NoSQL データベース: 長所と短所

NoSQL データベースは、近年、データを保存および管理するための一般的なソリューションとして登場しました。 NoSQL データベースの主な利点の 1 つは、スキーマを必要としないことです。これにより、データ管理がより柔軟かつ簡単になります。 ただし、一部の専門家は、スキーマの欠如は、データのクエリと分析をより困難にする可能性があるため、欠点にもなり得ると主張しています. さらに、スキーマの欠如がデータの不整合につながる可能性があると主張する人もいます。 それで、あなたはどう思いますか？ スキーマの欠如は、NoSQL データベースをより有利にしますか、それとも不利にしますか?

NoSQL データベースにはスキーマが必要ですか? NoSQL 分野は、最近、データベース管理の世界で話題になっています。 SQL は、最新の化身であり、NoSQL が大部分を埋めたギャップを埋めるのに苦労しました。 スキーマがないため、NoSQL データベースはさまざまなデータ モデルにデータを格納できます。 コードを書くときに覚えておくべき最も重要なことは、コードが提供する他の機能から距離を置いて、それらすべてを満たすことができるようにすることです。 次のステップは、照会されるデータであるデータベースの主キーを設計することです。 ビジネス エンティティの要件、ユーザー要件、およびクエリ パターンがすべて考慮されます。

このステップでは、NoSQL データベースが主キーを実装するためにどのように使用するかを知る必要があります。 スキーマで宣言されていないNoSQL データベースは無秩序なプラットフォームになり、NoSQL データベースが作成される可能性があります。 スキーマにはいくつかのアプリケーションがあります。 これまでの手順と同様に、インデックスを設計する必要があり、株式数によって大きく異なります。

データ サイエンティストと機械学習エンジニアは、NoSQL データベースを使用して、データ、モデルのメタデータ、機能、および操作パラメーターを保存できます。 一方、データ エンジニアは、それらを使用してクリーンなデータを保存および取得できます。

NoSQL データベースである MongoDB は、リレーショナル データベースのように厳密で事前に定義されたスキーマを必要としないため、スキーマレスとして知られています。 データが書き込まれると、データベース管理システム (DBMS) によって部分的なスキーマが適用され、コレクションとインデックスが明示的にリストされます。

スキーマとはスキーマは、データの構造と内容を JSON 形式で指定するオブジェクトです。 JSON スキーマ標準の拡張機能である Atlas App Services の BSON スキーマを使用して、アプリケーションのデータ モデルを定義し、ドキュメントが作成、変更、または削除されたときにドキュメントを検証できます。

システム スキーマは、MySQL データベースのコンポーネントです。 MySQL サーバーは、その中に含まれるテーブルに格納されているすべてのデータを追跡する必要があります。 MySQL スキーマには、データベース オブジェクトのメタデータを格納するデータ ディクショナリ テーブルと、他の操作で使用されるシステム テーブルが含まれます。

Nosqlデータベースのスキーマとは?

NoSQL データベースにおけるスキーマの正式な定義はありませんが、一般的には、データベースに格納されるデータの構造または形式と考えることができます。 これは、いくつかの列を持つ単一のテーブルのように単純な場合もあれば、複数のテーブルとそれらの間の関係を含むより複雑な構造の場合もあります。 スキーマを定義する正しい方法も間違った方法もありません。特定のアプリケーションに最適な方法を決定するのは、個々のデータベース設計者次第です。

データベース スキーマは、データベースの青写真です。 リレーショナル データベースでデータを編成する方法は、このモジュールによって定義されます。 ドキュメント構造は、データベース管理システム (DBMS) でドキュメントを管理するための重要なツールです。 データベース スキーマは、概念、論理、および物理の 3 つのタイプに分類されます。 スター スキーマはさまざまなレベルのデータベースを表し、スノーフレーク スキーマはさまざまなレベルのデータベースを表します。 スター スキーマは、ディメンション テーブルで囲まれた単一のテーブルで構成できます。 スタースキーマは一般に星のように見えると考えられていますが、スノーフレーク スキーマは雪の結晶に似ているように見えます。

