NoSQL データベースでの JSON: 長所と短所
公開: 2023-02-20この記事では、JSON を NoSQL データベースに格納する方法について説明します。 データベースで JSON を使用することの長所と短所を見ていき、最も一般的な NoSQL データベースで JSON データを操作する方法を見ていきます。 この記事を読み終える頃には、JSON を NoSQL データベースに格納する方法を十分に理解しているはずです。
ドキュメント モデルの一部の機能は、一般的なリレーショナル データベースで人気を博しています。 最も一般的なタイプの JSON データは、これらのシステムの機能です。 PostgreSQL 9.2 では、データを JSON に変換する機能が追加されました。 以前は非効率的で使用できないと考えられていた他のモデルが、この分野で前進しています。 node.js エコシステムによって提供される事実上のエンコーディングを使用して、複数のサービス間でデータを通信できます。 ポリグロット システムでは、通常、Apache Avro または Protocol バッファがデータ受け渡しメカニズムとして使用されます。 XML は現在、クライアント側のデータ モデルに近い JSON に取って代わられています。
サーバー側言語として、すべてのサーバー側言語は、Python や Java など、JSON を使用した効率的なデータのシリアル化をサポートする必要があります。 その結果、フロントエンドとユーザーのソーシャル メディア フィードの間で構成を渡すために必要なデータ変換が削減されます。 各バージョンのリリースで変更されるローリング アップグレードを実行することもできます。 後方互換性または前方互換性に関して言えば、古いアプリケーションは新しい形式を処理する必要があります。 1 人以上の人との関係は、正しく行われないと問題を引き起こすことが知られています。 これらのリンクは、テーブルの歌以外の関係とは関係がないため、単純に歌のテーブルに保持することができます。 JSON を照会して、結果が全体的にアプリケーションに適しているか、特定のキーのみであるかを判断することもできます。
関連するデータが非常に多いため、データ ストレージの容量が過剰になる可能性があります。 Postgres や MongoDB などのいくつかのベンダーは、JSONB や BSON など、独自のバージョンのデータ表現を作成しています。 一部のドキュメントでは、保存された値をスペルミスまたは無効なキーに適用できます。
MongoDB は、最も広く使用されている NoSQL データベースです。 ドキュメント指向データベース MongoDB は、JSON に似たデータ構造とスキーマを使用する無料のオープン ソースのクロスプラットフォーム NoSQL データベースです。
JSON データベースは、さまざまなデータ型を提供し、必要に応じて簡単に変更できる NoSQL データベースの 1 つです。 データは厳格なテーブルではなくドキュメントに格納できるため、 JSON データベースの適応性が向上します。
JSON データベース カテゴリは、NoSQL データベースの中で最も人気のあるカテゴリの 1 つです。 NoSQL データベースとは対照的に、従来のリレーショナル データベースは、列と行の外部にデータを格納するように設計されています。
JSON のデータは、一時的な形式で保存できます。 たとえば、Web サイトは、送信されたフォームなど、ユーザーが生成したデータを生成する場合があります。 また、高レベルの相互運用性を提供するために、任意のプログラミング言語のデータ形式として使用することもできます。
JsonをNosqlに保存できますか?
