NoSQL: 従来の RDBMS からの脱却

NoSQL の動きは、2000 年代後半に始まった従来のリレーショナル データベース管理システム(RDBMS) から離れる動きです。 「NoSQL」という名前は、2009 年に Carlo Strozzi によって造られました。 多くの場合、NoSQL データベースは RDBMS よりもスケーラブルで、パフォーマンスが優れています。 また、多くの場合、データ スキーマに関してより柔軟です。 NoSQL データベースは、ビッグ データ アプリケーションによく使用されます。

NoSQL は、今日のデータ業界で最も物議をかもしているバズワードであり、20 世紀の変わり目からずっと使われています。 NoSQL に関して言えば、市場が成長するにつれて No が Not に変わるだけでなく、Yes も変化します。これは、この分野の複雑な性質を反映しています。 この用語を理解する最善の方法は、それを非リレーショナル テクノロジの集合と考えることです。 キー値ストア、グラフ、ドキュメント、大きなテーブルなどのデータ ストアはすべて、非リレーショナル データベースです。 1998 年に造られた NoSQL は、リレーショナル データベースの用語です。 ほとんどすべての NoSQL データベースには、際立った機能の 1 つとして ACID (原子性、一貫性、分離、耐久性) がありません。 UnQL クエリ言語は、主に JSON 形式でマークアップされたドキュメントとデータをクエリするために作成されました。

ドキュメント ストアは、インターネット上で見られるさまざまな形式とバイナリ エンコーディングです。 Key-Value ストレージを備えたインメモリ キャッシュ データベースを使用する場合は、パターンが役立ちます。 グラフ データベースの基礎となるデータは、それらの間の関係によってマトリックスで表されます。 表形式データベースは、作成と保守が非常に簡単なため、ビッグ データ アプリケーションに最適です。 Google によって作成され、3 次元のキー構造として設計された BigTable は、表形式のデータベースです。 MultiValue データベースを使用すると、属性を複数の値を持つ複数の列に格納できます。 Tuple Store データベースや RDF 形式など、他のNoSQL ダイアレクトはあまり知られていません。

非表形式のデータは、非リレーショナル形式でNoSQL データベースに格納されます。 NoSQL は、SQL ではなく、他のタイプのデータベース ストレージを参照するためにも使用できます。 ドキュメント タイプには、ドキュメント、キー値タイプ、ワイドカラム、およびグラフが含まれます。

Carlo Strozzi は 1998 年に軽量でオープンソースの NoSQL データベースを開発しましたが、これは名前として SQL を使用していませんでした。 Eric Evans と Johan Oskarsson が 2009 年に非リレーショナル データベースに関する論文を書いたとき、その名前は再び脚光を浴びました。 SQL システムは、リレーショナル データベースを記述するために使用されます。

SQL と NoSQL は、現代のソフトウェア開発における重要なコンポーネントとして浮上しています。 それぞれに長所と短所があります。

NoSQL で動的操作を実行する機能も不足しています。 ACID プロパティには影響しません。 金融取引やその他のデータ入力タスクを実行する必要がある場合、SQL データベースが選択肢になることがあります。 ランタイム要件に関してアプリケーションを柔軟にする必要がある場合は、NoSQL を避ける必要があります。

Nosql 移行とは?

Nosql 移行は、Nosql データベースから別の Nosql データベースにデータを変換するプロセスです。 これは、新しい Nosql データベース プロバイダーへの移行や、新しい Nosql データベース形式への変換など、さまざまな理由で実行できます。

NoSQL データベースに移行する場合、リレーショナル データベースまたは非リレーショナル データベースの選択は、最も重要な決定事項の 1 つです。 どちらにもメリットがありますが、どちらにも不適切な欠点があります。 MongoDB やその他の NoSQL データベースは、今日のプログラミング言語と同様のデータ構造を使用しています。 開発者は、このアウトラインを使用して、アプリケーション コードの対応する形式でデータを保存できます。 データベースの作成を可能にするすべてのプログラミング言語に固有のスキーマにもかかわらず、スキーマレス データベースは依然として大規模な移行を必要とします。 さらに、NoSQL データベースは、データ固有のスキーマの変化を受け入れる方法でデータを解釈できます。 開発者は、データ層を水平方向にスケーリングする機能だけでなく、生産の増加にも気付くでしょう。

エッジはグラフ データベースのノードに接続されます。 ノードにはタイトル、レート、株式などのデータ オブジェクトが含まれ、エッジにはノードの相互作用に関する情報が含まれます。 ドキュメント データベースは、プライベート ドキュメントに大量のデータを格納できます。 Key-Value は、タイトルにあるように、単純なデータ モデルの構築を可能にします。

移行に適したデータベースはどれですか?

