NoSQL データベース: 従来のリレーショナルデータベースの代替手段

公開: 2023-01-13

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ものとしてますます人気が高まっています。 NoSQL データベースは固定スキーマを必要とせず、スケーリングが容易です。キューは NoSQL データストアの一種です。キューは、先入れ先出し (FIFO) 方式でデータを格納するデータ構造です。キューは、完了するタスクのリストなど、順番に処理する必要があるデータを格納するためによく使用されます。キューは、固定スキーマを必要としないため、NoSQL データストアの一種です。キューは、タスク数の増加に合わせて簡単にスケーリングできます。

MongoDB または RavenDB をメッセージキューとして使用する場合、どちらを優先しますか? メッセージオブジェクトは、クライアント経由で Web サービスに送信され、Web サービスによって取得されます。作業を実行しているサービスは、発生する可能性のある基準に基づいてメッセージの種類を選択できます。作業を高速化するために、シナリオに基づいてインデックスを作成できます。キューを構築するだけの場合は、NoSQL を検討する必要があります。どの実装を使用するかを決定すると、パフォーマンス、信頼性、および効率に大きな影響を与える可能性が高くなります。

NoSQL データベース (SQL とも呼ばれます) は、表形式でないことに加えて、リレーショナルデータベースとは異なる方法でデータを格納します。 NoSQL データベースには、そのデータモデルに基づいてさまざまな種類があります。最も一般的に使用されるのは、ドキュメントタイプ、キー値タイプ、ワイドカラムタイプ、およびグラフです。

Datastore は、幅広いアプリケーションをサポートする拡張性の高い NoSQL データベースです。その結果、Datastore はシャーディングとレプリケーションを自動的に管理し、アプリケーションの負荷を処理するために自動的にスケーリングする可用性と耐久性の高いデータベースを使用できるようにします。

Nosql データストアとは?

NoSQL データスト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。最も一般的な NoSQL データストアは、MongoDB、Cassandra、および HBase です。

ドキュメントベースの NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースよりも効率的にデータを格納します。これらは、適応性と拡張性があり、データ管理のビジネス要件に迅速に対応できることを目的としています。一般に NoSQL と呼ばれるデータベースの種類には、純粋な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が含まれます。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 データベースを急速に採用しています。これは、ほとんどのリレーショナルデータベースの使用を困難にする技術的課題を提示する 5 つの傾向によるものです。データベース管理は、アジャイル開発に不可欠な固定データモデルをサポートする機能を欠いているため、アジャイル開発の主要な障壁となっています。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 でのデータのモデリングは静的ではありません。 JSON 形式は、ドキュメント指向データベースにデータを格納するための既定の形式です。これにより、ORM フレームワークが不要になり、開発プロセスが改善されます。 SQL を JSON に拡張する強力なクエリ言語である N1QL (ニッケルと発音) が、Couchbase Server 4.0 の一部としてリリースされました。さらに、標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントだけでなく、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などのサポートも含まれています。スケールアウトアーキテクチャと単一障害点がないため、NoSQL 分散データベースには魅力的な運用上の利点があります。オンラインやモバイルアプリを介して企業とやり取りする顧客が増えるにつれて、可用性が大きな問題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。読み取り、書き込み、およびストレージが分散されているため、読み取り、書き込み、および保管が簡単になるように設計されています。さまざまなサイズのクラスターを管理および監視するものを含め、さまざまな規模で運用できます。データセンター間で複製するためのソフトウェアを開発する必要はありません。分散 NoSQL データベースには、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ます。さらに、アプリケーションは、データベースが問題を検出してデータベースベースのリカバリプロセスを実行するのを待つのではなく、独自のフェイルオーバーを実行できます。 NoSQL データベースは、その使いやすさと統合の容易さから、Web、モバイル、および IoT アプリケーションでますます使用されています。

テーブルストレージは、リレーショナルデータベースに格納されていないデータの優れたソリューションです。テーブルストレージを使用すると、アプリケーションの成長に対応できる柔軟性を備えたコンテナーにデータを格納できます。テーブルストレージシステムは、ビデオや画像データなど、リレーショナルモデルに格納するのが難しいデータを格納するために使用できます。

Azure の Nosql データベース: Documentdb、Graph、および Keyvalue

Azure の 3 種類の NoSQL データベースは、Azure DocumentDB、Azure Graph、および Azure KeyValue です。 Azure DocumentDB では、サーバー上のデータファイルを管理したり、アーカイブから取得したりする必要はありません。サーバーレスのキー値であり、1 秒あたり最大 100 万のリクエストを処理できます。これは、アプリケーション内の複数の層にわたるデータのクエリと管理に使用できるグラフデータベースです。 Azure Graph は、アプリケーションの複数の層にわたるデータのクエリと管理に使用できるグラフデータベースです。これにより、Azure KeyValue の並べ替えおよびフィルター処理されたリストでデータを整理およびフィルター処理できます。

キューはデータベースですか?

