何かがリレーショナルかどうか?

何かがリレーショナルかどうかを判断しようとするとき、いくつかの重要な考慮事項があります。 1 つ目は、データが行と列を含むテーブルに編成されているかどうかです。 もしそうなら、それはおそらく関係性です。 そうでない場合は、おそらくリレーショナルではありません。 もう 1 つの重要な考慮事項は、SQL などの言語を使用してデータをクエリするかどうかです。 最後に、データが正規化されているかどうかを検討します。 通常、正規化されたデータはリレーショナル データベースにあり、データの一貫性と正確性を確保するのに役立ちます。 データが正規化されていない場合、おそらくリレーショナルではありません。

NoSQL とリレーショナル データベースは、クラウドネイティブ アプリで使用される最も一般的なデータベース タイプの 2 つです。 それらは独自の方法で構築およびアクセスされ、データの保存と取得は異なる方法で行われます。 No-SQL データベースのデータは、通常、キーと値のペアまたはドキュメントで非構造化または半構造化されています。 NoSQL データストアは、需要が高いために 1 秒未満の応答時間を必要とするサービスに適しています。 現在更新中の項目について一貫性のあるシステムにクエリを実行すると、すべてのレプリカが正常に更新されるまで結果を待つことになります。 最新の応答が最新のノード応答でなくても、それが返されます。 レプリケートされたデータ ノードに障害が発生した場合、Partition Tolerance により、システムが機能し続けることが保証されます。

Database as a Service (DBaaS) は、クラウドネイティブ アプリケーションによってサポートされるクラウドネイティブ データ サービスです。 組み込みのセキュリティ、スケーラビリティ、および監視はすべて、これらのサービスによって提供されます。 Azure 仮想マシンを構成することで、各サービスに使用するデータベースを選択できます。 エンタープライズ マイクロサービスは、要件に応じて、リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースのいずれかを実装できます。 Azure の 4 つのマネージド リレーショナル データベースは、サービスとして利用できます (DBaaS)。 時間を投資したり、サービスに一定の金額を支払う必要はありません。 Microsoft のオープンソース オプションの中には、いくつかの SQL Server データベースと、フラグシップの SQL Server データベースがあります。

一連の処理コア、メモリ、ストレージを構成することで、Azure データベースを数分でプロビジョニングできます。 Microsoft は、人気のあるオープン ソース データベースのマネージド バージョンを提供し、オープン ソースを維持することで、Azure への投資を続けています。 データベースが非アクティブな場合、サーバーレス コンピューティングは、コンピューティング レベルが使用されていないときにデータベースを自動的に一時停止することにより、ストレージ コストを削減します。 Oracle が Sun Microsystems を買収したとき、MySQL のフォークである MariaDB のマネージド バージョンを作成しました。 Azure Database for MariaDB を使用して Azure クラウド経由でアクセスできる、フル マネージドのリレーショナル データベース サービス。 その結果、このサービスは MariaDB community edition サーバー エンジンに基づいています。 予測可能なパフォーマンスと動的なスケーラビリティにより、ミッション クリティカルなワークロードを処理できます。

PostgreSQL データベースは、コマンド ライン インターフェイス ツールまたは Azure Data Migration Service を使用して Microsoft Azure に移行できます。 グローバル レベルでのアクティブ/アクティブ クラスタリングは、CosmosDB DB によって有効になります。 どのデータベース リージョンも、書き込みと読み取りの両方をサポートするように構成できます。 データやコードに最小限の変更を加えるだけで、既存の Mongo、Gremlin、または Cassandra データベースを CosmosDB に移行できます。 Azure テーブル ストレージ用に構築された Cosmos DB テーブル API は、それを使用するサービスから簡単にアクセスできます。 図 5-13 は、Azure CosmosDB で使用できる明確に定義された 5 つの整合性モデルを示しています。 これらのオプションを使用すると、一貫性、可用性、およびパフォーマンスに関するニーズに基づいて、詳細なトレードオフを行うことができます。

