Nosql データベース: トランザクションに適しているか?

公開: 2022-12-10

Nosql データベースは、スケーラビリティとパフォーマンスの利点のためによく使用されます。ただし、これは、データの整合性を確保するために重要なトランザクションを犠牲にする可能性があります。アプリケーションの特定の要件に依存するため、nosql がトランザクションに適しているかどうかについて、万能の答えはありません。ただし、一般に、nosql データベースは従来のリレーショナルデータベースほどトランザクションには適していません。

NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースよりもトランザクションセマンティクスが少ないですが、ある程度のアトミック操作を提供します。 Node.js または Ruby/Rack の使用に慣れている場合は、Heroku.com から始めるのが最適です。私はこれを実装できる方法を知りません。ユーザートランザクションを処理するには、データベース操作が ACID に準拠している必要があります。 NoSQL ツールの大部分は、フォールトトレランスとスケーリング機能を提供するために、操作の一貫性基準を緩和しています。 SQL/ACID を使用する VoltDB のようなインメモリの列指向の分散データベースを使用する必要があります。いずれにせよ、データベース実装の原子性保証 (たとえば、どのような種類の書き込み操作と読み取り操作が原子的であるか) を理解していることを確認することをお勧めします。

インターネット上でHBase トランザクションについて話し合っている人もいるようです。 NoSQL 業界では一般に、キー/値データストアを使用してデータを格納し、好みの RDBMS にいつでもこれらを実装して、トランザクション、ACID プロパティ、DBA サポートなどの優れた機能を維持しながら、利点を認識できると考えています。 NoSQL のパフォーマンスと柔軟性。 NoSQL ソリューションが比較設定トランザクションをサポートしている場合、それらの上に楽観的トランザクションを実装できます。

さらに、NoSQL は動的操作をサポートしていません。酸に酸味がないことを保証するものではありません。金融取引など、これらの状況で特定の要件がある場合は、SQL データベースが優先される場合があります。さらに、アプリケーションに実行時の柔軟性が必要な場合は、NoSQL を避ける必要があります。

Nosqlでトランザクションは可能ですか?

トランザクションはほとんどの NoSQL データベースでネイティブにサポートされていませんが、トランザクションのような機能を実装できるようにする回避策があります。たとえば、MongoDB では、2 フェーズコミットを使用してトランザクション動作を実現できます。 Couchbase では、N1QL 言語を使用して、ドキュメントに対してアトミック操作を実行できます。

オブジェクト指向の観点からデータをモデル化する方法と、リレーショナルデータベースにデータを格納する方法には、基本的な違いがあります。ドキュメント指向のデータベース (MarkLogic、MongoDB、CouchDB など) は、この不一致を解消するのに効果的です。一方、NoSQL データベースは、俊敏性とスケーラビリティの間のトレードオフにより、そのような機能を提供しません。 ACID プロパティが市場への適用を保証するほど重要であるかどうかに関係なく、ACID プロパティは重要です。この記事では、NoSQL データベースの 1 つ、特に MarkLogic について説明し、それによって Java 開発者がマルチステートメントトランザクションを使用できるようにする方法について説明します。 MarkLogic などのドキュメント指向の NoSQL データベースは、 Documental NoSQL データベースとも呼ばれます。オブジェクトを言語に依存しない形式または自己記述形式にシリアル化するために、複雑なマッピングを行う必要はありません。

MarkLogic は JAXB を使用して POJO を永続性モデルに提示します。これは、その方法の一例です。アイテムが購入されると、MarkLogic の ACID プロパティにより、在庫がトランザクションを反映することが保証されます (したがって、在庫の削減)。これは、データベースの視点を利用した独自の操作です。 MarkLogic は、このマルチステートメントトランザクションの読み取り操作を実行するだけでなく、ドキュメントロックレベルのロックも作成します。上記のプログラムからの出力は、合計数を減らすために在庫品目が更新された 3 行数の注文になります。ここで、プログラムを再起動し、在庫がないことを主張して、トランザクションを続行できるようにします (少し急いでいますが)。この場合、トランザクション全体を中止することを選択したため、次のエラーが発生します。

