NoSQL データベースの自動バックアップの長所と短所
公開: 2023-01-18データ管理の世界が進化し続けるにつれて、NoSQL データベースが自動バックアップを提供するかどうかという問題が生じ続けています。 この質問に対する答えはまだ不明ですが、決定を下す前に、この潜在的な機能の長所と短所を考慮することが重要です。 一方では、定期的なデータのバックアップを忘れている人にとって、自動バックアップは命の恩人になる可能性があります。 この機能は、停電やその他の不測の事態が発生した場合のデータ損失を防ぐのにも役立ちます。 一方で、自動バックアップは適切に使用しないとデータが破損する可能性があると主張する人もいます。 結局のところ、NoSQL データベースの自動バックアップを有効にするかどうかの決定は、データベースを使用する個人または組織次第です。 ただし、決定を下す前に、長所と短所を慎重に比較検討することが重要です。
Nosql データベースの欠点は何ですか?
NoSQL データベースを使用することの欠点は何ですか? NoSQL データベースは、複数のドキュメントにわたる ACID (アトミック、一貫性、分離、耐久性) トランザクションをサポートしていません。これは、NoSQL データベースの最も深刻な欠点の 1 つです。 適切なスキーマ設計で単一レコードの原子性を使用することは、幅広いアプリケーションで許容されます。
NoSQL データベースには、その技術の結果として長所と短所があります。 NoSQL データベースにはいくつかの利点がありますが、いくつかの欠点もあります。 それらは、構造化されたものと構造化されていないものを問わず、あらゆるタイプのデータを保存して組み合わせることができます。 全体的なパフォーマンスとレイテンシーの点で、非常に優れたパフォーマンスを発揮するように設計されています。 NoSQL データベースはオープンソースであり、低コストのハードウェアで実行されるため、データ ストレージの低コストのオプションです。 NoSQL データベースには、合意されたルールと役割のセットがありません。 スケーラビリティとパフォーマンスに関して言えば、NoSQL は従来のデータベースよりもこれらの要素に注意を払っていますが、データの一貫性にはあまり注意を払っていないため、従来のデータベースほど安全ではありません。
NoSQL データベースは、無限の種類のデータを処理できることが、最も魅力的な機能の 1 つです。 その結果、事前にデータ型を定義しなくても、より柔軟な方法でデータを格納できるようになります。 後で必要に応じて、この方法でデータを更新できます。 NoSQL データベースの柔軟性により、保存するデータの種類を外出先で変更できます。 この機能によって保護されているため、データが特定の形式であることを気にする必要はありません。 その結果、データは受信時に単純に保存されます。一般に、NoSQL データベースは非構造化データの保存に最適です。 それらを使用すると、適応性が高く、使いやすく、使いやすいだけでなく、多くの利点があります。
Nosql データベースの長所と短所
その結果、スケーラビリティ、シンプルさ、使いやすさから、NOSQL データベースの人気が高まっています。 また、幅広い用途に使用でき、メンテナンスも簡単です。 知っておくべきいくつかの欠点があることを理解することが重要です。 NoSQL データベースはそれ自体では拡張できず、クエリの柔軟性ははるかに低くなります。 さらに、MongoDB やその他の nosql データベースはメモリ管理の問題が発生しやすく、場合によっては有害になる可能性があります。 さらに、MongoDB やその他の nosql データベースはトランザクションをサポートしていないため、アプリケーションによっては障害になる可能性があります。
Nosqlは何に向いていませんか?
さらに、NoSQL は動的操作を実行できません。 使用は可能ですが、ACIDフリーを保証するものではありません。 このような場合は、 SQL データベースが適している場合があります。 同様に、アプリケーションに実行時の柔軟性を提供する必要がある場合は、NoSQL の使用を避ける必要があります。
NoSQL への関心が高まっているにもかかわらず、独自のニーズを考慮することが重要です。 データの量、速度、および種類が増えるにつれて、NoSQL の必要性も高まります。 一方、Uber のケースは、正しいテクノロジーの組み合わせが悪い文化の組み合わせになる場合があることを示しています。 Etsy の CTO は、ソフトウェアの長期的な操作性のために設計された少数の有名なツールを使用することを Etsy に推奨しています。 このような場合、データが RDSM に適していなくても、MySQL が推奨されるソリューションになります。
その欠点にもかかわらず、NoSQL は、データ ストレージを拡張する方法を探している企業や、より高速でシンプルで効率的なアプリケーションを求めている開発者の間で依然として人気のある選択肢です。 他のデータベースに対する NoSQL データベースの利点は、他のデータベースに欠けているスケーラビリティとシンプルさです。
Nosql データベースが必ずしも良い選択ではない理由
トランザクション NoSQL は、原子性、一貫性、分離、耐久性などの ACID プロパティを常に約束するとは限りません。 ほとんどのリレーショナル データベースでは、データが構成内を移動しても、データベース全体でデータの一貫性が維持されることが保証されています。
当時、データベースは相対的に能力がなかったため、NoSQL に必要な大規模なスケールを処理できませんでした。 NoSQL ベースのコールド ストレージ/不定期のバッチ アクセス アプローチは、ペタバイト規模のデータにアクセスするための新しい費用対効果の高い方法でした。 NoSQL がビッグ データの代替として登場したとき、パフォーマンスとユーザー フレンドリーを実現するコア データベース機能が放棄されました。 これは、Google、Facebook、Microsoft、および Yahoo によって構築された電子メールや検索などの世界最大のシステムに対応する唯一の方法でした。 MySpace は 2000 年代後半に急速に成長したため、サイトはその拡張を管理するために多数の SQL Server を必要としました。 これらの新しいデジタル サービスには、取り込み、管理、および表示のソリューションが必要であることが明らかになりました。 ACID と BASE の 2 種類のストレージ システムを使用できます。