スキーマを使用すると、データベースを作成する前にデータベースを設計できるため、開発者はスキーマを頻繁に使用します。 さらに、データベースが作成された後、データベースが正しく正確に作成されていることを確認します。 データベースの正確性は、ユーザーがそのデータにアクセスして利益を得ることができるため、運用にとって重要です。 スキーマを使用して、任意のデータベース タイプを作成できます。 たとえば、データベース スキーマは、リレーショナル データベースでデータを整理するために使用されます。 スキーマ、またはテーブル構造は、DBMS で使用されるリレーショナル データベースの基本構造です。 テーブルには、ファイル システム内のフォルダーと同じ方法でファイルが含まれます。 各テーブルには、オブジェクトの個別のグループに関する情報が含まれています。 非リレーショナル データベースとスキーマの作成に使用できます。 たとえば、非リレーショナル データベースは、スキーマを使用しないデータベースです。 非リレーショナル データベースは、リレーショナル データベースよりも作成と保守が難しくなりますが、柔軟性は高くなります。

Nosqlスキーマは無料ですか?

問題の特定の NoSQL データベースに大きく依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、一般に、NoSQL データベースは、対応するリレーショナル データベースよりもスキーマ フリーです。つまり、データ構造に関してより柔軟で、事前の計画が少なくて済みます。 これは、特定の状況では利点となる可能性がありますが、データの不整合が増える可能性があることも意味します。

Nosql データベースはこれらのスキーマの概念を処理できますか?

はい、NoSQL データベースはスキーマの概念を問題なく処理できます。 実際、多くの NoSQL データベースはスキーマレスになるように特別に設計されているため、より柔軟で使いやすくなっています。 もちろん、常にトレードオフがあり、スキーマのないデータベースがすべてのプロジェクトに適しているとは限りません。 しかし、多くのアプリケーションでは、それらは非常に適しています。

NoSQL データベースは、行と列を切り離すことで、リレーショナル データベース モデルから脱却するように設計されています。 多くの人は、NoSQL データベースをデータ モデルがまったくないものと誤解しています。 スキーマでは、データがどのように編成されるかを記述することが重要です。 NoSQL データベースの 4 つの主要なタイプのそれぞれのデータ モデルは、これらの違いを反映して自然に進化します。 その結果、アプリケーションのスキーマ設計は時間の経過とともに段階的に行われます。 ニーズに合った NoSQL データベースを決定する際には、使用する予定のデータ モデルを考慮することが重要です。 名前が示すように、各ドキュメントのデータはフィールドと値のペアで保存され、付加価値のためにさまざまなデータ型とデータ構造が使用されます。

クエリには幅広いフィールド値タイプを使用でき、それらの選択を支援するために多数の強力なクエリ言語が開発されています。 NoSQL データベースには、列ファミリーと呼ばれるキーと関連列が行に含まれています。 NoSQL データベースの基礎となる構造は、4 つの主要なタイプのそれぞれにデータを格納するために使用されます。 それにもかかわらず、公式に「スキーマレス」とラベル付けされていても、データの編成方法の詳細は非常に柔軟です。 ドキュメント データベース、ワイドカラム データベース、およびグラフ データベースでは、通常、一連のクエリ言語が使用されます。

Nosqlデータベースに使用されるスキーマのタイプは?

この機能は NoSQL データベースによって提供され、より迅速で反復的な開発を可能にします。 NoSQL データベースは、柔軟なデータ モデルを使用するため、構造化データと非構造化データの両方の処理に優れています。

スキーマをサポートするデータベースのタイプはどれですか?

schema は、ほぼすべてのリレーショナル データベースに必要な SQL のコンポーネントです。

Mongodb にはスキーマが必要ですか?

MongoDB は厳格な定義済みのスキーマを必要としないため、リレーショナル データベースではなく NoSQL データベースと見なされます。

Nosql スキーマ

Nosql スキーマは、従来のテーブルベースのリレーショナル モデルに基づいていないデータベース スキーマです。 代わりに、より柔軟なドキュメント指向モデルに基づいています。 これにより、JSON や XML などの非リレーショナル形式でデータを格納するのに適しています。

NoSQL テクノロジに関して言えば、RDBMS などのすべてのユース ケースに対応できるのは NoSQL テクノロジだけではないため、設計が最も重要です。 真にカスタマイズされた一連の NoSQL データベースを開発することが重要です。 この記事では、一般的な方法論に基づいて NoSQL データ モデルを開発するためのテンプレートを提供しようとします。 NoSQL の実装は、クエリ主導のプロセスに基づいて設計する必要があります。この場合、要件に応じてクエリが変更される可能性があります。したがって、NoSQL の実装は繰り返し変更する必要があります。 最初の手順は、クエリ パターンを使用してコンテナーを識別することです。 この機能を使用して、エンティティからすべてのクエリ要件と属性属性を集約し、後でデータ ガバナンスを容易にします。 これには、要件の抽出やユーザー ストーリーの分析などのアジャイル プロセスの使用が必要です。

