NoSQL データベース: 高い書き込みスループットと水平スケーリングに最適な選択肢

公開: 2022-12-28

NoSQL データベースは、高い書き込みスループットと水平スケーリング向けに最適化されています。これにより、ソーシャルメディアアプリケーション、リアルタイム分析、e コマースなど、挿入や書き込みが多いアプリケーションに適しています。 NoSQL データベースは、迅速にスケーリングする必要があるアプリケーションや大量のデータを持つアプリケーションにも適しています。また、複雑で構造化されていないデータを扱うアプリケーションにも適しています。

用語によれば、NoSQL データベースは本質的に非リレーショナルなデータベースです。 NoSQL データベースは、通常、フォールトトレラントな方法で大量のデータを格納するように設計されています。 CAP 定理によれば、分散コンピューターは次の 3 つの結果すべてを同時に保証することはできません。 2007 年から 2013 年にかけて、NoSQL 帝国の台頭と崩壊を執筆しました。 ビッグデータアプリケーションには、SQL と NoSQL のどちらが適していますか? 新しい IT プロジェクトで NoSQL テクノロジを使用することを検討してください。 451 Research のレポート「Windows Azure Data Store Map (full PDF)」では、NoSQL とその Windows Azure でのアプリケーションについて説明しています。 NoSQL データベースは 4 つ半のタイプに分けられます。

ダウンタイムはオプションではありません。 NoSQL に関して考慮すべき重要な側面は、ゼロダウンタイムです。マスターレスアーキテクチャにより、データの複数のコピーを複数のノードに同時に保存できます。

NoSQL システムは分散型の非リレーショナルデータベースであり、膨大な量のデータを格納できるだけでなく、大規模な汎用サーバーで大量のデータを非常に高速に処理できます。

非常に構造化されたデータがあり、ACID への準拠が優先事項である場合、SQL は優れた選択肢です。データ要件が不明な場合、またはデータが構造化されていない場合は、NoSQL が最適なオプションになる可能性があります。 SQL データベースのように、NoSQL データベースには定義済みのスキーマは必要ありません。

NoSQL データベースは、無制限のタイプの非構造化データを格納できます。非構造化データは、任意の構造に関する大量のデータです。さらに、外出先でデータ型を変更する機能に加えて、その場でデータ型を変更する機能があります。ドキュメントベースのデータベースは、このデータベースに格納されます。データ型は、コンパイル前に定義されていません。

Nosqlに適したデータは何ですか?

スケーラビリティ、パフォーマンス、柔軟性など、NoSQL データベースを使用することには多くの利点があります。 NoSQL データベースは、複数のサーバーに分散できるため、多くの場合、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す。これにより、水平スケーリングが可能になります。つまり、増加したトラフィックを処理するために、必要に応じてサーバーを追加できます。 NoSQL データベースは、大規模なデータセットを処理するように設計されているため、リレーショナルデータベースよりもパフォーマンスが高くなる可能性があります。 NoSQL データベースは、ドキュメント、キーと値のペア、列など、さまざまな形式でデータを格納できるため、リレーショナルデータベースよりも柔軟性があります。

NoSQL と SQL は 2 つの異なるテクノロジであることを覚えておくことが重要です。 NoSQL はビッグデータより優れたアプリですか? NoSQL データベースは、さまざまなデータ型を処理できます。外出先でデータ型を変更するユーザーの能力は、デバイスによって可能になります。この機能により、エンタープライズアプリケーションは、データのボトルネックを経験することなく、ペタバイトのデータを処理できます。 NoSQL データベースは複数のデバイスに分散され、スケールアウトテクノロジを採用しています。ビッグデータアプリケーションの最も重要な側面の 1 つはそのスケーラビリティです。これは、ロードオンデマンドを処理できるノードベースのクラスターによって実現されます。

リレーショナルデータベースのスケーラビリティには、適切なハードウェアと同様に、NoSQL が重要です。 NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースとは異なるタイプのデータモデルです。非リレーショナルな性質とドキュメント指向の性質により、NoSQL はユーザーに必要な柔軟性を提供します。このモデルには、重複が懸念されるため、他のモデルと同じ柔軟性はありませんが、同じレベルのストレージはありません。 NoSQL データベースの真の意味を知りたい場合は、時間と労力をかけて Hadoop やその他のビッグデータアプリケーションを学習する必要があります。