オブジェクトを更新する目的でオブジェクトを読み取る場合、更新を実行する前に他のスレッドが変更されないようにする必要があります。そのために、読み取り操作をトランザクションコンテキストから外して、修正されないようにします。 2 番目のステップは、DocumentDescriptor オブジェクトを操作することです。後続の更新を行うときに変更がないと確信している場合、読み取り中にロックアップしないという行為です。通常、分離違反は検出されません。ただし、問題が発生した場合は、監視することをお勧めします。 MarkLogic はバージョンの更新を追跡し、ロングショットでそれらを打ち負かしたかどうかをお知らせします。 MarkLogic サーバーの目標は、機能自体を犠牲にすることなく、シンプルで活用しやすい強力な機能を提供することです。これらのトピックやその他のトピックの詳細については、Web サイトを自由に参照してください。この記事で使用されているマルチステートメントトランザクションモデルの詳細については、GitHub にアクセスしてください。

MongoDB データベースは、すべてのドキュメントを 1 つのドキュメントストアに格納して、長期的な耐久性を確保します。 1 つのドキュメントに問題があるかどうかに関係なく、すべてのドキュメントは正常に機能します。何が起こっても、タイプミスがある場合でも、ドキュメントにアクセスしてクエリを実行できます。データは失われません。 Oracle NoSQL Database のトランザクションは、1 つのデータベースアクセス操作を介してアクセスされる論理的で原子的な作業単位です。すべての操作は、システムによって管理されるOracle NoSQL Databaseトランザクションで実行されます。 MongoDB ライブラリは、最初から単一ページ操作の整合性を保証します。 MongoDB での単一のドキュメント操作は常にアトミックです。また、サブドキュメント、配列内の要素、ネストされた配列など、複数のフィールドへの書き込みにも使用できます。ドキュメントの耐久性は、各ドキュメントが MongoDB 内の個別のドキュメントストアに格納されるという事実によって保証されます。 MongoDB は、トランザクションの一貫性と原子性により、頻繁にアクセスする必要があるデータに最適な選択肢であり、機密データの保存に最適です。

Nosql データベース: 長所と短所

NoSQL データベースはリレーショナルデータベースよりもはるかに柔軟であるため、これが問題になると考える理由はありません。 nosql データベースでのトランザクション時間は、ミリ秒かかるリレーショナルデータベースでのトランザクション時間よりも高速です。テーブル間の結合などの複雑なクエリがサポートされていないため、NoSQL データベースのデータはリアルタイムで実行できません。さらに、NoSQL データベースは通常、マルチキートランザクションを実行できないため、分散システム全体で一貫したデータを確保することが困難です。

Nosql がトランザクションに適していない理由

ACID トランザクションを伴うデータベース操作は、NoSQL データベースでは一般的ではありません。最新のアプリケーションが最終的なトランザクションでこれらのプロパティを必要とする場合、NoSQL を最大限に活用することはできません。構造化されたクエリ言語を使用しないため、構造化データと一般的なデータはうまく機能しません。

NoSQL データベースを使用する開発者は、メモリ内構造を NoSQL データベースに変換することなく、リレーショナルデータベースをすばやく簡単に作成できます。また、最新の IT 企業にとって大きな懸念事項である適切なデータセキュリティを提供することも重要です。すべてのデータベースがシャーディングのプロセスを自動化できるわけではありませんが、大規模なデータベースをより小さく、高速で、管理しやすい部分に分割するのに役立ちます。 NoSQL データベースを使用してデータを複数のノードに分割できるため、コンピューティングリソースによって大規模なデータセットを選択的にスケーリングできます。データベースのスケーラビリティ、信頼性、および可用性はすべて、最新のアプリケーションにとって重要な機能です。現代のアプリケーションで使用できる NoSQL の欠点を克服するために、多くのオプションが用意されています。

複数のドキュメントを一貫した方法で更新する必要がある場合、NoSQL は使用する適切なデータベースではありません。たとえば、MongoDB は、トランザクションをサポートできないドキュメント指向のデータベースです。アプリケーションが同時に複数のドキュメントを追跡する必要がある場合、これは重大な問題になる可能性があります。
トランザクションは以前ほど一般的ではなくなりましたが、それでも必要な場合があります。チームがトランザクションを行う必要がある場合は、MongoDB などの代替手段を検討する必要があります。

