NoSQL データベースとアドホック クエリ: 知っておくべきこと

アドホック クエリに NoSQL データベースを使用するかどうかの決定は、多くの要因に依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、一般に、NoSQL データベースは大量のデータを処理するように設計されており、簡単にスケーリングできるため、アドホック クエリに適しています。 さらに、NoSQL データベースは通常、リレーショナル データベースよりも柔軟なスキーマ オプションを提供するため、データの変更や追加に簡単に対応できます。

Mongodb はアドホック クエリを許可しますか?

アドホック クエリのサポートにより、開発者はアドホック クエリをリアルタイムで更新できるため、パフォーマンスが大幅に向上します。 MongoDB では、フィールド クエリ、範囲クエリ、正規表現検索など、いくつかのデータベース タイプを使用できます。 一部のユーザー定義関数だけでなく、返される可能性のあるフィールドがいくつかあります。

MongoDB は 4 ミリ秒のクエリを問題なく処理できます。 フィールド、範囲、場所、値、さらには正規表現に関するクエリを処理できます。 動的クエリを処理できるという点で、CouchDB とは異なります。 データの生成に長時間を必要とするクエリがいくつかありました。 これは、地理空間機能をサポートする唯一の無料のドキュメント ストレージ NoSQL データベースです。 革新的なシャーディングを使用すると、データベースを非常に簡単に水平方向にスケーリングできます。これは非常にユニークです。 複数のサーバーベースのアプリに対してテストしたところ、CouchDB よりもパフォーマンスが優れていることがわかりましたが、ここでも、ユース ケースは MongoDB の影響を強く受けていました。

パフォーマンス向上のためのデータベースのシャーディング

シャーディングの詳細については、ガイドをご覧ください。

Nosql を使用すべきでない場合

さらに、NoSQL は動的操作をサポートしていません。 ACID プロパティがあるという保証はありません。 たとえば、財務諸表などのトランザクションを扱っている場合は、SQL データベースが適している場合があります。 オンデマンドで実行する能力によってアプリケーションのパフォーマンスが制限される場合は、NoSQL を避ける必要があります。

NoSQL データベースの人気により、あらゆる規模の組織が NoSQL データベースを使用し始めています。 この記事では、NoSQL の人気が高まっている理由と、NoSQL の利点について説明します。 初期のインターネット パイオニアは、従来のデータベース テクノロジーに対するフラストレーションの結果として作成された NoSQL を使ってフィールド デイを行いました。 NoSQL データベースの使用を開始する時期になったら、その方法を明らかにする必要があります。 データベース構造とデータ モデルは、NoSQL で頻繁に使用されます。 このディスカッションでは、さまざまなアプリケーションの観点から NoSQL を見て、広く採用されている最も一般的な理由を特定します。 クラウド時代のおかげで、NoSQL データベースはクラウドの一部である自動化に迅速に適応しました。 NoSQL データベースでは、リアルタイム ストリーミング テクノロジがより効果的であることがよくあります。 最も広く使用されている NoSQL データベースである MongoDB について詳しく知りたい場合は、MongoDB Atlas を無料で試すことができます。

NoSQL データベースは、テーブルや列に依存しない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。 グラフ、ツリー、またはセットの代わりに、データ構造を使用してグラフ、ツリー、およびセットを作成します。 これらは、より高いレベルの柔軟性とスケーラビリティを備えたアプリケーションに最適です。 さらに、NoSQL データベースは、従来のリレーショナル データベースと比較して、より効率的で高速です。 パフォーマンスをテーブル スキャンに依存する代わりに、パフォーマンスが最適化されたアルゴリズムを使用します。 NoSQL データベースは、より柔軟でスケーラブルなデータベースを必要とする最新のアプリケーションに最適です。 ユーザー エクスペリエンスは非常に優れており、多くの場合、速度と効率の点で従来のリレーショナル データベースよりも効率的です。

Nosql データベースが常に正しい選択であるとは限らない

欠点はありますが、NoSQL データベースはビジネスに有益です。 さらに、NoSQL データベースは、リレーショナル データベースでネイティブにサポートされている機能をサポートしていません。 原子性、一貫性、分離、耐久性など、さまざまな信頼性機能が必要です。
NoSQL データベースには、SQL 命令との互換性の問題、標準化の欠如、作業クエリのサポートの難しさなどの欠点があるとよく言われます。 一方、SQL データベースは安定性が高く、データの整合性が優れているため、負荷の高いトランザクションや複雑なトランザクションに適しています。 SQL データベースは、ACID 準拠を必要とする環境で使いやすいだけでなく、この種のビジネスにより適しています。

Nosqlの制限は何ですか?

