NoSQL データベース: 2 列の設計

Nosql データベースは、高性能、水平方向のスケーラビリティ、および容易な管理を提供するように設計されています。 これらは、従来のリレーショナル データベースが苦労するビッグ データ アプリケーションでよく使用されます。 2 列の nosql データベースは、2 つの列を使用してデータを格納する nosql データベースです。 これは、複数の列を持つ複数のテーブルを使用する従来のリレーショナル データベースとは対照的です。 多くの場合、2 列の nosql データベースは、従来のデータベースよりもスケーラブルで管理が容易です。

NoSQL は、リレーショナル モデルを克服することで新境地を開拓し、他の方法では利用できない、または実現が困難な強力な機能を可能にします。 NoSQL データベース ストアまたはシステムはオブジェクトのコレクションであり、各オブジェクトはドキュメント、グラフ、列、または行で表されます。 ドキュメント ストアは、本質的に、連想キー ペアと複雑なデータ スキーマを持つデータ スキーマとして機能します。 データは、リレーショナル データベースの場合と同様に、列ストアの列に編成されます。 列の容量は通常、無限の範囲内です。 圧縮ストレージと列ストア ストレージはどちらも優れた形式のストレージです。 圧縮は非常に効果的であり、列ストア ストレージもデータを格納する効率的な方法です。

リレーショナル データベースと比較して、集計クエリの速度は高速です。 データ設計は水平であるため、OLTP アプリは列型ストアと互換性がありません。 列ストアは非常に効果的なソリューションを提供しますが、必ずしも自然な制約が伴うわけではありません。 ただし、列は一貫性が低く、一貫性を保証するために行を複数回書き直す必要があります。 ネイティブのセキュリティ機能がないため、すべての NoSQL データベースはオンライン攻撃に対してより脆弱です。 サイバーセキュリティが最優先事項である場合は、リレーショナル モデルを使用するか、更新しやすい方法でスキーマを定義することを検討することをお勧めします。

Cassandra、HBase、Hypertable などの列ベースの NoSQL データベースを使用できます。

Nosql 列データベースとは

これらのデータベースは、NoSQL 形式の高度に分析的で複雑なクエリ用に構築されています。 列データベース は、リレーショナルデータベースと同様に、データを行ではなく列で格納します。 サブグループは、列をグループ化することによって形成されます。 このタイプのデータベースには固定のキー名または列名はありません。

従来のリレーショナル データベースとは対照的に、NoSQL データベースは非リレーショナル形式でデータを格納します。 ドキュメント タイプには、キー値タイプ、ワイドカラム タイプ、およびグラフ タイプがあります。 NoSQL データベースの台頭は、2000 年代後半のストレージ コストの急激な低下によって引き起こされました。 開発者は、大量の非構造化データを保存できるため、このテクノロジを非常に柔軟に使用できます。 ドキュメント データベース、キー値データベース、ワイド カラム ストア、およびグラフ データベースは、最も一般的な NoSQL データベースです。 参加する必要がないため、クエリは 1 分以内に完了することができます。 ユースケースは、最も基本的なもの (財務データなど) から、より精巧なもの (スマートな猫用トイレの IoT 測定値の保存など)、さらに面白いものまでさまざまです。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースへの移行が適切な場合と、移行すべき理由について説明します。 さらに、NoSQL データベースに関するよくある誤解について詳しく見ていきます。 データベース ビルダーによると、MongoDB は人気のある非リレーショナル データベースです。 このチュートリアルでは、コンピューターに何もインストールせずに MongoDB データベースにクエリを実行する方法を学習します。 MongoDB データベースはクラスターに格納できます。 クラスターを確立すると、Atlas が頼りになるデータ リポジトリになります。 データベースを作成するには、Atlas Data Explorer、MongoDB シェル、または好みのプログラミング言語の 3 つの方法があります。

次の例では、Atlas のサンプル データ セットをインポートします。 NoSQL データベースには、高速クエリの実行、柔軟なデータ モデルの使用、水平スケーリングの実行など、多くの利点があります。 データ エクスプローラーを使用して、新しいドキュメントを挿入したり、既存のドキュメントを編集したり、ドキュメントを削除したりできます。 集計フレームワークは、データを分析するための強力なツールです。 これは、Atlas と Atlas Data Lake でデータを視覚化する最も簡単な方法です。

