NoSQL と SQL: どちらのデータベースが高速か?

公開: 2022-12-17

Nosql データベースは、クエリが簡単な単純なデータ構造であるキー値ストアを使用するため、高速です。 Nosql データベースは、水平方向にスケーラブルになるようにも設計されています。つまり、パフォーマンスを犠牲にすることなく、より多くのデータとより多くのユーザーに対応できるようにスケーリングできます。

ScyllaDB を使用すると、既存のインフラストラクチャのパフォーマンスを最大限に活用して、より多くのことを実行できます。これは、高スループットまたは低レイテンシーのワークロードを実行するインフラストラクチャの真の可能性を利用する最速の NoSQL です。次の ScyllaDB の説明では、その機能の概要と、要求の厳しいキー値と幅の広い列のユースケースをサポートする方法について説明します。

NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルですが、データベースにサーバーを追加するだけでトラフィックの増加を処理できます。データセットがより大きく複雑になるにつれて、NoSQL データベースはサイズとパワーが増大する可能性があるため、最も効果的な選択肢として際立っています。

NoSQL データベース (SQL Server とも呼ばれます) は別の方法でデータを保存するため、 SQL データベースを置き換える必要はありません。 NoSQL データベースは、データモデルに基づいてさまざまな方法で使用できます。ドキュメントタイプには、チャート、キー値タイプ、ワイドカラムタイプ、およびグラフが含まれます。

データベースは常に配置されているエンティティではないため、静的ではありません。より多くのデータが含まれるほど、より多くのリソースを消費します。より多くのデータとリソースを自由に使えるようになる時が来ます。それでおしまい。

索引付けの目的は、情報を見つけやすくするためにデータを整理することです。データのインデックスを作成すると、データの効率が向上し、データの取得が高速化されるため、ユーザーとシステムの両方の時間と労力を節約できます。 データのインデックス作成が高速になればなるほど、データを見つけやすくなります。

Nosql が Rdbms よりも速いのはなぜですか?

一般に、NoSQL データベースがリレーショナルデータベースよりも高速である理由はいくつかあります。まず、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、パフォーマンスを低下させることなく、より多くのサーバーにデータを分散させ、より多くの同時ユーザーを処理できます。次に、NoSQL データベースは通常、リレーショナルデータベースよりも単純なデータモデルを使用するため、設計と実装が容易になります。最後に、NoSQL データベースは、結果の事前計算やデータのメモリへの保存など、リレーショナルデータベースでは不可能な最適化手法を採用することがよくあります。

この投稿では、SQL データベースと NoSQL データベースの違いについて説明し、それぞれのパフォーマンスプロファイルの概要を説明します。さらに、一方が他方よりも好ましい使用例のリストについても説明します。各データベースには、データのクエリに使用できるクエリ言語があり、場合によってはクエリ戦略があります。 NoSQL データベースは、 SQL データベースと比較して、1 秒あたりの書き込み操作数が多くなります。データベースに入力される前の構造化されていない未検証のデータは、データベースからは見えないため、不正な形式または不正確なデータを簡単に挿入できます。データベース NoSQL データベースは、データの入力と取得に固定スキーマを必要としないため、スキーマレスと呼ばれます。 1 秒あたり複数の読み取り操作を使用する場合は、SQL データベースを検討することをお勧めします。

この機能は、大量のログデータを格納する必要があるログサービスに特に役立ちます。これは比較的新しい現象であり、NoSQL データベースは機能が少なく、堅牢性が低い可能性があります。 SQL データベースと NoSQL データベースには、明確な長所と短所があります。組織のニーズと可能性に応じて、決定は完全にあなた次第です。豊富な業界知識を備えた実績のあるテクノロジーが必要な場合は、従来のデータベースが優先されます。一方、大量の非構造化データをできるだけ早く保存したい場合は、NoSQL が最適です。

Mongodb 対 Rdbms: 速度とサポート

RDBMS は、MongoDB よりも約 100 倍高速です。複雑な結合も安心して結合できます。複雑な結合はサポートされていません。このアプリは列に基づいています。

