さまざまな種類のデータベース管理システム

データベース管理システムにはさまざまな種類があり、それぞれに長所と短所があります。 SQL データベースは非常に強力で、大量のデータを処理できますが、スケーリングが難しい場合があります。 NoSQL データベースはスケーリングがはるかに簡単ですが、SQL データベースほど強力ではありません。

適切なデータストアを選択すると、アプリケーションが使いやすくなります。 代替案を評価するには、データベースがどのように機能するかを完全に理解することが不可欠です。 OLTP アプリケーションで個々のレコードを読み書きできるデータストアは、低レイテンシである必要があります。 Blob Storage は、ハイパースケールの Hadoop ディストリビューションに含まれており、非構造化データの保存に使用できます。 テーブル データストアを使用して、構造化データを格納できます。 クエリとトランザクションには、標準の sql 言語 (SQL) が使用されます。 リレーショナル データベースは、最適化されたトランザクション操作を実行するように設計されています。

複数のレコードが複数のテーブルで更新されるため、トランザクションは複数のテーブルで複数のレコードを更新し、低レイテンシーで書き込まれます。 データベース列は、最新のデータ ウェアハウスに使用されます。 Key-Value、ワイド カラム、ドキュメント (ツリー)、およびグラフ タイプは、NoSQL データストアがサポートする 4 つの主要なデータ タイプです。 複数の列を持つデータストアは、分割するのが非常に困難です。 これは、各セル値にタイムスタンプが割り当てられた 2 次元のキー値ストアです。 ドキュメント ストアは、ドキュメントを表すネストされたオブジェクトを格納および取得します。 ドキュメント ツリーは、ドキュメント ストアに似ていますが、グラフを表示するように設計されたグラフ データベースに置き換えることができます。

RDBMS データベースは主に、リレーショナル データベースにマップされた正規化された構造化 (表形式) データを管理するために使用されます。 NoSQL テクノロジを使用するデータストアは、多数のデータ ストリームをより効率的に処理するように設計されています。 データをテーブル化する必要はなく、関係制約もありません。 分析のユース ケースに関しては、表形式の列よりも NoSQL データベースの方が適していることがよくあります。 高レベルのパフォーマンスを実現するには、操作機能が組み込まれたデータストアが推奨されます。 不変の台帳を維持することは、不変で (暗号的に) 検証可能なトランザクション ログを保存するプロセスです。 時系列データベースは、多くの場合、プログラミング言語で記述された日時関数を含む幅の広い列ストアで構成されています。

これは、保存できる地理データ (都市、国など) のコレクションです。 地球科学のクエリと幾何学的操作のニーズを満たすために、最適化されています。 ビジネス アプリケーションに関しては、カラムナ データベースを使用する方が望ましい場合があります。 テキスト検索は、非構造化 (自然) または半構造化テキストに対して頻繁に実行されます。 エラスティック検索は、この点で効果的なツールであることが証明されています。

ビッグデータの応用は現場で見つけることができます。 大量のデータを高速に処理できるため、NoSQL は大規模データ アプリケーションに最適です。 サーバー側アプリケーションの他のすべてのコンポーネントがシームレスで高速になるように設計されている場合、NoSQL データベースを使用して、データがボトルネックにならないようにすることができます。

通常、NoSQL データベースは、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを単一のデータベースに格納およびモデル化するのに、他のタイプのデータベースよりも適しています。

NoSQL と SQL を区別することは重要です。なぜなら、SQL は高いトランザクション関連のワークロードに最適だからです。 NoSQL は、非常に大規模なトランザクションのニーズに対する実行可能なソリューションです。 この目的には最適な選択ではありません。 階層データを階層的に格納することはできません。 階層データストレージと大規模データセットの格納は、階層データストレージの特徴であるため、両方での使用に適しています。

モバイル、Web、ゲームなどの最新のアプリケーションの多くは、機能性、適応性、スケーラビリティ、および高性能のデータベースを必要とし、NoSQL データベースはこれらのタイプのアプリケーションに最適です。

SQL よりも Nosql を選択する理由

従来のデータ保存方法に対する NoSQL の利点は、事前に保存する必要があるデータの種類を把握しなくても、すべての種類のデータを一度に保存できることです。 所有するデータの量は、さまざまな段階で拡大、縮小する必要があります。 前に述べたように、NoSQL ははるかに優れた柔軟性と、必要に応じてコストを管理する機能を提供します。