MongoDB は、堅牢で弾力性があり、使いやすいプラットフォームであるため、非常に人気のあるオープン ソース データベースです。 使いやすいので、小規模企業から大規模な公開 Web サイトまで、大量のデータを必要とするあらゆるアプリケーションにとって理想的なソリューションです。 より洗練されたデータ モデルを備えた NoSQL データベースを探している場合は、Cassandra を検討する必要があります。 より強力なデータ構造を備えているため、大規模なデータ分析やデータ集約型のアプリケーションに最適です。 MongoDB は NoSQL 分野の明らかなリーダーであり、柔軟でスケーラブルなデータベースの構築を検討しているすべての人に適しています。

Mongodb 列はデータベースですか?

Cassandra データベースと HBase データベースは、列数の多いデータベースです。 ドキュメント データベースは、キーとドキュメントと呼ばれるデータ構造の 2 つの部分で構成されます。 ドキュメントには、さまざまなキーと値のペア、またはキーと配列のペア、およびネストされたドキュメントを含めることができます。 ドキュメント データベースには、ドキュメント データベースである MongoDB が含まれます。

Mongodb: 列、データ型、およびフィールド

MongoDB の列はデータ値を表します。 データベース テーブルには、フィールドの形式でデータが格納されます。 フィールドは、表示される列にちなんでテーブル内で名前が付けられます。テーブルの最初の列は id と呼ばれます。 実際、フィールドのデータ型に関係なく、その名前は常に同じです。 一般に、フィールドには任意のタイプのデータを含めることができます。
データは任意のフィールドに格納できます。 フィールドは、文字列、配列、またはドキュメントなどにすることができます。
テーブル内の各フィールドには一意の名前があります。

列指向ストレージを提供する Nosql データベースはどれですか?

オープン ソースで構築された列指向の NoSQL データベースである Apache HBase は、オープン ソースのオペレーティング システムに基づいています。 Apache Hadoop フレームワークを採用しています。 HBase を使用すると、列を使用した圧縮およびストレージによって大量のスパース データを格納できるため、フォールト トレラントで効率的なデータ ストレージに使用できます。

カラムナ データベースの利点

列には行ではなくデータが含まれるため、列データベースは行にデータを格納しないという点で異なります。 カラム型ストレージには、パフォーマンスの向上やストレージ要件の削減など、いくつかの利点があります。 カラムナ データベースを使用することには、いくつかの利点があります。 パフォーマンスの向上: 列データベースは、列にデータを格納できるため、従来の行ベースのデータベースよりも高速であり、読み取りも高速です。 コンパクトなバイナリ データ ストレージ: カラム型データベースは、コンパクトなバイナリ形式でデータを格納できるため、行ベースのデータベースよりも必要なストレージが少なくて済みます。 柔軟性の向上: 列ベースのデータベースは、さまざまな形式でデータを格納できるため、行ベースのデータベースよりも柔軟性があります。 強力なデータ ストレージ ツールであることに加えて、列は強力な分析データベースです。 パフォーマンスが向上し、必要なストレージが少ないため、迅速なパフォーマンスと低ストレージ コストを必要とするアプリケーションに最適です。

シンプルな Nosql データベースとは

NoSQL データベースでは、データはテーブルではなくドキュメントに格納されます。 それらを「SQLだけではない」と分類してから、さまざまなデータモデルに分割した方が便利です。 NoSQL データベースには、純粋なドキュメント 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、さまざまなタイプを含めることができます。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースではなくドキュメントにデータを格納できます。 現代のビジネス ニーズは、柔軟でスケーラブルで、変化する要件に迅速に対応できるデータ管理プラットフォームによって満たされています。 ドキュメント データベース、キー値ストア、幅の広い列のデータベース、およびグラフ データベースは、NoSQL データベースの例です。 Global 2000 は、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 データベースを急速に採用しており、その普及は日々進んでいます。 これら 5 つの傾向のため、ほとんどのリレーショナル データベースはそれらを処理できません。 データベースの特殊化は、アジャイル開発に必要な柔軟性を欠いているため、アジャイル開発の大きな障害となっています。 NoSQL のデータ モデルは、アプリケーション モデルによって定義されるという点で、他の言語のモデルとは異なります。