次の表は、さまざまな整合性レベルを示しています。 Microsoft のプログラム マネージャーである Jeremy Likness が、5 つのモデルについて詳しく説明しています。 NewSQL は、分散スケーラビリティとリレーショナル データベースの ACID 保証を採用する新しいデータベース テクノロジです。 NewSQL データベースは、基になる仮想マシンをいつでも再起動または再スケジュールできるエフェメラル クラウド環境で適切に機能するように設計されています。 前の図によると、Cloud Native Computing Foundation はさまざまなオープンソース プロジェクトを公開しています。 クライアントが Services コンストラクトを使用して同一の NewSQL データベースのグループを作成すると、対応する DNS アドレスに接続します。 リンクされているサービスのアドレスからデータベース インスタンスのリンクを解除することで、既存のアプリケーション インスタンスを中断することなくスケーリングできます。 特定の時間にさまざまなプロバイダーからサービスを要求することは、常に望ましいことです。

リレーショナル データベースではない NoSQL データベースでは、SQL データベースとは異なる構造 (行と列を含む) が可能であり、フォーマット選択の柔軟性も高くなります。

リレーショナル データベースがデータを格納する場合、データはそのデータベースに固有のスキーマに格納されます。 一方、NoSQL システムでは、データを任意の構造に格納できますが、新しい構造が追加されたときにそのデータを更新することもできます。

データがリレーショナルかどうかを知るにはどうすればよいですか?

この質問に対する決定的な答えはありません。これは、問題の特定のデータとその構成方法に依存するためです。 ただし、一貫した構造 (たとえば、すべてのレコードが同じ数のフィールドを同じ順序で持つ)、明確な主キーと外部キー、およびテーブル間の明示的な関係など、リレーショナル データに通常関連付けられる一般的な特性がいくつかあります。 データがこれらの特性を示す場合、それはリレーショナルである可能性があります。

Nosql とリレーショナルのどちらを選択すればよいですか?

プロジェクトの特定のニーズや個人的な好みなど、多くの要因に依存するため、この質問に対する明確な答えはありません。 ただし、いくつかの一般的なガイドラインが役立つ場合があります。 スケーラビリティが高く、大量のデータを処理できるデータベースが必要な場合は、NoSQL データベースを選択することをお勧めします。 一方、強力なトランザクション サポートと適切に定義されたスキーマを備えたデータベースが必要な場合は、リレーショナル データベースの方が適している可能性があります。 最終的には、特定のプロジェクトに最適なデータベースを選択することが重要です。

このページには、リレーショナル データベース、NoSQL データベース、またはハイブリッド データベースのいずれかを決定するのに役立つ情報があります。 次に、データベースの階層について説明します。 データベースのタイプ。 次の表は、各タイプのデータベースの特性を徹底的かつ客観的に比較したものです。 NoQL データベースがビジネス、技術的ニーズ、および展開環境に適しているかどうかを検討する必要があります。 NoSQL コンポーネントを既存のシステムに追加して、それを補完することができます。 Nosql データベースは、ユーザーの同時実行数、データ速度、またはクラウド アプリケーションによって生成されるデータ量が増加したためにシステムが過度に高価であるか、故障している場合にシステムを置き換えます。 リレーショナル データベースと NoSQL データベースの詳細については、Managed Operations FAQ を参照してください。

大規模なデータセットとドキュメント指向の設計を処理できるため、トランザクションベースのアプリケーションに最適です。 これは、このタイプのストレージには適していないため、階層データを格納するアプリケーションには最適な選択ではありません。 MongoDB は、大規模なストレージを必要とする大規模なデータ セットもサポートしています。

ビジネスに適したデータベースを選択する

あなたの会社に最適なデータベースを決定することになると、それは実際にあなたが持っている特定の要件に依存します. NoSQL データベースは、事前に定義する必要はないが、よく整理された構造を持つ大量のデータに適しています。 リレーショナル データベースは適切に整理されたデータを保存できますが、NoSQL データベースは事前定義されたスキーマにデータを保存する必要があります。
速度やスケーラビリティなど、リレーショナル データベースよりも NoSQL データベースを使用する利点がいくつかあります。 データベースを選択することは、企業のニーズと、保存する必要がある特定のデータを考慮に入れることです。

