Nosql テクノロジー: 新しいクラスの高性能データベース

Nosql テクノロジーは、高いパフォーマンス、スケーラビリティ、および柔軟性を提供するように設計された新しいクラスのデータベース管理システムを指します。 Nosql データベースは、ビッグ データ分析、Web アプリケーション、モバイル アプリなど、さまざまなアプリケーションで使用されています。 Nosql データベースは、多くの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。 多くの場合、水平方向にスケーラブルになるように設計されています。つまり、クラスターにノードを追加することで簡単にスケールアウトできます。 また、データ モデルに関してより柔軟になる傾向があり、スキーマレスまたはスキーマ オプションのアプローチが可能になります。 これにより、厳密なスキーマを前もって定義する必要がないため、開発が迅速化されます。 最後に、nosql データベースは、多くの場合、高可用性とフォールト トレランスを考慮して設計されているため、ミッション クリティカルなアプリケーションに最適です。

リレーショナル データベースに対する NoSQL データベースの主な利点は、リレーショナル データベースとは異なる形式でデータを格納できることです。 NoSQL データベースは、慣用言語 API、宣言型の構造化クエリ言語、または例によるクエリ言語のいずれかを使用してクエリを実行できます。 その結果、変化する要件への迅速な適応をアジャイル開発パラダイムにもたらします。 数十年前まで、最も広く使用されていたモデルはリレーショナル データベースでした。 多くの NoSQL データベースは、さまざまなデータ モデルのニーズを満たすように調整できるスキーマを使用して構成できます。 大量のデータと低遅延を必要とするアプリケーションの開発に最適です。 NoSQL データベースを避けるため。

一部のアプリケーション間のデータ関係は参照でモデル化されておらず、それらのテーブル (またはコンテナー) は多くの場合少数です。 NoSQL データベースは、非常に使いやすく、大量のデータを保存できるように作成されました。 開発者は、これらのデータベースを使用してソフトウェアをより迅速に作成することもできます。 NoSQL データベースのスケールアウトは、スケーリングと呼ばれるプロセスを使用した水平方向のスケーリングに基づいています。 彼らによると、彼らは非常に大量のデータをはるかに効率的な方法で処理できます。

NoSQL の最も重要な利点は、スケーラビリティ、メンテナンスの容易さ、コード要件の低さ、およびスケーラビリティの容易さです。 NoSQL データベースは成熟度が低く、柔軟性に欠けるという欠点があります。 クエリの操作はより困難です。 NoSQL データベースは、規模の点で自給自足できるようには設計されていません。

ジョイントを回避し、固定スキーマを必要とせず、幅広いワークロードの要求を満たすようにスケーリングします。 今後数年間で、NoSQL データベースは次世代データベースの基盤となるでしょう。 NoSQL データベース システムは、国全体や国家のデータなど、大量のデータを格納するために使用されます。

LinkedIn は、NoSQL グラフ データベースを使用してシステム内の関係を強化する最も人気のあるアプリケーションの 1 つです。 大規模なネットワーク プラットフォームは、データのローリング状態を管理します。これにより、ユーザーは、ネットワークに直接リンクされていない場合でも、必要なときに必要な場所でデータを使用できます。

RavenDB は、リレーショナル データベースのすべての機能を活用しながら、NoSQL データベースの利点も提供する NoSQL ドキュメント データベースです。 さらに、完全なトランザクション (ACID) のデータ整合性が含まれており、既存の SQL データベースと組み合わせて使用​​することで、最良の結果を得ることができます。

Nosql の意味

Nosql は、従来のリレーショナル モデルを使用しないデータベースの用語です。 nosql データベースは、キー値ストア、ドキュメント ストア、またはグラフ ストアにすることができます。

NoSQL データベースは、ますます多くのビッグ データおよびリアルタイム Web アプリケーションに統合されています。 NoSQL システムは、SQL ベースのクエリ システムと区別するために、Not only SQL と呼ばれることがあります。 CAP 定理は、多くの NoSQL データベースが速度と可用性を優先して (一貫性の意味で) 一貫性を損なうと述べています。 真の ACID トランザクションが NoSQL データベースで利用できることはめったにありませんが、少数のデータベースがそれらを設計に統合しているという事実があります。 データの損失を最小限に抑えるために、一部の NoSQL システムでは先行書き込みロギングなどの概念が提供されています。 データベースのセマンティクスと参照整合性は、複数のデータベースにまたがらないようにリレーショナル データベースに組み込まれています。

