NoSQL データベースで PutIfAbsent を実装するさまざまな方法

公開: 2023-01-08

従来のリレーショナルデータベースに代わるものとして、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。 NoSQL データベースを選択する際の重要な決定事項の 1 つは、サポートするクエリ操作です。重要なクエリ操作の 1 つに「putIfAbsent」があります。この操作は、同じキーを持つ既存のレコードがない場合、データベースに新しいレコードを挿入します。これは、データが常に最新であることを保証したり、重複を防止したりするのに役立ちます。ただし、すべての NoSQL データベースが putIfAbsent をサポートしているわけではありません。この記事では、さまざまな NoSQL データベースのさまざまな putIfAbsent 実装を比較します。また、各オプションのパフォーマンスとその他のトレードオフについても見ていきます。

Uber は Nosql を使用していますか?

NoSQL データベースにアクセスするために、データは NoSQL データベースに保存されます。 NoSQL データベースはインデックスをサポートしていないため (NoSQL データベースは分散トランザクションをサポートしていないため)、Uber のフルフィルメントチームは別のテーブルを使用してインデックスを格納します。

Uber は Gcp を使用していますか?

UberCloud のお客様は、UberCloud の特典に加えて Google Cloud のサービスも利用できます。 Google は Kubernetes 標準を開発したため、強力なソフトウェアコンテナを提供しています。 UberCloud ソフトウェアコンテナは、UberCloud プラットフォームを使用して Google Cloud で実行できます。

Uber は何百万もの同時リクエストにどのように対応していますか?

何百万人もの人々が同時にこのプラットフォームを使用しており、毎年何百万もの旅行がこのプラットフォームで行われています。データベーストランザクションは、データベーストランザクションのために 1 日で実行できます。 Uber の注文データは、スケーラビリティと一貫性の一部として Google Cloud Spanner に保存されます。以前は、オンプレミスデータベース (Cassandra) を使用していました。

Nosql は半構造化データをサポートしていますか?

構造化データと非構造化データの両方を保存できるため、理想的です。スケーリングが容易で、単一の構造レイヤー (サブジェクト、値、データ型など) を追加できるため、半構造化データに最適です。非構造化データを 1 つに統合すると、検索と分析が容易になります。

Web 2.0 は、ソースに応じて、さまざまな半構造化データと非構造化データを生成します。ドキュメントタイプに基づくドキュメント指向の NoSQL データベース。クエリの応答時間に関しては、MongoDB と MySQL は同等です。このケーススタディでは、ニュースデータセットを他の論文のリストと比較します。デリー大学と大学補助金委員会 (UGC) はこの研究を支援しており、著者は彼らの支援に感謝しています。研究者は、インドのカルナタカ州バンガロールにあるニッテミーナクシ工科大学と、大学助成委員会 (UGC) の支援を受けました。 (NET-DEC-2012) 番号 3492/

Nosql: データベースブロックの新人ではない

NoSQL データベースは、非構造化データと半構造化データを格納および処理できる、拡張性と柔軟性に優れたデータベース管理システムです。さまざまな柔軟なパラメーターを持つデータモデルは、SQL、SQL、および SQL 全般に細分できます。ドキュメントデータベース、キー値ストア、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、NoSQL データベースのほんの一例です。 MongoDB は、半構造化ドキュメントを格納するためにネイティブでサポートされている JSON 形式のため、最も広く使用されている非リレーショナルデータベースです。

Nosql は B ツリーを使用しますか?

Nosql は b ツリーを使用しません。

データの類似度が高い場合、B ツリーは他のインデックス作成アルゴリズムよりも強力です。その結果、データベース内のページ数が少ないほど効率的になります。

B ツリーエンジンの利点

NoSQL データベースでも B ツリーエンジンを利用できますが、B ツリーエンジンは SQL データベース専用であると信じがちです。 B ツリーエンジンは、特定の値の取得が重要な大規模なデータセットのインデックス作成に特に適しています。データベース B ツリーは、MongoDB のインデックスの重要なコンポーネントです。一部の例外はありますが、アルゴリズムは基本的にリレーショナルデータベースと同じです。このコンテキストでは、文字列と整数を組み合わせて B ツリー内のデータを編成できます。

GraphqlはNosqlで使用できますか?

