NoSQL データベースの編成と管理

公開: 2023-01-10

近年、企業や組織によって生成されるデータの量が指数関数的に増加するにつれて、 NoSQL データベースの人気が高まっています。 NoSQL データベースは、スケーラビリティと柔軟性が高いため、大量のデータを格納するための優れたソリューションです。ただし、NoSQL データベースの編成と管理は困難な場合があります。この記事では、NoSQL データベースを整理および管理するためのヒントについて説明します。

RDBMS と NoSQL は、データストレージに対する 2 つのまったく異なるアプローチです。 NoSQL ソリューションは、データモデルとデータのレプリケート方法に応じて、さまざまな種類で利用できます。ここでは、各タイプの例 (実装) とその適用分野を示します。 region_id と industry_id は、「Seattle Area」や「Philanthropy」などのテキスト文字列ではなく、外部テーブルへのリンクを示します。さまざまな要因が決定に貢献しました。 ID またはテキスト文字列を保存する場合は、データを繰り返すだけです。データベースを正規化するには、さまざまなレベルの技術的能力で複数の関係を処理できなければなりません。たとえば、Couchbase は、さまざまなレベルの技術的能力を持つ複数の関係をサポートしていません。

さらに、NoSQL は動的操作を実行できません。製品に ACID プロパティがあることは保証されていません。金融取引やその他のタスクを実行する必要がある場合は、SQL データベースを使用できます。アプリケーションの実行方法に柔軟性が必要な場合は、NoSQL も避ける必要があります。

Nosql データベースはどのように構成されていますか?

NoSQL データベース (SQL データベースとも呼ばれます) は、リレーショナルデータベースとは異なる方法でデータを格納する非テーブルデータベースです。データモデルに基づくデータベースモデルは、さまざまな NoSQL データベースで利用できます。ドキュメントタイプ、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最も一般的です。

NoSQL データベースに格納されたデータは、リレーショナルデータベースに格納されたデータとは異なります。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、およびグラフが含まれます。ストレージのコストは劇的に低下しており、その結果、2000 年代後半に NoSQL データベースが開発されました。これらのシステムにより、開発者は大量の非構造化データを保存し、柔軟性を高めることができます。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、NoSQL データベースに見られる機能のほんの一部です。結合が不要なため、クエリにかかる時間が短縮されます。スマートデータには、重要なもの (金融データなど) から遊び心のあるもの (IoT の読み取り値を読み取るスマートキティのトイレボックスなど) まで、さまざまな用途があります。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースを使用する必要がある場合とその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いくつかの誤解についても説明します。 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。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 データベースを検索するプロセスを順を追って説明します。クラスターを作成すると、MongoDB データベースを格納する場所ができます。クラスターを設定した後、Atlas のデータをクラスターに保存できます。 Ruby、Python、PHP などの別のプログラミング言語でデータベースを作成することも、Atlas Data Explorer を使用して手動で作成することもできます。

この例では、Atlas のサンプルデータがインポートされます。 NoSQL データベースには、柔軟なデータモデル、水平方向のスケーリング、超高速のクエリ、開発者にとっての使いやすさに加えて、さまざまな利点があります。新しいドキュメントの挿入、既存のドキュメントの編集、およびドキュメントの削除はすべて、データエクスプローラーを使用して実行できます。これは、データを分析するための強力なツールです。 Atlas と Atlas Data Lake でデータをグラフ化すると、情報を簡単に視覚化できます。

非構造化データの管理に最適な Nosql データベース

今年の初め以来、NoSQL データベースは、従来のリレーショナルデータベースと比較してパフォーマンスと柔軟性が優れているため、非常に人気が高まっています。非構造化データを処理するにはまだ十分な大きさではないため、大規模なデータ処理には適していませんが、非構造化データの管理には役立ちます。

Nosql は組織化され、構造化されていますか?

Nosql データベースは、従来のリレーショナルデータベースと同じように編成または構造化されていません。通常、それらはより柔軟でスケーラブルですが、これはリレーショナルデータベースが提供するいくつかの機能 (厳格なスキーマなど) を犠牲にします。

Nosql はスキーマレスですか?

nosqlはスキーマレスですか? NoSQL データベースには、構造化データベースとは異なり、定義済みのスキーマがありません。より柔軟なデータモデルを使用して、より多様なデータストレージと検索メカニズムを可能にし、データストレージと検索の柔軟性を高めます。

Nosql にはスキーマがありますか?

