SQL 対 NoSQL データベース: 長所と短所

公開: 2022-11-19

SQL データベースは、何十年もの間、データを保存するための標準でした。ただし、NoSQL データベースの人気が高まっている理由はいくつかあります。その理由の 1 つは、NoSQL データベースが SQL データベースよりもスケーラブルであることです。これは、パフォーマンスを低下させることなく、より多くのデータとより多くのユーザーを処理できることを意味します。もう 1 つの理由は、NoSQL データベースは SQL データベースよりも柔軟であることです。これは、アプリケーションの特定のニーズに合わせて簡単にカスタマイズできることを意味します。最後に、NoSQL データベースは多くの場合、SQL データベースよりも使いやすいです。これは、開発者が複雑な SQL 構文を多く学ぶ必要なく、すぐに使い始めることができることを意味します。

クラウドデータベースを選択する際には、データのディメンション、クエリの方法、スケーリングの方法を考慮する必要があります。データベースを決定する際の最も重要な要素は、使用するデータベースの種類 (SQL (構造化照会言語) または NoSQL (SQL だけではない)) です。この記事は、クラウドのビッグデータに関するシリーズの 3 回目です。 NoSQL データベースは、記事やソーシャルメディアの投稿などの非構造化データの保存に適しています。データは、列ストアとして、またはドキュメント指向のグラフベースのキーのペアとして保存できます。 NoSQL データベースの柔軟性とスケーラビリティの両方が考慮されました。会社の成長に合わせて、データベースも大きくなります。

NoSQL データベースと NoSQL データベースは規模が異なるため、データセットが将来どのように拡大するかを考慮する必要があります。一部の人々は、両方のタイプのデータベースの優れた機能を組み合わせることで、効率を高めることができると考えています。オンプレミスかクラウドかを問わず、多数のデータベースオプションから選択できます。プライマリデータストレージとして NoSQL データベースと NoSQL データベースのどちらを選択するかは、最も重要な決定事項の 1 つです。次の投稿では、データウェアハウスやデータレイクなどのクラウドストレージコンポーネントをさらに見ていきます。

SQL データベースとは対照的に、NoSQL データベースには、SQL データベースが備えているセキュリティ機能がほとんどありません。必要な機密性や完全性がありません。さらに、適切に定義されたスキーマがないため、アクセス許可を割り当てることができません。

NosqlがSqlよりも好まれるのはなぜですか?

NoSQL では、データ型の間に関係はありません。 NoSQL クエリを実行できますが、既存のクエリよりもはるかに遅くなります。アプリケーションで高レベルのトランザクションアクティビティが発生しています。 SQL データベースは、安定性とデータの整合性が高いため、負荷の高いトランザクションや複雑なトランザクションに最適です。

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。データは通常、データベース管理システム (DBMS) に保存され、主要な保存方法として使用されます。 DBMS 言語は、相互に対話および通信するために使用する必要があります。 SQL (Structured query Language) 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。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。非リレーショナルデータベースなどの NoSQL データベースは、テーブルやレコードにデータを格納しません。 データストレージ構造は、特定の一連の要件に合わせて調整されます。

通常、列指向、ドキュメント指向、およびキーと値のペアの 3 種類のデータベースが使用されます。 MongoDB は、Python のドキュメント指向データベースの例です。 NoSQL データベースでは、より自由にデータ構造を作成できます。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。初心者の場合は、SQL を学習してから NoSQL に移行することから始めるのがよいでしょう。それぞれに独自の長所と短所があり、データ、アプリケーション、および使いやすさに基づいて選択する必要があります。 SQL と NoSQL の主な違いは、SQL がパフォーマンスの点で単独ではないことです。データに耳を傾け、可能な限り最善の決定を下してください。

Mongodb の使用方法

MongoDB は非常に使いやすいため、簡単に使用できます。開発者は、その高速性と柔軟性により、その速度、スケーラビリティ、および大量のデータを処理する能力を高く評価しています。

Nosql データベースが優れている理由

Nosql データベースは、データの保存方法の柔軟性が高いため、より優れています。これは、従来のリレーショナルデータベースとは異なる方法で編成する必要がある大量のデータを操作する場合に役立ちます。 Nosql データベースは、複数のサーバーに分散できるため、スケーリングも容易です。

NoSQL データベースは、スケーリング、高速なクエリの実行、およびプログラムの作成に必要な時間を短縮することを目的として、2000 年代後半に最初に開発されました。 NoSQL データベースには、水平方向にスケーリングする機能やさまざまなデータ型を提供する機能など、従来のデータベースに比べてさまざまな利点があります。厳格で複雑な表形式のスキーマを持つ SQL (Structured Query Language) データベースは、大規模な垂直スケーリングを必要とし、通常はリレーショナルデータベース経由でアクセスされます。 MongoDB 4.0 ではマルチドキュメント ACID トランザクションが導入され、MongoDB 4.2 では MongoDB のスパン可能なクラスターのサポートが追加されました。最初のモデルにはデータモデルはありません。 NoSQL データベースを使用する場合、通常、データの複製ではなくクエリ用に最適化されます。多くの

NoSQL データベースには、ストレージのフットプリントを削減するための圧縮も含まれています。たとえば、グラフデータベースは関係の分析には役立ちますが、日常の検索ニーズを満たすには不十分な場合があります。 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ニーズに適しているかどうかを判断するのに役立ちます。 NoSQL データベースを使い始める最も簡単な方法の 1 つは、MongoDB Atlas を使用することです。 MongoDB についての包括的なトレーニングを提供する MongoDB University で、MongoDB をオンラインで無料で学ぶことができます。

