーワードを使用します。

Mongodb の Find() メソッド

コレクションの名前を最初の引数として取り、その名前に基づいてそのコレクション内のデータを find() に一致させます。式に対応するドキュメントのコレクションは、find() メソッドを使用して返すことができます。

Nosql クエリ言語

Nosql クエリ言語は、nosql データベースで使用するために設計されています。これらは通常、従来の SQL クエリ言語よりも柔軟で使いやすい言語です。

この略語は「Not only SQL」の略で、「No to SQL」と間違える人もいますが、実際には頭字語です。実際、NoSQL データベースは、最も一般的なデータアクセスメカニズムの利用を止めたことはありません。各クエリ言語の実装が各クエリシナリオの仕様を満たすことを確認するために、評価が行われました。現在、NoSQL テクノロジーは多くの組織の利益を享受しているため、このテクノロジーを利用しようとする人々にさまざまな問題が発生する可能性があります。このレポートの目的は、従来の RDBMS アプリケーションの観点からクエリ言語を比較することです。このソフトウェアは、これらのシステムのほとんどのユーザーが精通している一連のクエリシナリオを採用しています。レポートには、各シナリオで SQL、N1QL、および MongoDB で記述されたソリューションが含まれています。次の表には、すべてのクエリシナリオの評価が含まれています。

Nosql の例

一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、Redis などがあります。 MongoDB は、操作が簡単なドキュメント指向のデータベースです。 Cassandra は、高可用性に適した列指向のデータベースです。 Redis は、キャッシュに適したメモリ内のキー値ストアです。

従来のデータベースは、NoSQL データベースと同じ方法でデータストレージを処理しますが、NoSQL データベースは表形式の方法を使用しません。 NoSQL の最も基本的な機能は、シンプルな設計、シームレスな水平方向のスケーラビリティ、きめ細かい可用性の制御です。 NoSQL には、その欠点に加えて多くの利点があります。トランザクション管理などのアプリケーションでは、クラウドデータベースよりも従来のデータベースが好まれることがよくあります。 NoSQL データベースの使用は、さまざまなビジネスコンテキストでリレーショナルデータベースに代わるものとして人気を集めています。 Noql データベースは現在、リアルタイムのクラウド、Web、およびビッグデータアプリケーションを処理するために、あらゆる規模の企業で使用されています。 NoSQL ソリューションは、サーバーレス、ピアツーピア、一貫性のあるノード間の一貫性を備えたアーキテクチャを提供できます。

この改善によりパフォーマンスが向上し、読み取りと書き込みが高速になり、継続的な可用性が確保されます。次に示すのは 5 種類の NoSQL データベースで、それぞれに独自の利点と欠点があります。理想的なバリエーションはありません。ビジネス要件では、組織のニーズに基づいてデータベースタイプを選択する必要があります。キーと値のペアはハッシュテーブルに基づいており、一意のキーと特定のデータ項目へのポインターに依存して、ハッシュ値のペアを形成します。 Dynamo、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB、および Oracle BDB は、利用可能なNoSQL ソリューションのほんの一部です。 NoSQL データベースの列は互いに独立して機能し、情報を格納できます。これらのデータベースは通常、ビジネスインテリジェンス、データウェアハウス、図書館カードカタログなどのアプリケーションを管理するために使用されます。

NoSQL データベースは、グラフモデルを使用した多次元であり、複数のデバイスに分散されています。ストレージ中、ノードはエッジとして機能し、リレーションシップはノードとして機能します。データを扱う場合、関係を確立するのは簡単です。それはすでに存在するからです。ソーシャルネットワークや空間データ分析などのアプリケーションは、このタイプのデータベースの主なユーザーです。 MongoDB などのドキュメント指向の NoSQL データベースは、ドキュメントを動的スキーマに格納します。このソリューションでは、JavaScript を使用して、JSON データ交換形式を使用してドキュメントのインデックス作成、変換、および結合を行います。 Oracle NoSQL Databaseは、キー値と JSON テーブルのデータモデルをサポートしており、パブリッククラウドまたはオンプレミス上に構築されています。