NoSQL にはスキーマがありますか? SQL データベースと NoSQL データベースには、リレーショナルデータベースと同じスキーマ構造はありません。 NoSQL データベースの基礎となる構造はデータを格納するものであり、4 種類の NoSQL データベースすべてで使用されます。

NoSQL データベースはスキーマの使用に適していますか? NoSQL データベース開発で最もエキサイティングなトピックの 1 つは、非リレーショナルデータを使用したアルゴリズムとデータベースの開発です。 SQL は、長年にわたって NoSQL の大きなギャップを埋めるのに苦労してきました。スキーマがなければ、NoSQL はさまざまなデータ型でデータを格納できます。コードを記述するときは、複数の機能を提供することと、それらすべてを満たすために十分にシンプルにすることとの間でバランスを取ることが重要です。次のステップでは、データベースの主キーが作成されます。次のセクションには、ビジネスエンティティ、ユーザー要件、および仕様を含めることができます。

このプロセスで最も重要なステップの 1 つは、NoSQL データベースが主キーを実装する方法を理解することです。 NoSQL データベースなどの NoSQL データベースは、それ自体で残される可能性があり、そのためスキーマ化できず、無秩序につながる可能性があります。スキーマを使用すると便利な場合があります。インデックスの設計は上記の手順と似ていますが、必要なものに基づいています。選択したポイント数によって大きく異なります。

Json データベースは、使いやすく、効率的で、クエリが迅速であるため、任意の順序で複数の要求を必要としないデータを格納するために使用できます。 JSON データベースの人気が高まり、開発者がこの新しいデータ構造についての知識を深めるにつれて、JSON データベースをアプリに組み込む方法を探し始める必要があります。

Nosql データベースの利点とリスク

その結果、NoSQL データベースを明示的に記述して、スキーマの柔軟性を確保できます。このプロセスは、非構造化データおよび半構造化データに役立ちます。データに対する制御が行われていないため、NoSQL データベースは、データの価値を下げる職人技のデータに進化する可能性があります。

Nosqlに何を保存する必要がありますか?

Nosql データベースは、従来の方法で構造化されていないデータを格納するために使用されます。これは、nosql データベースが、ソーシャルメディアや Web ログからの非構造化データなど、定義済みのスキーマを持たないデータの保存によく使用されることを意味します。

データサイエンスには、データサイエンスのすべてのサブフィールドが含まれており、それらすべての基盤となっています。ほとんどの場合、データベース管理システム (DBMS) を使用する必要があります。対話と通信には、DBMS の言語が必要です。 SQL (Structured Query Language) は、DBMS と対話するために使用される言語です。同じ用語がデータベースの分野でしばらく使用されており、NoSQL データベースとしても知られています。 NoSQL データベースは、テーブルやレコードにデータを保存しません。むしろ、一連のレコードとテーブルに情報を格納します。標準フォーマットに従ってデータを保存するだけでなく、特定の要件を満たすように設計および最適化されています。

グラフデータベースは、グラフ指向、ドキュメント指向、キーと値のペア、または列指向のデータ構造の一種です。 MongoDB は、ドキュメント指向モデルに基づく Python データベースです。支持者によると、NoSQL データベースを使用すると、環境の変化により敏感なデータ構造を作成できます。一方、SQL データベースはより厳格で、データ型の柔軟性が低く、構造がより厳格です。初心者の場合は、SQL と NoSQL が最適な選択肢かもしれません。これらのうちの 1 つは有益である可能性があり、もう 1 つは有害である可能性があるため、データ、アプリケーション、および開発の速度に基づいて、ニーズに最も適したものを選択する必要があります。結局のところ、SQL が NoSQL やその書き方よりも優れているとは言えません。自分のデータに耳を傾ければ、最善の決定を下すことができます。

同社によると、MongoDB の人気にはいくつかの要因があるという。
この製品は使い方が簡単です。ユーザー数はスケーラビリティです。大量のデータを扱うことが可能です。堅牢でスケーラブルでシンプルなデータベースが必要な企業は、MongoDB を選択できます。大量のデータを処理できる MongoDB の能力は、急速に進化するニーズに対応できるソリューションを必要とする企業にとって理想的です。