クラウド データベースの選択は、データのサイズ、クエリの方法、スケーリングの方法などの要因によって異なります。 SQL (構造化照会言語) と NoSQL (SQL だけではない) は、データベースの場合にほぼ確実に登場する 2 つのデータベースです。 これは、クラウド内のビッグ データに関する一連の記事の 3 番目です。 NoSQL データベースは、Web サイトのテキスト コンテンツ、ソーシャル メディアの投稿、その他の種類のデータ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、ドキュメント指向のデータ構造、またはグラフベースのデータ構造に格納できます。 NoSQL データベースは、スケーラビリティと柔軟性をサポートするように設計されています。 データベースは、企業の拡大に合わせて拡大します。

NoSQL データベースの規模は異なるため、データ セットが時間とともにどのように進化するかを考慮する必要があります。 近年、両方のタイプのデータベースの優れた特性を組み合わせたいという要望が高まっています。 オンプレミス データベースまたはクラウド データベースのどちらを使用していても、多くのオプションがあります。 行う必要がある最も重要な決定は、データを NoSQL データベースに格納するか、プライマリ NoSQL ストレージ ソースとして NoSQL データベースに格納するかです。 次回の投稿では、データ ウェアハウスやデータ レイクなどのクラウド データ ストレージ コンポーネントについて見ていきます。

SQL データベースは、パフォーマンスと機能の点でより完全なシステムになりました。 ただし、NoSQL データベースの人気が高まっており、将来的にはより一般的になる可能性があります。

Sql および Nosql データベースの用途は何ですか?

SQL データベースはクエリを処理し、構造化データ環境のテーブル全体でデータを結合できるため、アドホック リクエストなどの構造化データに対して複雑なクエリを実行しやすくなります。 通常、NoSQL データベースでは、クエリの複雑さが増すにつれて、データをクエリするためにより多くの作業が必要になります。

SQL は、1970 年代から存在する構造化クエリ言語です。 NoSQL データベースは非リレーショナルであるため、SQL データベースを含むさまざまな方法で作成できます。 NoSQL データベースは垂直方向にスケーリングできるため、サーバーをより効率的にロードできます。 NoSQL システムを使用すると、データベース内のさまざまなデータ構造を操作できます。 NoSQL データベースはリレーショナル データベースではないため、データを行やテーブルに格納しません。 非構造化データを整理できるため、動的スキーマを使用してデータを構造化および整理できます。 SQL およびリレーショナル データベースを使用すると、大量のデータを簡単に管理できるだけでなく、さまざまな方法でデータに柔軟にアクセスできます。

各情報は 1 つの場所に保存されるため、ビューアが以前のバージョンと混同されることはほとんどありません。 さらに、NoSQL は、大量の (または絶えず変化する) データのコレクションを操作するのに理想的です。 NoSQL システムは、大量のデータがあるため、Facebook、Google などを含む多くの大企業で使用されています。 多くのサーバーが大量のデータを処理するため、Cassandra などの NoSQL データベースは大量のデータを処理します。 強力な整合性保証なしでキー値ストアにアクセスするための最良のオプションは、Redis です。 エラスティック検索は、複雑または柔軟な検索を実行する必要がある場合に最適な選択肢です。

NoSQL データベースは大量のデータを処理し、毎秒数百万のトランザクションを実行できます。 これらは、データの保存方法に柔軟性を提供し、さまざまなビジネス アプリケーションでのデータの保存を可能にします。
NoSQL データベースは、さまざまなタイプのデータ構造を作成できるため、最新のデータ ストレージの最も重要な側面の 1 つです。 多数のデータ入力を含むデータベースが必要な場合は、NoSQL データベースが最適なオプションです。

開発者が Sql の代替手段を求める中、Nosql データベースが増加中

さまざまな理由から、開発者の間で NoSQL データベースの人気が高まっています。 SQL データベースに関連する費用の 1 つは、メンテナンスとスケーリングです。 さらに、多くの開発者は、SQL データベースが提供するすべての機能は必要ないと考えています。 多くの企業は、より多くのデータが保存されるクラウドベースのモデルに移行しており、NoSQL データベースはこのタイプの環境により適しています。

リレーショナル データベースと Nosql はいつ使用しますか?