非正規化は、埋め込み/フラット化や参照などの手法を使用して実現できます。 列指向 NoSQL での属性の非正規化は、2 番目のエンティティから列のフラット リスト (オプションで列ファミリーによってグループ化) を作成することによって行われます。 ここで説明する機能は、リスト、セット、マップ、埋め込み構造などの特別なデータ型構造を使用して構築されています。 ドキュメント キーは、クラスターに格納されたハッシュ マップの形式で型フィールドを連結した値の文字列で構成されます。 HBase などの一部の NoSQL データベースでは、セカンダリ インデックスを使用できます。 いずれにせよ、インデックスは、データ マイニングや重要でない/データ集約型のクエリと同様に機能するように設計する必要があります。

スキーマの多くの用途

SQL データベースは、SQL ステートメントとスキーマで構成されており、それらのステートメント内のデータの構造が記述されています。 データベース管理者は、スキーマを介してデータにアクセスする方法を制御できます。 ユーザーはスキーマを使用して、データベース管理者によるデータの処理方法を制御することもできます。
SQL データベース スキーマは、データの構造を記述する一連のルールです。 データベース管理者はルールを使用して、データへのアクセス方法を制限できます。 ルールは、データベース管理者がアクセスできるデータを制限するためにも使用できます。

Nosql データ モデル

NoSQLデータモデルとは? リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) とは対照的に、それを強化するために DBMS に依存しません。 その結果、データがどのように関連しているか、つまりすべての要素がどのようにつながっているかを明確に判断する方法はありません。

8 Data Modeling Patterns in Redis: A Comprehensive e-book は、NoSQL でのデータ モデリングの包括的な研究です。 この本では、開発者が従来のリレーショナル データベースに関連する問題なしに最新のアプリケーションを作成するために使用できる 8 つのデータ モデルに注目しています。 NoSQL データベースは、2 つの個別のテーブルまたはコレクションを共通の場所に格納し、一方のテーブルを他方のテーブルに挿入できます。 関連するすべてのデータを見つけて、それらの関係をたどることで、それらの関係をより簡単に理解することができます。 NoSQL の各テーブルは、独自のアプリケーションの一部として独自のビューを提供します。 1 対多の関係をモデル化する場合は、制限のないリスト (つまり、既知の次元のリスト) を別のコレクションに埋め込みます。 この場合、製品は唯一のものです。 変数は、多くのレビュー、著者名、発行日、評価、およびコメントです。

1 つのパターンは、境界のない側面を持つ多対多の関係の発展に従います。 リレーショナル データベース内の各製品は、個別のテーブルに格納する必要があります。 Redis スタックを使用すると、型フィールドに基づいてコレクション型を区別できます。 バケット パターンを使用すると、時系列データを継続的に集計して保存できるため、オーバーヘッドがなくなります。 リビジョン パターンは、リアルタイム データが必要な幅広い状況で使用できる可能性があります。 これらのパターンを使用して、NoSQL での共同操作の複雑さを軽減できます。 このパターンは、人事、CMS、製品カタログ、ソーシャル ネットワークなどの重い JOIN 操作で使用する場合に特に役立ちます。

リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) では、このモデルを複製することはできません。 データは、ディスク、メモリ内、またはその両方に格納できます。 Redis Launchpad Web サイトには、多数の Redis および NoSQL アプリケーションが含まれています。