NoSQL データベースの 2.8 リリースで使用する NoSQL データベースの GraphQL ラッパーをリリースし、GraphQL の実験にも使用しました。 ArangoDB 2.8 の一般提供により、ユーザーはデータベースで Foxx サービス (データベース上の JavaScript) を使用して、GraphQL でデータを管理できるようになりました。

Facebook は、最新の Web およびモバイルアプリケーションを処理するために、GraphQL として知られるクエリ言語を作成しました。新しい ArangoDB 2.8 リリースでは、Foxx サービス (データベース内の JavaScript) を使用して GraphQL サーバーに接続できます。 GraphQL を単独で実行するには、すべてのクエリリクエストを処理する単一のエンドポイントが必要です。従来の REST API とは対照的に、通常はユーザーの友人にアクセスするためにより多くの API 呼び出しが必要になりますが、次のような応答を返す GraphQL クエリは、従来の REST API を介してアクセスすることもできます。 GraphQL を使用して同等に網羅的な HTTP API を作成する際の重複や潜在的なバグの必要性を排除します。動的でスキーマのないデータベースと動的に型付けされた言語での GraphQL の使用は、有望なオプションです。 HTTP スキーマは、さまざまな HTTP エンドポイント間で検証および承認ロジックをルーティングするのではなく、GraphQL の助けを借りてこれらの問題を説明できます。データベースに直接実装した場合、単一の GraphQL リクエストが多数のデータベースリクエストにつながる可能性があるという影響は、それほど重要ではありません。

さらに、GraphQL を使用すると、より効率的なデータ取得が可能になります。 GraphQL スキーマは、事前に構造化されたデータによってバックエンドの負荷を大幅に削減できます。これは特に、大量のデータがある場合に当てはまります。データベースに対して同じデータを複数回クエリする方が、異なるデータをクエリするよりも簡単だからです。
GraphQL API を使用して API を構築することは、API をよりユーザーフレンドリーで直感的にするための簡単な方法です。まだデータがない場合は、クラスターにサンプルセットを追加して、GraphQL API を調べることをお勧めします。

SQL よりも Graphql を使用する理由

型システムは、GraphQL のような柔軟なクエリ言語でデータを返すために使用されます。 SQL (構造化クエリ言語) は、表形式および階層型データベースのデータをクエリするために一般的に使用されている、より広く使用されている古い言語標準です。 API を NoSQL データベースで動作させたい場合は、GraphQL を使用できます。 MongoDB は、GraphQL をサポートする一般的な NoSQL データベースです。無料のクラスターを作成し、アプリに接続することから始めます。まだデータがない場合は、クラスターにサンプルデータセットを作成して、GraphQL を使い始めることができます。 GraphQL API の開発時には、幅広いデータベースオプションを利用できます。どれを選べばよいかわからない場合は、お電話いただければ、お手伝いさせていただきます。

Nosqlは良いですか

MongoDB などの NoSQL データベースは、スケーリングに最適です。 データベースシャーディングを使用すると、データが複数のマシンに分割されるため、適切なデータを適切なタイミングで適切な場所に配置できます。単一のコンピューターは、停止後もネットワークを実行し続けることができます。

NoSQL、または Not Only SQL という用語は、さまざまな形式でデータを格納するために使用できるデータベースシステムの一種を指します。 NoSQL データベースは、最初から非常に柔軟で、高速で、可用性が高いように構築されています。データベース機能には、マルチモデルとも呼ばれる複数のデータアクセス方法など、さまざまな方法でアクセスできます。 NoSQL データベースは、膨大な数のワークロードの要求を満たし、それを超えることさえあり、新しいエクスペリエンスと改善されたエクスペリエンスの両方を顧客に提供します。これらのデータベースは、新しいサーバーが追加されると複数のノードにデータを自動的に分散することで、高レベルの可用性を提供するように設計されています。ドキュメントデータベースは、スキーマがなく、データの静的モデリングを必要としないため、アジャイルアプリケーションの開発に使用できます。 NoSQL データベースでは、コレクションとスコープは論理的な階層グループです。

一方、Oracle は、非常に複雑でも、高価でも、完全に信頼できるリレーショナルデータベースでもありません。分散 NoSQL データベースのデータ構造は、コモディティベースの環境でスケールアウトするように設計されています。上位 100 の Fortune 100 組織は、30% の時間、Couchbase データベースプラットフォームで重要なデータを管理しています。

NoSQL データベースの多くの利点には、大規模なリアルタイムアプリケーションをサポートする機能が含まれます。これらのサービスは、低レイテンシーで大量のトランザクションを処理できます。さらに、ACID に準拠しているため、データの更新が正しいことを保証できます。 NoSQL データベースの欠点は、従来のデータベースの機能の多くが含まれていないことです。たとえば、データの保存方法やアクセス方法に関して、本来あるべきほど柔軟ではありません。さらに、頻繁なランタイム更新を必要とするアプリケーションではうまく機能しません。

Nosql データベース: SQL データベースよりも柔軟でスケーラブル

MongoDB などの NoSQL データベースは、データモデルが従来のデータベースほど厳密ではないため、非常に柔軟です。このように、他のデータベースに見られるデータ整合性の制限の一部が緩和されるため、大量のデータ、低レイテンシー、および多様なデータモデルセットを必要とするアプリケーションにより適しています。ただし、SQL データベースは、動的操作の実行に加えて動的操作を実行するときに、ACID プロパティを維持するのに苦労する場合があります。