原子性、一貫性、分離性、および耐久性の特性を持つ酸性物質を説明してください。 一般に、ベースとは、それが使用可能であり、ソフトな状態であり、最終的に整合性があることを意味します。 アプリケーションは、書き込みの一貫性を維持するために書き込みが繰り返されるのを待つ必要がないため、結果整合性の方が高速です。 データ システムのアーキテクトと開発者は、必要な整合性レベルを選択できる必要があります。 状況によっては一貫性が必要ですが、唯一の解決策ではありません。 優れたスキーマ設計には、多くの準備が必要です。 スキーマがないため、システムにデータを入力する際のエンジニアの機敏性が向上します。
一方、読者は問題を解決する負担を負います。 ドキュメント データ ストレージ (およびキー/値) は、唯一のデータベースではなく、最新のデータベースの機能であるべきです。 MongoDB を使用すると、MongoDB をインストールして使用するプロセスが簡素化されました。 驚くべきことに、リレーショナル モデルには大きな力があることが発見されました。 最も単純なシステム以外では、常に別の方法でデータをクエリする必要があり、結果を別のファイルに保存する必要があります。 NoSQL 革命は、10 年前に始まって以来、世界に限られた影響しか与えていません。 特にサービス レベル アグリーメントで分析クエリを実行する場合は、効率的なユーザー エクスペリエンスを提供することが重要です。
分散システムのもう 1 つの問題は、管理が難しいことで有名です。 人間関係の問題のバックグラウンドを持つ人々は、それらに対処する準備が整っています。 SingleStoreDB Self-Managed 7.0 には、同期の耐久性とレプリケーションの速度が含まれています。 DDL への変更がクラスター全体に適切に反映されるようにするために、2 フェーズ コミットが採用されています。 HA は同期と非同期の 2 つのモードでデータを複製し、データの複製がマシン間で共有されるようにします。 後でいくつかの列をクエリすることにした場合は、それらを列としてインデックス付けし、プロパティを列として射影できます。 SingleStore は、基盤となるデータベースと同時に実行される分散クエリ プロセッサです。
標準の SQL 構文を使用して、クラスター内でクエリを表現でき、システムがクラスターのノード間でのクエリの分散を処理します。 SingleStore を使用すると、さまざまな ANSI SQL 演算子を使用してほぼすべてのクエリを表現できます。 これは、リレーショナル コンピューティングの最も永続的なモデルの 1 つであることが証明されています。 同社は、SingleStore Universal Storage などの新製品を追加しました。 クエリ構文とリレーショナル モデルに固有の問題はありません。 スケールアウト アーキテクチャを実装するには、別のストレージ実装が必要でした。
製品間で一貫性が欠けているため、通常、データ クエリの実行速度が遅くなります。 これは、クエリの複雑さが増した場合に特に当てはまります。 たとえば、MongoDB のデータに対してクエリを実行する場合、スキーマを知る必要がありますが、これは時間のかかる退屈なプロセスになる可能性があります。 さらに、SQL データベースは、NoSQL データベースと比較すると、クエリの処理とテーブル間でのデータの結合の効率が低くなります。 構造化データの構造上、複雑なクエリを実行するのは困難な場合があります。
Nosql データベースの長所と短所
NoSQL データベースの長所と短所は数多くありますが、多くの場合、長所が短所を上回ります。 データベースは、最終的にビジネスの特定のニーズに合わせて調整されます。 SQL は、構造化された ACID 準拠のデータに適しています。 NoSQL データベースは、非構造化データを保存する場合や、データが構造化されていない場合により柔軟なデータを保存する場合に最適なオプションです。
Nosql データベース
Nosql データベースは、データ ストレージにキー値ストア、ドキュメント ストア、列ストア、またはグラフ形式を使用するタイプのデータベースです。 これらは通常、従来のリレーショナル データベースよりもスケーラブルであり、分散環境またはクラウド環境で使用できます。
NoSQL データベースは、データをリレーショナル テーブルに格納するのではなく、ドキュメントに格納します。 データを効果的に管理する能力は、最新のビジネス ニーズを満たす柔軟性、スケーラビリティ、および適応性に基づいています。 NoSQL データベースは通常、純粋なドキュメント データベース、キー値ストア、ワイドカラム データベース、およびグラフ データベースの形式で提供されます。 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 データベースを急速に採用しています。 5 つの傾向があるため、ほとんどのリレーショナル データベースは、処理が難しすぎる技術的課題に直面しています。 リレーショナル データベースは、データ モデルが固定されているため、アジャイル開発の主要な障害となっています。 NoSQLでデータモデルを定義するのは、アプリケーションモデルに基づいています。