InfiniteGraph は、グラフデータの分野におけるデータモデル用の高度に専門化されたデータベースです。このクラウドを利用したプラットフォームは、クラウドを利用したアーキテクチャと複数のプラットフォームにわたるスケーラビリティにより、大規模な高スループットを実現するように構築されています。このクエリ言語は、複雑なグラフおよび値ベースのクエリに加えて、複雑なグラフおよび値ベースのクエリを処理できます。このソリューションは、ヘルスケア、電気通信、サイバーセキュリティ、金融、製造、ネットワーキングなど、幅広い業界で人気があります。

Google の GCP を使用すると、大規模で動的なデータセットをすばやく処理できます。特に、そのNoSQL データベースサービス、特にそのデータウェアハウジングサービスは、固定スキーマなしでデータを処理できます。このため、MongoDB は、迅速なデータ処理を必要とするデータ駆動型アプリケーションで使用できます。

Nosql データベース: 長所と短所

技術の進歩により、nosql データベースを使用することがますます一般的になっています。 nosql データベースを使用することにはいくつかの利点がありますが、すべての開発者にとって強力なツールです。
nosql データベースを使用する利点の 1 つは、データの保存方法に関してより柔軟であることです。 JSON に似た形式のドキュメントストレージにより、共同作業がより便利になります。さらに、NoSQL データベースは Web ベースであるため、Web サイトやアプリケーションが必要とするデータを保存するために使用できます。
ただし、nosql データベースの使用にはいくつかの欠点があります。テーブルベースのデータ管理がないことの欠点の 1 つは、管理がより困難になることです。これらのプログラムに慣れていないと、一部のプログラムほど広く使用されていないだけでなく、使いにくくなる場合があります。
ただし、nosql データベースは、開発プロセスを強化するために使用できる強力なツールです。データをより簡単に保存したい場合は、nosql データベースが最適です。 NoSQL データベースに慣れていない場合は、チュートリアルを読んだり、使用の長所と短所を調べたりすることで、その使用方法を学ぶことができます。

Nosql データベース

Nosql データベースは、従来のリレーショナルモデルを使用しないデータベースです。これらは、より簡単にスケーリングできるため、ビッグデータアプリケーションによく使用されます。

ドキュメントベースの NoSQL データベースには、テーブルベースの NoSQL データベースではなく、データが含まれています。データセンターは、柔軟性、スケーラビリティ、および最新のビジネス要件への対応速度という 3 つの主な目標を念頭に置いて設計されています。「NoSQL」という用語は、純粋なドキュメントデータベース、キー値ストア、ワイドカラムデータベース、グラフデータベースなど、さまざまなデータベースを指します。最近の調査によると、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。その結果、ほとんどのリレーショナルデータベースで使用するには難しすぎる 5 つのテクノロジトレンドがあります。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、アジャイル開発の障害となっています。アプリケーションモデルは、NoSQL データベースが生成できるデータモデルを定義します。

NoSQL では、データのモデルは静的である必要はありません。ドキュメント指向のデータベースでは、データを格納するための事実上の形式は JSON です。 ORM フレームワークが不要になり、アプリケーション開発が加速します。 Couchbase Server 4.0 の新機能として、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) が導入されました。さらに、集計（GROUP BY）、ソート（SORT BY）、結合（LEFT OUTER / INNER）など、さまざまな機能をサポートしています。 NoSQL 分散データベースの最も魅力的な運用上の利点は、そのスケールアウトアーキテクチャであり、単一障害点を持つことは不可能です。オンラインおよびモバイルアプリを介した顧客とのやり取りが増加した結果、可用性が大きな問題になりつつあります。

NoSQL データベースのセットアップ、構成、スケーリングは簡単です。これらは、他のユーザーとのやり取りを含め、すべてのやり取りを追跡するように設計されています。このタイプのソフトウェアは、さまざまなサイズのクラスターを管理および監視するために使用できます。 NoSQL データベースは、データセンター間のレプリケーションが組み込まれた分散データベースです。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、即時の災害復旧が可能になります。アプリケーションは、データを復元する前に、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。モノのインターネット (IoT)、Web、モバイル、およびクラウドアプリケーションの台頭に伴い、NoSQL データベースはますます重要になっています。

Nosql データベースは未来の波

NoSQL データベースは、さまざまなアプリケーションでデータを保存および管理するために使用されます。従来のリレーショナルデータベースと比較して、低レイテンシーや高スループットなどの大きな利点があります。これらは、大量のデータ、さまざまな柔軟なデータモデル、および処理オーバーヘッドの低いアプリケーションに適しています。