Nosql データベース: ビッグデータの未来

公開: 2023-03-04

Nosql データベースは、ほとんどのリレーショナルデータベースで使用される従来のテーブルベース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、大規模なアプリケーションのニーズを満たすために、より簡単にスケーリングできる、より柔軟なモデルを使用します。このため、nosql データベースはビッグデータアプリケーションによく使用されます。 nosql データベースの主な利点の 1 つは、一般にリレーショナルデータベースよりもアトミックであることです。これは、ロックを必要とせずに、同時更新と読み取りをより適切に処理できることを意味します。これにより、パフォーマンスが向上し、可用性とスケーラビリティが向上します。

MySQL 8.0 は、アトミックデータ定義言語(DDL) ステートメントをサポートしています。アトミックダイナミックレンジは、コンピューティングではアトミック DRL と呼ばれます。

MongoDB は、単一のドキュメントに対してアトミックな書き込み操作を採用しています。同じドキュメント内にフィールドを埋め込むことで、同じドキュメント内でフィールドを更新する必要がある場合に、フィールドが自動的に更新されるようになります。

Nosql データベースはアトミックですか?

トランザクションがアトミックな場合、トランザクションは完了または完全に失敗します。これは完全なトランザクションではありません。トランザクションが最初と最後にある場合、データベースの一貫性に変化はありません。トランザクションの開始時と終了時にデータの一貫性が必要です。

Nosql データベース: 酸性環境での使用は推奨されません

Nosql データベースは、ACID に準拠するように設計されていません。つまり、データベースをチェックするための管理システムは必要ありません。これは、nosql データベースが従来の DBMSに基づいておらず、代わりにドキュメント指向システムに依存しているという事実によるものです。その結果、データベースが ACID 環境で一貫性を保つことは保証できません。したがって、nosql データベースは避ける必要があります。

なぜ Nosql は酸性ではないのですか?

NoSQL データベースは ACID でも BASE でもありません (*)。本質的に、非常に柔らかく一貫した心の状態です。その結果、Amazon がこの機能を使用した場合、注文を満たすのに十分な数があるという保証なしに、Amazon から本を購入できるようになります。

データベースの ACID プロパティにより、すべてのトランザクションが計画どおりに実行され、データが常に一貫しており、データが失われないことが保証されます。 ACID ルールはより厳密ですが、BASE 原則はそれほど厳密ではなく、多少の逸脱が許容されます。たとえば、関連するデータベースの 1 つが使用できない場合でも、BASE のトランザクションをコミットできます。データベースが存在しない場合でも発生するトランザクションは、データの一貫性に大きな影響を与えないようです。さらに、データベースはソフトな状態であるため、別の場所から起動することができます。変更後すぐにデータが更新されるとは限りません。より多くの人々がそれを使用するにつれて、ウェブサイトもそうです。常に変化するのではなく、定期的に更新されます。 NoSQL アプローチはより柔軟で、データの管理方法に関して自由度が高くなります。ただし、場合によっては、この柔軟性により、特定の ACID プロパティが失われる可能性があります。その結果、厳密さがデータベースに不可欠な場合は、リレーショナルデータベースが優れた選択肢となります。

Mongodb: ルールの例外

Nosql データベースには特定の ACID 準拠レベルがありますが、ACID 要件が厳しい環境では使用しないでください。この規則の例外は、ACID に準拠していない MongoDB です。

Nosql データベースには酸性の特性がありますか?

問題の特定の NoSQL データベースに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。一部の NoSQL データベースには酸性プロパティがありますが、他のデータベースにはありません。ドキュメントを確認するか、ベンダーに問い合わせて、特定の NoSQL データベースに酸特性があるかどうかを判断することが重要です。

データへの変更は、ACID トランザクション中に単一のアトミック操作で行う必要があります。その結果、MongoDB トランザクションは、コレクション内のすべてのデータを読み取って変更を加えるか、コレクション内のすべてのデータを書き込んで変更を加える必要があります。データを読み取るトランザクションも、変更を受け入れるか、元に戻す必要があります。データを書き込むトランザクションも必要な変更を行う必要があります。そうしないと、データが破棄され、トランザクションが元に戻されます。 MongoDB のドキュメントモデルには ACID トランザクションが含まれていないため、この機能はサポートされていません。 MongoDB トランザクションタイプは、読み取り/書き込みまたは読み取り専用です。

Nosql とはどのような種類のデータですか?