SQL Server または SQL データベースでは、 JSON ドキュメントを保存し、NoSQL データベースと同じ方法で JSON データをクエリできます。
多数の最新のデータベースで使用されている JavaScript Object Notation (JSON) データベースは、JSON データベースと呼ばれるデータ形式を使用します。 2006 年に最初に導入されたこの標準は、人間と機械の両方が簡単に把握できるようにします。 NoSQL データベースは、データの保存、クエリ/インデックス作成方法の設計と選択、データの構造化など、特定のユース ケースを念頭に置いて設計および作成されています。 グラフ データベースなどのグラフ データベース構造は、通常、インメモリ処理の一部としてインメモリ処理をサポートします。 各データは、これらの構造に設定されたディスクに格納された一連の関係 ID 番号にリンクされています。 クラスターベースのアプローチでは、データベースはノードを追加することでより大きなデータ プラットフォームを構築できます。 分散ストレージと処理を容易にするために、データはノード間で分割されます。
ドキュメントに新しい属性を追加する機能は、ドキュメント スキーマの拡張です。 DBA の必要性を排除することで、アプリケーション スキーマ管理を合理化し、マイクロサービスの提供を加速します。 ドキュメント キー名は、リレーショナル テーブルの列名として扱うことができます。 Couchbase を使用したい場合は、高レベルのパフォーマンスと柔軟性にアクセスできることを知っていれば使用できます。 クラスタへの新しいノードの追加は簡単なプロセスですが、データのバランス調整とレプリケーションはコマンド ラインから自動的に実行されます。 データベース サービスは、データベースで構成されているすべてのインデックス、パーティション、レプリケーション、およびデータ アクセス機能を管理します。
JSON ファイルは、読み書きが簡単な低コストのデータ交換形式です。 この言語を使用すると、複数のプラットフォームやアプリケーションでデータを表すことができます。 Amazon DocumentDB は、高速でスケーラブルで可用性が高く、完全に管理されたドキュメント データベース サービスを備えており、MongoDB ワークロードを可能にします。 その結果、JSON データの保存、クエリ、およびインデックス作成が簡単になります。
Json を Mongodb に保存できますか?
はい、JSON を MongoDB に保存できます。 JSON は、人間が判読できる方法でデータを表すために使用される形式です。 MongoDB はJSON 形式でデータを格納できるデータベースです。
MongoDB は、2000 年代半ばに開発された高性能 NoSQL データベースです。 ドキュメント (レコード) およびコレクション (テーブル) レコードを使用して、MongoDB に非リレーショナル データを格納できます。 JavaScript Object Notation (JSON) 形式は、JavaScript のみに基づく唯一の形式です。 バイナリ JSON (BSON) は、さまざまなデータ型を格納できる JSON 文字列です。 この記事では、MongoDB で JSON データを処理する方法を学びます。 データの構造化、インポート、およびエクスポートは、操作のほんの一部です。 簡単に言うと、MongoDB は JSON と MongoDB の両方をサポートします。 新しいテーブルを作成する代わりに、下の画像に示すように、関連するデータとリストを同じドキュメントに埋め込みます。
NosqlデータベースのJsonとは?
JSON (JavaScript Object Notation) は、軽量のデータ交換形式です。 人間が読み書きするのは簡単です。 マシンが解析して生成するのは簡単です。 これは、JavaScript プログラミング言語、標準 ECMA-262 第 3 版 – 1999 年 12 月のサブセットに基づいています。JSON は、完全に言語に依存しないテキスト形式ですが、言語の C ファミリー (C C++、JavaScript など)。 これらの特性により、JSON は理想的なデータ交換言語になります。
