NoSQL データベース管理システム

NoSQL は、従来のリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) モデルに従わないデータベース管理システムのクラスです。 NoSQL データベースは、ビッグ データ アプリケーションやその他のデータ集約型アプリケーションでますます使用されています。 さまざまな NoSQL データベース管理システムがあり、それぞれに独自の長所と短所があります。 最も一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Apache Cassandra、Redis などがあります。

従来のデータベースはデータをマトリックスに格納せず、NoSQL データベースとは異なる方法でデータ ストレージを処理します。 NoSQL データベースは、シンプルさ、水平方向のスケーラビリティ、きめ細かな可用性制御という 4 つの主な機能で構成されています。 その多くの利点にもかかわらず、NoSQL にはいくつかの欠点もあります。 ほとんどの場合、トランザクション管理には従来のデータベースが最適なオプションです。 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機能に使用されているにもかかわらず、NoSQL データベースの人気が高まっています。 NoQL データベースは、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、幅広い業界の企業で使用されています。 NoSQL ソリューションのサーバーレス ピアツーピア アーキテクチャは、すべてのノードが一貫したプロパティを持つように設計できます。

これにより、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、コンピューターを継続的に実行できるようになりました。 NoSQL データベースには 5 種類あり、それぞれに独自の利点と制限があります。 企業は、ビジネス ニーズに基づいてデータベースの種類を選択する必要があります。 データベースの種類に関して「理想的な」バリエーションはありません。 基本的に、キーと値のペアの NoSQL は、一意のキーとデータ内の項目へのポインターを持つハッシュ テーブルを使用します。 Dynamo、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB、および Oracle BDB は、NoSQL データベースのほんの一例です。 NoSQL データベースは列で記述され、列ごとに個別に扱われます。 このタイプのデータベースは、主に、ビジネス インテリジェンス、データ ウェアハウス、図書館カード ​​カタログ、および顧客関係管理を管理するためのツールとして機能します。

このデータベース タイプはマルチリレーショナルで、グラフ モデルに依存しています。 ストレージでは、各エンティティはノードと関係に分類され、各ノードにエッジが割り当てられます。 データはすでに存在するため、ここで関係を確立することは迅速かつ簡単です。 このタイプのデータベースは、主にソーシャル ネットワークや空間データ アナリストによって使用されます。 MongoDB などのドキュメント指向の NoSQL データベースには、動的な形式でデータを格納できる動的なスキーマがあります。 このソリューションには、ドキュメントのインデックス作成、変換、および結合のための機能と、CouchDB データベースに格納される JSON データ交換形式が含まれています。 オンプレミスまたはクラウドで利用できる Oracle NoSQL データベースは、キー値と JSON テーブルのデータ モデル、およびオブジェクト指向のデータ構造をサポートしています。

InfiniteGraph は、グラフ データの高度な視覚化およびデータ モデリング機能を提供するグラフ データベースです。 クロスプラットフォームのクラウド ソリューションと同様に拡張の余地が多く、高性能要件を処理できます。 その「DO」クエリ言語は、単純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サポートします。 医療、電気通信、サイバーセキュリティ、金融、製造など、さまざまな業界がこのソリューションを採用しています。

最も人気のあるアプリケーションの 1 つである LinkedIn は、NoSQL グラフ データベースを使用してユーザー間の関係を促進します。

SQL は、リレーショナル データベース内のデータにアクセスして操作するために使用されるプログラミング言語です。 リレーショナル データベース内の行とテーブル間の論理リンクは、データ レコードのモデル化に使用されます。 NoSQL データベース管理システムは、SQL を使用せず、リレーショナル マッピングを必要としないタイプのデータベース管理システムです。

edX は、データ サイエンスとテクノロジーの分野の主要人物と協力して、NoSQL データベースの基礎に関するコースを提供しています。 AWS を使用して SQL を学習し、DynamoDB を使用して NoSQL を構築すると、さまざまな方法で SQL と DynamoDB を使用するスケーラブルなアプリケーションを開発できます。

NoSql データベースは、非構造化および半構造化データが利用可能になるにつれてますます使用されており、このデータベースの使用が必要になっています。 Python を使用して、リレーショナル データベースと同じ方法で NoSQL データベースと対話することもできます。

Nosqlの例は何ですか?