NoSQL データベースは、従来のSQL データベースに代わるものとして使用できます。 SQL データベースと NoSQL データベースは非常に異なるシステムです。リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) で使用される従来の行と列のテーブルモデルとは構造的に異なるデータモデルを作成します。

クラスターにノードを追加すると、NoSQL データベースをスケールアウトして、パフォーマンスと可用性を向上させることができます。
NoSQL データベースをよりアクセスしやすくするために、複製することができます。
テーブル、リスト、グラフ、およびツリーはすべて、NoSQL データベースに見られる適応可能なデータ構造の例です。 NoSQL データベースは、幅広いアプリケーションとデータ型を格納するための理想的なプラットフォームです。

Nosql データベース

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モデルを使用しないタイプのデータベースです。代わりに、NoSQL データベースは多くの場合スキーマレスです。つまり、データを格納するために事前定義されたスキーマは必要ありません。これにより、非常に柔軟でスケーラブルになり、大規模なデータプロジェクトによく使用されます。

HBase のデータベースは、大規模なストレージとデータ検索用に設計されています。さらに、分散アーキテクチャをサポートしているため、データベースにノードを追加できます。さらに、さまざまな種類のデータをサポートしているため、さまざまな形式で情報を保存および管理するための理想的な選択肢となっています。
Cassandra は非常に信頼性が高く、優れたパフォーマンスを発揮することが証明されています。データは、ログ構造化データモデルをサポートするこのメソッドを使用して簡単にクエリできるテーブルに格納されます。さらに、アプリケーションは幅広いデータ型を処理できるため、一貫して処理する必要があるデータを処理する場合に最適です。

Nosql ベース

Nosql データベースは、表形式の列と行以外の形式でデータを格納する非リレーショナルデータベースです。多くの場合、従来のリレーショナルデータベースにはあまり適していない大量のデータを処理するために使用されます。

Mongodb が Acid に準拠していない理由

MongoDB は ACID 要件を満たしていませんが、ドキュメントレベルでトランザクショントランザクションをサポートしています。 NoSQL データベースはほぼすべての業界で使用されており、さまざまな目的で使用されています。使用する NoSQL データベースのタイプに応じて、一般的なユースケースが存在する場合と存在しない場合があります。

Nosql対Sql

SQL は、リレーショナルデータベースと通信するためにリレーショナルデータベースで使用されるプログラミング言語です。記述的データベースの概念は、行とテーブルが論理的にリンクされているデータモデルを指します。 SQL を必要としないデータベースバックエンド (DBM) は NoSQL と呼ばれます。

それにもかかわらず、開発者は SQL に代わるものを求めて、新しい、よりアジャイルな NoSQL テクノロジをますます採用しています。 NoSQL データベースに加えて、MongoDB、Cassandra、CouchDB などのテクノロジーで構成されています。データベースは、データを分散して格納するように特別に設計されているため、水平方向にスケーリング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とは対照的に、NoSQL データベースは、ACID トランザクションを維持する必要はありませんが、キー値データをより高速に格納する可能性が高くなります。いくつかのリレーショナルデータベース開発ツールを利用できますが、データベース駆動型アプリケーションの開発の基本である SQL を使用するツールはありません。 DynamoDB を使用してアドホックタスクを実行し、AWS マネジメントコンソール、AWS CLI、または NoSQL WorkBench を使用して、クラウドに接続できます。開発者は、人気が薄れつつある SQL の代わりに、ますます NoSQL データベースを好むようになっています。分散形式でデータを格納するために特別に設計された MongoDB、Cassandra、および CouchDB は、そのテクノロジの 1 つです。このデータベースは、高レベルの水平スケーリングを必要とするアプリケーションに最適です。