移行データベースは、構造化データベースで構成されています。

Uber が Nosql を使用する理由

NoSQL データベースでは、データをリアルタイムで保存できます。 NoSQL データベースは (分散トランザクションがないため) インデックス ストレージをサポートしていないため、Uber のフルフィルメント チームはインデックスを別のテーブルに格納します。

Nosqlムーブメントの根拠は何ですか?

Nosql の動きの背後には多くの理由があります。 最も一般的なものは次のとおりです。
- 大量のデータを処理できる、よりスケーラブルなデータベース ソリューションの必要性
- 変更に簡単に対応できる、より柔軟なデータベース スキーマの必要性
-複数のサーバーに展開できる、より分散されたデータベース ソリューションの必要性

何十年もの間、リレーショナル データベースはデータを整理する一般的な方法でした。 2018 年の NoSQL 市場規模は 24 億 1,050 万ドルで、2026 年までに 220 億 8,700 万ドルに達すると予想されています。NoSQL システムは、世界最大のテクノロジー企業の一部で大量の非構造化データを処理するために使用されています。 Couchbase の最新の製品開発のために、5 月に 1 億 500 万ドルの資金調達ラウンドが発表されました。 6 月、Couchbase Cloud は今年のクラウド バトルのベータ版をリリースしました。 NoSQL データベースのセキュリティとセットアップは、MongoDB のようなオープン ソース データベース プログラムではなく、ユーザーの意のままです。 NoSQL アプローチは、SQL の多くの制限を緩和しようとします。

Peter Alvaro は、カリフォルニア大学サンタクルーズ校のコンピューター サイエンスの教授です。 専用データベースの成熟に伴い、彼は成熟したデータベースと共存する未来を見ています。 データベースの思想的リーダーであり、Couchbase のチーフ アーキテクトである Michael Carey 氏によると、NoSQL は定着するでしょう。 Mia Cathell はボストン大学の 4 年生で、ジャーナリズムとコンピューター サイエンスを学んでいます。 毎週の政治ニュース番組を制作する政府センターを共同設立した学生ジャーナリストのエリン・ロスは、彼女のメンターシップを提供しました。 この物語は、全米女性協会によるデビッド・パールマン夏期指導プログラムの一環として作成されました。

NoSQL データベースの利点は何ですか? NoSQL データベースの最も重要な利点の 1 つは、従来の SQL データベースに対するスケーラビリティです。 SQL データベースを使用して Web スケール アプリケーションを処理する場合、追加のエンジニアリングは必要ありません。 データのスケーラビリティへの道筋を理解することは単純明快です。 NoSQL データベースと従来のデータベースの利点は何ですか? 規模の点では、NoSQL データベースはパフォーマンスとスケーラビリティのトレードオフを提供する場合があります。 その結果、NoSQL データベースのアーキテクチャによるデータベースの拡張に制限はありません。 その結果、障害に対する回復力のレベルが高くなり、処理するデータのセットが大きくなり、それに費やすリソースが少なくなります。 NoSQL データベースとはNoSQL データベースで成功するには、まずそのアーキテクチャを理解してから、適切なスキーマ設計を実装する必要があります。

Nosqlテクノロジーの利点

NoSQL テクノロジが、スケーラビリティの向上、速度の向上、分析の向上など、さまざまな利点を提供できることは注目に値します。 分散データベース システムにより、NoSQL は単一のデータベース システムよりも迅速かつ効率的に大量のデータを処理できます。 さらに、NoSQL システムはより柔軟で粒度が高いため、データ マイニングや分析に簡単に使用できることがよくあります。 標準化の欠如や単一のベンダー管理の欠如など、NoSQL テクノロジーの欠点にもかかわらず、多くの利点があります。 最新の Web アプリケーションは、データ量の増加により、NoSQL システムへの依存度が高まっています。

Nosqlアプローチとは?