列ベースの NoSQL データベースは、Cassandra、HBase、または Hypertable です。

NoSQL データベースは、行と列に依存しない SQL に似たスキーマを使用するという点で、リレーショナル データベースとは異なります。 ドキュメント データベースには、ドキュメント データ モデルの作成に使用できる XML または JSL (JavaScript Object Notation) ファイルのデータが含まれています。 英国最大の電化製品小売業者の 1 つである AO.com は、MongoDB Atlas を使用して顧客データを保存しています。 この例では、キー値ストアを使用して、任意のデータの小さなチャンクを格納できます。 幅の広い列のストアのストレージ容量は、多くの場合、数十億の行と数百万の列と大きくなります。 ソース間でできるだけ早くデータを移動する必要がある場合は、グラフ データベースが適している可能性があります。 NoSQL データベースは、複数のデータベースを持つことで、場合によってはデータの問題を解決するために使用できます。 ポリグロット永続性とは、複数のデータベースを使用してデータを保存することです。 Zephyr は、ドキュメント データベースとして MongoDB を使用し、グラフ データベースとして Neo4j を使用して、多様なヘルスケア データを統合するプラットフォームを構築しました。

NoSQL データベースの台頭により、企業は従来のリレーショナル データベースを置き換えています。 これらのデータベースには大量の非構造化データがあるため、リレーショナル データベース形式で管理および保存することは困難です。
データ サイエンスでは、大量のデータを処理できることから、MongoDB や Cassandra などの NoSQL データベースの人気が高まっています。 これらのツールを使用すると、データにすばやくアクセスできます。これは、データの分析や他のユーザーとのコラボレーションに役立ちます。
データ サイエンスに関心のある人なら誰でも、NoSQL について学ぶことで大きな恩恵を受けることができます。 このようなデータベースは、大量の非構造化データを処理でき、データ分析とコラボレーションのための優れたツールです。

NosqlはSQLと同じですか?

NoSQL などの非リレーショナル データベースは、(行と列ではなく) SQL データベースとは異なるデータ構造を可能にし、データ形式の選択の柔軟性を高め、より簡単にアクセスできます。

SQL は、リレーショナル データベースの管理に使用される最も一般的で広く使用されているプログラミング言語です。 NoSQL モデルにより、ユーザーは表形式以外の方法でデータを保存および取得できます。 どちらのタイプの製品にもメリットとデメリットがあるため、この記事ではそれぞれについて詳しく見ていきます。 SQL は RDBMS の最も一般的なプログラミング言語であり、NoSQL は非構造化データ、構造化データ、および半構造化データを格納するために最も広く使用されているソフトウェアです。 どちらが優れているかは、プロジェクトの仕様と要件によって決まります。 データの一貫性と ACID プロパティを備えた複雑なクエリに焦点を当てた前者とは対照的に、後者はよりオブジェクト指向であり、多数のデータ型を格納するのに適しています。

NoSQL データベースの人気が高まっている理由はいくつかあります。 複数のテーブルを組み合わせてクエリを実行できるため、アドホック リクエストなどの構造化データに対して複雑なクエリを実行しやすくなります。 さらに、製品間の一貫性に欠け、データのクエリに多くの労力を必要とすることが多く、クエリの複雑さが増すと悪化します。 その結果、SQL データベースと比較して、頻繁にアクセスされないデータや異なるレベルのアクセスを必要とするデータに柔軟にアクセスできます。

Google は Nosql ですか?

Google Cloud とは何ですか? NoSQL に適していますか? Google のクラウド プラットフォーム (GCP) である Google ドライブには、さまざまなデータベース サービスが用意されています。 これらのデータベース サービスは、スキーマが固定されていない大規模で動的なデータセットを非常に短時間で処理できるという点で際立っています。

Cloud Bigtable のフルマネージドNoSQL データベース サービスを使用すると、99% の確率でデータベースにアクセスできます。 Cloud Bigtable プラットフォームは、幅広いストレージ ノードと機能を備えているため、大規模な分析および運用ワークロードに最適です。 Cloud Bigtable では、使いやすい管理インターフェースにより、データの管理がシンプルになり、誰もがアクセスできるようになります。

