NoSQL ドキュメント データベース

公開: 2022-11-19

Nosql ソフトウェア アプローチは、データがリレーショナル データベースに適していない場合にドキュメント データベースに使用されます。 ドキュメント データベースはドキュメントのコレクションであり、リレーショナル データベースのレコードに似ています。 各ドキュメントには一連のキーと値のペアが含まれており、キーはリレーショナル データベース テーブルの列に似ています。

従来のデータベースに対する NoSQL の利点は数多くあります。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースのように行と列ではなく、ドキュメントなどの単一のデータ構造にデータを格納します。 非リレーショナル データベース設計のため、迅速なスケーリングが可能であり、大規模で通常は構造化されていないデータ セットを管理するためのスキーマがありません。 データベース NoSQL データベースは、機能するためにテーブルを接続する必要がないため、その必要がなくなります。 NoSQL は、さまざまなデータ構造を提供するため、モバイル アプリ、ソーシャル ネットワーク、およびデータ分析に役立ちます。 NoSQL とリレーショナル データベースは機能が異なりますが、ビジネスで広く使用されています。 ドキュメント データベースはデータをドキュメントとして保存し、アプリケーションでデータを整理して保存するために使用されます。

ドキュメント データベースは、コンテンツ管理システムとユーザー プロファイルで頻繁に使用されます。 幅の広い列のデータベースでは、ユーザーは列にデータを入力することで、必要な列のみにアクセスできます。 Apache Cassandra と Apache HBase は、このタイプのデータベースの 2 つの優れた例です。 グラフ データベースは、グラフ内の要素間の接続のネットワークを格納および管理します。 データはディスクではなくメイン メモリに存在するため、既存のディスク ベースのデータベースよりも高速にアクセスできます。 マイクロサービス プラットフォームは、アプリケーション全体に対して単一の共有データ ストアを必要としないため、魅力的なオプションです。 IBM NoSQL データベース スイートには、さまざまな目的のための幅広い NoSQL データベースとアプリケーションが含まれています。 これは、IBM Cloud Pak for Data へのアドオンとして構築された MongoDB Enterprise Advanced 用のデータ管理プラットフォームです。 このサービスは、Apache CouchDB、PouchDB、Python や Ruby などのライブラリなど、多くの一般的な開発スタックと互換性があります。

最も単純な NoSQL データベースはキー値ストアです。 キー値データベースの項目が追加または削除されると、属性名だけでなく値も追加 (または削除) されます。

NoSQL データベースのデータは、はるかに柔軟な方法で処理できます。 アプリケーションの操作を開始するために、アプリケーション スキーマを指定することはできません。 さらに、NoSQL データベースはデータ型を制限しません。 要件の変化に応じて、アカウントにさらに種類を追加できます。

Amazon DocumentDB は、ドキュメント データ モデルの良い例です。 CosmosDB はデータベースの一種です。

NoSQL データベースとは他のタイプのデータベースとの違いは何ですか? リレーショナル データベース管理システムである Microsoft SQL Server は、同社の主力製品です。

Nosql データベースは何に使用されますか?

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NoSQL データベースは、高レベルのデータ ストレージを必要とする大規模なデータ ストア向けに設計されています。 その結果、NoSQL は、リアルタイム Web アプリ、Customer 360 アプリケーション、オンライン ショッピング、オンライン ゲーム、モノのインターネット アプリケーション、ソーシャル ネットワーク、およびオンライン広告の開発に最適なテクノロジです。

NoSQL データベースに保存されるデータは、従来のリレーショナル データベースとは異なる形式で保存されます。 ドキュメント タイプには、キー値テーブル、ワイドカラム テーブル、およびグラフ タイプが含まれます。 2000 年代後半、ストレージ コストが大幅に低下した結果、NoSQL データベースが登場し始めました。 これらのシステムの機能により、開発者は大量の非構造化データを管理できると同時に、大きな柔軟性も提供できます。 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、グラフ データベースは、NoSQL データベースのほんの一例です。 結合がないため、高速なクエリが可能になります。 最も深刻なもの (財務データなど) から遊び心のあるもの (スマートな猫用トイレからの IoT 測定値の保存など) まで、さまざまなユース ケースがあります。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースが適切な選択である理由について説明します。 このセクションで取り上げる NoSQL データベースについては、いくつかの誤解もあります。 DB-Engines によると、MongoDB は世界で最も人気のある非リレーショナル データベースです。 チュートリアルから何もインストールしなくても、コンピューターで MongoDB データベースのクエリを開始できます。 クラスターを作成すると、 MongoDB データベースが格納されます。 クラスターをセットアップしたら、Atlas へのデータの配置を開始できます。 データベースを手動で作成する場合は、Atlas Data Explorer、MongoDB シェル、またはお気に入りのプログラミング言語のいずれかで作成できます。