Nosql とリレーショナル データベースの違いは何ですか?

nosql とリレーショナル データベースにはいくつかの重要な違いがあります。 おそらく最も重要な違いは、nosql データベースは一般にリレーショナル データベースよりもはるかにスケーラブルであることです。 これは、nosql データベースが分散するように設計されているためです。つまり、複数のサーバーに分散できるということです。 一方、リレーショナル データベースは通常、1 台のサーバーに限定されます。 これにより、スケーラビリティが大幅に低下します。
もう 1 つの重要な違いは、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るデータ モデルを使用することが多いことです。 たとえば、リレーショナル データベースは通常、表形式のデータ モデルを使用しますが、nosql データベースはドキュメント ベースのデータ モデルまたはキー値ストア データ モデルを使用する場合があります。 これにより、nosql データベースはリレーショナル データベースよりもはるかに柔軟になります。
最後に、多くの場合、nosql データベースはリレーショナル データベースよりもはるかに使いやすいです。 これは、通常、インターフェースが単純で、必要な構成が少ないためです。

リレーショナル データベースのデータは、特定のスキーマに従ってデータベースに格納できます。 NoSQL システムでは、便利な任意の構造でデータを格納できます。 リレーショナル データベースでは、ユーザーは SELECT、INSERT、および DELETE ステートメントを使用してデータを作成または更新します。 ドキュメント (列) へのアクセスは、NoSQL クエリを介して可能です。 「リレーショナル データベース」という用語は、NoSQL システムを指すのではなく、ユーザーがスキーマを定義し、SQL を使用してクエリを構築し、NoSQL を使用してデータを追加、更新、または削除するシステムを指します。 一方、NoSQL データベースは通常、一般的な目的で使用されるため、SQL は特定の状況により適しています。 エンティティは SQL データベースまたは Nosql データベースに格納でき、2 つのデータベースの違いに気付くのが一般的です。

システムで使用できるメモリの量だけが、SQL データベースに保存されるドキュメントの数を決定します。 使用する NoSQL データベースのタイプによって、そのデータ ストレージ容量が決まります。 ニーズに最適なデータベース システムを選択するには、保有するデータの性質と必要なパフォーマンスを考慮する必要があります。

NoSQL データベースをスケールアウトすると、複数のノードにデータを分散することで大量のワークロードを処理できます。 ノードに障害が発生した場合、レプリケーション システムにより、クラスターで常にデータを利用できることが保証されます。 柔軟なデータ モデルを使用することで、データベースで使用するデータの種類を選択できます。 NoSQL データベースの人気が高まるにつれて、NoSQL 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多くの利点を提供します。 大量のデータを処理するようにスケーリングできるため、データを迅速かつ効果的に処理できます。 また、より柔軟で、さまざまな形式でデータを保存できます。

Nosql と Sql データベース: どちらがプロジェクトに適していますか?

SQL データベースは垂直方向または水平方向にスケーリングできますが、NoSQL データベースは水平方向にスケーリングできます。 一方、SQL データベースはテーブル ベースですが、NoSQL データベースはテーブル ベース、ドキュメント ベース、グラフ ベース、または幅の広い列ベースです。 ドキュメントや JSON などの非構造化データには、NoSQL データベースが適しています。 データベース リレーショナル データベースは、複数行のトランザクションに関しては NoSQL データベースよりも優れていますが、NoSQL データベースは、ドキュメントや JSON などの非構造化データよりも優れています。 構造化された方法でデータを操作する必要がある場合、リレーショナル データベースを使用することが不可欠です。 NoSQL データベースは、大量のデータを含む大規模なデータベースよりも適しています。