データベースの定義方法に依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。一般に、データベースとは、必要に応じてアクセスおよび更新できるように、特定の方法で編成されたデータの集まりです。キューは、特定の順序でデータを保存および取得できるデータ構造です。したがって、キューをデータのコレクションと見なす場合、それはデータベースと見なすことができます。ただし、データベースをアクセスおよび更新可能なデータの集合とのみ考える場合、キューはデータベースとは見なされません。

キューベースのシステムにデータベースを使用するのに適切な時期はいつですか? すべてのリクエストができるだけ迅速に処理されるようにするには、整然と整理されたキューを維持することが重要です。このタイプの状況を処理するように設計されたメッセージキューがあり、メッセージのデキューまたはキューイングを簡単に行うことができます。データベースには、常に何百もの PDF 作成要求があるとします。継続的に 1 秒あたりにより多くの要求を処理できることが望ましいです。ソリューションをスケーリングできるため、より多くのワーカー (要求を処理するプロセス) を接続する必要はありません。リクエストを受け取るには、ワーカーは追加の情報を提供する必要があります。

メッセージキューでは、ユーザーがトランザクションを実行して、メッセージが確実に格納および処理されるようにする必要はありません。データベースからメッセージを手動でポーリングする代わりに、メッセージキューがリアルタイムでプッシュされます。あまりにも多くの接続に接続している、または多くの CPU を必要とする他のタスクを実行しているときに CPU パワーが不足した場合は、より多くの CPU パワーを使用してメッセージキューサーバーに電力を供給することができます。大量の非同期メッセージが必要な場合は、メッセージキューを強くお勧めします。タスクの実行中にワーカーが停止した場合、リクエストが解決されるまでワーカーをキューに保持する必要があります。メッセージが受信されて処理されると、ワーカーは承認をメッセージキューに送り返し、進行状況を通知します。

キューは、アイテムのコレクションを論理的な順序で格納できるデータ構造です。キューに入れられたアイテムは、キューに追加された後、できるだけ早く処理されます。キューは、特定の順序でアイテムを処理する場合に役立ちます。 SELECT ステートメントは、キューの内容を変更するために使用できるメソッドです。 SELECT ステートメントは、必要に応じてキューからアイテムを選択し、別の場所に送信できるようにするメソッドです。 SELECT ステートメントは、アイテムを別の場所から適切なキューに送信したり、アイテムをキューに挿入したりするためにも使用されます。 INSERT、UPDATE、DELETE、または TRUNCATE ステートメントは、キューをターゲットにすることはできません。特定の順序でアイテムを処理する必要がある場合は、キューが役立ちます。ただし、キュー内のアイテムは変更しないでください。

データベースシステムにおけるキューシステムの重要性

キューメカニズムを備えたデータベースは、あらゆるデータセンターに追加できる優れた機能です。キューシステムはさまざまな目的に使用できるため、DBMS 機能を備えていることが重要です。キュー機能を標準のデータベースシステムに統合することで、他のアプリケーションがキュー機能にさらにアクセスできるようになります。この更新により、キューシステムはより強力で用途が広くなり、その有用性と可能性が向上します。

Mongodb にはキューがありますか?

キューは、MongoDB データベースに挿入されるドキュメントのコレクションであり、ドキュメントの作成データに基づく昇順、または特定の優先度に基づくドキュメントのランキングです。

すでに MongoDB を使用している場合は、このメソッドを使用して、優れた API でキューを作成できます。 MongoDB v3 ドライバーまたは古いデータベースを使用している場合は、mongodb- [email protected] オプションをお勧めします。このパッケージは、完全な機能と安定版として分類されます。広く使用されているにもかかわらず、新しい開発はほとんど行われていません。使い方に問題がある場合や、間違った使い方をしている場合はお知らせください。作成する各キューは、独自のものになります。 MongoDB コレクションは resizing-image-queue または notify-owner-queue という名前で作成でき、どちらも使用できます。

メッセージを受信してから 30 秒以内に受信しない場合、そのメッセージは取得できるようにキューに戻されます。デッドキューをポーリングして、デッドメッセージが見つかったかどうかを確認します。元のキューのすべてのメッセージを when.get() でデッドキューに戻すと、デッドキューのペイロードはメッセージになります。アイテムがキューから削除されたが確認応答されていない場合、次にそのアイテムが離れようとしたときに、このデッドキューに移動されます。アイテムがキューから削除されたが確認応答されていない場合、次にそのアイテムが離れようとしたときに、このデッドキューに移動されます。メッセージを ping して、生きていてリクエストを処理していることを伝えることで、キューを表示することができます。 ping 操作で渡す可視時間は、メソッド // 可視時間によっても決定されます (この場合、このキューは %d メッセージ%d メッセージ%d カウント; を見ました); // queue.ping(msg.ack, (err, id) = 最新の 24 時間にキューにあったメッセージの数と現在のメッセージ。