NoSQL では、データのモデル化方法に関する静的な定義はありません。 JSON は、ドキュメント指向データベースのデータ ストレージの事実上の標準形式です。 これらのフレームワークにより、必要なフレームワークの数が減り、アプリケーション開発が簡素化され、ORM が不要になります。 N1QL (「ニッケル」と発音) は、Couchbase Server 4.0 で導入された強力な SQL-to-JSON クエリ言語です。 標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントをサポートするだけでなく、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) など、さまざまな機能をサポートします。 スケールアウト アーキテクチャを使用し、単一障害点を必要としない NoSQL データベースの運用上の利点は数多くあります。 オンラインでの顧客とのやり取りが増えるにつれて、安定した Web サイトとモバイル アプリを維持することがより重要になります。

NoSQL データベースは、プログラミングの知識をほとんどまたはまったく必要とせず、構成可能で、迅速にスケーリングできます。 読み取りから書き込み、保存まで、幅広いメディアに対応するように設計されています。 さまざまなサイズのクラスターの管理と監視など、さまざまな規模で運用できます。 分散 NoSQL データベース内の複数のデータ センター間でデータを複製するための個別のソフトウェアは必要ありません。 さらに、アプリケーションは、ハードウェア ルーターを介して即時のディザスタ リカバリを保証できます。つまり、データベースが問題を発見するのを待ってから独自のリカバリを実行する必要がありません。 今日の Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) 環境では、NoSQL データベースがますます使用されています。

この柔軟性は、データベースの情報を更新または追加する必要がある場合に非常に役立ちます。 さらに、SQL データベースは通常、NoSQL データベースとは異なる方法でデータを保存します。 これにより、最も必要なときに探しているものを簡単に見つけることができます。
NoSQL データベースは、データ処理に関して優れた柔軟性を提供します。 ユーザーがスキーマを指定しなくても、アプリケーションを起動できます。 さらに、NoSQL データベースにより、さまざまな種類のデータを自由に保存できます。 ニーズが進化するにつれて、より多くのタイプを追加できるようになります。
データベースのデータを更新または追加するときは、この柔軟性を念頭に置いておくことをお勧めします。

Nosqlシステムの最も単純な形式は何ですか?

キー値ストアは、実際の NoSQL データベースの例です。 データベース内のすべてのデータ要素は、名前 (またはキー) と値で構成されるキーと値のペアとして格納されます。

NoSQL データベースには、非常に柔軟なストレージ構造があります。 一方、NoSQL データベースは、構造化データと非構造化データの両方を格納できます。 ドキュメント データベースは、格納されているドキュメントを識別するために文字列、パス、または URL を使用するデータベースです。 データベース管理をほとんどまたはまったく必要とせず、高レベルのパフォーマンスを備えた SQL データベースはありません。 データは、グラフ データベースの一部としてノードとエッジに格納されます。 ノードは人、場所、または物の表現であり、エッジはノード間の関係の表現です。 NoSQL データベースにデータを格納するには、GET、PUT、DELETE などのコマンドが使用されます。

Nosql データベースは、大量のデータを格納するための優れた選択肢です

NoSQL データベースは、データベース管理者の知識を必要としない大量のデータを格納するのに理想的です。 たとえば、NoSQL データベースを使用して、センサー ネットワーク データを保存できます。 一般に、キー値ストアは最も単純なタイプの NoSQL データベースであり、キャッシュの目的で頻繁に使用されます。

Nosql とその型とは?