NoSQL データベースでのトランザクションのサポートは、単純なトランザクションに限定されています。 トランザクション (結合とも呼ばれます) は、リレーショナル データベースで実行できます。 NoSQL データベースは、大量のデータを迅速に処理するために使用されます。 低速データはリレーショナル データベースで処理されます。

最新のアプリケーションの多くは、リレーショナル データベースではなく、(SQL だけでなく) NoSQL データベースに依存しています。 NoSQL は、リレーショナル データベースとは対照的に、分散型の方法でデータを格納するために任意の数の方法を使用するデータ ストレージ テクノロジの一種です。 新しいアプリやサービスの立ち上げに関して言えば、NoSQL の重要性はいくら強調してもしすぎることはありません。 単一のモノリシック サーバーの代わりに、NoSQL データベースは複数のホストに水平に分散されます。 その結果、NoSQL データベースの移行はより高速で低コストになり、需要の増加に対応できるようになります。 さらに、NoSQL は分散型テクノロジーであるため、データベースをクラウドに移行しようとしている組織にとっては、はるかに優れた選択肢です。 NoSQL は、パフォーマンスと一貫性のトレードオフを行うため、トランザクションのロックを回避します。 このため、同時アクセスを必要とする多数のユーザーに対して、より優れた代替手段を提供します。 限られた数の個人またはアプリケーションで予測可能な構造化データを保存する必要がある組織では、リレーショナル データベースが最適なオプションです。

MongoDB の柔軟なスキーマは、大量の非構造化データに適しており、これらのタイプのデータを統合するプロセスには単一の接続は必要ありません。
このデータベースは高速なデータベースでもあり、スケーリングしてトランザクション サポートに使用できます。
一般に、リレーショナル データベースは、データが構造化される可能性が最も高い場合に最適なソリューションです。 リレーショナル データベース内のそれらの間でテーブルを参照することは困難な場合があり、一貫したデータ セットを提供します。
データベース機能も高速化できるため、大規模なアプリケーションに最適です。
大量の非構造化データを一貫したパターンにマージできない場合は、MongoDB が最適なオプションです。 MongoDB の柔軟なスキーマは、異種のコンポーネントの統合を必要としないため、構造化されていないデータの大規模なコレクションに最適です。

Nosql データベース: 速度とスケーラビリティの優れたオプション。

通常、NoSQL データベースは、通常のデータベースよりも高いパフォーマンスとスケーラビリティを備えています。 さらに、それらは使いやすく適応性があるため、迅速にアクセスする必要があるデータに最適です。

Nosql と Mysql のどちらを使用するか?

MySQL などのデータベース テクノロジはリレーショナル データベースで使用されますが、NoSQL データベースは MongoDB、CouchDB などの設計ベースのタイプです。 MySQL データベースには、アプリケーションの安定性を維持するための幅広いレポート ツールがありますが、NoSQL データベースには、分析やパフォーマンス テストのためのツールがありません。

Mystery は、Microsoft のリレーショナル データベース管理システムのコンポーネントです。 これにより、データがフォーマットされていないか無関係であるかに関係なく、ユーザーの特定の要件に従ってデータを配置および管理できます。 次のセクションでは、それらの主な違いのいくつかを見ていきます。 MyAdmin と NoSQL の違いは、IT リーダーが下さなければならない決定事項です。 NoSQL は未来と言われていますが、標準化されていないことを懸念する声もあります。 組織の要件と消費するデータの量によって、最適なオプションが決まります。

Sql と Nosql をいつ使用するか

SQL データベースは通常、クエリを実行する必要があるリレーショナル データ モデルがある場合に使用されます。 NoSQL データベースは通常、格納する必要がある大量のデータがあり、リレーショナル データベースのすべての機能は必要ない場合に使用されます。

