NoSQL データベース: 利点と使用例

公開: 2023-01-07

NoSQL データベースは、さまざまな理由で企業によってますます使用されています。これらは通常、従来のリレーショナルデータベースよりもスケーラブルであり、大量のデータをより効率的に処理でき、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、リレーショナルデータベースよりも開発と展開が容易であり、費用対効果も高くなります。

構造化データ、半構造化データ、および非構造化データはすべて、NoSQL データベースを使用して保存できます。 NoSQL データベースは、大規模で信頼できないシステムの一部として使用するように設計されています。大規模なデータ負荷の処理に関しては、従来のリレーショナルデータベースよりも高速でスケーラブルです。最も一般的な新しいデータストレージテクノロジである NoSQL データベースは、データの格納に使用されています。 Oracle は、1979 年に単一のサーバーで実行できるデータベースシステムの開発を開始しました。 IBM Marketing Cloud の調査によると、インターネット上でのデータ作成が始まった 2016 年以降、インターネット上で生成されるデータの 90% はインターネットからのものです。

ストレージと処理能力のコストが低下するにつれて、分散システムがより一般的になりつつあります。 NoSQL データベースは、分散システム内の従来のデータベースと比較して、パフォーマンスが大幅に向上します。 NoSQL は、SQL とは異なり、さまざまなモデルを採用しています。データベースには、キーと値のペア、列指向タイプ、グラフベースタイプ、およびドキュメント指向タイプの 4 つのタイプがあります。 DynamoDB データベースは、行、レコード、タプルなどの他のデータベースと同様に、データをテーブルとアイテムに格納します。 DynamoDB では、テーブルごとに最大 3 つの項目を保存できます。多くのお客様は、NoSQLDB を購入する際に所有コストを考慮しておらず、評価する際に多くの要因が見過ごされています。

NoSQL データベースのコストは、数百ドルから数万ドルの範囲です。 NoSQLDB を維持するコストは、使用するホスティングサービスによって大きく異なります。 NoSQL スペシャリストの数は、従来のデータベーススペシャリストの数よりも大幅に少なくなっています。プロジェクトを確実に成功させるには、IT コンサルティングパートナーを選択することが賢明です。

NoSQL データベースを使用して、事前定義されたスキーマを最小限またはまったく必要とせずにデータを保存および取得することには利点があります。新しいタイプの情報がアプリケーションに追加されると、テーブル構造やインデックスなどを変更することなく、これらの要件を満たすように迅速に適応できます。

リレーショナルデータベースのスキーマは固定されています。 NoSQL データベースは、同じ形式である限り一貫性がありません。トランザクションは NoSQL データベースではサポートされていません (単純なトランザクションのみがサポートされています)。トランザクションは、(結合に加えて) リレーショナルデータベースによってサポートされます。

従来のリレーショナルデータベースと比較して、はるかに高速で、スケールアップも容易です。 NoSQL の主要コンポーネントの 1 つであり、大規模なデータセット向けの低コストのオプションです。アプリケーションが成長し、新しいフィールドが追加されると、スキーマは進化します。

NoSQL データベーステクノロジは、クラウドコンピューティング、Web、ビッグデータ、および大規模なユーザーベースと組み合わせて使用されます。 40 年前の RDBMS は NoSQL に取って代わられ、LinkedIn、Google、Amazon、Facebook などの人気のあるインターネット企業がその欠点を克服できるようになりました。

企業が Nosql データベースを使用する理由

企業が NoSQL データベースを使用する理由はたくさんあります。その理由の 1 つは、NoSQL データベースが従来のリレーショナルデータベースよりもスケーラブルであることです。これは、大量のデータをより効率的に処理できることを意味します。もう 1 つの理由は、NoSQL データベースが従来のデータベースよりも柔軟であることです。これは、企業の特定のニーズに合わせて簡単にカスタマイズできることを意味します。最後に、大量のデータを処理する場合、NoSQL データベースは多くの場合、従来のデータベースよりも効率的です。これにより、迅速に処理する必要がある大規模なデータセットを所有する企業に適しています。

開発者が将来 NoSQL データベースを開発する可能性は低いです。一般的なアプリケーションの台頭に伴い、データベースはそれらを強化するためにますます重要になっています。一部の一般的なアプリケーションは、NoSQL データベースを認識していない可能性があり、NoSQL データベースがなぜ有益なのかを認識していません。 1996 年にウェブサイトを立ち上げた最初のビジネス誌である Forbes が、最初にウェブサイトを立ち上げました。 Forbes は、1 億 4000 万人のオンラインユーザーにサービスを提供するために、MongoDB Atlas に移行しました。 COVID-19 パンデミックの間、クラウドベースのインフラストラクチャを使用することで、出版物は迅速に対応することができました。 Accenture は、リードスコアリングアプリケーションの NoSQL データベースとして BangDB を選択しました。