Nosql データベース: 常に最適なソリューションとは限らない

ソフトウェア開発業界ではNoSQLデータベースの市場が拡大しています。 SQL データベースよりも複雑なデータは、これらのデータベースにより効率的に格納できます。それにもかかわらず、NoSQL データベースはデータのクエリに時間がかかる場合があります。さらに、それらは管理とセットアップがより困難です。そのため、NoSQL データベースを使用することがプロジェクトにとって最適なソリューションであるかどうかを判断することが重要です。さまざまな種類の NoSQL データベースが存在し、それぞれに独自の利点と欠点があります。キー値データベースは、NoSQL データベースアーキテクチャの好例です。キー値データベース内の各項目は、一意の識別子とその値によって区別できます。一般に、このタイプの NoSQL データベースは、他のタイプのデータベースよりも使いやすく、クエリ時間が高速です。もう 1 つのタイプの NoSQL データベースは、使用するのがより簡単なデータベースであるワイドカラムストアです。テーブル、行、または動的な列は、そこに格納される情報です。このタイプのデータベースは、多数のファイルにまたがる大量のデータコレクションを格納する場合に便利です。通常、SQL データベースは NoSQL データベースよりも高速にクエリを実行できますが、NoSQL データベースは SQL データベースよりも高速にクエリを実行できます。さらに、NoSQL データベースでデータの整合性を維持することは、SQL データベースでデータの整合性を維持するよりも難しい場合があります。手元にある特定のプロジェクトに適したデータベースタイプを選択する必要があります。 SQL と NoSQL はどちらも、最新のソフトウェア開発に不可欠なコンポーネントです。どちらにも長所と短所があるため、各プロジェクトに適したものを選択するには、十分に検討する必要があります。

Nosql データベースの設計

これは、NoSQL データモデリングに対するアプリケーション指向のアプローチであり、データ内の関係を意味的に定義する方法よりも、アプリケーションがデータをクエリする方法に重点を置いています。その結果、NoSQL データベースの設計原則は、リレーショナルデータベースの設計原則よりもデータの柔軟性に重点を置いています。

NoSQL データベースの目標は、リレーショナルデータベースモデルの行と列から脱却することです。 NoSQL データベースにはあらゆる種類のデータモデルがないと考えるのが一般的です。スキーマは、データがどのように編成されるかを記述することによって形成されます。これらの違いは、NoSQL データベースの 4 つの主要なタイプのそれぞれのデータモデルに自然に反映されます。その結果、スキーマの設計は、アプリケーションの存続期間全体にわたって繰り返されます。ユースケースに最適なデータモデルの評価は、NoSQL データベースを選択する際の重要な要素です。各ドキュメントには、フィールドと値の 2 つのペアがあり、通常、さまざまなデータ型とデータ構造に格納されます。

さまざまなフィールド値の型を利用するために、多数の強力なクエリ言語が開発されています。 NoSQL データベースは、列と呼ばれるキーと列ファミリーを持つ行で構成されます。 4 種類の NoSQL データベースにはそれぞれ、データを格納するための構造があります。意味論的に無関係であるとレッテルを貼られるほどであるかどうかにかかわらず、データの編成方法における柔軟性の量は息をのむほどです。ドキュメントデータベース、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、通常、クエリ関数に特定のクエリ言語を使用します。

さまざまなタイプの Nosql データアーキテクチャ

多数の NoSQL データアーキテクチャパターンが利用可能です。それらのいくつかがあります。 -分散データベース *br>. -分散データベース *br>. -分散データベース *br>. [br]ストア。キー値ストアは、キー値ストアにあります。 br> ファイルシステムのスケールアウトが可能です。

Nosql データベースダイアグラム

nosql データベースは、リレーショナルデータベースの従来のテーブルベースのスキーマを使用しない非リレーショナルデータベースです。 Nosql データベースは、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格納するためによく使用されます。