これらの違いにもかかわらず、GCP と SQL は、迅速なデータ処理、障害復旧、ビジネスの俊敏性など、大規模なデータ ビジネスに多くの同じ利点を提供します。
SQL はよく知られたデータベース管理システム (DBMS) であり、GCP の NoSQL データベース サービスと同様に多くの利点があります。 それでも、NoSQL はその独自の機能により、特定のデータ型やアプリケーションでより役立つ場合があります。 たとえば、NoSQL は、スキーマにバインドされていない大規模な動的データセットを処理できます。 このプラットフォームのパフォーマンスは優れており、大量のデータを迅速に処理する必要がある検索やソーシャル メディアなどのアプリケーションに最適です。 さらに、事前定義されたスキーマがないため、NoSQL データベースはより柔軟で、簡単に拡張できます。 SQL は依然として多くのデータ集約型アプリケーションにとって優れた選択肢ですが、一部のアプリケーションにとっては NoSQL の方が適している場合があります。

Nosql が使用される理由

NoSQL データベースは、SQL データベースよりも理解しやすいシンプルでわかりやすい形式でデータを格納するため、人気が高まっています。 さらに、NoSQL データベースでは、開発者がデータ自体の構造を直接変更できることがよくあります。

Nosqlは次の略です

Nosql は SQL だけではありません。 これは、データベースに関する新しい考え方です。

Oracle NoSQL データベースは、最新のアプリケーションのニーズを満たすように設計されています。 Oracle NoSQL Database は、低レイテンシと柔軟なデータ モデルを可能にし、今日の最も要求の厳しいアプリケーションを強化します。 AWS マネジメント コンソール、AWS CLI、および NoSQL WorkBench を使用すると、Oracle NoSQL Database と DynamoDB を簡単に操作できるため、クラウド内のデータを管理するための多用途で強力なツールになります。

Nosql データベースとは

Nosql データベースは、従来のリレーショナル データベースでは構造化されていないデータを格納および取得するために使用されます。 これらのデータベースは、データが絶えず変化し、迅速にアクセスする必要があるビッグ 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。 それらの柔軟性、スケーラビリティ、および迅速な応答時間により、現代のビジネスのデータ管理ニーズに最適であることは明らかです。 NoSQL データベースには、ドキュメント、キー値ストア、幅の広い列のデータベース、グラフ データベースなど、さまざまなデータ型を格納できます。 調査によると、グローバル 2000 の企業は、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 データベースにますます注目しています。 ここで説明する 5 つの傾向は、ほとんどのリレーショナル データベースが処理できない技術的な課題です。 リレーショナル データベース モデルは固定データに基づいているため、アジャイルな開発をサポートすることは非常に困難です。 アプリケーション モデルは、NoSQL のデータ モデルを定義します。

NoSQL のデータ モデルは静的ではなく動的です。 データは、ドキュメント指向データベースのデファクト フォーマットとして JSON で保存されます。 ORM フレームワークのオーバーヘッドがなくなり、アプリケーション開発が簡素化されます。 強力なクエリ言語である N1QL (ニッケルと発音) が Couchbase Server 4.0 プログラミング環境に追加されました。 標準の SELECT、FROM、WHERE ステートメントに加えて、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER)、およびその他の多くの関数がサポートされています。 NoSQL 分散データベースは、その高レベルの操作と単一障害点がないことが特徴です。 Web やモバイル アプリを介してオンラインで行われる顧客エンゲージメントの量が増加しているため、需要を満たすことがますます難しくなっています。

NoSQL データベースは、セットアップ、構成、スケーリングが簡単です。 デバイス全体に読み取り、書き込み、ストレージを分散することで、一貫した読み取りエクスペリエンスを提供するように設計されています。 それらは、大規模および小規模で管理および監視できます。 分散 NoSQL データベース内のデータセンター間でレプリケーションを実行するために別のソフトウェアをインストールする必要はありません。 さらに、ハードウェア ルーターを使用すると、アプリケーションはアプリケーション レベルのフェールオーバーをすぐに開始できるため、データベースが問題を検出して独自の回復プロセスを開始する必要がなくなります。 今日、NoSQL データベースは、Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションにとってますます重要になっています。

スケールアウトに関しては、MongoDB が明らかに勝者です。 データベースは水平方向にスケーリングできるため、データベースの動作を変更することなく、サーバーをシステムに追加できます。 さらに、MongoDB は垂直方向にスケーリングできるため、データを複数のサーバーに分割できます。 このテクノロジの利点は、より効率的なリソース割り当てと高速なパフォーマンスです。 さらに、MongoDB には非常に柔軟なデータ構造と、非常に豊富なデータ型のセットがあります。 JSON、BSON、ドキュメント ストアなど、さまざまな形式でデータを格納するために使用できます。 データへのアクセスと保存が非常に簡単なため、回復が容易になります。 MongoDB は、誰でも使用できる素晴らしい NoSQL データベースです。 その高速な処理速度、大規模なデータベースのサポート、およびスケールアウト機能により、さまざまなデータ タイプに適しています。