企業が実際に使用しているデータベースはどれですか? SQL データベースと NoSQL データベースを比較することはできません。 データベースの種類は、私が以前に認識していたよりもはるかに多様です。 SQL 言語は、データの削除や変更などの SQL クエリを実行するために使用されます。 2019 年には、回答者の大多数 (60%) が、NoSQL よりも人気があると答えました。 MongoDB などのドキュメント指向の NoSQL データベースが一般的です。 PostgreSQL は、大規模なデータベースと SQL 準拠のクエリをサポートするように設計されています。 大量のデータ処理を行う場合は、Postgres の使用を検討する必要があります。 MongoDB のテーブルと列は明確にする必要があります。

Sql の代わりに Nosql を使用する理由

NoSQL データベースには、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。 NoSQL データベースは、柔軟なデータ モデルを持ち、水平方向にスケーラブルであり、クエリが非常に高速であるため、開発者にとって理想的です。 通常、NoSQL データベースには非常に柔軟なスキーマがあります。

Nosql データベース: 速度対。 一貫性

NoSQL データベースは、従来のデータベースよりも優れた柔軟性とスケーラビリティを備えているため、人気が高まっています。 私たちの実験では、キーと値のペアの保存に関して、NoSQL データベースは一般的に SQL データベースよりも応答時間が速いことがわかりました。 NoSQL データベースは ACID トランザクションを完全にはサポートしていない可能性がありますが、これによりデータの不整合が生じる可能性があります。 NoSQL データベースの方が全体的に高速かもしれませんが、最初にアプリケーションに何が必要かを検討する必要があります。

Uber は Sql または Nosql を使用しますか?

通常、NoSQL データベースはデータ ストレージ デバイスとして使用されます。 NoSQL データベースにはインデックスのサポートがないため (分散トランザクションがないため)、Uber のフルフィルメント チームはインデックスを別のテーブルに保存します。

Airbnb と Nosql: ラブストーリー

Airbnb は常に NoSQL を支持してきました。 同社は、アプリケーション開発プロセスで Neo4j のようなグラフ データベースを使用する数少ない企業の 1 つです。 企業によるグラフ データベースの使用は、従来の SQL データベースよりも多くの利点があるため、ここ数年で急速に拡大しています。 グラフ データベースを使用することには多くの利点があります。その 1 つは、大量のデータをより効率的に処理できることです。 データは整理されたより複雑な方法で保存できるため、情報の検索とアクセスが容易になります。 グラフ データベースは、従来の SQL データベースよりも高速です。 これらのアルゴリズムはそのように特別に設計されているため、これらのアルゴリズムの検索には大規模なデータ セットが使用されます。 Airbnb は明らかに NoSQL テクノロジーをサポートしており、間違いなく NoSQL テクノロジーの実装で最も成功している企業の 1 つです。

Nosqlを使用する場合

プロジェクト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、一般に、Nosql データベースは水平方向にスケーリングするように設計されているため、高いスケーラビリティと柔軟性を必要とするプロジェクトに最適です。 さらに、Nosql データベースは、一般に従来のリレーショナル データベースよりも高速であるため、リアルタイムのデータ処理が必要な場合によく使用されます。

あらゆる規模の組織が、急速な成長の結果として NoSQLデータベース テクノロジを採用しています。 この記事では、NoSQL の人気が高まっている理由と、アプリの構築に NoSQL が適しているのはいつでしょうか? 初期のインターネットのパイオニアは従来のデータベース技術に不満を持っていたため、NoSQL が開発されました。 人気が高まっているため、NoSQL データベースをいつ使用する必要があるかを明らかにする必要があります。 NoSQL は、幅広いデータベース構造とデータ モデルを記述するために使用できます。 このディスカッションの目的は、人々が NoSQL を頻繁に使用している理由を説明し、共通の関心に基づいてグループに分類することです。 クラウド時代に NoSQL データベースが作成され、クラウドベースの自動化にできるだけ早く適応しました。 NoSQL データベースを使用すると、リアルタイムでのストリーミング データをデータベースと簡単に統合できることがよくあります。 MongoDB Atlas ユーティリティは、MongoDB を無料で学習する最も簡単な方法です。