例として、Atlas のサンプル データ セットをインポートできます。 NoSQL データベースを作成できるのは、柔軟性があり、水平方向にスケーリングし、電光石火をすばやくクエリし、他の多くの利点があるためです。 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の強力なツールは、データの分析に最適です。 Atlas と Atlas Data Lake には、データを視覚化できる多数のチャートがあります。

NoSQL データベースには、従来のリレーショナル データベースよりも優れた点がいくつかあります。 さらに、これらのシステムの規模により、データ ストレージの効率が向上します。 さらに、データ アクセスがより便利になり、より迅速にアクセスできるようになります。 また、通常の家電よりも維持費が安く済みます。 NoSQL データベースの人気は、従来のデータベースよりも多くの利点があるため、近年増加しています。 一方、NoSQL データベースには欠点があります。 また、特定のタイプのデータが適切であるかどうかなど、いくつかの問題もあります。 また、従来のリレーショナル データベースよりも学習と使用が難しい場合があります。

Nosql ドキュメント データベースとは

Nosql ドキュメント データベースは、ドキュメントの形式でデータを格納するデータベースです。 これらのデータベースは、スケーラブルで大量のデータを処理できるように設計されています。 Nosql ドキュメント データベースは、大量のデータを処理できる必要がある Web アプリケーションによく使用されます。

ドキュメント指向データベースまたは NoSQL ドキュメント ストアは、従来のデータベースが提供する単純な行と列よりもユーザーにとってはるかに便利な形式でデータを格納します。 これらのファイルには、(データベースがファイルを理解できるように) 標準形式に準拠したドキュメント形式が使用されます。 状況に応じて、使用するフォーマットが異なる場合があります。 JavaScript プログラミング言語は、JSON、XML、YAML などのデータ表現形式を作成します。 ドキュメント データベースは、この目的に役立つように設計されています。 アプリケーション駆動型のデータ モデルは、ドキュメント データベースによってサポートされています。 さらに、専門のデータベース モデリング チームは必要ありません。

NosDB は と統合されます。 ADO.NET プロバイダーと統合の両方を備えた NET スタック。 Visual Studio と Microsoft PowerBI の両方をダウンロードできます。

NoSQL データベースは、複数のサーバーにデータを分散することにより、大量のデータを処理するためにスケールアウトできます。これは、通常、データの 1 つのコピーを多数のサーバーに格納するリレーショナル データベースよりも効率的です。
データ レプリケーションは、NoSQL データベースがデータをあるサーバーから別のサーバーにレプリケートして、障害が発生した場合でもデータを利用できるようにする機能です。
データは、JSON、HBase、MongoDB などの NoSQL データベースにさまざまな形式で格納できます。 特定のアプリケーションに合わせた方法でデータを保存することができます。

Nosql ドキュメント データベースの例

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NoSQL ドキュメント データベースは、ドキュメント指向のデータ モデルを使用するタイプのデータベースです。 このデータ モデルは、JSON ドキュメントなどのドキュメントで表現される方法と同様の形式でデータを表現する方法です。 ドキュメント データベースを使用する利点の 1 つは、簡単に拡張および更新できることです。 もう 1 つの利点は、ドキュメント データベースを使用して、テキスト、画像、ビデオなどのさまざまな形式でデータを格納できることです。

最高の Nosql データベース

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、最も一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、Redis などがあります。 これらのデータベースはすべて拡張性が高く、高いパフォーマンスを提供します。