Nosql データベースの欠点

Nosql データベースは、テーブル間の結合などの複雑なクエリ構造をサポートしていません。リレーショナルデータベースは正規化されたデータと参照整合性に大きく依存していますが、NoSQL データベースはそうではありません。マルチキートランザクションは通常、NoSQL データベースではサポートされていません。 MongoDB はトランザクションサポートがないため、トランザクションには適していません。トランザクションを必要とするアプリケーションはますます少なくなっているという事実にもかかわらず、複数のドキュメント/コレクションを更新する必要があるアプリケーションがまだいくつかあります。その機能を必要とするチームは使用しないでください。 NoSQL データベースを使用することの欠点は何ですか? NoSQL データベースで最も頻繁に挙げられる欠点の 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 (アトミック、一貫性、分離、耐久性) をサポートしていないことです。適切なスキーマ設計により、多数のアプリケーションを単一レコードの原子性で実行できます。 NoSQL は、一貫性の欠如という大きな欠点があるため、財務データには推奨されないことに注意してください。データの信頼性を維持するために、支払いは一貫したデータで行われ、トランザクションに従う必要があります。これは、RDBMS でのみ実現できます。

Nosql は財務データに適していますか?

Nosql データベースは、いくつかの理由でますます人気が高まっています。主な利点の 1 つは、一般に、従来のリレーショナルデータベースよりもはるかに簡単にスケーリングできることです。これは、急速な成長を期待している企業や、大量のデータを扱う企業にとって大きな利点となります。 nosql データベースのもう 1 つの利点は、多くの場合、リレーショナルデータベースよりも非構造化データをより適切に処理できることです。これは、多くの非標準データを処理する必要がある企業にとって役立ちます。
とはいえ、nosql データベースには欠点がないわけではありません。潜在的な欠点の 1 つは、リレーショナルデータベースよりもクエリが難しくなる可能性があることです。これにより、データから必要な情報を取得することが難しくなる可能性があります。さらに、nosql データベースはリレーショナルデータベースよりも管理が難しく、全体的な所有コストが増加する可能性があります。
では、nosql は財務データに適していますか? 場合によります。急速な成長が予想される場合、または大量のデータを処理する場合は、nosql が適切なオプションになる可能性があります。ただし、データを簡単にクエリできるようにする必要がある場合や、管理のしやすさが心配な場合は、リレーショナルデータベースを使い続けることをお勧めします。

Nosql でのトランザクション

NoSQL では、トランザクションはデータに対する単一の操作です。トランザクションは、データを変更するときにオールオアナッシングの保証を提供するために使用されます。トランザクションの一部が失敗すると、トランザクション全体がロールバックされ、データは変更されません。トランザクションはすべての NoSQL データベースでサポートされているわけではありませんが、トランザクションをサポートするデータベースは通常、トランザクション内のすべての操作が適用されるか、まったく適用されないことを保証するために、何らかの形式のアトミック操作を提供します。

NoSQL データベース革命は、 2006 年と 2007 年に Google BigTable と Amazon Dynamo の論文が発表された結果、勢いを増しました。元の設計では、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えるために、水平方向のスケーラビリティに重点が置かれていました。近年、NoSQL データベースは 1 つ以上の種類の ACID トランザクションを開発しました。最近、ホワイトペーパーで使用されている DynamoDB 内部データベースにトランザクションサポートが追加されました。 CosmosDB は基本的に、Amazon のデータベースシステムである Amazon DynamoDB と競合する Microsoft の試みです。 DocumentDB は、Microsoft の内部 CosmosDB プロジェクトのコンポーネントとして、2015 年に一般公開されました。 DocumentDB の範囲は、2017 年に新しい API を追加し、その名前を CosmosDB に変更することで拡大されました。