JSON データベースは、半構造化データの格納に使用できるドキュメント タイプの NoSQL データベースです。 この形式は、時間と費用がかかる書き込み方法である行と列よりもはるかに柔軟です。 文書データベースは、ファイルシステムとは異なり、各文書が個別に扱われるように構造化されています。 MongoDB はさまざまなタイプのインデックスをサポートしているため、NoSQL データベースは標準データベースよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 複数のドキュメントをリンクする (情報を埋め込む) ことも、別々のドキュメントを作成してからリンクすることもできます。 ネストされた配列や埋め込みドキュメントなど、ドキュメント内のオブジェクトのネストは、クエリが簡単です。 MongoDB のようなドキュメント データベースには、豊富なクエリ言語 (MQL) と集計パイプラインがあり、データの処理と変換が従来よりもはるかに簡単になります。 その結果、これらのデータベースは、追加のコーディングを必要とせずに、Python や R などの一般的なデータ分析プログラムに簡単に渡すことができます。 パフォーマンスやスペースの最適化など、MongoDB のその他の機能により、MongoDB は最も人気のある JSON データベースになっています。
MySQL などの SQL データベースは JSON をサポートしていません。JSON は効率が悪く、トラフィックの多いアプリケーション向けではないためです。 そのため、MySQL は、大量のデータを必要とし、高いパフォーマンスを維持したい場合に適しています。 小規模なアプリケーションに使用できる軽量のデータベースのみが必要な場合は、JSON を使用する必要があります。
Json データベース: 半構造化データを保存するための完璧なソリューション
JSON データベースは、半構造化データを格納できます。 それらが柔軟で効率的であるという事実は、正規化されたテーブルを必要としないデータを格納するために使用できることを意味します。
Json Nosql データベース
JSON NoSQL データベースは、従来のリレーショナル データベースに代わるより柔軟でスケーラブルな代替手段を提供するため、ますます人気が高まっています。 JSON データベースは、複雑なデータ構造の処理や、リアルタイムのデータ アクセスを必要とするアプリケーションに特に適しています。
MapR データベース (現在は HP Enterprise Server Data Fabric の一部) などのドキュメント データベースは、スキーマレス データベースと呼ばれることがあります。 ドキュメント 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、事前に定義された同じ構造を必要としません。 ただし、ドキュメント データベースを作成するには、データをどのように編成するかを定義する必要があります。 データ モデリングに関してアプリケーションのパフォーマンスが低い場合、長期的にはパフォーマンスが向上する可能性はありません。 HPE Ezmeral Data Fabric を使用してスキーマを非正規化し、単一の行に格納するか、複数のインデックスを持つ NoSQL データベースを作成できます。 データをキー範囲でグループ化すると、行キーで読み書きしやすくなります。 ER モデルを使用して物理モデルを定義し、一緒に読み取ることができるデータを個別に保存することができます。 NoSQL モデルを使用すると、データにアクセスしてまとめて保存するために、データを非正規化または複製できます。
これは非正規化されたデータストアで、データは 1 つのテーブルに格納され、通常はリレーショナル データベースに格納される複数のインデックスが含まれています。 テーブルが 1 対多の関係にある場合、それらは単一のドキュメントとしてモデル化できます。 リレーショナル データベースの行は、類似オブジェクトの特定のインスタンスを表します。 オブジェクト指向プログラミングのモデルでは、同じ基本型を拡張するなどして、異なるオブジェクト型をリンクできます。 各ドキュメントには、ツリー構造内のノードに対応する行キーが含まれています。 親フィールドにはノード ID が格納され、子フィールドにはノード ID が配列に格納されます。 このブログ投稿では、ドキュメント データベースのデータ モデリングとリレーショナル データベースのモデリングの違いについて説明します。 ドキュメント モデルを使用すると、各サブタイプのオブジェクトは、基本タイプまたは別のサブタイプにある場合と同じ方法で属性を格納できます。 これにより、同じテーブル内のさまざまな製品タイプのモデル化と、タイプごとの製品のグループ化が可能になります。
Json と Mongodb: データ ストレージにはどちらが適していますか?