Cassandra は、Facebook が障害を心配することなく Messenger 操作をスケーリングできるようにする NoSQL データベースです。 Google Bigtable は、Google Mail が世界最大のオンライン企業の支払いを処理できるようにするアプリケーションです。検索からメッセージング、プロファイル管理まで、LinkedIn のすべてのアプリケーションは、Espresso データベースを使用して実行できます。 BangDB を無料でダウンロードして、詳細を確認し、それが適切なアプリケーションであるかどうかを確認してください。

NoSQL データベースは、データベースのリストに最近追加されたものです。彼らは数年前にビジネスの世界に初めて紹介されましたが、最近人気を博しています. NoSQL データベースを使用する最も重要な利点の 1 つは、大量の非構造化データを格納できることです。
非常に柔軟な方法で大量のデータを保存する必要がある企業は、NoSQL データベースを検討する必要があります。 NoSQL データベースには定義済みのデータ型がないため、そこには何でも格納できます。必要なのはこれだけなので、事前にデータ型やレイアウトについて心配する必要はありません。
NoSQL データベースは、データ管理にも使用できます。ユーザーの柔軟性が高いため、いつでもデータ型を変更できます。別の言い方をすれば、データベースは組織のニーズに合わせて調整できます。
ビジネスの世界で NoSQL データベースの使用が増加しています。大量の非構造化データを保存できることに加えて、データレイク機能も利用できます。 NoSQL データベースは、複雑なビジネスプロセスを管理できるデータベースを探している企業にとって理想的なデータベースです。

Netflix の Nosql データベースの使用は大きな成果を上げています

Netflix などの企業では、NoSQL データベースを使用することで多くの利点が得られます。彼らが使用するデータベースは、大量のデータを処理できます。 NoSQL データベースは幅広いパフォーマンスオプションも提供するため、Netflix は簡単に拡張できます。さらに、これらのデータベースを使用することで、Netflix はデータが常に更新されるようにすることができます。これは、Netflix のような企業にとって重要です。

Nosql が推奨される理由

Nosql データベースは、さまざまな理由から、従来のsql データベースよりも好まれます。通常、これらはよりスケーラブルで、データスキーマの点でより柔軟で、よりパフォーマンスが優れています。 Nosql データベースは、大量の非構造化データの処理にも適していることがよくあります。

一部のツールやテクノロジは、昨日よりも現在のアプリケーションにより適しているという事実にもかかわらず、他のツールやテクノロジは将来的に機能しなくなる可能性があります。適切なデータベースを選択するだけでなく、適切なバージョンのアプリケーションを選択することも難しい決断です。この記事では、リレーショナルデータベースよりも非リレーショナルデータベースの方が適しているいくつかのシナリオについて説明します。 1960 年代から NoSQL データベースは存在していましたが、「NoSQL」という用語が一般的になったのは 21 世紀初頭のことです。リレーショナルデータベースは、データが格納される固定された定義済みの構造です。 NoSQL データベースに格納できるデータの種類に制限はありません。本質的にマスターレス、ピアツーピア、クロスプラットフォームの NoSQL データベース。

データの分離と分散プロセスの一環として、クラスター内の複数のノード間でデータを分割して分散することができます。いくつかのコマンドを実行するだけで、クラスターを追加できます。さらに、より大きなストレージ領域を活用することで、パフォーマンスが向上し、高い読み取り/書き込み速度が可能になります。サーバー側アプリケーションの他のすべてのコンポーネントがシームレスで高速になるように設計されている場合、データがボトルネックになるのを防ぐことができます。 NoSQL は大量のデータを非常に迅速に処理できるため、ビッグデータアプリケーションに使用する方が理にかなっています。 SQL データベースは特定のプロジェクトに適していますが、NoSQL データベースは他のプロジェクトに適しています。

NoSQL データベースには、優れた選択肢となる多くの利点があります。現在の非構造化データに関して言えば、それらは使いやすく、効率的で、大規模なデータコレクションをサポートするのに十分な大きさです。さらに、汎用性が高く、幅広い用途に使用できます。
NoSQL データベースは、いくつかの点でリレーショナルデータベースと区別されます。これらのシステムは、現在の非構造化データシステムよりも効率的で使いやすく、拡張性に優れています。

Nosql 対 Sql: システムに最適なデータベースはどれですか?