Sqlに対するNosqlの欠点

NoSQL データベースの欠点と利点は何ですか? NoSQL データベースの主な欠点の 1 つは、さまざまなドキュメントで ACID (アトミック、一貫性、分離、持続性) トランザクションをサポートしていないことです。スキーマが適切に設計されているため、多くのアプリケーションで単一レコードの原子性を使用できます。

現代の組織はすべて、成功を収めるためにデータに大きく依存していることは注目に値します。 SQL および NoSQL データベースは、企業間で最も一般的に使用されるデータベースです。それぞれが独自の方法でユニークであり、それぞれにいくつかの弱点があります。それぞれを詳しく見て、どちらが適切な選択であるかを確認しましょう。データが大きくなると、データベースをスケーリングすることは、完璧なセットアップが利用可能になることは決してないことを常に知っている、終わりのない鬼ごっこをするようなものです。スケールアウトの結果、NoSQL データベースはセットアップが容易になり、コストも削減されます。それらは、大規模で急速に成長しているデータセットにより、クラウドコンピューティングツールとして使用できます。

NoSQL は分散サーバーとリージョンに依存しているため、単一障害点はありません。その結果、NoSQL データベースは、より高いレベルの安定性と回復力を備え、継続的な可用性とダウンタイムがありません。 NoSQL などのデータベースタイプは、特定のユーザーのニーズを満たすように構成できるため、開発者はプロジェクトに最適な組み合わせを見つけることができます。多くの組織は、オープンソースの NoSQL データベースを使用することを選択しています。多数のデータセットを迅速かつ効果的に処理するため、クラウドコンピューティングに適しています。 NoSQL クエリは、標準言語では実行できません。その結果、開発者やデータサイエンティストなど、より高価なスタッフがクエリを実行する必要があります。

DataStax の Astra は、Apache Cassandra と Kubernetes で実行され、マイクロサービスアーキテクチャを採用するサービスとしてのマルチクラウドデータベース (DBaaS) です。 Astra は、オープンソース方式で構築されたソースである Stargate と呼ばれるデータ API レイヤーを採用しています。以下のリストから Azure、Google Cloud Platform、または AWS を選択して、クラウドサービスをすぐに開始できます。

Mongodb 対 Sql

結論は、結論に達したということです。データベースとしての MongoDB は、はるかに高度であり、スキーマ機能に関して大規模なデータセットを処理できます。 SQL Server データベースは、データベースシステムを管理し、エンドツーエンドのビジネスデータソリューションを提供するリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS) です。非構造化データの場合、MongoDB は優れた選択肢です。

MongoDB と SQL データベースの世界は正反対です。カオスは非構造化データの場合であり、構造化データは組織化されたデータの場合です。ワールドは、さまざまな目的のためにさまざまな方法で使用されることを意図しており、独自の利点と欠点があります。この記事の目的は、MongoDB と SQL データベースを詳細に比較することです。 2000 年代まで、SQL データベースは、クエリと分析に最も広く使用されているデータベースでした。インターネットと Web 2.0 ブームにより、膨大な量の非構造化データが作成されました。このタイプのデータは、最も効果的な方法でテーブルのようなスキーマにマップできませんでした。

この時期に NoSQL データベースが初めて登場しました。一貫性、可用性、およびパーティションに焦点を当てた CAP 定理は、MongoDB の心臓部です。 CAP の定理は、SQL データベースの ACID プロパティとは対照的に、MongoDB でのデータの可用性を追加機能として説明しています。このシステムは、コモディティハードウェアのクラスターによって強化され、高可用性と信頼性のために複数のノード間でデータを複製できます。インターネットに接続されたデバイスやインターネットアプリケーションによって生成されるデータのほとんどは構造化されていないため、従来のデータベースは役に立ちません。ただし、ドキュメントクエリのサポートは提供しますが、設計が不十分であり、多くの情報を提供しません。 MongoDB が分析を処理できない場合は、代わりにリレーショナルデータベースで通常のクエリを実行できます。

MongoDB BI コネクタは、Tableau、Cognos など、多くの一般的なビジネスインテリジェンスツールと互換性があります。データウェアハウスは多額の費用がかかる素晴らしいオプションですが、制限もあります。さらに、データをリレーショナルスキーマに割り当てることを強制することで、NoSQL データベースの価値が損なわれる可能性もあります。 MongoDB に接続する既存のビジネスインテリジェンスツールがある場合、MongoDB コネクタは最適な選択肢です。その欠点の 1 つは、複数の異種ソースからのデータを接続できないことです。もう 1 つのオプションは、MongoDB に接続してデータをフェッチし、その上で分析を実行する Python アプリケーションを作成することです。 PyMongo を使用すると、MongoDB データを取得し、データを MongoDB に書き戻すことができます。探索的データ分析と比較すると、データウェアハウスよりも優れた選択肢となる可能性がありますが、商用顧客にとっては常に最適な選択肢であるとは限りません。

Nosql対。 Sql: Web 開発にはどちらが適していますか?

MongoDB はデータを格納できる任意の言語で記述されているため、使用するために SQL を学習する必要はありません。 Web アプリケーションで MongoDB を使用する場合は、クエリ言語に精通している必要があります。