JSON でのデータ ストレージは、読み書きが簡単で、軽量で読みやすいため、ネットワーク経由で簡単に送信できるため、人気があります。 MongoDB は、その速度、柔軟性、およびスケーリング能力により、データ ストレージの一般的な選択肢です。
Jsonをデータベースに保存する最良の方法
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。 ただし、MongoDB などのドキュメント指向のデータベースを使用して JSON データを保存することを推奨する人もいます。 これは、ドキュメント指向のデータベースが、JSON に似た形式で保存されたデータを操作するように設計されているためです。
次のモデルは、ユーザー関連のデータをテーブルに格納するために使用されます: uid (主キー) と、ユーザーに関する他のデータを JSON 形式で格納するメタ列。 開発者として、(複数の列を使用するのではなく) プロパティごとに 1 つの列を使用するのはなぜですか? 「foo」という名前のユーザーに対してクエリを実行するにはどうすればよいですか? データは、JSON ドキュメントを介してさまざまな形式で保存できます。 外部キーは列に作成できますが (JSON ドキュメントには作成できません)、列間では作成できません (分離することはできます)。 サイズ制限 (任意のドキュメント サイズ制限以外) に制限されることなく、必要な数のフィールドを追加できるようにする場合は、MongoDB などの NoSQL ソリューションを検討することが重要です。 表 1: リレーショナル データベースの値ごとの列数。
JSON を使用する利点の 1 つは、チームが統制されていない場合に、JSON フィールドに別のキーと値のペアを簡単に作成できることです。そのため、スキーマの移行を避けたくなる傾向があります。 たとえば、WordPress の構造により、そのような種類のコンテンツを簡単に特定できます (少なくとも、WordPress は私が最初に確認した場所であり、別の場所で発生した可能性が最も高いです)。 JSON blobよりも高速で、より多くのキーを保持できますが、一部の NoSQL ソリューションほど高速ではありません。 2 つのモデルが混在しても必ずしも問題が発生するわけではありませんが (余分なスペースがない場合)、2 つのデータ セットの同期が保たれていない場合、問題が発生する可能性があります。 PostgreSQL の PLV8 サポート (より柔軟なストアド プロシージャ言語を備えた他の RDBMS と同様) は、他の RDBMS よりも優れた選択肢です。 非リレーショナル モデルをリレーショナル データベースと組み合わせようとしている場合は、MongoDB のような NoSQL データベースの方が適していると思います。 他のオブザーバーが指摘したように、検索のプロセスは遅くなります。 それによってクエリを実行する最も簡単な方法は、-ID 列を挿入することです。
Dynamodb: Json ドキュメントを保存する方法
巨大な JSON オブジェクトを保持する列に最大 4GB のデータを処理でき、テキストのように挿入、更新、読み取りが可能な longblob 型を使用できます。 どのようにjsonファイルをdynamodbに保存しますか? JSON ドキュメントは、属性として DynamoDB テーブルに保存できます。 これを実現するために withJSON メソッドが使用されます。 メソッドは JSON ドキュメントを解析し、各要素を DynamoDB データにマッピングします。 Postgres は json に適していますか? 静的 JSON データと SQL 構造のアクティブ データを使用している場合、PostgreSQL は適切な選択です。なぜなら、その JSONB 表現は効率的であり、インデックス作成が可能だからです。
Json データを保存してクエリを実行するには、スケーラブルなデータベースを作成する必要があります。
スケーラブルなデータベースとは、大量のデータを処理でき、そのデータにすばやくアクセスできるデータベースです。 JSON データを格納してクエリを実行するための 1 つのオプションは、MongoDB などの NoSQL データベースを使用することです。 MongoDB は、JSON 形式でデータを格納するのに適したドキュメント指向のデータベースです。 もう 1 つのオプションは、MySQL などのリレーショナル データベースを使用することです。 MySQL は JSON データの保存にはあまり適していませんが、Json2Mysql などのライブラリを利用して使用できます。
Mysql の Json データ型
文字列形式を文字列形式に変換する必要はありません。 このドキュメントは、プログラミングの知識がなくても解析またはフォーマットできます。 その結果、MySQL はJSON データ型をネイティブ型として使用します。 JSON データを MySQL 列に保存することにはいくつかの利点がありますが、データベースはネストされた配列またはオブジェクト型をサポートしていません。
JSON データを Azure に保存する最良の方法
JSON データを Azure に格納する方法はいくつかあります。 1 つの方法は、Azure Blob Storage を使用することです。 BLOB コンテナーを作成し、JSON データをそのコンテナーに格納できます。 もう 1 つの方法は、Azure テーブル ストレージを使用することです。 テーブルを作成し、JSON データをそのテーブルに格納できます。