Nosql データベースのさまざまなデータ モデル

MongoDB などのドキュメント データベースはスキーマを使用しませんが、他のほとんどの NoSQL データベースは使用します。 これらのデータベースのデータは、ドキュメントの作成に使用できるプレーン テキスト ファイルです。 MongoDB のファイル拡張子は .mongo ですが、他のほとんどのドキュメント データベースのファイル拡張子は .Json または . XML。 ファイルのコレクションはリレーショナル データベースのテーブルに似ていますが、これらのファイル内のデータは通常コレクションに分割されます。 コレクション内の各ドキュメントは一意のキーによって識別され、コレクション内の他のドキュメントを表示できるのと同じ方法でコレクション内で表示できます。 キー値ストアは、NoSQL データベース データ モデルの一種です。 キー値ストアは、キーのペアと値が一緒に格納されるタイプのデータベースです。 ドキュメントをキー値ストアに追加する前に、まずドキュメントのキーを見つけて、その値を適切なフィールドに入力する必要があります。 ワイドカラム データベースは、NoSQL データベースで使用される別のデータ モデルです。 幅の広い列のデータベースは、標準の SQL テーブルよりも大きなテーブルにデータを格納するデータベースです。 行と列にきちんと整理されていないデータを整理する場合は、幅の広い列のデータベースを使用できます。 たとえば、幅の広い列のデータベースは、次のアウトラインを持つテーブルにデータを保持できます。 アイテムを説明します。 素敵な男性に出会えて本当に良かったと思います。 女の子は一緒にいて楽しいです。 グラフ データベースは、NoSQL データベースで使用される最後のデータ モデルです。 グラフ内のデータは、データ構造のグラフ データベースに格納されます。 グラフ内のノードとエッジは、統一されたエンティティを形成するように配置されます。 ノードは個々のドキュメントであり、エッジはノードと残りのドキュメントとの間のリンクです。 これらすべてのデータ モデルには、いくつかの長所と短所があります。 キー値ストアは簡単に使用できますが、トランザクションには使用できません。 幅の広いデータベースは、単一列のデータベースよりも使いにくいですが、より多くのデータ ストレージとトランザクション サポートを提供します。 一方、グラフ データベースは使用が難しいため、より多くのデータを格納し、オブジェクト間のより複雑な関係を提供できます。

Nosql データベース設計ツール

現在、市場には多くの nosql データベース設計ツールが入手可能です。 各ツールには独自の長所と短所があるため、作業に適したツールを選択することが重要です。 最も人気のある nosql データベース設計ツールには、MongoDB、Couchbase、Cassandra などがあります。

NoSQL データベースが成功するためには、まずそれを選択する必要があります。 NoSQL データベースは非リレーショナルであるため、SQL データベースよりも柔軟性があります。 アクセスするビジネス データ エンティティは、最初にデータ アーキテクトと開発者によってカタログ化される必要があります。 アプリケーションの設計における最初のステップは、データをより効率的にクエリできるようにするキーとインデックスを定義することです。 NoSQL データベースでは、高可用性と低レイテンシが保証されます。 パーティション データを活用することで、データ アーキテクトとオペレーターは複数のノードに負荷を分散することで将来の成長を計画できます。 将来変更される可能性が低く、クロスパーティション クエリの生成に使用できるパーティション キーを作成します。

Nosql データベースの設計に使用されるツールはどれですか?

Hackolade、DbSchema、および Cassandra Data Modeler は、使用できるNoSQL データベース スキーマ設計ツールの一部です。 Hackolade の視覚的なスキーマ設計は、幅広い NoSQL データベースに適しています。 DbSchema は、以前に公開された NoSQL データベースをスキーマに変換します。

Nosql データベース設計とは?

NoSQL 検索データベースの主な目的は、半構造化データに対する分析パフォーマンスを提供することです。 データ モデルは、ソフトウェアに組み込まれているデータ モデルです。 それによると、リレーショナル モデルはデータを行と列で構成されるテーブルに正規化します。 テーブル、行、列、インデックス、およびテーブルと他のデータベース要素間の関係はすべてスキーマで指定されます。

Google の Nosql データベースはビッグデータに最適

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非常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独特です。 その結果、リアルタイムのイベント処理、データ分析、検索エンジンの作成など、幅広いタスクを処理できます。 Amazon の Relational Database Services (RDS) は、データベース駆動型アプリケーションの開発を簡素化する包括的なツール セットです。 SQL は、これらすべてのツールで使用されます。 AWS マネジメント コンソール、AWS CLI、または NoSQL WorkBench はすべて、DynamoDB を操作してアドホック タスクを実行するために使用できます。

Nosql対Sql

SQL は、リレーショナル データベースと連携して実行されるプログラミング言語です。 リレーショナル データベースは、データを行とテーブルのレコードとしてモデル化し、それらの間に論理的な接続を持たせます。 SQL は通常、機能するために SQL を必要としない非リレーショナル データベースである NoSQLDBM の代わりに使用されます。