Google の Cloud Spanner: サービスとしての Nosql データ プラットフォーム

MySQL、Cassandra、MongoDB、Redis などの NoSQL データベースをサポートするサービスとしてのプラットフォーム。
ベア メタル オプションは、完全に管理され、優れたパフォーマンスを発揮する Google Compute Engine のエンタープライズ グレード データベースです。

Nosql ソフトウェア一覧

NoSQL ソフトウェアにはさまざまな種類があり、それぞれに長所と短所があります。 最も人気のある NoSQL ソフトウェアには、MongoDB、Cassandra、HBase などがあります。

一度に数千のリクエストを処理し、大量の複雑なデータを保存するビジネスでは、NoSQL データベースでそれを行う必要があります。 さらに、MarkLogic の ACID データ原則への準拠により、データベース クエリの一貫性が保証されます。 意味的には、ScyllaDB は非常に高速な NoSQL データベースと呼ばれています。 これは主に、幅広い機能を備えたドキュメント指向のデータベースです。 MongoDB は、他の多くのデータベース システムとは異なり、水平スケールアウト アーキテクチャを備えているため、大量のトラフィックとデータを処理できます。 Apache Cassandra は、大きなファイルと小さなファイルの両方で同様の速度をサポートし、コストを低く抑えながらデータの正確性を保証します。 他の NoSQL データベースと比較すると、Couchbase プロジェクトは非常に柔軟であると考えられています。

DynamoDB は、すべてのデータセットをメモリに格納するように設計された NoSQL データベースです。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) 製品スイートを使用すると、ハードウェアを必要とせずに使用できます。 さらに、DynamoDB はデフォルトですべてのデータを暗号化し、Amazon Web Services プラットフォームを介してバックアップにアクセスできます。 次の記事では、存在するさまざまな NoSQL データベースを取り上げ、それらの違いについて説明します。 Web アプリの特定のニーズに最適な NoSQL データベースは、さまざまな方法でカスタマイズできます。 一方、DynamoDB は、Amazon Web Services で構築される Web アプリが増えるにつれて、人気が高まっています。

Nosqlは次の略です

NoSQL データベースとは列と行の代わりに、NoSQL データベースはデータを JSON ドキュメントに保存します。 NoSQL という用語は、単に SQL を指すのではなく、さまざまなデータベースを指すことを意味します。

データベース オペレータと NoSQL の違いは何ですか? NoSQL は、Not Only SQL だけでなく Not Only Tables の頭字語です。 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、利用可能な NoSQL データベースのほんの一部です。 データベース オペレータは、手作業の代わりにデータベースを実行するアプリケーションです。 機密情報、機密情報、または保護された情報が含まれているため、サイバー攻撃に対して特に脆弱です。 オペレーターは、ユーザー認証や承認などの基本的なセキュリティ要件が整っていることを確認する必要があります。 自動フェールオーバーは、バックアップおよび復元戦略の一部として含める必要があります。

企業は、自動展開によってカスタマー エクスペリエンスを向上させることができます。 データベース オペレータは、システムのインストール、保守、およびアップグレードに必要なすべての知識を含むアプリケーション パッケージです。 これらの監視機能は、オペレーターの助けを借りて自動化および簡素化できます。 その開発の一環として、Canonical はチャームと呼ばれる独自のデータベース オペレーターを作成しました。 Kubernetes、仮想マシン (VM)、パブリック クラウド、プライベート クラウド、ハイブリッド クラウドなど、いくつかのクラウド プラットフォームを利用できます。

Oracle NoSQL DatabaseDeveloper は、NoSQL DBMS の開発に使用されるツールです。 このツールを使用すると、NoSQL DBMS を簡単に作成、管理、デプロイできます。 英語では、 Oracle NoSQL Database Developerが最も人気のあるプログラムです。 Apache は、Apache License 2.0 (CE) と Apache License 1.0 (EE) の 2 つの主要なライセンスによって管理されています。 oracle.com/technetwork/database/database-technologies/nosqldb/6 にあります。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースの台頭は、SQL データベースよりも単純で単純な形式で格納されたデータを理解しやすいことに起因しています。 NoSQL データベースでは、データの構造を直接変更することもできます。

Nosql データベースの例

Nosql データベースの例には、MongoDB、CouchDB、および Cassandra が含まれます。 これらのデータベースは、高いパフォーマンス、スケーラビリティ、および柔軟性を提供するように設計されています。