NoSQL データベースの欠点は何ですか? NoSQL データベースに対する最も一般的な批判の 1 つは、複数のドキュメントにわたる ACID トランザクション (原子性、一貫性、分離、耐久性) をサポートできないというものです。 スキーマが正しく設計されていれば、複数のアプリケーションを 1 つのレコードの原子性で実行できます。

オープン ソースで利用できるデータベースの一種である NoSQL データベースは、重要な新しいデータ ストレージ テクノロジとして登場しました。 それらの大部分は完璧ではありません。 この記事では、NoSQL ストレージの欠点と制限のいくつかを見ていきます。 複数のデータベース間でデータの一貫性を維持するための一般的な手法である ACID トランザクションは、NoSQL データベースでは一般的ではありません。 NoSQL の目標は、データベースやプログラミング言語間のインターフェースになることではありません。 その結果、NoSQL データベースの学習はより困難になります。 明確な欠点を持つ NoSQL ストレージ製品が多数あります。 さまざまな NoSQL ソリューションの長所と短所を評価する場合、利用できるオプションは多数あります。

NoSQL データベースは、従来のデータベースほど成熟しておらず、柔軟性がなく、拡張も簡単ではありません。 標準化されていないため、作業クエリをサポートするのが非常に困難です。

Nosql データベースの長所と短所

Nosql データベースには、スケーラビリティや使いやすさなど、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。 ただし、トランザクション サポートの欠如や高いメモリ要件など、いくつかの欠点があります。

リレーショナル データに Nosql を使用できますか?

リレーションシップは NoSQL データベースに格納でき、構造とストレージの点でリレーショナル データベースとは異なります。 多くの NoSQL データベース ユーザーは、NoSQL データベースでリレーションシップ データをモデル化する方が、リレーショナル データベースでリレーションシップ データをモデル化するよりも簡単であると考えています。これは、関連するデータをパーティション分割する必要がないためです。

リレーショナルまたは NoSQL を使用するデータベース システムは、クラウド ネイティブ アプリで一般的に使用されます。 それらはすべて、組み込みテクノロジ、データ ストレージ、アクセシビリティなど、独自の一連の特性を備えています。 非 SQL データベースは、非構造化データまたは半構造化データを格納しないデータベースです。 通常、キーと値のペアまたはドキュメントです。 NoSQL データストアは、1 秒未満の応答時間を要求する大量のサービスに最適です。 現在更新中の項目について一貫性のあるシステムにクエリを実行すると、変更を加える前にその応答を待つことになります。 どのノードも、応答がいつ受信されたかに関係なく、それが最新のデータでなくても、すぐに応答します。 レプリケートされたデータ ノードに障害が発生した場合、パーティション トレランスにより、システムが通常どおり機能し続けることが保証されます。

Database as a Service (DBaaS) は、データ サービスのコレクションを使用するクラウドネイティブ アプリケーションです。 これらのサービスには、組み込みのセキュリティ、スケーラビリティ、および監視機能が含まれています。 Azure 仮想マシンの各サービスにお気に入りのデータベースを配置してから、Azure 仮想マシンをセットアップできます。 データ要件に応じて、リレーショナル、NoSQL、またはその両方のテクノロジを使用するクラウド ネイティブ ベースのマイクロサービスを実装できます。 Azure は、Azure Database as a Service (DBaaS) サービスの一部として、クラウド内の 4 つのリレーショナル データベースを管理できます。 それらはすべて、ジャストインタイムのロードを処理できる従量課金制のビジネス モデルを備えています。 これは、Microsoft の主力製品である SQL Server データベースや、多数のオープン ソースの代替データベースに加えて利用できます。

必要なメモリ、処理コア、およびストレージの量を選択することで、数分で Azure データベースをシステムに追加できます。 Azure のオープン プラットフォームに対する Microsoft の継続的な取り組みは、人気のあるオープン ソース データベースのマネージド バージョンの提供に反映されています。 非アクティブな期間のデータベースのフリーズは、サーバーレス コンピューティング レベルによって自動的に処理され、ストレージ料金のみが課金されます。 たとえば、MariaDB のマネージド バージョンは、Oracle による Sun Microsystems の買収の結果として作成されました。 Azure クラウドでは、MariaDB 用に別のデータベースを実行する必要はありません。 代わりに、Azure Database for MariaDB がサービスとして管理されます。 このサービスは、MariaDB community edition サーバー エンジンを採用しています。 このシステムは、動的なスケーラビリティ要件も満たしながら、ミッション クリティカルなワークロードを処理できます。