Nosqlの利点

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多くの利点があります。 それらははるかにスケーラブルで、より簡単に配布でき、一般的にパフォーマンスが向上します。 また、多くの場合、スキーマに関してより柔軟であり、特定の状況では大きな利点となります。

NoSQL データベースの使用は、従来のリレーショナル データベースの制限の結果として生じました。 リレーショナル データベースと比較して、NoSQL データベースは多くの場合、よりスケーラブルであり、優れたパフォーマンスを提供します。 柔軟性と使いやすさに基づくデータ モデルは、特にクラウド コンピューティング環境での開発プロセスの加速に役立ちます。 使用するために保存または取得されたデータの場合、必要な変換は少なくなります。 幅広いデータ ストレージ オプションのおかげで、より多くのデータをより便利な方法で保存および取得できます。 多くの NoSQL データベースのスキーマは適応性があり、開発者はさまざまな方法で変更できます。 その結果、データベースを使用して新しいタイプのデータをより簡単に作成できます。

NoSQL データベースはネイティブ形式でデータを保存するため、開発者はデータを保存形式に変換する必要はありません。 多数の NoSQL データベースが多数の開発者によって構築されています。 さらに、コンピュータのクラスタを使用してデータベースを構築すると、その容量を自動的に拡張および構成して、その容量を増減できます。

SQL データベースは 1 秒あたり数百のトランザクションしか処理できませんが、NoSQL データベースは 1 秒あたり数百万のトランザクションを処理できます。 NoSQL アーキテクチャが原因で、これはドキュメント ベースのアーキテクチャによるものであり、データ ストレージの柔軟性が向上します。
ドキュメントと JSON は、企業が持つ可能性のある非構造化データの例です。 このデータは、1 秒あたり数百万のトランザクションを処理できるため、MongoDB などの NoSQL データベースに格納する必要があります。 MongoDB のドキュメント ベースのアーキテクチャにより、データ ストレージの柔軟性が向上します。これがその理由の 1 つです。
MongoDB のような NoSQL データベースを使用する利点の 1 つは、その使いやすさです。 企業は、システムのパフォーマンスを損なうことなく、フィールドのデータ型をいつでも変更できます。 その理由の 1 つは、外出先でデータ型を変更できる MongoDB の柔軟性です。

Nosql対Sql

SQL は、リレーショナル データベース間のインターフェイスに使用されるプログラミング言語です。 テーブルと行は、類推データベースによってそれらの間の論理リンクを持つレコードとして記述されます。 NoSQL は、リレーショナル プロパティを持たず、一般に SQL 機能を持たないデータベースのタイプです。

データは、データ サイエンスのあらゆる側面の基盤です。 ほとんどの場合、データはデータベース管理システム (DBMS) に格納されます。 DBMS とやり取りして通信するには、DBMS 言語を使用する必要があります。 SQL (構造化照会言語) は、データベースと対話するために使用されるプログラミング言語です。 データベースの分野で出現したもう 1 つの用語は、NoSQL データベースです。 テーブルやレコードにデータを保存しない NoSQL データベースを使用して、データを保存します。 データ ストレージ構造は、特定の要件を満たすように調整されています。

グラフ データベースは、列指向、ドキュメント指向、キーと値のペア、およびキーと値のペアの 4 つのタイプに分類されます。 MongoDB は、Python のドキュメント指向データベースの一例であるドキュメント指向データベースです。 NoSQL データベースでは、従来のデータベースよりもデータ構造を細かく制御できます。 一方、SQL データベースの構造はより厳格で、データ型の柔軟性は低くなります。 初心者にとっては、SQL から始めて NoSQL に移行するのが最良の選択肢かもしれません。 それぞれに独自の利点と欠点があるため、データ、アプリケーション、およびプロセスを容易にするものに基づいて 1 つを選択する必要があります。 真実は、SQL は NoSQL やその記述方法とは比較にならないということです。 データを聞くことで、最適なオプションを選択できます。

Nosql と Sql: どちらがより高速で安全ですか?

NoSQL は、速度に関しては SQL よりも優れたパフォーマンスを発揮します。特に、キーと値のストレージに関する実験では顕著です。 NoSQL データベースは ACID トランザクションをサポートしない場合がありますが、これによりデータの不整合が生じる可能性があります。
データの一貫性、データの整合性、およびデータの冗長性に関して言えば、複雑なクエリには NoSQL よりも SQL の方が適しています。 NoSQL データベースは、データの一貫性を維持し、同じクエリ範囲を維持できる場合、SQL データベースの実行可能なオプションですが、クエリ速度を維持できる必要があります。

Nosql の例

Nosql データベースは、データの読み取りまたは書き込みが頻繁に行われ、データの構造が明確に定義されていないさまざまなアプリケーションで使用されます。 いくつかの例には、ソーシャル メディア アプリケーション、e コマース Web サイト、およびコンテンツ管理システムが含まれます。