NoSQL データベースのデータは、リレーショナル データベースで使用される形式以外の形式で格納されます。 NoSQL データベースは固定スキーマに従う必要がなく、結合を必要とせず、スケーリングできます。 NoSQL データベースの目標は、大量のストレージ スペースを必要とせずに大規模なデータ ストアを機能させることです。 たとえば、Twitter、Facebook、および Google は、毎日テラバイト単位のユーザー データを収集します。 シェアード ナッシング アーキテクチャを使用するということは、分散 NoSQL データベースによってコントロール ユニットやストレージが提供されないことを意味します。 その結果、同じ量のデータに対して異なるデータベースを管理および展開する必要がなくなります。 分散データベースの利点は、データが複数のコピー間で常に分散されるため、使用されているバージョンに関係なく常にデータを利用できることです。

キー値ストア内のすべてがキーとして評価され、格納されます。 列ファミリー ストアは、大量のデータを格納および処理できるマシンのクラスターです。 ドキュメント データベースは、基本的に、他のキーと値のコレクションのバージョンのコレクションです。 半構造化ドキュメントは、JSON などの形式で保存できます。 SQL には高レベルの宣言機能が必要ですが、グラフ データベースにはそれがありません。 モデルは、データ モデル自体ではなく、これらのデータベースのクエリに使用されます。 RESTful インターフェイスは、多くの NoSQL プラットフォームに共通の機能です。

緩やかに接続されたテーブルを持つリレーショナル データベースとは対照的に、グラフ データベースはマルチリレーショナル データベースです。 グラフ データベースでは、単一のバックエンドを使用して複数のデータ モデルを管理できます。 NoSQL の世界では、マルチモデル データベースについてすでに多くの話題があり、今後さらに増えるでしょう。 トップ 10 の人気のあるデータベースとその成長のランキングは、http://db-engines.com/en/rankings で確認できます。

Nosql チュートリアル

オンラインで利用できる多くの nosql チュートリアルがあります。 すばやく検索すると、豊富なリソースが表示されます。 ただし、どのチュートリアルが最も適しているかを慎重に検討することが重要です。チュートリアルによっては、他のチュートリアルよりも初心者に適しているためです。 さらに、特定の nosql データベースに焦点を当てたチュートリアルもあれば、より一般的な概要を提供するチュートリアルもあります。 どのチュートリアルが自分に適しているかを判断する最善の方法は、説明とレビューを注意深く読んで、どれがニーズに最も合っているかを確認することです.

NoSQL データベースにはスキーマの要件がないため、スケーリングが簡単です。 このチュートリアルでは、基本的な NoSQL の概念をいくつか学びます。 NoSQL データベースは、大量のデータを扱う Google、Facebook、Amazon などのインターネットの巨人の間でリレーショナル データベースの代替として人気を集めています。 1998 年、Carlo Strozzi は、ファイルが使用されるデータベースを表すために「NoSQL」という用語を作り出しました。 Eric Evans は 2009 年にこの用語を作り出し、非リレーショナル データベースの台頭が私たち全員にどのような影響を与えているかを説明しました。 さらに、2009 年には NoSQL カンファレンスが開催されました。NoSQL East も 1 年前にアトランタで開催されました。

Nosql Explain とは何ですか?

NoSQL データベースでは、データはテーブルではなくドキュメントに格納されます。 このように、それらは「SQLだけではない」として分類され、さまざまな柔軟なデータ モデルによって分割されます。 NoSQL データベースは通常、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、またはグラフ データベースです。