受信したがまだアクティブ化されていない新しいメッセージの数を計算できます。 up.size() +.inFlight() +.done() を合計すると get.total() が可能になるはずですが、この 2 つは合計の計算に使用される異なる演算であるため、これは概算にすぎません。時々、季節は非常に異なります。 setInterval オプションを使用して、システムを定期的にクリーニングします。 Console.log('処理されたメッセージはキューから削除されました')*)。

Mongodb キュー

MongoDB キュー (またはメッセージキュー) は、順序付けられた先入れ先出し方式でメッセージを格納するためのメカニズムを提供します。メッセージはいつでもキューに挿入でき、受信順に処理されます。これにより、MongoDBキューは、特定の順序で実行する必要があるタスクの処理や、非同期で処理できるタスクに最適です。

FloQast の使命は、製品チームが革新的な製品の開発を加速および自動化できるようにすることです。従来、AWS SQS はメッセージキューサービスとして機能してきました。これにより、作業性の維持と複製の点で問題が生じていました。代わりに、MongoDB をメッセージキューとして選択しました。 AWS Lambda では、任意のキューにメッセージを簡単に追加できます。別の Lambda を使用するために既存のサービスをアップグレードする必要がなくなります。キューにアクセスすると、サービスは MongoDB のアトミックな findAndModify メソッドを使用して最初の項目を取得し、開発者の指示に基づいて Lambda を呼び出します。

Mongodb の変更ストリームとは何ですか?

アプリケーション開発者はリアルタイムでデータの変更を確認でき、oplog を追跡したり、複雑なデータ構造の複雑さとリスクに対処したりすることを恐れることはありません。アプリケーションは変更ストリームを使用して、任意のコレクション、データベース、またはデプロイメント上のデータのすべての変更をサブスクライブし、それらに即座に対応できます。

トリガーを使用してデータベース操作を自動化する

トリガーメカニズムを使用すると、データベース操作を自動化し、システムをより効率的にすることができます。リンクされた MongoDB Atlas クラスターからドキュメントが追加、更新、または削除されると、トリガーはサーバー側のロジックを処理できます。システムをスムーズに稼働させ続けることができ、結果としてデータベース操作を自動化できます。

Nosql ドキュメントデータベース

非リレーショナルデータベースとも呼ばれる NoSQL データベースは、従来のテーブルベースのリレーショナルデータベース構造を使用しないデータベースです。 NoSQL データベースは、ビッグデータやリアルタイム Web アプリケーションによく使用されます。

ドキュメント指向データベースは、従来の列と行を使用するのではなく、JSON でデータを格納する最新の方法です。この半構造化データを使用して、RDBMS を必要とする困難な問題に取り組むことができます。ドキュメントストアは、アジャイルソフトウェアでより迅速に作業したい開発者が使用できる、自然で柔軟なソリューションを実現します。表現力豊かなクエリ言語と多目的なインデックス作成機能を使用して、さまざまな方法でクエリを実行できます。リレーショナルデータベースには、ACID トランザクションを実行するときによく知っている一連の保証があります。分散システムを使用すると、より効率的で適応性の高い方法でデータをスケーリングおよび保護できます。各ドキュメントは、独立したユニット内の複数のサーバーに分散されるため、データのローカリティの必要性が軽減されます。

ドキュメントデータベースは直感的で使いやすく、リレーショナルデータベースよりも高速なデータ速度を備えています。データの品質が低下し、テーブルが硬くなります。ネイティブスケールアウトは実行できないため、従来のリレーショナルデータベースをパーティション分割する場合は、高価なスケールアップシステムの料金を支払う必要があります。ドキュメント指向のデータベースでは、さまざまな種類のドキュメントから選択できます。ただし、各ストアにあるフィールドはオプションの場合があります。各ドキュメントの構造は同じですが、フィールドは異なります。各ドキュメントには、情報の追加、変更、削除、およびクエリに使用できる独自の一意の ID があります。ドキュメントのエンコードは、通常、カプセル化されたデータ (または情報) を標準形式に変換するプロセスであると考えられています。

ドキュメント指向のデータベース構造は柔軟性が低いため、不整合が発生しにくくなります。データベース内の列からではなく、ドキュメントから直接情報をクエリすると、データはより直接的にドキュメントに格納されます。データに関連する情報フィールドを含む単一のフィールドを使用して、データをドキュメントストアに追加できます。

NoSQL データベース: 従来のリレーショナル データベースの代替手段