Nosql は、データ ストレージにキー値ストア、ドキュメント ストア、列ストア、またはグラフ形式を使用するデータベースの一種です。 これは、データ ストレージに表形式を使用する従来のリレーショナル データベース管理システム(RDBMS) の強力な代替手段です。 Nosql データベースは拡張性が高く、アプリケーションのニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。 また、可用性が高く、複数のサーバー間で簡単に複製できます。 Nosql データベースは、高いパフォーマンスとスケーラビリティを必要とするアプリケーションに最適です。 また、柔軟なデータ モデルを必要とするアプリケーションにも適しています。

NoSQL データベースは、従来のデータベースと同じ方法でデータ ストレージを処理しないことに注意することが重要です。 シンプルな設計、シームレスな水平スケーラビリティ機能、きめ細かな可用性制御は、NoSQL の主な機能のほんの一部です。 NoSQL には多くの利点がありますが、欠点もあります。 トランザクション管理に関しては、通常、従来のデータベースが好まれます。 リレーショナル データベースは依然としてさまざまなビジネス目的で使用されていますが、主に NoSQL データベースがその使いやすさから人気を集めています。 Noql データベースは、さまざまな業界セグメントの企業によって、リアルタイムのクラウド、Web、およびビッグ データ アプリケーションを管理するために使用されています。 NoSQL ソリューションでは、すべてのノードが同じプロパティ セットを持つため、サーバーレスのピアツーピア アーキテクチャが可能になります。

パフォーマンスの向上に加えて、この更新により、継続的な可用性と優れた読み取りおよび書き込み速度が提供されます。 NoSQL データベースには 5 つの主要なタイプがあり、それぞれに独自の長所と短所があります。 理想的なバリエーションの欠如が存在します。 企業は、特定のタイプを選択するのではなく、特定のビジネス要件に基づいて 1 つのタイプを選択する必要があります。 NoSQL のキーと値のペアは、一意のキーと特定のデータ項目へのポインターを使用するという点で、ハッシュ テーブルと概念的に似ています。 DynamoDB、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB、および Oracle BDB は、利用可能な NoSQL データベースのほんの一例です。 列内の NoSQL データベースは手続き的に構造化されており、列はアプリケーションに応じて個別に処理されます。 このようなデータベースで通常処理されるアプリケーションには、ビジネス インテリジェンス、データ ウェアハウス、CRM システムなどがあります。

マルチリレーショナルでグラフ モデルを持つ NoSQL データベースを使用して意思決定を行うことができます。 保存中、ノードはエンティティを表すために使用され、エッジは関係を表します。 ここで関係を確立するプロセスは、データが既に存在するため簡単です。 このタイプのデータベースの大部分は、ソーシャル ネットワークや空間データ分析などのアプリケーションで使用されます。 MongoDB のようなドキュメント指向の NoSQL データベースは、動的スキーマを使用してドキュメントを格納します。 CouchDB では、ドキュメントの格納に JSON データ交換形式が使用されますが、ソリューションでは、ドキュメントのインデックス作成、変換、結合に JSON データ交換形式が使用されます。 Oracle NoSQL Database には、キー値と JSON テーブルのデータ モデルが含まれており、オンプレミスまたはクラウド経由でデプロイできます。

特殊なグラフ データベースである InfiniteGraph は、グラフ データ モデル用に構築されています。 これは、大量のデータをサポートするクラウドベースのスケーラブルなソリューションです。 複雑なグラフまたは値ベースのクエリは、その「DO」クエリ言語を使用して実行できます。 このソリューションは、医療、電気通信、サイバーセキュリティ、金融、製造、ネットワーキングなどの業界セグメントで頻繁に使用されています。

Nosql データベース: 概要

NoSQL などの従来のリレーショナル データ構造に依存しないデータベース アーキテクチャは、NoSQL データベースと呼ばれます。 NoSQL データベースは、キー値ストア、幅の広い列ストア、およびグラフを持つものとして説明できます。

Nosql データベース チュートリアル

Nosql データベースは、速度と柔軟性の必要性が高まるにつれて、ますます人気が高まっています。 このチュートリアルでは、Nosql の簡単な紹介と、それを使い始める方法について説明します。 Nosql データベースは、スキーマを使用しない、またはデータを表形式で保存する必要がないという点で、従来のリレーショナル データベースとは異なります。 これにより、はるかに高速なデータ取得が可能になり、リアルタイムのデータ アクセスを必要とするアプリケーションに最適です。