Google の Nosql データベース サービスを使用することの長所と短所

この記事では、GCP のNoSQL データベース サービスを使用する方法と、データをスケーリングしてビジネス ニーズをより効果的に満たす方法について説明します。 さらに、組織の NoSQL データベース ソリューションを選択する前に考慮する必要があるいくつかの重要な考慮事項について説明します。 Google の NoSQL データベース サービスは強力で柔軟なため、大量のデータを保存するのに理想的です。 特定のスキーマを使用せずに大規模で動的なデータセットを処理できるという点でユニークです。 より柔軟でスケーラブルなデータ管理方法を必要とする組織は、これらのソリューションの恩恵を受けることができます。 NoSQL データベース ソリューションは一部の組織には適しているかもしれませんが、すべての人に適しているわけではありません。 NoSQL データベースに変更する前に、従来のデータベースと比較して、その長所と短所を考慮する必要があります。 NoSQL データベースを使用する利点 NoSQL データベースは、他のデータベースとは異なり、非常に大きな動的データセットを他の多くのデータベースよりもわずかな時間で処理できます。 さらに、NoSQL データベースはより高速で効率的であるため、組織はデータをより効果的に管理できます。 NoSQL データベースを使用するデメリット 一般に、NoSQL データベースに関心のある組織は準備ができていない可能性があります。 データの使用方法と、NoSQL データベース ソリューションをスケーリングするために利用できるリソースについて考える必要があります。

Nosql対Sql

Nosql データベースはよりスケーラブルであり、sql データベースよりも高いパフォーマンスを提供します。 ただし、nosql データベースは信頼性が低く、停電時やシステム クラッシュ時にデータが失われる可能性があります。

データは、データ サイエンスのすべてのサブフィールドの中心です。 データベース管理システム (DBMS) を使用して、必要なデータを格納します。 DBMS 言語を使用して対話し、通信する必要があります。 SQL (Structured Query Language) は、DBMS と対話するために使用されるスクリプト言語です。 データベースの分野では、近年、NoSQL データベースという新しい用語が導入されました。 非リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースは、データをテーブルやレコードに保存しません。 オープン ストレージ構造に依存するのではなく、データ ストレージ構造は特定のクライアントのニーズに合わせて調整されます。

列に加えて、グラフ データベースが一般的ですが、ドキュメント指向の列とキーと値のペアも一般的です。 Python のドキュメント指向データベースである MongoDB がその例です。 NoSQL データベースが多いほど、データ構造を定義する際の自由度が高くなります。 一方、SQL データベースは、データ型に関してより厳格で柔軟性に欠けます。 初心者が NoSQL を学びたい場合は、SQL が最善の方法であることに気付くかもしれません。 それぞれを独自の長所と短所を持つ別個のエンティティと見なす必要があり、データ、アプリケーション、および開発プロセスでどのように役立つかに基づいて 1 つを選択する必要があります。 その結果、SQL が NoSQL やその記述方法よりも優れていると結論付けることはできません。 自分のデータに注意を払えば、最良の選択肢は自分で作るものであることがわかります。

SQL データベースは、データの整合性が良好であるだけでなく、大量の情報を整理するのに理想的です。 さらに、非常に構造化されており、ACID の原則に従って保持する必要があるデータは、それらに適しています。 ただし、データがあまり構造化されていない場合、または ACID の原則に従うつもりがない場合は、NoSQL データベースの方が適している可能性があります。 NoSQL データベースは、SQL データベースとは異なり、定義済みのスキーマを必要としません。これは、データが構造化されていない場合や、データベースに影響を与えずに変更を加えたい場合に役立ちます。

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適していますが、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に適しています。 SQL データベースは、リレーショナル モデルに基づいて構築されたレガシー システムでも使用されます。

あなたに最適なデータベーステクノロジー

それにもかかわらず、経験豊富な開発者にとって、それらを学ぶ唯一の「正しい」方法はありません。 その結果、どのスキルセットを好み、どのスキルセットを追求したいかは完全にあなた次第です。
データベース技術の選択は、個人の好みに大きく左右されます。 ただし、プログラミングを始めたばかりの場合は、最初に SQL を学習することが重要です。

Nosql は Sql よりも高速ですか?

一般に、NoSQL データベースは SQL よりも高速であり、特にキーと値のストレージに関しては高速です。 ただし、NoSQL データベースは ACID トランザクションを完全にはサポートしていないため、データの一貫性が問題になる可能性があります。

Nosql データベースが人気を集めている理由

データベース NoSQLは、大量のデータを処理する際により柔軟であるため、人気が高まっています。 スキーマ構造は事前定義されていないため、データ構造を気にせずにすぐにアプリケーションを操作できます。 さらに、NoSQL データベースには、格納できるデータの種類に制限がありません。 その結果、アプリケーション内のデータのタイプを必要に応じて変更できるようになります。

Nosql は Sql よりも安全ですか?