NoSQL データベースには、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。 NoSQL データベースは、幅広い柔軟なデータモデルを使用し、水平方向にスケーリングし、非常に高速なクエリを実行し、非常に柔軟であるため、操作が簡単です。通常、NoSQL データベースはスキーマが非常に柔軟です。
ドキュメントまたは JSON データは、NoSQL データベースに最適です。 SQL データベースは、リレーショナルデータベース構造で構築されたレガシーシステムでもよく使用されます。システムで複数の行を処理する必要がある場合は、SQL データベースが最適です。システムが非構造化データのみを処理する必要がある場合は、NoSQL データベースを使用することをお勧めします。

Nosqlを選ぶ理由

Nosql データベースは、多くのメリットがあるため、ますます人気が高まっています。それらは拡張性が高く、大量のデータを処理でき、非常に柔軟です。また、使いやすく、既存のシステムに簡単に統合できます。

NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースほど一般的ではない形式でデータを格納する非リレーショナルデータベースです。 LDA、宣言型構造化クエリ言語、および例によるクエリ言語は、API、宣言型構造化クエリ言語、または例によるクエリ言語を使用してクエリできる NoSQL データベースの例です。アジャイル開発は、急速に変化する要件に対応するために採用しようとしているモデルです。最近まで、リレーショナルデータベースは最も広く使用されているデータベースモデルでした。 NoSQL データベースを使用して、さまざまなデータモデルとスキーマを作成できます。これは、大量のデータを使用し、低レイテンシーまたは応答時間を必要とするアプリケーションの構築に最適です。 NoSQL データベースの使用をいつ停止する必要がありますか?

一部のアプリケーション (またはコンテナー) は使用するテーブル (またはコンテナー) が少なく、それらのデータ関係は参照を使用してモデル化されていません。 NoSQL データベースは、理解しやすいクエリで急速に拡大するデータセットのニーズに対応するために作成されました。また、これらのデータベースにより、開発者はプログラミングをより簡単に行うことができます。この方法を使用すると、NoSQL データベースは水平方向にスケーリングできます。大量のデータに関しては、クラウドの方が効率的です。

Mongodb が最も人気のある Nosql データベースである理由

普及が進んでいるデータベース NoSQL には、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ります。低レイテンシーに基づく大規模なデータベースは、大量のデータのストレージとクエリを可能にし、アプリケーションが変更に迅速に対応できるようにします。さらに、NoSQL データベースは、幅広いデータモデルを処理するのに十分な適応性があるため、幅広いデータ型を処理する必要があるアプリケーションに適しています。多くの NoSQL データベースがあるという事実にもかかわらず、MongoDB は最高に君臨しています。

Nosql対Sqlとは

Nosql データベースと Sql データベースには多くの違いがありますが、最も顕著な違いは、Nosql データベースはスキーマがなく、Sql データベースはスキーマがないことです。これは、Nosql データベースはデータモデルの変更により簡単に適応できることを意味しますが、Sql データベースへの変更には慎重な計画が必要であり、データが失われる可能性があります。さらに、Nosql データベースは多くの場合、Sql データベースよりも効率的に多くのデータを処理できます。

Nosql データベースの例

MongoDB、Apache Cassandra、Redis など、NoSQL データベースの例がいくつかあります。これらのデータベースは、大規模なデータセットに対して高いパフォーマンス、スケーラビリティ、および可用性を提供するように設計されています。

リレーショナルデータベースとは対照的に、NoSQL データベースはデータを同じ形式で保存しません。 NoSQL には固定スキーマがなく、結合が回避され、スケーリングが容易なため、多くのユーザーにとって適切なオプションです。 NoSQL データベースは、膨大なストレージ要件を持つ分散データストアに使用されます。 Twitter、Facebook、Google などの企業は、1 日あたり数テラバイトのユーザー情報を収集しています。シェアードナッシングアーキテクチャに基づく分散型 NoSQL データベースには、単一のコントロールユニットやストレージシステムはありません。その結果、同じデータのデータベースを展開および管理する必要がなくなります。データは依然として分散データベースの複数のコピーに分散しているため、常に利用できます。

すべてがキーと値としてキー値ストアに格納されます。列ファミリーストアは、多数のコンピューターを介して送信される大量のデータを格納および処理します。ドキュメントデータベースは基本的に、以前は不明だったキーと値のレコードを含む、バージョン管理されたドキュメントのコレクションです。半構造化ドキュメントは、JSON などの形式で保存されます。一方、SQL は、高レベルの詳細を持つ宣言型クエリ言語を提供します。データモデルクエリに依存する代わりに、これらのデータベースは名前のみでクエリ可能です。 RESTful インターフェイスは、 NoSQL プラットフォーム間でデータを交換するために頻繁に利用できます。

一方、グラフデータベースは、リレーショナルデータベースに疎結合のテーブルを持たない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は、複数のデータモデルと単一のバックエンドを処理できます。マルチモデルデータベースは、 NoSQL の世界ではまだ完全に受け入れられていませんが、今後さらに注目されるでしょう。 http://db-engines.com/en/ranking.html にアクセスして、最も人気のあるデータベースをランク付けし、それらがどのように改善されたかを調べることができます。

