NoSQL データベースとトランザクション: 知っておくべきこと

トランザクション データには NoSQL データベースを使用できます。 実際、多くの NoSQL データベースはトランザクションを念頭に置いて設計されています。 ただし、トランザクション データに NoSQL データベースを使用する場合は、注意すべき点がいくつかあります。 まず、NoSQL データベースは ACID に準拠していません。 つまり、リレーショナル データベースと同じレベルのデータ整合性は保証されません。 第 2 に、NoSQL データベースは分散していることが多いため、トランザクションの管理がより困難になる可能性があります。 最後に、NoSQL データベースは通常、リレーショナル データベースと同じレベルのデータ分離をサポートしていません。

エンタープライズ イノベーション マネジメント ソフトウェアの場合、トランザクション データ用の Innovation Cast NoSQL データベースが理想的です。 このソフトウェアは、ユーザーが人々を結び付けて新しいアイデアを生み出すのを支援します。 彼らは RavenDB をトランザクション データのプライマリ データ ストアとして使用します。 アイデアは実行に移さなくても思いつくことができます。 RavenDB システムには、世界中のエンティティが格納されています。 ユーザー、アイデア、シグナル、インターフェース、プロジェクト、コメント、および投票はエンティティの例です。 当時、MongoDB の永続化の信頼性は低く、ACID に準拠していませんでした。 RavenDB データベースは、オープンソース ソリューションとして、データベースのチューニングにおいて開発者に競争上の優位性を提供します。

トランザクションに Nosql を使用できますか?

トランザクションに NoSQL データベースを使用するかどうかの決定は、アプリケーションの特定のニーズに依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、一般的に、NoSQL データベースは、ACID コンプライアンスやスキーマ適用などの機能がサポートされていないため、トランザクション処理には適していません。

NoSQL ソリューションのトランザクション セマンティクスは、リレーショナル データベースのトランザクション セマンティクスよりも軽いですが、ある程度のレベルでアトミック操作が行われています。 Node.js または Ruby/Rack に精通している場合は、Heroku.com から始めるのが最適です。 この機能はまだ実装されていません。 トランザクションが正しく機能するには、データベースの ACID プロパティが存在する必要があります。 ほとんどの NoSQL ツールでは、一貫性の基準を緩和することで、操作がフォールト トレランスとスケーリングの一貫性を実現しやすくなっています。 この場合、VoltDB のような、分散型で列指向のメモリ内 SQL/ACID データベースを使用する必要があります。 これは「楽観的トランザクション」を使用して実現できますが、データベース実装の原子性保証 (たとえば、原子性である操作の数など) を理解することが重要です。

インターネット上で HBase トランザクションに関する議論が行われているようです。いくつかの例を見つけていただければ幸いです。 NoSQL を使用すると、伝統的にキー/値のデータ ストアが使用されます。これを好みの RDBMS にいつでも実装して、トランザクション、ACID プロパティ、親切な DBA からのサポートなどの優れたものを保存できます。 NoSQL のパフォーマンスと柔軟性を使用する利点を発見しながら、比較と設定のテクノロジが有効になっている場合、NoSQL ソリューションを使用して楽観的なトランザクションを実装できます。

NoSQL データベースを使用して、低遅延のものを含む幅広いデータ ソースにアクセスできます。 SQL データベースは引き続き最も人気のあるタイプのデータベースですが、NoSQL データベースはその柔軟性の結果として人気を集めています。 さまざまな理由で NoSQL データベースを使用すると、優れたオプションになります。 従来のデータベースに対する NoSQL データベースの最初の利点は、さまざまな低レイテンシ データ アクセス パターンを処理できることです。 2 つ目のポイントとして、NoSQL データベースは多くの場合、SQL データベースよりも高速です。 最後に、NoSQL データベースは多くの場合、SQL リレーショナル データベースよりも安価です。 SQL 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タイプのデータベースであるという事実にもかかわらず、NoSQL データベースが人気を集めています。 このフレームワークの柔軟性により、特定のアプリケーションにより適したデータ アクセス パターンを選択できます。 さらに、NoSQL データベースはますます高速化されているため、低レイテンシーのアプリケーションにより適しています。 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安価であるため、より効果的に使用できます。

トランザクション データに最適なデータベースはどれですか?