複雑なクエリでのデータの一貫性、整合性、および冗長性に関しては、SQL は NoSQL よりも優れた選択肢です。SQL は ACID プロパティに準拠しているためです。

ビッグデータに対する Nosql の利点

その結果、データが定義済みの形式で簡単に編成されず、より流動的で動的な形式に流れる状況により適しています。 他のデータベース テクノロジに対する NoSQL の利点の 1 つは、大量のデータを処理できることです。大量のデータを迅速に分析し、変化する顧客のニーズに対応する能力を必要とする企業にとって理想的なツールです。 さらに、NoSQL は低コストで弾力性のあるプラットフォームであり、データ需要が不安定でデータ量が多い企業にとって優れた選択肢です。 ビッグデータなど、大量のデータをタイムリーに処理および分析するビジネスでは、Hadoop よりも NoSQL の方が適しています。

NosqlはSqlを置き換えていますか?

現時点では、両方のデータベースを相互に置き換えることはできません。 NoSQL データベースがデータの一貫性を確保し、クエリ速度を一定に保つことでこれを達成できる場合、ほぼ確実に SQL データベースの代わりになるでしょう。

Mongodb 対 Mysql: アプリケーションに最適なデータベースはどれですか?

MongoDB は、大量のパフォーマンスとスケーラビリティを必要とするアプリケーションに最適なプラットフォームです。 データストレージ技術は、大量の情報を短時間で保存および処理できます。 安定した信頼できるデータベースを必要とするアプリケーションには、最適なソリューションではない可能性があります。 MySQL は、安定した信頼できるデータベースを必要とするアプリケーションに最適です。 どのような環境でも、非構造化データベースと構造化データベースはさまざまな方法で使用される可能性が高くなります。

最高の Nosql データベース

最適な NoSQL データベースに関しては、決定的な答えはありません。 ただし、より一般的なオプションには、MongoDB、Apache Cassandra、Redis などがあります。 各データベースには独自の機能セットがあるため、アプリケーションのニーズに最適なものを選択することが重要です。

ScyllaDB を変換する機能により、既存のインフラストラクチャでより効率的に実行できるようになります。 この NoSQL を使用すると、インフラストラクチャは高スループット/低レイテンシでワークロードを実行できます。 キー値と列の要件に関して、ScyllaDB が大規模なアプリケーションに対応するための最も人気のある NoSQL データベースの 1 つであることを説明します。

Mongodb は Nosql より優れていますか?

MongoDB では、任意のフィールド、クエリの範囲、または正規表現を検索できますが、NoSQL データベースでは、大量のデータを保存して処理できます。 シャーディングを使用すると、MongoDB は同じ機能を使用して水平方向にスケーリングします。

増加している Nosql データベース

水平方向にスケーリングしてトランザクションを処理する機能に加えて、nosql データベースは、従来のリレーショナル データベースにはない他の多くの機能を提供します。
nosql データベースはより多くのデータを処理できるため、多くの開発者は MongoDB を nosql データベースに置き換えています。

Cassandra は Mongodb より優れていますか?

Cassandra と MongoDB にはスキーマがありませんが、MongoDB のユーザー インターフェイスはより柔軟です。 クエリ言語は、クエリの実行に使用できるデータ式の集まりです。 個々のニーズに最適な言語、プロジェクトの要件 (つまり、データ サイズと予想されるクエリの種類の処理方法)、および使用可能なフレームワークはすべて、プログラミング言語を選択する際に考慮すべき重要な要素です。

Cassandra の力: Netflix と Apple がこの Key-Value ストアに依存する理由

Netflix と Apple は、Cassandra を強力なキー値ストアとして使用しています。 両社は、スケーラビリティと信頼性の両方を示しています。

Nosql Mongodb

Nosql MongoDBは、強力なドキュメント指向のデータベース システムです。 インデックスベースの検索機能を備えているため、データをすばやく簡単に取得できます。 MongoDB はスケーラビリティ機能も提供し、大規模なデータを処理できるようにします。

MongoDB は、JSON 形式でデータを格納する一般的な NoSQL データベースです。 MongoDB は、データベース管理のパフォーマンス、スケーラビリティ、および可用性の点で、SQL、Oracle、および Oracle に似たデータベース スクリプト言語です。 この章では、NoSQL の基本と、そのさまざまな種類と利点について説明します。

Mongodb と Mysql: どちらがビジネスに適していますか?