一般に、オープンソースデータベースはオープンソースプロジェクトです。このプロセスは、ユーザーがデータベースの設計と開発に参加できるように、コミュニティによって推進されることがよくあります。ベンダーから購入しなくてもオープンソースのデータベースを利用できるため、ベンダーロックインのリスクがありません。 MongoDB 3.2 では、より回復力のあるレプリカを採用する必要がありました。主要な選挙プロトコル (Raft に基づく) 4.0 を設定し、続いて単一シャードトランザクションをトランザクションディメンションに追加します。 Apple は 2015 年に FoundationDB を買収しましたが、当時このテクノロジはあまり採用されていませんでした。分散トランザクションキー値ストアである TiKV は、Google Spanner と Apache HBase の設計哲学に触発されています。

NoSQL の最初の 10 年間は、ソフトウェアエンジニア向けの水平スケーラビリティシェアードナッシングデータベースアーキテクチャの開発が主流でした。 2012 年の DynamoDB の導入により、アプリケーションアーキテクトは、インターネット規模のユーザー向けアプリケーションの開発における非リレーショナルデータベースの価値を認識するようになりました。 2017 年までに、賢明なエンジニアは、SQL と NoSQL の分割がアプリケーションのリリース速度を遅らせていることに気付きました。 YugabyteDB の API とストレージ層は、上記の目的を果たすように設計されています。 NoSQL データベースは、さまざまな目的に使用できます。 SQL API は、アプリケーションの俊敏性の最終目標をモデル化できるツールです。データベースソフトウェアを真に革新するには、まず、複数のデータモデルを処理できるコアエンジンを開発する必要があります。

YugabyteDB は、開発者がインターネットスケール、トランザクション、および地理的に分散されたデータを必要とするワークロードのデータをモデル化できるようにする NoSQL データベースです。 3 つの独自の API を最初から作成したわけではありません。代わりに、既存の一般的なデータベースと互換性のある NoSQL データベースを開発しました。 YEDIS キー値 API に Redis のエレガントなデータ構造を使用することは、私たちがサポートするエレガントなデータ構造と互換性があるため、完全に理にかなっています。 CQL は、明示的なパーティションキーとクラスタリング列を備えたスケールアウト SQL バージョンであるため、YCQL が Cassandra Query Language (CQL) と互換性がある主な理由でした。 DocDB のシャーディング、レプリケーション/フォールトトレランス、および分散ACID トランザクションアーキテクチャはすべて、Google Spanner の設計に基づいています。クライアントは、複数のキー間の関係を使用できる NoSQL API または SQL API のいずれかである 1 つ以上のキーを管理することにより、DocDB の API にアクセスできます。 FoundationDB と TiKV は、単一リージョンのデプロイを必要としないオープンソースデータベースです。

Nosql データベースとトランザクションデータを処理する能力

NoSQL データベースは、ほとんど労力をかけずに大量のデータを処理できることから、ますます人気が高まっています。この人気にはさまざまな理由があります。 NoSQL データベースは本質的にトランザクションをサポートしていないという事実にもかかわらず、これが重要なセールスポイントであることがわかっており、多くの人が分散トランザクションを主な利点として挙げています。 SQL データベースはトランザクションシステムの優れたオプションですが、それだけではありません。単一または複数のコレクションでは、MongoDB はアトミックな読み取りと複数のドキュメントへの書き込みに最適です (たとえば)。分散トランザクションは、複数の操作、コレクション、データベース、ドキュメント、およびシャードで使用できます。 NoSQL データベースの人気が高まっており、従来のデータベースよりも多くの利点があることは否定できません。優れたトランザクション機能を備えたデータベースが必要な場合は、MongoDB が最適です。

金融取引のためのNosql

Nosql データベースは、そのスケーラビリティと柔軟性により、金融取引でますます人気が高まっています。大量のデータを処理し、情報への迅速なアクセスを提供できます。金融機関は、リアルタイムの不正検出、リスク管理、顧客分析に nosql データベースを使用しています。 Nosql データベースは、新しい金融商品やサービスの開発にも使用されています。