NoSQL を使用している場合は、データをモデル化する方法を定義する必要はありません。 したがって、ドキュメント指向データベースは、データを格納するためのデファクト フォーマットとして JSON を持つものとして分類されます。 このプロセスは、ORM フレームワークのオーバーヘッドを排除するだけでなく、アプリケーション開発も簡素化します。 N1QL (ニッケルと発音) は、Couchbase Server 4.0 で SQL と JSON を簡単にリンクできる強力なクエリ言語です。 標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントをサポートするだけでなく、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などもサポートします。 スケールアウト アーキテクチャで設計され、単一障害点がない NoSQL 分散データベースの運用上の利点は数多くあります。 Web やモバイル アプリケーションを介してオンラインで行われるやり取りがますます増えているため、可用性が問題になります。
NoSQL データベースを使用すると、セットアップ、構成、スケーリングが簡単になります。 それらは、設計されたのと同じ方法で読み取り、書き込み、および保存されることを意図していました。 小規模なクラスターから大規模なクラスターまで幅広い規模で運用でき、小規模なクラスターを管理することもできます。 データベースは分散されているため、オフィス間のクロスドメイン レプリケーションに別のソフトウェアは必要ありません。 さらに、ハードウェア ルーターは、アプリケーションの自己修復を提供するだけでなく、即時の災害復旧を可能にします。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復旧を実行するのを待つ必要はありません。 NoSQL データベースは、今日の Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションのデフォルトのストレージ テクノロジになりました。
いくつかの技術的な理由を除けば、NoSQL データベースの人気が高まっています。 高いレベルの性能を備えています。 さらに、従来の SQL データベースよりもはるかに幅広い機能を備えています。 NoSQL は、特定のスキーマに準拠する必要なく、必要に応じてデータを管理する自由を提供します。 最後に、NoSQL データベースは 1 秒あたり最大 50 億のリクエストの大量処理を処理できるため、大規模なデータ アプリケーションに最適です。
Nosql データベースはよりスケーラブルで、非構造化データに適しています
SQL (Structured Data Oriented Database Management System) は、エンタープライズ アプリケーションで使用される一般的なデータベース管理システムです。 データは、データの論理モデルを使用して、外部ストレージ デバイスから作成、読み取り、更新、および削除されます。 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、SQL データベースとは異なります。 NoSQL データベースは厳格なスキーマを使用しないため、幅広い機能を備えており、一般に非構造化データベースと呼ばれています。 Cassandra、HBase、および Hypertable は、NoSQL データベースの一部です。 NoSQL データベースには事前定義されたスキーマがないため、よりスケーラブルです。 また、構造化された構造を持たないため、SQL データベースよりも複数行のトランザクションを実行する方が便利です。 SQL データベースとは対照的に、NoSQL データベースは非構造化データにより適しています。 SQL は、テーブル構造のデータにより適しています。
Mongodb データベース Mongodb データベースのバックアップ要件
MongoDB データベースでは、システム障害やデータ損失が発生した場合にデータを確実に保護するために、定期的なバックアップが必要です。 MongoDB データベースのバックアップにはいくつかの要件があります。 - バックアップ プロセスがデータベースのパフォーマンスに影響を与えてはならない - バックアップは一貫した時点から取得する必要がある - バックアップは完全でなければならない、つまりすべてのデータが含まれている必要がある バックアップMongoDB データベースは、手動で行うか、 MongoDB Cloud Managerなどのツールを使用して行うことができます。
MongoDB には、mongodump および mongorestore コマンドを使用してデータベースをバックアップおよび復元できるMongoDB バックアップおよび復元オプションが含まれています。 このガイドでは、単一または複数のデータベース バックアップを実行する方法を学習します。 MongoDB ローカルおよびリモート サーバーでは、単一および複数のデータベースのバックアップも実演されます。 次のコマンドを使用して、test という名前の単一のデータベースをバックアップできます。 mongodump 構成は、mongodump の testdb ディレクトリで使用されます。 [オプション] タブに移動して、/opt/ を削除できます。 /opt では、このコマンドにより、テスト データベースの名前のディレクトリと、テスト データベースのバックアップが生成されます。
すべての MongoDB データベースをバックアップする場合は、それらの名前を指定する必要はありません。 この記事のセクションでは、ローカル データベースとリモート データベースの両方を復元する方法について説明します。 Mongobackup は、完全バックアップと増分バックアップの両方を実行する機能を提供します。 Cron ジョブを使用して、データベース バックアップ スクリプトをスケジュールできます。 次のコマンドを実行して、リモート MongoDB サーバー (192.168.0.101) 上の remotedb という名前の単一データベースからバックアップを復元します: mongo restore –host localhost –db testdb –out