NoSQL は、キー値、ドキュメント、コラム、グラフ形式など、さまざまなデータ型に使用できるデータベース管理へのアプローチです。 NoSQL データベースは通常、非リレーショナル、分散、柔軟、およびスケーラブルなデータベースです。

NoSQL には SQL よりも多くの機能があります。 一般的なタイプに加えて、利用可能な新しい NoSQL データベース システムがいくつかあります。 NoSQL に関しては、それぞれが異なるタイプのデータ モデルを使用しているため、両者の間に大きな違いがあります。 NoSQL フレームワークには、最も一般的な機能の 1 つであるデータベースがありません。 これには、データ構造とデータ クラスタリング、およびレプリケーションのサポートと一貫性が含まれます。 セッション管理とキャッシュにキー値データベースを使用する Web アプリケーションは、それらから大きな恩恵を受けます。 大規模なデータ ストアを作成する場合は、列形式によるクエリを目指す必要があります。

NoSQL と SQL は、API、データ モデル、スキーマ要件、スケーラビリティ、データ整合性の 5 つのカテゴリに分類されます。 NoSQL データベースは、ニーズに応じて自由形式またはスキーマレスの方法で保存できます。 その結果、プログラマーは作業の柔軟性が高まり、開発が容易になります。 NoSQL および SQL データベースは、アプリケーションやユーザーによってデータが作成、読み取り、更新、削除されるときにデータを保護するように設計されています。 一貫したデータベース状態で単独で実行すると、ACID を使用するトランザクションは、正しい結果を生成するか、効果なしに終了する可能性があります。 プレリレーショナル管理システム (RDBMS) であった一部のデータベースは、NoSQL データベースと呼ばれます。 データベースは、これらのデータベースがクラウドおよび Web 上に構築された 2000 年代初頭には、大規模データベースとしてより一般的に知られていました。

ドキュメント データベースには、MongoDB や Redis などがあります。
CouchDB と DynamoDB は、2 つのキー値データベースです。
グラフ データベースには、Neo4j や MongoDB などがあります。
近年、NoSQL データベースの人気が高まっている理由は数多くあります。 これらのシステムは、大量のデータ セットを短時間で処理でき、非常に効率的で、大量の情報に対応できるように拡張できます。 さらに、必ずしも標準的な方法で構造化されていないさまざまな方法でデータを保存できます。
必ずしも標準的な方法で構造化されていないデータの場合、NoSQL データベースが理想的です。 また、スケーリングだけでなく、迅速かつ簡単にアクセスできるデータの格納にも最適です。

Nosql データベース: 非構造化データの完璧なソリューション

データベース NoSQL データベースは、従来のリレーショナル モデルに適合しないデータを格納できます。 非構造化データの保存に加えて、ブログ投稿、フォト アルバム、ビデオ ファイルなどの非構造化データの保存に適しています。 また、顧客記録や製品データなど、頻繁にアクセスされるデータを追跡するためにも使用できます。
NoSQL データベースは、その柔軟性も高く評価されています。 これらのライブラリは、さまざまなデータ モデルを使用して最新のアプリケーションを構築するのに最適です。 データを任意の形式で保存でき、データを任意の形式で保存できるため、大量のデータを処理するために簡単にスケールアップできます。

Nosqlとは

Nosql データベースは、従来のリレーショナル データベース モデルを使用しないデータベースです。 代わりに、キー値データベース、ドキュメント データベース、カラム型データベース、グラフ データベースなど、さまざまなモデルを使用しています。 Nosql データベースは、多くの場合、リレーショナル データベースよりもスケーラブルで操作が簡単であり、Web およびモバイル アプリケーションがデータ集約型になるにつれて、より一般的になってきています。

データは、リレーショナル データベースとは非リレーショナルな方法で異なる形式で NoSQL データベースに格納されます。 宣言型の構造化クエリ言語、API、および質問ごとのクエリの例を使用して、NoSQL データベースからデータを取得します。 その結果、変化する要件に迅速に適応することで、アジャイル開発に貢献します。 最近まで、リレーショナル データベースが最も一般的なモデルでした。 NoSQL データベースは、幅広いデータ モデルとスキーマを提供します。 また、大量のデータと短い待ち時間または応答時間を必要とするアプリケーションにも使用できます。 NoSQL データベースの使用はいつでも避けてください。

アプリケーションで使用するテーブル (またはコンテナー) が少なくなり、参照データを使用してデータ関係をモデル化しない可能性があります。 NoSQL データベースは、使いやすさだけでなく、高速で単純なクエリも考慮して設計されています。 開発者は、これらのデータベースでのコーディングも容易になります。 NoSQL データベースで水平方向にスケーリングするには、スケーリングと呼ばれるプロセスが使用されます。 より効率的なシステムでは、はるかに大量のデータを処理できます。

分散型の列指向データベースである HBase は、幅広いデータ モデルをサポートしているため、大規模なデータ セットに最適です。 横方向に伸縮するので大きな荷物の収納に最適です。 Cassandra のデータベース アーキテクチャは非常に使いやすく、高度に分散された列指向のアーキテクチャによってスケーラビリティが確保されています。 開発者にとって使いやすいため、データ ウェアハウジングやビッグ データ アプリケーションによく使用されます。