Nosql データベースの例

一般的な nosql データベースの例として、MongoDB、CouchDB、および Cassandra があります。 これらのデータベースは、大量のデータを効率的に処理できるため、ビッグ データ アプリケーションによく使用されます。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースではなく、MongoDB などの非リレーショナル形式でデータを保存します。 NoSQL アプローチは、固定スキーマを必要とせず、結合を必要とせず、数分でスケーリングできます。 NoSQL データベースの主な目的は、膨大なストレージ要件を持つ大規模な分散データ ストアを作成することです。 Twitter、Facebook、Google などの企業は、ユーザーから 1 日あたり数テラバイトのデータを分析しています。 分散モードの NoSQL データベースには単一の制御ユニットまたはストレージがなく、単一の NoSQL データベースではないことを意味します。 これにより、複数のデータベースを展開して管理する必要がなくなるため、同じデータに対して複数のデータベースを用意する必要がなくなります。 分散データベースの利点は、使用されるコピーの数に関係なく、データを引き続き使用できることです。

キー値ストアでは、すべてがキーまたは値としてラベル付けされます。 カラム ファミリー ストアは、さまざまなコンピューター上で大量のデータを格納および処理します。 ドキュメント データベースは、基本的に、ドキュメント データベースに格納されている他のキーと値のコレクションのバージョンのコレクションです。 半構造化ドキュメントも JSON に保存されます。 データベース グラフは、SQL などのデータベースとは異なり、高レベルの宣言型クエリ言語機能を備えていません。 これらのデータベースに対してクエリが実行されると、クエリはデータ モデル固有の方法で処理されます。 RESTful インターフェイスは、多くの NoSQL プラットフォームのオプションです。

テーブルを疎に接続するリレーショナル データベースとは対照的に、グラフ データベースは複数のリレーショナル構造を特徴とします。 グラフ データベースは、単一のバックエンドと共に複数のデータ モデルを処理することを目的としています。 NoSQL の世界ではマルチモデル データベースについて多くの話題があり、将来的にも多くの関心が寄せられています。 http://db-engines.com/en/ranking.

Amazon は Nosql または Sql ですか?

データベース駆動型アプリケーションを開発するためのツールはリレーショナル データベースで利用できますが、それらはすべて他のスクリプト言語ではなく SQL に依存しています。 AWS マネジメントコンソール、AWS CLI、またはNoSQL WorkBenchを使用して、DynamoDB を操作し、アドホック タスクを実行できます。

SQL対Nosql

SQL で記述されたデータベースは垂直方向にスケーラブルですが、NoSQL で記述されたデータベースは水平方向にスケーラブルです。 データベース テーブルは SQL に使用され、ドキュメント、キー値、グラフ、またはワイドカラム ストアは NoSQL データベースに使用されます。 SQL データベースは NoSQL データベースよりも複数行のトランザクションに適していますが、NoSQL 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適しています。

データはデータ サイエンスのすべてのサブフィールドに関連しているため、データを理解することが重要です。 データベース管理システム (DBMS) は、データ ストレージの最も一般的な形式です。 DBMS とやり取りして通信するには、DBMS の言語を使用する必要があります。 SQL (Structured Query Language) は、DBMS と対話するために使用されるプログラミング言語です。 ここ数年で出現したもう 1 つの用語は、NoSQL データベースです。 データは、非リレーショナル データベースのテーブルやレコードには保持されません。 したがって、特定の要件に合わせて最適化され、最大のパフォーマンスが得られるように設計されています。

最も一般的な 4 つのタイプには、グラフ データベース、列指向のテーブル、ドキュメント指向のテーブル、およびキーと値のペアがあります。 Python では、MongoDB などのドキュメント指向のデータベースを表示できます。 本質的に、NoSQL データベースでは、データ構造をより細かく制御できます。 一方、SQL データベースはより厳密であり、データ型に関しては柔軟性が低くなります。 初心者としては、SQL と NoSQL が望ましいかもしれません。 プログラムの長所と短所、および開発を容易にするデータ、アプリケーション、およびプロセスに基づいてプログラムを選択する必要があります。 SQL が NoSQL やその書き方よりも優れているとは言えません。 データに耳を傾けると、自分にとって何が最適かが明確になります。