NoSQL データベースなどの非リレーショナル 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形式でデータを格納します。 スキーマ、結合、および固定構造を必要としないため、NoSQL でスケーリングする方が簡単です。 NoSQL データベースは、分散アプリケーション用の大量のデータを保存するために使用されます。 たとえば、Twitter、Facebook、Google は、毎日テラバイト単位のユーザー データを収集しています。 分散 NoSQL データベースでは、単一のストレージまたは制御ユニットはありません。つまり、単一の制御ユニットが存在しないことを意味します。 その結果、同じデータを格納するために複数のデータベースを管理および展開する必要がなくなります。 分散データベースでは、データの複数のコピーが保持されるため、データは 1 つの場所に保持されます。

すべての情報が値として格納されるキー値ストアがあります。 Column Family Store は、多数のコンピューターで実行される非常に大規模なデータ ストレージおよび処理システムです。 ドキュメント データベースは、変更された他のキーと値のセットのコレクションであるという点で、データベース システムに似ています。 これらは、半構造化データの保存に使用される JSON などの形式で保存されます。 SQL およびその他の宣言型クエリ言語は、グラフ データベースではサポートされていません。 これらのデータベースから単にデータを取得するのではなく、それらのクエリはデータ駆動型になるように設計されています。 データへの RESTful インターフェイスは、多くの NoSQL プラットフォームに組み込むことができます。

疎結合であることが多いリレーショナル データベースとは対照的に、グラフ データベースは本質的に多次元です。 グラフ データベースの主な利点は、単一のバックエンドで幅広いデータ モデルを処理できることです。 現在、マルチモデル データを処理できる NoSQL データベースはわずかしかなく、今後さらに増える予定です。 Database engine.com は、最も人気のあるデータベースのランキングと、それらがユーザー数に関してどのように拡大しているかをまとめました。

Nosql Dbms の例はありますか?

MongoDB は人気のある NoSQL データベースです。 これは、最も人気のあるオープンソースの NoSQL システムの 1 つです。 MongoDB は、JSON のようなドキュメントを動的スキーマに格納するドキュメント指向のデータベースです。 利用可能な Apache CouchDB の無料バージョンがあります。 Apache データベースは、オープンソースの Web 指向データベースです。

Json: Nosql データベースに最適なフォーマット

Web 開発者は、JSON が処理と読み取りが簡単な軽量のデータ マークアップ形式であることを認識しています。 このファイルは、XML や JSON-LD などの他の形式に変換することもできます。
JSON は、大規模なデータ セットに対してさまざまなストレージ オプションを使用できるため、NoSQL データベースに最適です。

非リレーショナル データベースの例は?

NoSQL データベース ソリューションには、MongoDB、Apache Cassandra、Redis、Couchbase、Apache HBase などがあります。 アプリケーションを迅速に開発したい場合は、これらを使用するのが最適です。

Excel シートをデータベースに変換しようとしても気にしないでください

Excel スプレッドシートはリレーショナル データベースを作成できますが、かなりの労力が必要です。 さらに、Excel スプレッドシートをリレーショナル データベース モジュール (RDM) としてエクスポートすることはできません。 その結果、リレーショナル データベースを使用する前に、ユーザーはスプレッドシートのレプリカを作成する必要があります。

Nosql チュートリアル

Nosql は、大量のデータを処理できる強力なデータベース システムです。 拡張が容易で、大規模な組織に適した多くの機能を備えています。

NoSQL データベースは、スキーマを必要とせず、組織のニーズに合わせて拡張できる非リレーショナル データ管理システムです。 このチュートリアルでは、主要な NoSQL の概念をいくつか学びます。 NoSQL データベースは、Google、Facebook、Amazon など、大量のデータを扱う大規模なインターネット コングロマリットの間で人気が高まっています。 Carlo Strozzi は、ファイルを含むデータベースを記述する方法として、1998 年に NoSQL を発明しました。 Eric Evans は 2009 年に、増加する非リレーショナル データベースの現在の傾向を説明するためにこの用語を提案しました。 2009 年と 2010 年には、NoSQL カンファレンスが開催されました。 昨年アトランタで開催されたNoSQL Eastもそこで開催されました。

Nosql は次のプロジェクトの正しい選択ですか?

NoSQL を学ぶことは難しくありませんが、適切なアプリケーションを見つけるのは難しい場合があります。 NoSQL は、固定スキーマ、正規化されたデータ、表現力豊かなクエリなど、リレーショナル データベースと同じ基本原則に従っていないことを理解することが重要です。 一方、NoSQL データベースはさまざまな目的に使用できるため、幅広いアプリケーションで実行可能です。 たとえばアマゾン ウェブ サービスでは、SQL だけでなく、スケーラブルなアプリケーションのために DynamoDB を使用して NoSQL を構築する方法も学ぶことができます。