Nosqlとは？

一般に、NoSQL は、従来のリレーショナル データベース構造を使用する必要のないデータの保存と分析を可能にするデータベースの一種です。

Google の Nosql データベース サービス

Google の NoSQL データベース サービスは、固定スキーマを必要とせずに大規模で動的なデータセットを一度に処理できるという点で独特です。 その結果、検索、ソーシャル ネットワーキング、リアルタイム分析などのアプリケーションに適しています。 たとえば、Cassandra、HBase、および Hypertable は、従来のリレーショナル データベースよりも柔軟性とスケーラビリティに優れた列ベースの NoSQL データベースです。

SQL対Nosqlとは何ですか?

SQL クエリは、リレーショナル データベースのクエリに使用されるクエリ メソッドです。 リレーショナル データベースは、行とテーブルの論理リンクを使用してデータ レコードを表すデータベースです。 NoSQL データベースはリレーショナル データベースではないため、SQL は使用されません。

Apple による Sql データベースと Nosql データベースの両方の使用

SQL と NoSQL はどちらも Apple 製品で使用されています。 FoundationDB は、Project Loon の作成者でもある Apple Inc. によって作成された無料のオープンソース NoSQL データベースです。

Nosql の例

Nosql 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の用語です。 多くの場合、ビッグデータ アプリケーションに使用されます。 nosql の例には、MongoDB、Cassandra、HBase などがあります。

Database NoSQL は、リレーショナル データベースとは異なり、データを格納しないタイプのデータベースです。 NoSQL には、シンプルな設計、シームレスな水平スケーラビリティ、きめ細かな可用性制御など、いくつかの重要な機能が含まれています。 NoSQL には多くの利点がありますが、いくつかの欠点もあります。 従来のデータベースは通常、トランザクション管理などのアプリケーションに適しています。 リレーショナル データベースは依然として幅広いビジネス目的で使用されていますが、NoSQL データベースの人気が高まっています。 Noql データベースを使用すると、あらゆる規模の企業が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管理できます。 NoSQL ソリューションは、すべてのノードに一貫したプロパティを備えたサーバーレスのピアツーピア アーキテクチャを提供できます。

パフォーマンスが大幅に向上し、優れた読み取りおよび書き込み速度と継続的な可用性が可能になりました。 NoSQL データベースには主に 5 つのタイプがあります。プライマリ データベースと 2 つのセカンダリ データベースです。 データベースの種類に「理想的な」バリエーションはありません。 むしろ、企業はビジネス ニーズに基づいてそれらを選択する必要があります。 キーと値のペアの NoSQL は、概念的には、単一のキーと特定のデータ項目へのポインターを持つハッシュ テーブルに基づいています。 Dynamo、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB、および Oracle BDB は、現在利用可能な NoSQL ソリューションの一部です。 列ベースの NoSQL データベースはさまざまな方法で動作し、各列は個別に処理されます。 これらのデータベースは、主にビジネス インテリジェンス、データ ウェアハウス、および図書館のカード カタログと CRM システムの管理に使用されます。

NoSQL データベースは、従来のデータベースと同様にマルチリレーショナルであり、グラフ モデルで実行されます。 保存中、ノードは各エンティティに割り当てられ、エッジは各関係に割り当てられます。 データがすでに存在するため、関係を確立するプロセスは迅速です。 多数のソーシャル ネットワークおよび空間データ分析アプリケーションが、このタイプのデータベース上に構築されています。 MongoDB などのドキュメント指向の NoSQL データベースは、動的スキーマを使用してデータを格納します。 ドキュメント ストアは JSON データ交換形式で保存され、ソリューションは JavaScript に基づいて構築され、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。 この NoSQL データベースには、キー値と JSON テーブルのデータ モデルが含まれており、オンサイトまたはクラウドにデプロイできます。

InfiniteGraph は、グラフ データ モデルの開発に特化したグラフ データベースです。 クラウドベースのプラットフォームに基づいており、スケーラブルでクロスプラットフォームであり、高いスループットを処理するように構築されています。 「DO」クエリ言語には、複雑なグラフおよび値ベースのクエリを処理する機能があります。 医療、電気通信、サイバーセキュリティ、金融、製造、ネットワーキングは、このソリューションを使用する業界の一部です.