コマンドライン インターフェイス ツールまたは Azure Data Migration Service を使用して、Postgres データベースを MongoDB に移行できます。 さらに、CosmosDB では、アクティブ/アクティブ クラスタリングをグローバルにサポートできるようにすることで、書き込みと読み取りの両方をサポートするように任意のデータベース リージョンを構成できます。 開発者は、データやコードへの変更を最小限に抑えて、既存の Mongo、Gremlin、または Cassandra データベースを CosmosDB にすばやく移行できます。 Azure テーブル ストレージを使用する場合、CosmosDB テーブル API を使用するマイクロサービスは簡単に移行できます。 Azure CosmosDB には、図 5-13 に示す 5 つの整合性モデルが付属しており、それぞれが明確に定義されています。 これらのオプションを使用して、一貫性、可用性、およびパフォーマンスに関する詳細なトレードオフを行うことができます。 次の表に、リストの一貫性のレベルを示します。

Microsoft Program Manager の Jeremy Likness が、5 つのモデルのそれぞれについて優れた説明を提供しています。 NewSQL テクノロジーは、NoSQL の分散スケーラビリティとリレーショナル データベースの ACID 保証を組み合わせることで、リレーショナル データベースを置き換えることを目的としています。 新しい SQL データベースは、仮想マシンを自由に再起動および再スケジュールできるエフェメラル クラウド環境で機能するように設計されています。 前の図の結果として、Cloud Native Computing Foundation は、上記のオープンソース プロジェクトへのリンクを提供しています。 Services コンストラクトを使用すると、クライアントは単一の DNS エントリから同一の NewSQL データベース プロセスのコレクションに簡単に対処できます。 私たちのアプローチでは、データベース インスタンスをサービスのアドレスから切り離すことで、既存のアプリケーション インスタンスを中断することなくスケーリングできます。 サービスにリクエストを送信するたびに、常に同じ結果が得られます。

パフォーマンス、スケーラビリティ、およびロックインの欠如により、NoSQL データベースでの人気が高まっています。 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。
データ サイエンティストは、それらを使用して、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。 機械学習エンジニアは、モデルのメタデータ、機能、操作パラメーターなどを保存するためにそれらを使用できます。
これらは、データ エンジニアがクリーニングされたデータを保存および取得するために使用できます。

Nosql データベースの人気が高まっている理由

NoSQL データベースの人気は、リレーショナル データベースよりも多くのデータ項目を処理できるため、メモリ使用量が少ないという事実によって後押しされています。 リレーショナル スキーマ内に収まらないデータを処理する機能も、それらの人気のある機能です。
リレーショナル データベースは、依然として最も人気のある種類のデータベースです。 複雑なデータ構造を持つテーブルなど、体系的にクエリを実行する必要があるデータに適しています。
NoSQL データベースは、ボリュームが大きいため、リレーショナル データベースに収まらないデータの処理に適しています。 多くの人が、体系的なデータ検索プロセスを経なくてもデータを分析できることに気付きました。

Nosql を使用しない場合

NoSQL データベースを使用したくない主な理由がいくつかあります。
-取引には ACID 準拠が必要です。 一般に、NoSQL データベースは ACID に準拠していません。
-データは高度に構造化されており、その構造を維持するにはリレーショナル モデルが必要です。
-大量のデータがあり、NoSQL データベースのスケーラビリティが必要です。 データ サイズが管理可能な場合、追加のスケーラビリティは必要ないかもしれません。
-リアルタイムの分析が必要です。 通常、NoSQL データベースはリアルタイム分析用には設計されていません。

SQL は MongoDB よりもシャーディングに使用するのが難しくなりますが、MongoDB の方がはるかに簡単です。 シャーディングを使用して水平方向にスケーリングできます。これは、データにとって大きな利点です。 一部のユーザーは、書き込みロックに不満を持っている可能性があります。 NoSQL データベースの使用を制限することはできません。 NoSQL の場合、「nosql」というフレーズは非リレーショナルを意味する必要があり、リレーショナル モデルが無視されると、さまざまな理由で NoSQL が SQL を置き換えることはありません。 私が見たほとんどの NoSQL ソリューションは、キー値ストア ベースまたはリレーショナルのいずれかのようです。 これらの化合物の酸性化は、より頻繁に発生します。