MongoDB は MySQL のようには見えませんが、いくつかの類似点があります。 MongoDB と MySQL はどちらも JSON を使用しているため、全文検索とインデックス、およびデータの保存と取得が可能です。 ただし、両者にはいくつかの顕著な違いがあります。 MySQL よりも MongoDB を使用することには、速度とスケーラビリティ、およびより多くの機能と機能など、いくつかの利点があります。

Nosql データベース

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースの従来のテーブル ベースのスキーマ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、高度なスケーラビリティと柔軟性を必要とするビッグ データ アプリケーションによく使用されます。

リレーショナル テーブルにデータを格納する代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。 これらのソリューションは、適応性と拡張性に優れ、変化するデータ管理ニーズに迅速に対応できるため、最新のビジネス ニーズを満たすように設計されています。 NoSQL データベースは、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、およびグラフ データベースの 4 つのタイプに分けることができます。 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 データベースをますます採用しています。 対処しなければ、ほとんどのリレーショナル データベースの技術的課題が大幅に増加する 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、アジャイル開発の大きな障害となっています。 アプリケーション モデルは、NoSQL のデータ モデルを定義します。

NoSQL では、データ モデリングは静的ではありません。 ドキュメント指向データベースは、データを格納するためのデファクト フォーマットとして JSON を使用する NoSQL データベースです。 その結果、ORM フレームワークは不要になり、アプリケーション開発がより簡単になります。 N1QL (「ニッケル」と発音) は、Couchbase Server 4.0 で導入された最新のクエリ言語で、SQL と JSON をデータ モデルに追加します。 また、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などの機能も処理できます。 スケールアウト アーキテクチャで設計されており、単一障害点がない NoSQL 分散データベースには、多くの運用上の利点があります。 より多くの顧客がオンラインで関与するにつれて、オンライン アプリとモバイル アプリは、可用性を維持する上でますます重要な要素になりつつあります。

NoSQL データベースは、インストール、構成、スケーリングが簡単です。 自分のすべてのデータを読み取り、書き込み、保存できるように設計されています。 これにより、小規模および大規模なクラスターを含むさまざまな環境に適しています。 分散型の NoSQL データベースには、複数のデータ 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るため、個別のソフトウェアは必要ありません。 また、このテクノロジを使用して、ハードウェア ルーターを介した即時の災害復旧を迅速かつ簡単に有効にすることもできます。 アプリケーションは、データベースが問題を検出して独自のリカバリを実行するのを待つ必要はありません。 Web、モバイル、IoT アプリケーション向けの NoSQL データベースの人気が急上昇しています。

リレーショナル データベースよりもはるかに柔軟な NoSQL データベースの主な利点は、さまざまなデータ型と構造を処理できることです。
さらに、NoSQL データベースの低レイテンシーは、幅広いデータ タイプを処理する能力だけでなく、幅広いデータ タイプを処理するのにも理想的です。 この場合、従来の SQL クエリ エンジンを使用するよりも、異なるデータ構造と従来とは異なるクエリ エンジンを使用する方が効率的です。
より高度な処理および分析機能を必要とする企業は、これらの要件を満たすために NoSQL データベースに依存しています。 ビッグ データなど、多数の多様で構造化されていないデータを処理するビジネス組織は、これらのサービスの使用に適しています。

Sql は Nosql データベースですか?

最も一般的には NoSQL データベースと呼ばれます。 SQL と NoSQL を区別することは重要です。これらは、リレーショナル (SQL) コンテキストまたは非リレーショナル (NoSQL) コンテキストでの使用法、定義済みまたは動的なスキーマ、スケーリング方法、データの種類に従って分類されるためです。含まれているかどうか

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースは、従来のリレーショナル データベースに比べて多くの利点があるため、ますます人気が高まっています。 NoSQL データベースの主な目標は、データの保存と取得に関して、より高速で効率的なものにすることです。 従来のデータベースに対する NoSQL データベースの 2 つ目の利点は、より柔軟でカスタマイズ可能であるため、特定の要件に合わせて調整されたアプリケーションを簡単に作成できることです。 さらに、NoSQL データベースは広く利用可能であり、幅広いプラットフォームに展開できるため、幅広いアプリケーションに最適な選択肢となっています。