NoSQL データベースは、同時に複数のユーザーからの大量のデータ要求に圧倒されているビジネスにとってますます重要になっています。 さらに、MarkLogic の ACID データ原則に準拠しているため、データベース クエリの一貫性を確保できます。 ScyllaDB は、途方もない数の同時実行レベルを持つ NoSQL データベースです。 ドキュメント データベースは、人気のある NoSQL データベースである MongoDB の焦点です。 MongoDB データ プラットフォームは、水平方向のスケールアウト アーキテクチャにより、大量のトラフィックとデータを処理できます。 データの精度に影響を与えることなく、大小さまざまな量のデータを処理できる Apache Cassandra の能力は、その速度によって実証されています。 NoSQL データベースの専門家によると、Couchbase は適応性の高いデータベースです。

DynamoDB は、データセット全体をメモリに格納するように設計された NoSQL データベースです。 Amazon Web Services (AWS) スイートの一部であるため、使用するためにハードウェアを購入する必要はありません。 さらに、DynamoDB はデフォルトですべてのデータを暗号化するため、AWS プラットフォーム経由で簡単にバックアップにアクセスできます。 この記事では、NoSQL データベースの違いについて説明します。 Web アプリの特定のニーズに最適な NoSQL データベースを選択する際に考慮すべき重要な要素がいくつかあります。 一方、DynamoDB は、Amazon Web Services を使用してより多くの Web アプリを開発するにつれて、人気が高まっています。

最優秀文書データベース

ドキュメント データベースは、ドキュメント指向の情報を格納、取得、および管理するために設計されたデータベースです。 ドキュメント データベースは、非構造化データまたは半構造化データの大規模なコレクションを管理するためによく使用されます。 最高のドキュメント データベースは、ドキュメントのインデックス作成、検索、および管理のための豊富な機能を提供します。 また、スケーラビリティと高可用性も提供します。

ドキュメント データベースは、データ製品のNoSQL ファミリーの一部です。 フィールドとネストされた構造を持つドキュメントを使用して、データをフリーフォームで保存できます。 7 つのプロジェクトはすべてオープン ソースであるため、人々がそれらを使い始めるのを妨げる実際的な障壁はありません。

Nosql データベース一覧

NoSQL データベースには多くの種類があり、それぞれに独自の長所と短所があります。 最も一般的な NoSQL データベースは、MongoDB、Cassandra、Redis、および HBase です。

リレーショナル データベースに依存するのではなく、NoSQL データベースはさまざまな方法でデータを管理できます。 最も人気のある上位 5 つの NoSQL データベースと、その人気の理由 (MongoDB、Cassandra、Elasticsearch、Amazon DynamoDB、および HBase) を見ていきます。 ユース ケースの全文を検索する必要がある場合、このデータベースは私たちの組織にとって最良の選択です。 このデータベースを使用すると、膨大な量のデータを保存しながら調べることができます。 Amazon DynamoDB の主な目的は、あらゆる規模で高性能アプリケーションのパフォーマンスを実現することです。 1 日で 10 兆のリクエストを処理できます。これは、それを使用する約 700 の組織のうち約 700 に相当します。 DynamoDB の単純なキーと値のクエリで多数のクエリを処理する必要がある場合は理想的です。 ペタバイト単位のデータを処理できますが、データ量が少ないと要件を満たすことができません。 ランダムでリアルタイムのデータ アクセスが必要な場合は、このデータベースを使用することをお勧めします。

Nosql対Sql

SQL 言語は、リレーショナル データベースに格納されているデータベースと通信するために使用されます。 リレーショナル データベース内の行とテーブルの間の論理リンクは、レコードによって表されます。 一般に SQL と省略される NoSQL は、データベース管理の非リレーショナル クラスです。

データは、すべてのデータ サイエンス サブフィールドの基盤です。 必要なデータがデータベース管理システム (DBMS) に格納されていることがよくあります。 DBMS と対話して通信する場合は、その言語を使用する必要があります。 SQL (Structured Query Language) は、DBMS がデータを操作するために使用できるプログラミング言語です。 データベースの分野では、NoSQL データベースと呼ばれる新しい用語が近年登場しています。 NoSQL データベースにはデータが保存されないため、NoSQL データベースにテーブルやレコードを保持する必要はありません。 したがって、特定のアプリケーションの要件に合わせて調整することを目的としています。