SQL データベースは、頻繁に (またはまったく) 変更されず、最高レベルのデータ整合性を必要とするトランザクション データの優れた候補です。 また、迅速な分析処理にも適しています。 NoSQL データベースは、他のデータベースよりもはるかに柔軟で拡張性に優れているため、迅速な開発と反復に適しています。

実稼働システム用に最適化されたトランザクション データベースは、理想的なソリューションです。 これらのデータベースでは、データの整合性を維持しながら、データの個々の行が非常に高速に読み書きされます。 それらは ACID に準拠するように設計されています。つまり、データベースへの書き込みは同時に成功または失敗する必要があります。 これは、これらのデータベースがトランザクションを分析するのではなく処理するように設計されているためです。 運用システムの監視は、レイテンシがほとんどないため、トランザクション データベースの最適なユース ケースです。 サポート ワークロード、インベントリ、またはその他の運用システムを監視し、できるだけ新しいデータに基づいて決定を下す必要がある場合は、運用データベースをレプリケートすることをお勧めします。

SQLite は、軽量で高速で使いやすい人気のオープン ソース データベースです。 有名なデータベースです。 多くの大規模なアプリケーションは、有名な商用データベースである Oracle に依存しています。 MySQL は、Web アプリケーションの実行に頻繁に使用されるオープン ソース データベースです。
マスター データ サービスの目的は、複数のアプリケーションが非トランザクション データにアクセスできるようにすることです。 社内メンバーの連絡先情報の 1 つのマスター リストを使用して、さまざまな社内メンバーを簡単に見つけることができます。 マスター データ サービス プラットフォームは、さまざまなアプリケーション間で一貫した方法でデータの管理と保存を可能にします。 その結果、データをさまざまなチームと簡単に共有でき、変更を簡単に追跡できます。

トランザクション用のさまざまな種類のデータベース

トランザクションに使用できるデータベースは多数あります。 トランザクションの柔軟性は、リレーショナル データベースの主な利点です。 その結果、データベースはデータの個々の行を非常に高速に読み書きできます。
ただし、一度に数行のデータを読み書きするだけでよい場合は、MongoDB の方が適している可能性があります。 MongoDB などのドキュメント指向データベースは、個々のドキュメントのデータに加えて、さまざまな形式でデータを格納します。 このテクノロジーのおかげで、個々のドキュメントを数秒で読み書きできます。
運用システムを実行する場合は、トランザクション データベースの使用を検討する必要があります。 迅速かつ効率的に実行するように設計されたこれらのデータベースを使用することで、データの整合性が保証されます。

Mongodb をトランザクション データに使用できますか?

これまで、MongoDB は常に単一ページ操作に対してトランザクション保証を提供してきました。 MongoDB は常に単一のドキュメント操作をアトミックとして維持してきました。 サブフィールド、配列要素、または配列内の要素と同様に、ネストされた配列またはサブフィールドにも書き込むことができます。

MongoDB 4.0 リリースには、マルチインストルメント ACID トランザクションのサポートが含まれています。 MongoDB を使用している場合、アトミックに表現されたコレクションにデータを保存できません。 そのため、すべてのデータをアトミックに保存する場合は、すべてのデータを 1 か所に保存するデータベースを作成する必要があります。 同社の MongoDB の目標は、軽量で予測可能な高速パフォーマンスを提供することです。 シンプルなインターフェースにより、MongoDB のトランザクション サポートが使いやすくなり、パフォーマンスが向上します。 それぞれが複数のサーバーのレプリカ セットを含む複数のシャードのクラスターを収容するように構成できます (オプションは場所によって異なります)。

Nosql トランザクション

NoSQL トランザクションは、構造化照会言語 (SQL) を使用しないデータベース トランザクションです。 NoSQL データベースは、従来のリレーショナル データベースでは簡単に整理できない大量のデータを格納するためによく使用されます。 NoSQL データベースは SQL を使用しないため、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。