リレーショナル データベースと Nosql の例

一方、SQL データベースはテーブルベースですが、NoSQL データベースはドキュメント、キー値、グラフ、または幅の広い列のデータベースです。 MySQL、Oracle、PostgreSQL、および Microsoft SQL Server は、SQL データベースの例です。 NoSQL データベースには、MongoDB、BigTable、Redis、RavenDB Cassandra、HBase、Neo4j、および CouchDB が含まれます。

NoSQL データベースのデータは、構造化された形式ではなく、ドキュメントまたはキーのペアとして単独で保存できます。 リレーショナル データベースのデータは、構造化され正規化された方法で格納する必要があります。 リレーショナル データベースを含む適切に定義されたデータベースは、特定のアプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 NoSQL という用語は、構造化データと互換性のない広範なデータベース セットを指します。 データベース NoSQL データベースは、水平方向にスケーリングし、高レベルのパーティション耐性を備えていることが重要な機能です。 さらに、誰もデータベース内の特定の構造を強制しないため、クエリを結合できません。 Hevo Data のノーコード データ パイプラインは、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統合またはレプリケーションを可能にします。

ここでは万能のソリューションはありません。ユース ケースの特定の特性に基づいて決定を下す必要があります。 次の要因を比較して、リレーショナルまたは NoSQL のどちらのデータベースを使用するかを決定します。 アプリケーションで大量のデータを処理する必要がある場合は、テラバイトのデータを利用するよりも、NoSQL データベースから始める方がよいでしょう。 NoSQL データベースは、最終的にはその記述に関して予測可能になるでしょう。 書き込みがすべてのノードに伝播するまで、アプリケーションは古いデータを読み取る可能性があります。 RDBMS は、複雑な結合を実行し、データを分析することができます。 NoSQL データベースは、データが消費されるのと同じ形式で格納されている場合に最適に機能します。

リレーショナル データベースが大量のデータを処理するには、ハイエンドの専用ハードウェアが必要になることがよくあります。 これは、分散データベースの使用を正当化するのに十分な大きさのデータに対してのみ有効です。 Hevo は、一般的なデータベースの組み合わせとソースのほとんどを使用してデータをレプリケートおよびロードし、ノーコード データ パイプラインにしています。 Hevo の最短の生産時間により、開発者とアナリストは、コピー操作を操作しながらコア ビジネス ロジックに集中できます。 Hevo は 1 日あなたのものになります。 Hevo は 14 日間無料で試用でき、その強力さを直接体験できます。

NoSQL データベースはさまざまな目的に使用でき、さまざまな形やサイズがあります。 シンプルなルックアップ クエリでアクセスできる MongoDB などのドキュメント データベースを使用すると、大量のデータを簡単に管理できます。 キー値データベースは、非常に単純なルックアップ クエリで大量のデータを処理でき、非常に大量のデータに簡単に拡張できます。

企業で増加している Nosql データベース

NoSQL データベースが企業で人気を博している理由の 1 つは、非常に短い待機時間と大容量で大量のデータを処理できることです。 さらに、従来のリレーショナル データベース モデルにはあま​​り適していないデータにも適しています。

次のうち、リレーショナル データベースでないものはどれ?

以下のうち、MongoDB はリレーショナル データベースではありません。 MongoDB はドキュメント指向のデータベースです。つまり、JSON のようなドキュメントにデータを格納します。 一方、リレーショナル データベースはデータをテーブルに格納します。

非リレーショナル データベースは、データをリレーショナル形式で格納できる従来のリレーショナル データベースとは対照的に、非表形式でデータを格納できます。 SQL 専用データベースではない非リレーショナル データベースは、NoSQL と呼ばれることがあります。 データとカテゴリを含むテーブルは、リレーショナル データベースに格納されます。 非リレーショナル データベースの使用は、頻繁に変更される可能性のあるデータの格納や、さまざまなデータ型を処理するアプリケーションに最適です。 これらは、大量の複雑で構造化されていないデータに使用できるだけでなく、急速に変化する可能性のある動的データベースを必要とする急速に開発されるアプリケーションをサポートするためにも使用できます。 より多くの情報が収集された場合、非リレーショナル データベースはそれを処理できます。 俊敏性とセキュリティのおかげで、アプリケーションは数分で開発できます。 また、リレーショナル データベースと比較して、管理コストが低く、パフォーマンスと速度が向上します。