これら 4 種類のデータベースは通常、列指向、ドキュメント指向、キーと値のペア、およびグラフ データベースです。 ドキュメント指向のデータベースである MongoDB は、Python データベースの一例です。 データ構造を設計できることは、NoSQL データベースの大きな利点です。 一方、SQL データベースは、より厳密な構造とより制限された型のデータを持っています。 初心者の場合は、SQL から始めてから NoSQL に移行することをお勧めします。 データ、それが提供するアプリケーション、および開発プロセスの利便性に基づいて、最もメリットのあるものを選択する必要があります。 結局、SQL が NoSQL やその構築方法よりも優れているとは言えません。 データに耳を傾ければ、最適なソリューションを選択できます。

Oracle NoSQL Databaseは、低遅延応答、データ モデルの弾力性、および柔軟なデータ ストレージを必要とする、今日の最も要求の厳しいアプリケーションに合わせて調整できます。 レイテンシが低く、データ量が多いため、非常に高いレベルのデータ処理を必要とするアプリケーションに最適です。 さらに、NoSQL データベースは、さまざまなデータ モデルと幅広いデータ構造をサポートできます。 その結果、さまざまな方法で幅広いデータ型を処理する必要があるアプリケーションに最適です。 一方、Oracle NoSQL データベースは、最も要求の厳しいアプリケーションで使用できる、強力で用途の広いデータベース ソリューションです。

Nosql チュートリアル

Nosql チュートリアル? NoSQL は、ますます一般的になっているデータを保存する新しい方法です。 これは、従来のリレーショナル データベースの優れた代替手段であり、さまざまな目的に使用できます。 このチュートリアルでは、NoSQL の基本とそれを効果的に使用する方法について説明します。

スキーマに準拠できる他のデータベースとは異なり、NoSQL データベースは単純なデータ管理システムであり、追加の手順は必要ありません。 このチュートリアルでは、いくつかの基本的な NoSQL の概念について説明します。 Google、Facebook、Amazon などのインターネットの巨人の間で NoSQL データベースの人気が高まっています。 Carlo Strozzi は、1998 年に「NoSQL」という用語を作り出し、ファイルのみに基づくデータベースを説明しました。 Eric Evans は、非リレーショナル データベースの現在の進化に関する 2009 年の著書で同様の指摘をしています。 2009 年と 2010 年には、 NoSQL ムーブメントの一環として NoSQL カンファレンスも開催されました。 昨年、アトランタで NoSQL カンファレンスが開催されました。

Nosql クエリ

nosql クエリは、nosql データベースからデータを取得するために使用されるクエリです。 Nosql データベースは、非リレーショナルな方法でデータを格納するデータベースです。 これは、データがリレーショナル データベースのようにテーブルに格納されないことを意味します。 代わりに、データはより柔軟で簡単に変更できる形式で保存されます。

クエリとデータ モデルは常に密接に関連しています。 今回の更新により、開発者の生産性を優先し、データ モデルからクエリ メソッドを抽象化するデータベース システムを作成できるようになりました。 IBM とアメリカン航空のコラボレーションである SABRE は、世界初の商用データベースであり、航空券の発券効率を向上させました。 NoSQL データベースは、2005 年以降、スケーラビリティ、稼働時間、冗長性、柔軟性、および柔軟性のために最適化されてきましたが、クエリ可能性が悪影響を受けているという事実があります。 別のオプションが MongoDB と Riak に追加されましたが、SQL が予期していたフレンドリーなアドホック宣言型クエリではありませんでした。 大量のデータを簡単に処理できるデータベース システムを構築している場合は、クエリを使用しないでください。 XQuery と Jsoniq は、ドキュメント データベース内の階層ドキュメントのクエリ言語サポートを提供する 2 つの方法です。

ドキュメント データベースに関しては、MarkLogic は XML で動作しますが、ArrangoDB にはデータ モデルに合わせて特別に調整された独自のスーパーセットがあります。 どちらの言語も、ディスクに保存されるデータの形式に深く関係しているため、多くの商用化が見られます。 ドキュメント データベースには、2 つの異なるクエリ言語が含まれています。 SQL に似たクエリ言語である N1QL (または非一次形式クエリ言語) を採用しています。 関係は常に強制されるわけではありませんが、私たちの体は相互に依存するドキュメントを作成して保存します。 これらの非リレーショナル検索オプションは、次の手順に従って、Couchbase と Cassandra の両方からアクセスできます。