すべてのデータ サイエンス サブフィールドの基盤はデータです。 データベース管理システム (DBMS) は通常、必要なデータを格納するために使用されます。 DBMS とやり取りして通信したい場合は、その言語を使用する必要があります。 DBMS (分散 DBMS) クエリは、SQL (構造化データベース言語) を使用して処理されます。 データベースの分野で最近出現したもう 1 つの用語は、NoSQL データベースです。 データベース NoSQL データベースは、テーブルやレコードに情報を保存しません。 データ ストレージ構造の代わりに、アプリケーションごとに特別に設計および最適化されています。

データベースには、列指向、ドキュメント指向、キーと値のペア、グラフ データベースの 4 種類があります。 MongoDB データベースは、Python のドキュメント指向データベースの例です。 名前が示すように、NoSQL データベースでは、データ構造をより自由に変更できます。 一方、SQL データベースの構造はより厳格で、データ型の柔軟性は低くなります。 SQL と NoSQL が初心者にとって最良の最初のステップであると結論付けるのは合理的です。 それぞれに独自の長所と短所があるため、データ、そのアプリケーション、およびプロセスがどのように役立つかに基づいて決定してください。 結局のところ、SQL は NoSQL やその他のものより優れているわけではありません。 データに基づいて最善の決定を下すことができます。

一方、SQL データベースは、現時点でデータを格納および取得するための最も一般的な形式であり続ける可能性があります。

Nosql データベースの設計原則

NoSQL データベースの設計原則では、厳格なリレーショナル スキーマよりもデータの柔軟性が重視されます。 NoSQL フレームワークを開発する場合、重複と非正規化を考慮することができます。 NoSQL データベースはテーブル間でデータを共有しないため、データ要素を再度格納することは許容されます。

RDBMS 非正規化は、リレーショナル パラダイムを理解するために使用できます。 半構造的にモデル化できるため、NoSQL データベースで動的エンティティと半構造化集計をモデル化することには利点があります。 エンティティと関係をモデル化するのではなく、階層と集計の観点から NoSQL をモデル化する必要があります。 非正規化は、データベースを RDBMS の NoSQL 準拠データベースに効果的にシャットダウンします。 集約の集約が必要な場合はコードを結合する必要があり、集約の一部のみが必要な場合はそれを解析する必要があります。 できるだけ早く関係を理解する必要があります。

Nosql ドキュメント

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データの編成とアクセスの方法がはるかに柔軟であるため、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 ベースの構造を使用しない非リレーショナル データベースです。 代わりに、より柔軟なスキーマのないデータ モデルを使用するため、スケーリングが容易になり、リソースをより効率的に使用できます。

ドキュメント指向のデータベースは、従来の列/行データベースとは対照的に、データを格納するための XML ベースの形式になりました。 RDBMS の半構造化データは把握がより困難です。 この場合、より困難な課題を処理できます。 ドキュメント ストアを使用すると、アジャイル ソフトウェア開発者は、ドキュメント ストアを自然で柔軟なソリューションにすることで、より迅速に作業できます。 表現力豊かなクエリ言語を使用すると、多面的なインデックス作成を使用して、さまざまな方法でクエリを実行できます。 ACID トランザクションを実行できるため、リレーショナル データベースと同じレベルのセキュリティを維持できます。 分散システムを使用すると、データのスケーラビリティと復元力が向上します。 各ドキュメントは独立した単位であるため、サーバー間での配布が容易になり、データの局所性の損失を回避できます。

読み取りが高速なリレーショナル データベースとは対照的に、直感的で実用的なモデリングを使用します。 データの品質が低下し、テーブルが固定されます。 リレーショナル データベースにはネイティブなスケールアウトがないため、従来のデータベースを分割 (シャード) するには、高価なスケールアップ システムを購入する必要があります。 ドキュメント指向データベースにはさまざまな種類のドキュメントがあり、オプションのフィールドを設定できます。 各ドキュメントの構造構成は同じですが、フィールドは異なります。 リスト内の各ドキュメントには一意の ID があるため、追加、変更、削除、およびクエリを実行できます。 ドキュメントの所有者は、一般に、ドキュメントの意図と一致する形式と形式でエンコードされたカプセル化されたデータ (または情報) に対して責任を負います。