Nosql 対 Sql: 長所と短所

SQL データベースは、ドキュメントや JSON などの非構造化データに最適な NoSQL データベースよりも、複数行のトランザクションに関して優れたパフォーマンスを発揮します。 SQL データベースは、リレーショナルモデルを中心に構築されたレガシーシステムでも頻繁に使用されます。
私たちの実験では、NoSQL データベースはキー値ストレージに関して SQL よりも高速であることがわかりましたが、NoSQL データベースはすべての ACID トランザクションをサポートしていない可能性があり、データの不整合を引き起こす可能性があります。
SQL は、ACID プロパティに準拠し、データの整合性を維持し、冗長なデータソースを使用するため、複雑なクエリに対して NoSQL よりも安全です。
この時点でどちらのデータベースも置き換えることはできません。 SQL データベースは、クエリ速度を維持しながら一貫してデータと一貫性を保つことができる場合にのみ、NoSQL データベースの実行可能な代替手段となります。

NosqlはAcidをサポートしていますか

問題の特定の NoSQL データベースに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。一部の NoSQL データベースは、acid トランザクションをサポートしていますが、サポートしていないデータベースもあります。使用している特定のデータベースのドキュメントを確認して、acid トランザクションがサポートされているかどうかを判断することが重要です。

Nosql データベースには固定テーブル構造がありません

Nosql には固定テーブル構造がなく、ACID 関数はまったくサポートされていません。データは、その一貫性の結果として、最終的に一貫性が保たれます。

Nosql データベース

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モデルを使用しないタイプのデータベースです。代わりに、拡張と操作が容易な、より柔軟なスキーマレスデータモデルを使用します。 NoSQL データベースは、データが大きすぎたり複雑すぎたりして従来のリレーショナルデータベースに格納できないビッグデータアプリケーションによく使用されます。

ニーズに最適な Nosql データベース

NoSQL データベースは、幅広いアプリケーションのために急速に拡大しているタイプのデータベースです。グラフデータベース、キー値データベース、ドキュメントデータベース、ワイドカラムデータベースは、データ構造の例です。それぞれに長所と短所があるため、ニーズに合った適切な製品を選択することが重要です。 Cassandra は、大量のデータを検索して迅速に更新するための優れたツールです。サポートされているデータモデルには、キー値モデル、ワイドカラムモデル、およびグラフモデルが含まれます。 Cassandra の低レイテンシーは、スケーリングの容易さに加えて、大規模なデータセットに適しています。 HBase は、その高い競合耐性と高度に分散された性質のため、高度に分散された耐性のあるデータの一般的な選択肢です。さらに、HBase は非常に高速であるため、高速データアクセスに最適です。 Hypertable NoSQL データベースは、特にグラフに適した新しいタイプの列ベースのデータベースです。ハイパーテーブルは、非常にスケーラブルであるだけでなく、その高いレベルのスケーラビリティにより、大規模なデータセットにも使用できます。

エンタープライズ Nosql

エンタープライズ NoSQL は、組織が大量のデータを管理および処理するのに役立つ強力なツールです。これは、大規模なデータロードを処理できるスケーラブルで高性能なデータベースです。エンタープライズ NoSQL を使用してリアルタイムでデータを処理および分析できるため、組織はより適切な意思決定を行い、運用を改善できます。

Dynamo のような Nosql データベースはビッグデータに適しています

Dynamo のセカンダリインデックスは、Uber のセカンダリインデックスの利点であることに加えて、その利点の 1 つでもあります。
NoSQL は、はるかに効率的にスケーリングできるため、ビッグデータに最適です。従来のリレーショナルデータベースと比較すると、データベースの速度も大幅に向上します。