異なる Nosql データベースは、異なるレベルのトランザクション サポートを提供する場合があります。

異なる nosql データベースは、異なるレベルのトランザクション サポートを提供する場合があります。 たとえば、一部のデータベースは、データの作成、更新、削除などの基本的なトランザクションのみをサポートする場合があります。 ロールバックやコミットなど、より複雑なトランザクションをサポートするものもあります。

Nosql データベースの人気が高まっている理由

データベース NoSQL は、さまざまな形式でデータを格納できるため、人気が高まっています。 このテクノロジは、リレーショナル データベースほど多くの集中型ストレージを必要とせず、より多くの種類のデータを格納できます。 また、データへのアクセスが高速になり、データの不整合が発生しにくくなります。 NoSQL データベースは、データを格納するという点で標準データベースとは異なります。 リレーショナル データベースよりも集中化されておらず、より柔軟であることに加えて、集中化されていません。 一方、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ないため、大規模なプロジェクトでの使用は困難です。 さらに、ほとんどの NoSQL データベースは、テーブル間の結合などの単純なクエリを提供していません。

トランザクションに最適なデータベース

トランザクション ベースのアプリケーション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、トランザクション処理用の最も一般的なデータベースには、Oracle、Microsoft SQL Server、DB2、MySQL などがあります。

Nosql と Sql による動的スキーマの実装

NoSQL データベースの動的スキーマは、非構造化データの格納に使用されます。 一方、SQL データベースは垂直方向にスケーラブルですが、NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルです。 SQL データベースは、ドキュメント、キーと値の構造、グラフ、および幅の広い列のストレージを格納できますが、NoSQL データベースは、ドキュメント、キーと値の構造、グラフ、または幅の広い列の構造にデータを格納できます。

NoSQL データベースは、少数のユーザーに適合するためにリレーショナル データベース モデルから脱却したデータベース モデルです。 ほとんどの人は、NoSQL データベースをデータ モデルのタイプがまったくないものと誤解しています。 スキーマの作成には、データがどのように編成されるかについての適切な説明が必要です。 NoSQL データベースの 4 つの主なタイプのそれぞれのデータ モデルは、これらの違いに応じて当然異なります。 その結果、スキーマの設計は、アプリケーションの存続期間全体にわたって繰り返されることが期待されます。 どの NoSQL データベースが適切かを判断するには、まず、ユース ケースに最適なデータ モデルを検討する必要があります。 各ドキュメントでは、さまざまなデータ型とデータ構造が値として使用され、フィールドと値のペアが格納されています。

さまざまなフィールド値タイプを処理するために、さまざまな強力なクエリ言語が開発されています。 NoSQL データベースの行は、列ファミリーと呼ばれる列によって区別されます。 主要な 4 種類の NoSQL データベースはすべて、データの格納に使用される基本的な構造を持っています。 それにもかかわらず、データの編成方法の詳細は非常に適応性が高く、時には他の人によって「スキーマレス」と分類されることさえあります。 ドキュメント データベース、幅の広い列のデータベース、およびグラフ データベースにはすべて、独自のクエリ言語があります。

Nosql データベースはスキーマを必要としない

動的スキーマは、NoSQL データベースの重要な機能です。 リレーショナル データベースにデータを追加する前に、まずスキーマを定義する必要があります。 リレーショナル モデルは、テーブル、列、および行の概念に基づいて構築されているため、これを実際に見ることができます。
対照的に、NoSQL データベースではスキーマは必要ありません。 データ ストアの構造は、主要な 4 種類の NoSQL データベースのそれぞれの基礎となるコンポーネントです。 その結果、データはさまざまな形式で保存できるため、半構造化データと非構造化データの両方に適しています。
SQL データベースで SQL を使用できるのと同じ方法で、NoSQL データベースで SQL を使用できます。 SQL がクエリに使用される言語は、その目的にのみ使用されます。 NoSQL と SQL は共存できます。 SQL は NoSQL データベースの検索に使用されます。