Nosql データベースの例

列に基づく NoSQL データベースには、Cassandra、HBase、および Hypertable が含まれます。

NoSQL データベースは非リレーショナル データベース管理システムです。つまり、固定スキーマをデプロイする必要はありません。 NoSQL データベースが分散データ ストアの高いストレージ要件を満たすためには、膨大な量のデータを格納するのに十分な大きさが必要です。 Twitter、Facebook、Google は、NoSQL を使用して大量のデータを処理し、リアルタイム Web アプリケーションを開発している企業のほんの一部です。 キー値データベースは、データを格納し、キーと値のペアとして取得します。 このタイプの NoSQL データベースを使用して、コレクション、辞書、連想配列などを作成できます。 このタイプのドキュメントは、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一般的に使用されます。 Graph Base Database は、主にソーシャル ネットワークと物流データに使用されます。

MapReduce を使用すると、CouchDB でビューを定義できます。 レポートによると、分散型データ ストアは、3 つのうち 2 つ以上の保証を提供することはできません。 データの一貫性: データは実行後も一貫性を保つ必要があります。 サーバー間の通信が断続的であっても、安定したパーティションを維持することが重要です。

Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースには、SQL データベースよりも優れたさまざまな利点があります。 より大量のデータを処理できるため、よりスケーラブルです。 また、より単純なアルゴリズムを使用してデータを保存および取得するため、より効率的です。 また、幅広い要件に合わせて調整できるため、適応性も高くなります。
データベース NoSQL ツールも非常に高価になる可能性があるため、いくつかの欠点もあります。 SQL データベースは、これらのデータベースに対して十分なサポートを提供していないことに注意してください。 さらに、使いやすさと複雑さの両方の点で、SQL データベースよりも学習と使用が難しくなります。 また、SQL データベースよりも標準化されておらず、互換性レベルも低くなります。

Nosql データベース

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、ビッグ データやリアルタイム Web アプリケーションによく使用されます。

NoSQL データベースのリレーショナル テーブルではなく、ドキュメントにデータを格納できます。 現代のビジネスでは、データ管理の問題に対する堅牢性、柔軟性、スケーラビリティ、および迅速な対応が必要です。 NoSQL データベースの種類には、ドキュメント データベース、キー値ストア、ワイドカラム データベース、グラフ データベースなどがあります。 Global 2000 の組織は、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 データベースに急速に移行しています。 これは、ほとんどのリレーショナル データベースにとって難しすぎる技術的課題を提示する 5 つの傾向に起因する可能性があります。 データベースの管理は、アジャイル開発の大きな障害となっています。これは、データの固定モデルが他のシステムとの対話機能を大幅に制限しているためです。 データ モデルを定義するアプリケーション モデルは、NoSQL モデルの定義に使用されます。

代わりに、NoSQL は動的な方法でデータをモデル化する方法を指定しようとします。 ドキュメント指向のデータベースでは、データを格納するための事実上の形式は JSON です。 これにより、ORM フレームワークが不要になることでコストが節約され、アプリケーション開発が簡素化されます。 これは、Couchbase Server 4.0 の JSON に SQL を追加する N1QL (ニッケルと発音) クエリ言語の最初のバージョンです。 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)、および他の多くの関数を処理できます。 NoSQL 分散データベースの固有の価値は、単一障害点なしで幅広い操作をサポートできることです。 顧客はオンラインやモバイル デバイスでビジネスに関与しているため、利用可能なサービスの数が増えることが予想されます。

NoSQL データベースの作成、構成、スケーリングは簡単です。 それらは、情報の保存、読み取り、書き込み、および情報の整理に使用されます。 管理段階や監視段階のクラスターを含め、あらゆるサイズのクラスターを処理できます。 MongoDB を利用したデータセンター間の組み込みのレプリケーションを介して、MongoDB を利用したデータベース間でデータを複製することが可能であり、別のソフトウェアを用意する必要がありません。 その結果、アプリケーションは、データベースが問題を検出して独自のフェイルオーバーを実行するのを待つ必要がなくなります。 代わりに、ハードウェア ルーターを使用するとすぐに利用できます。 データベース テクノロジの観点から、NoSQL は、今日の Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションで急速に好まれる選択肢になりつつあります。

Nosql データベースは、データ管理のための多目的ツールです。

多数の NoSQL データベースが利用可能であり、Web アプリケーション、モバイル アプリ、ソフトウェア開発、データ ウェアハウジングなどのさまざまなアプリケーションで使用できます。 これらは、大量のデータ、低レイテンシ、およびさまざまなデータ モデルを備えたアプリケーションのニーズを満たします。