Nosql データベースによるデータベース開発の簡素化

NoSQL データベースは、データベース駆動型アプリケーションの迅速な開発を可能にするさまざまな機能を提供します。これらのシステムでは SQL が必要です。 AWS マネジメントコンソール、Amazon Web Services CLI、およびNoSQL WorkBenchはすべて、DynamoDB アドホックを実行する方法です。

Nosql データベースリスト

Nosql データベースは、データのクエリに標準の SQL 言語を使用しないデータベースです。代わりに、よりスケーラブルで使いやすいように設計された代替クエリ言語を使用します。最も人気のある nosql データベースには、MongoDB、Cassandra、Redis などがあります。

リレーショナルデータベースとは対照的に、NoSQL データベースは、異なる方法でデータを格納できる非概念的なデータベースです。この投稿では、MongoDB、Cassandra、Elastica、Amazon DynamoDB、HBase など、ボリュームの点で最も NoSQL データベースのトップ 10 を見ていきます。組織で全文検索が必要な場合は、このデータベースを使用するのが最も効果的なオプションです。このデータベースを活用することで、大量のデータを閲覧・保存することが可能です。 Amazon DynamoDB の主な目標は、高性能アプリケーションを幅広いプラットフォームで実行できるようにすることです。このデータベースは、1 日で 10 兆のリクエストを処理でき、700 の組織が使用しています。単純なキーと値のクエリで多数のキーと値のクエリを処理する必要がある場合は、DynamoDB が最適です。彼らはペタバイトのデータを処理できますが、データ量が少ない場合、私たちが望むものを取得することはできません. ランダムかつリアルタイムでデータにアクセスしたい場合は、このデータベースの特定のユースケースを見ていきます。

最も人気のある Nosql データベースの長所と短所

Stack Overflow の開発者調査によると、MongoDB は最も人気のある NoSQL データベースです。 MongoDB は、従来のデータベースとは構造が異なるドキュメント指向のデータベースです。ドキュメントは、プラットフォームが採用するデータのモデルを作成するために MongoDB で使用されます。 MongoDB のドキュメント ID は JSON 文字列で表されます。 MongoDB は、インデックスベースの検索機能に加えて、大量のデータへのアクセスを提供します。 NoSQL データベースは現在、キー値、列ベース、ドキュメントベース、グラフベースのデータベースに分類されており、それぞれに独自の特性、長所、短所があります。これについては、この記事で詳しく説明します。最高の製品は何ですか?

Nosql データベース

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、ドキュメント、コラム、グラフなど、さまざまなモデルを使用します。 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使いやすく、ビッグデータアプリケーションによく使用されます。

従来のデータベースに対する NoSQL データベースの主な利点は、その柔軟性です。通常、NoSQL データベースには、一般的な表形式ではなく、ドキュメントなどの単一のデータ構造にデータが含まれています。この非リレーショナルデータベース設計には、スキーマベースのデータベース設計に比べていくつかの利点があります。たとえば、大規模で通常は構造化されていないデータセットを非常に短時間で管理できるなどです。 NoSQL データベースの概念では、テーブルの接続は必要ありません。多様なデータ構造を提供する機能は、NoSQL が提供するものであり、データ分析、ソーシャルネットワーク、およびモバイルアプリで使用できます。データベースの種類ごとに独自の利点があるにもかかわらず、ほとんどの企業は NoSQL データベースとリレーショナルデータベースを好みます。ドキュメントデータベースの主な目的は、アプリケーションで使用できるようにデータをまとめることです。

ドキュメントデータベースは、コンテンツ管理システムでユーザープロファイルとコンテンツを管理するためによく使用されます。データベース幅の広い列のデータベースでは、列に情報が格納されるため、ユーザーは必要な列のみにアクセスできます。 Apache HBase と Apache Cassandra に加えて、他の多くのデータベースがこのタイプの例です。グラフデータベースは、グラフ内の要素間の接続を格納および管理するためのリソースとして機能します。データはプライマリディスクではなくプライマリメモリに格納されるため、情報へのアクセスが容易になります。マイクロサービスのようなサービスが魅力的であることは理にかなっています。なぜなら、すべてのアプリケーションに対して単一の共有データストアが不要になるからです。 IBM の製品を使用すると、さまざまなビジネスアプリケーション用の幅広い NoSQL および NoSQL データベースを作成できます。 IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced は、IBM Cloud Pak for Data と連動する無料のアドオンです。このサービスは、Apache CouchDB、PouchDB、およびライブラリを含むオープンソースエコシステムの一部であるため、一般的な Web およびモバイル開発スタックで使用できます。