Nosql データベースが優れている理由

NoSQL データベースが SQL データベースよりも優れている理由はたくさんあります。理由の 1 つは、NoSQL データベースは多くの場合、SQL データベースよりもスケーラブルであることです。大量のデータをより効率的に処理でき、複数のサーバー間でより簡単に水平方向にスケーリングできます。さらに、NoSQL データベースは一般に、厳格なスキーマを必要としないため、SQL データベースよりも柔軟性があります。これは、絶えず変化するデータを操作する場合や、データに対して実行されるクエリの種類を予測するのが難しい場合に役立ちます。最後に、NoSQL データベースは、軽量で高速になるように設計されているため、多くの場合、SQL データベースよりも優れたパフォーマンスを提供できます。

大規模なデータセットの上に構築される NoSQL データベースは、スケーリング、迅速なクエリ、およびプログラミングの簡素化ができるため、近年人気が高まっています。 NoSQL データベースを使用すると、データモデルを簡単にスケーリングできるだけでなく、水平方向にスケーリングするデータ構造を使用できます。リレーショナルデータベース管理に使用される SQL (Structured Query Language) データベースは、構造がより厳密で複雑になる傾向があり、高価な垂直スケーリングが必要です。 MongoDB は、4.0 リリースでマルチドキュメント ACID トランザクションのサポートを追加し、4.2 でシャードされたクラスターにまたがるように拡張しました。以下は、リストの上位 5 つのデータモデルです。 NoSQL データベースは通常、データの重複を減らすためではなく、クエリ用に最適化されています。さらに、圧縮はいくつかの番号で実装できます。

ストレージのフットプリントを削減するための NoSQL データベース。たとえば、グラフデータベースは関係の分析には優れていますが、毎日必要な情報を提供するとは限りません。 MongoDB を使用する場所のホワイトペーパーは、MongoDB または別のデータベースが要件に適しているかどうかを判断するのに役立ちます。 MongoDB Atlas は、習得が最も簡単な NoSQL データベースの 1 つです。 MongoDB University にサインアップすると、MongoDB について学ぶ無料のオンライントレーニングにアクセスできます。

Sql vs Nosql: どちらのデータベースがあなたに適していますか?

一般に、どちらのタイプのデータベースにも長所と短所がありますが、一部のアプリケーションでは SQL が最適な選択肢となる場合があります。大量のデータを処理できるデータベースが必要な場合は、NoSQL の方が適している可能性があります。信頼性が高く、適度なボリュームを処理できるデータベースが必要な場合は、SQL データベースを選択することをお勧めします。

Nosql は高性能ですか?

Nosql データベースは、高性能、スケーラブル、および柔軟にな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では必要なレベルのパフォーマンスや柔軟性を提供できない状況でよく使用されます。

シンプルなコモディティハードウェア RavenDB は、1 秒あたり 150,000 回を超える書き込みと、1 秒あたり 100 万回を超える読み取りを実行できます。 RavenDB の ACID 保証を維持しながら、MapReduce、クエリ、および動的インデックス作成のための新しい方法を開発することが私たちの目標でした。 RavenDB は、パフォーマンスが高いため、古くて安価なハードウェアでも適切に機能します。データベースの RavenDB NoSQL MapReduce コンポーネントは、Hadoop とは異なり、それを必要としません。これは、マイクロサービスのようなアーキテクチャに適しています。私たちが構築した Voron ストレージエンジンは、RavenDB がその可能性を最大限に発揮できるように調整されています。 RavenDB を作成した開発者は、ストレージエンジンも設計しました。

トランザクションは、Voron メソッドを使用してサーバー呼び出しを最小限に抑えることにより、データベースに編成されます。 ACID 要件を満たしていない場合は、分割して 1 つずつ処理されます。同時に 2 つのトランザクションをドレスアップしてプッシュする代わりに、Voron は 10 個のトランザクションに対して指数関数的にそれを行います。

オープンソースデータベースの利点

MongoDB はオープンソースデータベースであるだけでなく、そのコードに関するフィードバックと改善も提供します。