キー値データベースでは、キーの値がデータにマップされます。キー値データベースには、データベース内の各フィールドに対応する一意のキーが含まれています。キー値データベースは、文字列または数値で構成されます。幅の広い列の配列は、行ではなく列にデータを格納します。ディメンションデータを格納する場合は、幅の広い列のストアを使用することをお勧めします。グラフデータベースは、データ項目を接続できるという点でユニークです。複雑で時間が重要なデータは、グラフデータベースに格納できます。

ビッグデータアプリケーションには Nosql が最適です。

大量のデータを取る必要がある場合は、SQL Server よりも nosql の方が適しています。 NoSQL データベースは、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを格納およびモデル化するために、従来のデータベースよりも好まれることがよくあります。そのため、膨大な量のデータを迅速に処理する必要がある大規模データアプリケーションに最適です。一方、SQL データベースは通常、相互に関連するテーブルが行と列で維持されるリレーショナルデータモデルを維持するタスクにより適しています。

Nosql で最も使用されているデータベースはどれですか?

ユーザー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、最も人気のある NoSQL データベースには、MongoDB、Apache Cassandra、Couchbase などがあります。

NOSQL データベースは、一般的なデータベースに進化しました。データベースは、従来のデータベースと同様に、一般的に実装コストが低く、幅広いデータ型を処理できます。半構造化データも格納できるため、分散コンピューティング環境に適しています。

Nosql データベースの種類

NoSQL データベースは、データの保存と取得に使用される非リレーショナルデータベースです。 NoSQL データベースは、大量のデータを格納する必要があるトラフィックの多い Web サイトやアプリケーションによく使用されます。 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高速でスケーラブルです。

包括的な用語としての NoSQL の使用は、SQL データベース以外のデータストレージの方法を指します。リレーショナルデータベースで使用される従来の行と列のテーブルモデルとは対照的に、それらは、これらほど構造化されていないデータモデルを使用します。実際、NoSQL データベースは互いに大きく異なります。スケールアウトアーキテクチャを備えたドキュメントデータベースは、多くの場合、最も広く使用されています。 e コマースプラットフォーム、取引プラットフォーム、モバイルアプリ開発は、アプリケーションのユースケースのほんの一例です。 MongoDB と PostgreSQL の比較では、主要な NoSQL データベースの詳細な比較が提供されます。列データベースは、列の値をすばやく集計できます。

彼らは、その方法が原因で、データを一貫して書き込むことができません。グラフデータベースの目的は、データ要素間の接続を検索して取得することです。これらは、SQL で複数のテーブルを結合するために必要なオーバーヘッドを削減します。

さまざまな利点を持つ NoSQL データベースは、近年ますます人気が高まっています。これは、大量のデータを処理でき、一貫性を確保するためにデータを複製でき、データを簡単に変更できる柔軟なデータ構造を使用できるという事実によるものです。
NoSQL データベースは、大規模なデータコレクションの管理に最適です。大量のデータを処理する機能、一貫性を確保するためにデータを複製する機能、必要に応じてデータを簡単に変更できる柔軟なデータ構造の使用など、従来のリレーショナルデータベースに比べてさまざまな利点があります。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースは、より柔軟で堅牢であるだけでなく、より組織化された形式でデータを格納できます。さらに、NoSQL データベースは使いやすく、構造化データ構造 (SQL) に依存しません。ブログの投稿や顧客データなど、特定の方法で整理する必要のないデータが理想的です。 NoSQL データベースを使用すると、より簡単にデータを保存できるため、より効果的かつ効率的にデータを保存できます。さらに、従来のデータベースよりも必要な処理能力が少ないため、大規模なデータセットに適しています。その結果、大量のデータのストレージを必要とするクラウドストレージや e コマースプラットフォームなどのアプリケーションに最適です。

データ分析に最適な Nosql データベース

データ分析に使用できるさまざまな NoSQL データベースがあります。ただし、一部のデータベースは他のデータベースよりもこのタスクに適しています。たとえば、MongoDB は使いやすく、強力なクエリ言語を備えているため、データ分析によく使用されます。 Cassandra、HBase、Redis など、データ分析に適したその他の選択肢があります。

NoSQL 言語は、データとデータ表現方法との間に何の関係もない非リレーショナルデータベースです。スケーラビリティと信頼性が高いため、分散環境で使用できます。 NoSQL データベースにクエリを実行する場合、コストのかかる結合が必要ないため、パフォーマンスラグについて心配する必要はありません。このセクションでは、さまざまなタイプの NoSQL データベースのいくつかを見てみましょう。ドキュメントベースの NoSQL データベースには、データを格納する JSON オブジェクトが含まれています。データは、キーと値のペアとしてキーと値のデータベースに格納されます。幅の広い列のデータベースには、多数の動的列を格納できます。

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