Couchbase を使用すると、政府のコンプライアンスを自動化し、リアルタイムのリスク管理、企業全体の分析、デジタルバンキング、およびその他のサービスを提供できます。そのディープラーニング機能により、FICO を含む世界をリードする不正検出プラットフォームは、1 ミリ秒未満で通話に応答できます。 Couchbase のネットワーク中心のアーキテクチャにより、大規模なパフォーマンスを維持しながらデータベースを簡単に拡張できます。高性能のレプリケーションバックボーンに加えて、データベースは簡単に拡張できます。単一のファイルで、開発者は強力な Couchbase クエリ言語で使い慣れた SQL に似た式を使用してデータをクエリできます。全文検索、リアルタイム分析、および強力なイベントサービスが緊密に統合されているため、新しい機能をアプリケーションに簡単に追加できます。 Couchbase のように対面決済、オンラインバンキング、モバイル決済をサポートする NoSQL データベースは他にありません。

Nosql データベースが銀行にもたらすメリット

データの一貫性が維持されている場合、支払いは銀行を通じて行われます。銀行の顧客の取引が適切に処理されず、口座が更新されない場合、顧客はあまり満足しない可能性があります。このレベルの一貫性にアクセスする機能は、従来のリレーショナルデータベースを介して可能ですが、このレベルの一貫性へのアクセスには時間がかかる場合があります。これらのデータベースは、さまざまなソースからデータにアクセスできるため、このようなタスクに最適です。

Nosql トランザクション Acid

酸は、原子物質、一貫性のある物質、孤立した物質、または物質の欠陥として定義されます。アトミシティの結果として、トランザクションは完了または完全に失敗する可能性があります。最先端のコミュニケーションに劣等感はありません。トランザクションが完了したことを身体が理解することは不可能です。

MongoDB と RavenDB は、クラスターレベルで ACID レベルを取得した最も高度な NoSQL データベースの 2 つです。 ACID トランザクションを使用して、さまざまなデータベース操作を 1 つのトランザクションに結合できることは、データベース管理者にとって大きなメリットです。これらの 4 つの保証により、データの整合性、原子性、一貫性、分離、耐久性が保証されます。つまり、データの変更は許可されません。 CAP 定理は、クラスターをいくつかの小さな正方形に分割すると、複数の大きな正方形に分割した場合よりも平方根が小さくなることを示しています。異なるサーバー上のデータを同期できますか? パーティションに直面したときは、一貫性と可用性のどちらかを選択することが重要です。このため、ACID を維持することはさらに困難です。

データベース層に ACID 保証を実装する必要はありません。ツールは、開発者のアプリケーション層にいつでも実装できます。 ACID の保証が必要かどうかについて明確な答えはありませんが、いつから開始すべきかは決まっています。 MongoDB 4.0 には、マルチトランザクションを実行する機能が含まれていました。 MongoDB のバージョン 3.x は、最初からマルチパーティトランザクションを処理するように設計されています。この偉業を達成するために、MongoDB は WiredTiger と呼ばれる新しいストレージエンジンに切り替える必要がありました。 RavenDB は MongoDB とほぼ同時期に最初に作成されたため、開発者は ACIDity を放棄しないことを選択しました。

RavenDB の設計上の優先順位は異なっていましたが、それでもクラスタリングに適していました。 MongoDB と RavenDB はどちらも、Raft と呼ばれるコンセンサスアルゴリズムを使用してクラスターをマッピングします。トランザクションは、クラスター全体またはラフトで満場一致の合意が得られるまでコミットされません。リーダーは、クラスターの残りの部分に分散トランザクションを通知する責任があります。この場合、最初のメッセージがクラスター内のノードの大多数によって受け入れられる限り、リーダーはトランザクションをコミットします。この場合、競合するトランザクションを解決する必要はありません。 MongoDB にコミットされたトランザクションでは、単一ノードバージョンの場合と同様に、開始呼び出しとコミット呼び出しを含むすべてのステップでコンセンサスが必要です。 Raft は、クラスター全体がトランザクションにコミットするか、クラスター全体がトランザクションのロールバックにコミットすることを保証します。

Nosql は酸または塩基ですか?

リレーショナルデータベースの ACID (アトミック、一貫性、分離、耐久性) プロパティは非常に重要ですが、NoSQL データベースの ACID (Also Available、Soft State、および Eventual Consistency) プロパティは非常に重要です。

Mongodb には Acid トランザクションがありますか?