1 対 1 の関係は、データベース内の 1 つの行に対応するデータの 1 つのインスタンスの存在として定義されます。 上記の例では、顧客情報を格納する顧客テーブルがある場合、顧客レコードと顧客テーブルの行の間に 1 対 1 の関係があります。
行のセットに対応するデータベース内のデータの単一のインスタンスがある場合、これは一対多の関係と呼ばれます。 たとえば、製品情報を格納する製品テーブルがある場合、各製品レコードと製品テーブル内の一連の行の間に相関関係があります。
数対多の関係は、データベース内の行のセットに対応するデータのインスタンスのセットとして定義されます。 たとえば、顧客情報を格納し、顧客レコードの行を含む顧客テーブルには、長期的な関係があります。
データとテーブルを調べる前に、それらに適用されるビジネス ルールを理解しておく必要があります。 顧客テーブルの口座番号の数と列の数に関する規則がある場合、顧客の名前が 1 つの列に制限される可能性があります。 これは顧客テーブルのデータに適用される一連のビジネス ルールであり、その使用方法を決定します。
データベースを作成するには、データに存在するリレーションシップの種類を理解するだけでなく、リレーションシップを管理するルールをよく理解する必要があります。 そうすることで、データの特定のニーズを満たすデータベースを作成することができます。

次のうち、リレーショナル データベースでないものはどれ?

非リレーショナル データベースとはそれを非リレーショナルにする機能は何ですか?
非 NoSQL データベースはどれですか?
Microsoft SQL Server は、Microsoft Azure と組み合わせて使用​​できるデータベース管理システムです。
リレーショナル データベースとは
MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Microsoft SQL Server、および Oracle データベースは、よく知られている RDBMS のほんの一部です。

Nosql データベース

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースで使用される従来のテーブル ベースのモデルを使用しない非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースは、大規模なデータ ストレージと処理によく使用されます。

ドキュメント データベースは、NoSQL の世界ではリレーショナル データベースよりも優れています。 適応性と拡張性があり、今日のデータ管理の要求に迅速に対応できる能力は、設計に組み込まれています。 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、多数の NoSQL データベースがあります。 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 データベースに目を向けるグローバル 2000 企業の数が増えています。 これには 5 つの傾向が関係しています。その理由の 1 つは、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技術的課題が生じるためです。 リレーショナル データベースの主な欠点は、アジャイル開発をはるかに困難にする固定データ モデルです。 アプリケーション モデルは、NoSQL でデータ モデルを定義するために使用されます。

NoSQL データ モデルの静的な定義はありません。 ドキュメント指向のデータベースでは、通常、データを格納するためのデフォルトの形式として JSON が使用されます。 この結果、ORM フレームワークとそれに関連するオーバーヘッドに対処する必要がなくなりました。 強力な SQL-to-JSON 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。 さらに、標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントに加えて、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などの多くの機能をサポートしています。 NoSQL 分散データベースの運用上の利点は、問題なく使用できるなど、さまざまな方法で実証できます。 Web やモバイル アプリを介してオンラインで行われる顧客エンゲージメントが増えるにつれて、これらのサービスの可用性に対する懸念が高まります。

NoSQL データベースは、合理的なコストでスケーリングおよびインストールできるように構成できます。 それらは、データの保存、読み取り、書き込み、および配布などの複数の機能をサポートするように作成されました。 小規模または大規模のクラスターを管理しているかどうかに関係なく、任意のサイズでデプロイできます。 基盤となるデータベースは分散されているため、ソフトウェアを使用して異なるデータ センター間でデータを複製する必要はありません。 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、データベースが問題を検出するのを待ってから、独自の災害復旧を実行する必要はありません。 NoSQL データベース テクノロジは、Web、モバイル、モノのインターネット アプリケーションのリレーショナル データベースに代わるものとしてますます人気が高まっています。