ドキュメント指向データベースの構造は、他のデータベースよりもはるかに柔軟です。 クエリが実行されると、情報はデータベースの列からではなく、ドキュメントから直接取得されます。 データセットに追加する必要がある唯一のデータ フィールドは、ドキュメント ストア内の関連するデータ フィールドです。

Mongodb: ドキュメントベースの Nosql データベース

ドキュメントベースの NoSQL データベースには MongoDB が含まれます。

真のNosql

構築中のアプリケーションまたはシステム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、一般に、真の nosql データベースは、従来のリレーショナル モデルに従わず、より柔軟なスキーマレス アプローチを使用するデータベースです。 これにより、スケーリングが容易になり、データ破損に対する耐性が向上します。

ソフトウェア エンジニアの面接で、候補者は NoSQL やスケーリングしない SQL について言及することがよくあります。 これらは、会議や将来の雇用主から耳にする流行語です。 SQL はスケーリングしないというのは本当ですか? NoSQL と SQL の背後にある考え方を簡単に説明しましょう。 NoSQL データベースはデータを結合するリソースを無駄にしないため、非結合データベースと呼ばれることがあります。 この場合の重要なスケーラビリティの概念は、データにアクセスできるのはキーだけであるということです (たとえば、ユーザー情報を取得するための user_id)。 数千のサーバー (シャードと呼ばれる) がある場合、サーバー間で負荷 (CPU、メモリ) を割り当てる必要はありません。

NoSQL ソリューションの実装は非常に簡単ですが、より複雑なソリューションでは別の実装が必要になります。 キーを使用すると、負荷をシャーディングすることでリレーショナル データベースを効果的にスケーリングできます。 FAANG の企業 (Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google、Microsoft など) の間で人気が高まっている SPHR データベースは、データベースの構築に使用されました。 DynamoDB プログラムは、原子性と耐久性の両方を備えた規模で、原子性と耐久性に似たものを提供します。 その結果、CAP の定理により、常に完全な一貫性を忘れる必要があります。 グローバル化を目指すなら、まずこれらの問題を克服しなければなりません。 NoSQL データベースは、常に新しい列に新しいインデックスを作成できますが、それを挿入することもできます。

CPU の最適化は、NoSQLDB の特徴的な機能です。 SQL プログラムは、3 つのサードパーティ フレームワーク (3NF) を使用してディスク領域の最適化を実行します。 No. SQL (および一般的に高いスケーラビリティ) で成功するための鍵は、アクセス パターンを理解することです。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースのデータベース機能は、さまざまな理由で時間の経過とともに人気が高まっています。 構造化参照言語 (SQL) 関数がないため、大量の分散データを管理するのに理想的です。 さらに、それらは今日世界で最も広く使用されているデータベースです。

Nosql アナーキー

Nosql アナーキーとは、秩序を維持するために中央集権的な機関や統治機関は必要ないと考える心の状態です。 この信念は、人間は自然に自己統治ができるという考えに基づいており、調和して生きるために何をすべきかを誰かに指示される必要はないという考えに基づいています.

リレーショナル データベースは、データをさまざまなテーブルに編成し、それぞれが共有変数にリンクされています。 SQL プログラミング言語は、リレーショナル データベースのデータをコーディングして要求するために最も一般的に使用されています。 データでは、データ分析とデータ処理の両方に使用できる専用のプログラミング言語を使用する必要があります。 リレーショナル データベースはすべての状況に最適な選択肢ではないため、データを格納する新しい方法があります。 これらのアイデアは、より便利で高速な NoSQL と、より適応性の高い非 NoSQL の 2 つのタイプに分類されます。 データベース リレーショナル データベースは、NoSQL データベースよりも完了するまでに時間がかかります。 この速度の利点は、単一の操作とシステム全体で同じレベルで実現できます。

結合は NoSQL テクノロジの構造に存在しないため、NoSQL テクノロジでは使用されません。 データ ポイントが非正規化されると、自動的に複製されます。 ただし、NewSQL はすべての状況に適しているわけではなく、有望な開発です。 ビッグ データを実行する多くのプロフェッショナル ソフトウェアは、適切に機能するためにさまざまなデータベースを必要とします。 従来のハード ドライブよりもはるかに高速な RAM に、インメモリ テクノロジを使用してデータを格納できます。