ACID トランザクションは MongoDB でどのように機能しますか? MongoDB のバージョン 4.0 では、マルチドキュメント ACID トランザクションの新機能があり、バージョン 4.2 では、MongoDB は分散マルチドキュメント ACID トランザクションのサポートを拡張しました。 MongoDB のドキュメントモデルは、関連するデータを 1 つのドキュメントに格納します。

Nosql はトランザクションに対応できますか?

NoSQL データベースが改善されると、データの一貫性により、本質的にトランザクショナルになります。 BangDB へのすべての API 呼び出しは ACID を使用するため、これは ACID ベースのデータベースです。

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、MongoDB はデータベースレベルでトランザクションをサポートしますが、Couchbase はドキュメントレベルでのみトランザクションをサポートします。これは、MongoDB が、それを必要とするアプリケーションに対して、より包括的なトランザクションサポートを提供できることを意味します。

Nosql データベースが大量の非構造化データの保存に適している理由

NoSQL データベースは、大量の非構造化データを格納するために使用できます。テーブル間の結合などの複雑なクエリはサポートされていませんが、柔軟性があり、パフォーマンスの点で優れています。

Mongodb でのトランザクション

MongoDB のトランザクションは、複数の書き込みにわたるデータの一貫性を確保するために使用されます。トランザクションは、全か無かの保証を提供します。つまり、トランザクション内のすべての操作が適用されるか、どれも適用されないかのいずれかです。これにより、トランザクション中に障害が発生した場合でも、データは常に一貫した状態になります。

トランザクションとは、複数のドキュメントの読み取りや書き込みなど、1 つ以上のタスクを実行する、データベースにカプセル化された操作の論理的な集合です。トランザクションは、1 つの操作として処理できる複数のステートメントをグループ化し、分離するための方法です。データベースの原子性と分離は、これらのシステムによって提供され、ACID コンプライアンス要件を満たすことができます。 MongoDB には、トランザクションを可能にする 2 つの API があります。最初の API はコア API で、リレーショナルデータベースと同様の構文を持ちます。 2 番目のオプションは、MongoDB でトランザクションを使用することです。通常、外部アプリケーションは、アプリケーション言語に適した MongoDB ドライバーを含む API メソッドの 1 つを介してトランザクションを作成および実行します。

セッションは、MongoDB がトランザクションを実行できるようにするための最初のステップです。 startTransaction() メソッドは、readConcern または writeConcern にすることができます。マジョリティコミットデータの同期スナップショットが維持されるようにするには、これらのオプションを使用します。問題がある場合、トランザクションは中止され、エラーの詳細な説明がすぐに提供されます。作成者は、私たちに代わってこれを行う責任があります。私たちにとって最善のことは、著者を運営することです。それまでの間、セッションで find() を使用して、以前の結果を追加して返します。

このガイドでは、トランザクションとは何か、MongoDB でどのようなユースケースを提供できるかを見ていきます。また、MongoDB のシェルでのトランザクションセッションのプロセスを概念的に説明しました。ゼロから始めるガイドまたは既存のプロジェクトに追加する方法のセクションでは、MongoDB または Prisma プロジェクトの構築方法を学習できます。 MongoDB を使用する場合、複数のトランザクションを考慮することが重要です。 ACID 準拠データベースのトランザクションデータは、準拠していない状態から保護されます。トランザクションのランタイムが起動から 60 秒以内に維持されるようにするには、トランザクションを最適化する必要があります。トランザクションでは、1,000 を超えるドキュメントをプロセスに含める必要はありません。

Oracle Nosql データベーストランザクション

Oracle NoSQL Database のトランザクションはオールオアナッシングです。つまり、トランザクション内のすべての書き込み操作が適用されるか、まったく適用されないかのいずれかです。これにより、データの一貫性と整合性が保証されます。トランザクションは複数のテーブルにまたがることができ、ネストすることができます。

Nosql データベースを使用する理由

NoSQL データベースアーキテクチャにより、非構造化データの保存が可能になります。これらの製品は、顧客関係管理 (CRM)、会計ソフトウェア、e コマースプラットフォームなど、さまざまなアプリケーションに役立ちます。 SQL データベースは、複雑なデータ構造を処理できるため、トランザクションに役立ちます。