ER やクラス図と同様に、NoSQL のデータモデリング図には名前や制約はありません。 緩和された NoSQL リレーションシップルールの目的は、開発者に簡単な出発点を提供することです。モデリングプロセス中の読み取り操作と書き込み操作を事前に計画しておくことをお勧めします。ドキュメントの数が増えるたびに、ドキュメントまたはその参照を別のドキュメントに挿入しないでください。追加するアイテムは常に存在するため、それらを埋め込んだり、製品の参照の一部として ID を追加したりすることはできません。複数のトランザクションを整理したい場合は、別のコレクションで行うか、同時に行われたトランザクションごとに一意の識別子フィールド (例: id トランザクション) を作成します。 NoSQL データモデリングでは、SQL と同じ用語や設計原則を使用しません。

この目的のために、図で使用されている記号は、読者が簡単に読めるように常に含める必要があります。製品のトランザクションは完全にオプションであり、要件を満たすように調整できます。アプリケーションが開発されるにつれて、基本的なダイアグラムを改善する必要がある場合があります。

Nosql データベースの人気が高まっている理由

nosql データベースを設計する場合、リレーショナルデータベースを設計するよりも柔軟です。リレーショナルモデルとリレーショナルデータベースの主な違いは、固定構造のテーブルにデータを正規化する方法です。 Nosql データベースは、柔軟なデータモデルを使用してデータをドキュメントに変換します。このモデルは、非構造化データの処理に理想的な、より機敏なデータモデルを可能にします。 NoSQL データベースにデータを保存することはますます一般的になっています。純粋なドキュメントデータベースは、キー値ストア、ワイドカラムデータベース、およびグラフデータベースの 4 つのタイプに分類できる DBMS です。ドキュメントデータベースには、純粋なドキュメントデータベースのテーブルではなくデータが含まれます。俊敏性が向上したため、より効果的に処理できる非構造化データの管理が容易になります。純粋なドキュメントデータベースと同様に、キーと値のストアでもルックアップ操作を実行できます。データベース全体の列は、キーと値のストアと列のストアと同様に、列のストレージとキーと値のストレージの両方を提供します。グラフデータベースは、グラフ情報と幅の広い列のデータを格納するという点で、幅の広い列のデータベースに似ています。 NoSQL モデルは、データベース設計の点でリレーショナルモデルよりも汎用性があります。

Nosql データベーススキーマの例

Nosql データベースには標準がないため、それぞれに固有のスキーマがあります。ただし、Nosql データベースのスキーマの例は次のようになります。
{
「データベース」: {
「テーブル」: {
"表1"： {
「列」: {
「列1」：「データ型1」、
「列2」：「データ型2」
}、
「行」: {
「行1」: {
「列1」：「値1」、
「列 2」:「値 2」
}、
「行 2」: {
「列1」：「値3」、
「列2」：「値4」
}
}
}、
「テーブル 2」: {
「列」: {
「列1」：「データ型1」、
「列2」：「データ型2」
}、
「行」: {
「行1」: {
「列1」：「値1」、
「列 2」:「値 2」
}、
「行 2」: {
「列1」：「値3」、
「列2」：「値4」
}
}
}
}
}

一般に、NoSQL データベースは、データを管理するために固定スキーマを必要としません。 NoSQL データベースは、大量のストレージを必要とする分散データストアの基盤として機能します。 Google、Twitter、Facebook、およびその他の企業はすべて、ビッグデータおよびリアルタイム Web アプリに NoSQL を使用しています。キーと値のデータベースのデータは、キーと値のペアのキーとして格納および取得されます。 NoSQL データベースでは、配列を連想配列の例として使用したり、辞書を使用してデータをグループ化および整理したりできます。ドキュメントタイプは通常、コンテンツ管理システム、ブログプラットフォーム、およびリアルタイム分析で使用されます。グラフベースデータベースは、主にソーシャルネットワーク、ロジスティクス、および空間データに使用されます。

ビュー定義は、CouchDB の MapReduce を使用して作成できます。このポリシーによると、分散モデルのデータストアでは、3 つの条件のうち 2 つ以上を保証することはできません。データの一貫性: 操作が完了した後でも、データの一貫性が維持されることが重要です。システムの分断耐性のため、サーバー間の通信は安定していなくても安定している必要があります。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースは、開発者が弾力性と速度を利用しようとするにつれて、ますます人気が高まっています。 NoSQL データベースのデータは、構造化されている場合と構造化されていない場合があります。 NoSQL データベースは、柔軟性が高いため、さまざまなアプリケーションに適しています。 NoSQL データベースには、DynamoDB と Riak に加えて、DynamoDB、Riak、および Redis が含まれます。