Nosql データベースが未来である理由

大規模なデータ セットに関して言えば、NoSQL データベースに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があります。 Web アプリケーション、モバイル アプリケーション、ゲーム アプリケーションなど、俊敏性を必要とするアプリケーションに最適です。

Nosql チュートリアル

NoSQL を使い始める方法はたくさんあります。 1 つの方法は、オンラインでチュートリアルを見つけることです。 これにより、NoSQL の基本と、それを使い始める方法を知ることができます。 このテーマに関する書籍も数多く出版されています。 NoSQL は、最初は少し圧倒されるかもしれませんが、少し努力すれば、簡単に慣れることができます。

データ管理にスキーマが不要で使いやすいデータ管理システムです。 このチュートリアルでは、NoSQL に関するいくつかの基本的な概念を学習します。 NoSQL データベースは、大量のデータを扱う Google、Facebook、Amazon などの大規模なインターネット企業の間で人気を博しています。 Carlo Strozzi は、ファイルベースのデータベースを説明する方法として、1998 年に NoSQL の概念を思いつきました。 2009 年、Eric Evans は現在の傾向を説明するために「非リレーショナル データベース」という用語を広めました。 NoSQL カンファレンスも 2009 年と 2010 年に開催されました。昨年、アトランタでNoSQL East カンファレンスが開催されました。

さまざまなタイプの Nosql データベース

MongoDB や CouchDB などのドキュメント データベースを使用すると、任意のデータを使用して JSON のようなドキュメントを作成できます。 データベースには、ドキュメントのキーを含む検索クエリを使用してアクセスします。これを使用して、一意のキーを含む各ドキュメントのフィールドにインデックスを付けることができます。 MongoDB はそのままで、動的にデータを照会および更新するのに適しています。
Redis や Cassandra などのキー値ストアと同様に、インデックス可能な文字列がデータ ストレージに使用されます。 キーと値を検索パラメーターとして使用して、データの検索を実行できます。 Redis は、不足している短期データの取得に適しています。
カラム型ストレージは、HBase や MongoDB などのワイドカラム データベースで一般的に使用されます。 データベースには列と行の両方が含まれています。つまり、各列には独自のファイルがあります。 この形式は、大量に格納する必要があり、テーブル全体のスキャンを実行して頻繁にクエリを実行できる大規模なデータ セットに最適です。
Neo4j や OrientDB などのグラフ データベース内のオブジェクト間の関係をモデル化できることはほとんどありません。 その結果、柔軟性と理解の両方を必要とするデータの処理に適しています。

Nosql 対 Mysql

まず第一に、MySQL データベースはテーブル設計に基づいており、本質的にリレーショナルです。 ドキュメントベースのNoSQL 機能は非リレーショナルであり、セマンティック引数に依存しません。 NoSQL データベースはまだ比較的新しいため、MySQL データベースは引き続き多くのユーザーに好まれています。

Microsoft のリレーショナル データベース管理システムは、その製品の一部としてミステリーを採用しています。 NoSQL を使用して、ユーザーの要件に応じて、フォーマットされていない関連のないデータを配置してアクセスできます。 2 つのオプションの主な違いのいくつかを詳しく見てみましょう。 MyAdmin vs NoSQL: IT リーダーは選択肢を比較検討し、どちらを使用するかを決定する必要があります。 NoSQL が未来への鍵であると主張する人もいれば、NoSQL を問題と見なす人もいます。 ソリューションの選択に関しては、企業の複雑なビジネス要件と消費するデータ量にすべて依存します。

Nosql は Mysql とどう違うのですか?

MySQL は表形式で構築されたリレーショナル データベースですが、NoSQL はドキュメント ベースのデータベースの形式で構築されています。 MySQL が広大な IT 市場をカバーするデータベースを確立したため、NoSQL データベースはデータベース市場への最新の追加です。 ただし、大規模な IT 企業の間では NoSQL データベースの人気が高まっています。

Nosql と Sql のどちらが優れていますか?

SQL データベースは複数行のトランザクションに最適ですが、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に最適です。 SQL データベースは、リレーショナル モデルに基づくレガシー システムで頻繁に使用されます。

Nosql は Mysql よりも高速ですか?

私たちの実験では、NoSQL は一般的に速度の点で SQL よりも高速であることがわかりました。特に、キーと値のストレージでは顕著です。 ただし、NoSQL データベースは ACID トランザクションを完全にサポートしていない可能性があり、その結果、データの不整合が発生します。

Mysql は Nosql または Sql ですか?

MySQL は、特殊なプログラミング言語である構造化照会言語 (SQL) を使用します。 この言語は非常に使いやすく、主にデータを取得して操作するための DDL、DML、DCL、および TCL コマンドで構成されています。 一方、非構造化クエリ言語は MongoDB で使用されます。 MongoDB クエリ言語は、クエリ言語のリファレンスとして使用されます。