一方、NoSQL データベースは、より柔軟で適応性の高い方法で特定の組織のニーズを満たすようにカスタマイズできます。 NoSQL データベースはテキストなどの非構造化データの保存に使用できますが、SQL データベースはテーブルなどのより構造化されたデータの保存に使用できます。 原則として、組織のニーズを判断することは、データベース テクノロジを選択する際の最も重要な考慮事項です。

Mongodb: 大量の非構造化データには最適ですが、機密情報には適していません

たとえば、MongoDB は非構造化データを格納するための優れた NoSQL データベースですが、ユーザーの個人情報の安全なログ記録を必要とするアプリケーションには適していません。 その結果、NoSQL データベースは SQL データベースほど安全ではなく、特定のアプリケーションで NoSQL データベースをより便利にする機能の一部が利用できません。 SQL データベースは、データを安全に保つ必要があるアプリケーションに最適です。

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 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管理が容易であり、大量のデータを持つアプリケーションや高いパフォーマンスを必要とするアプリケーションに適しています。

リレーショナル データベースに依存するのではなく、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。 今日のペースの速いビジネス環境では、データ管理システムは柔軟で拡張性があり、変化する要件に迅速に対応できる必要があります。 NoSQL のデータベース タイプには、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、グラフ データベースなどがあります。 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 データベースを採用するグローバル 2000 企業が増えています。 テクノロジの 5 つのトレンドは、ほとんどのリレーショナル データベースに最大の課題をもたらします。 固定データ モデルのため、機敏な開発者がリレーショナル データベースでそれらをサポートすることは困難です。 NoSQL データベース モデルは、アプリケーション モデルによって定義できます。

NoSQL が明らかにしているように、データ モデリングは静的である必要はありません。 JSON は、ドキュメント指向データベースの事実上の形式であり、データの格納に最も一般的に使用されています。 このアプローチにより、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簡素化されます。 これには、JSON の解釈に使用できる強力な SQL クエリ言語である N1QL (ニッケルと発音) が含まれています。 標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントに加えて、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などをサポートします。 NoSQL 分散データベースはスケールアウトするように設計されており、単一障害点がないため、運用上の利点が数多くあります。 モバイル アプリや Web サイトを介してブランドと関わる顧客が増えるにつれて、適切なアプリと Web の可用性を確保することがますます重要になっています。

NoSQL データベースのセットアップ、構成、スケーリングは簡単です。 それらは、統一された方法で読み取り、書き込み、および保存を可能にするように設計されています。 これらは、小規模および大規模なクラスターの規模を含む、幅広い規模での監視と管理に利用できます。 NoSQL データベースは分散されており、追加のソフトウェアを必要とせずに複数のデータ センター間で複製できます。 さらに、ハードウェア ルーターを介した即時フェールオーバーが可能になるため、アプリケーションは、データベースから問題が通知されるのを待つのではなく、独自のフェールオーバーを実行できます。 Web、モバイル、および IoT アプリケーションが進化し続けるにつれて、NoSQL データベースがより一般的になりつつあります。

それにもかかわらず、MongoDB は、その多数の機能、パフォーマンス、およびスケーラビリティにより、依然として最も人気のある NoSQL データベースです。 高速でスケーラブルで柔軟なデータベースを必要とするアプリケーションは数多くあります。 豊富なドキュメント モデルであることに加えて、MongoDB は適切なアプリケーションです。

ドキュメントベースの Nosql データベースは使いやすい

MongoDB や CouchDB などのドキュメント ベースの NoSQL データベースは、JSON または XML ファイルにデータを格納します。 同じコマンドを使用して、XML または JSON ファイルの場合と同じ方法で、これらのデータベースのデータにアクセスしてクエリを実行できます。 Redis などのキー値ストアのデータは、そのタイプに基づいて並べ替えられます。 その結果、同じコマンドを使用して、ファイルの場合と同じ方法で、これらのストアにデータを簡単に読み書きできます。 DynamoDB およびその他の幅の広い列のストアは、標準の 64 ビット整数よりもはるかに広い列にデータを格納できます。 この方法は、検索と処理の速度の点で、大規模なデータ セットに最適です。 グラフのノードとエッジとして、データはNeo4j データ ストアに保存されます。 グラフのように、同じコマンド セットを使用して、これらのストア内のデータのクエリとトラバースを行うことができます。