最も人気のある 3 つの NoSQL データベース: MongoDB Cassandra と Couchbase

公開: 2023-02-19

NoSQL データベースは、その使いやすさと柔軟性により、ますます人気が高まっています。ただし、非常に多くの選択肢が用意されているため、どれを学ぶかを決めるのは難しい場合があります。この記事では、最も人気のある 3 つの NoSQL データベース (MongoDB、Cassandra、Couchbase) を比較して、どれが最も習得しやすいかを判断できるようにします。

NoSQL データベースの使用は比較的簡単です。適切な場所と曲がる場所を見つけるのは難しい作業です。最初のステップとして、NoSQL データベースには、固定スキーマ、正規化されたデータ、表現力豊かなクエリのサポートなど、リレーショナルデータベースと同じ特徴がありません。

MongoDB、Redis、および Couchbase は、最も人気のある NoSQL プラットフォームの一部です。それはすべてプロジェクトに依存します。 Cassandra を使用している場合はほぼ確実に学習する必要があり、MongoDB を使用している場合はほぼ確実に学習する必要があります。

その結果、NoSQL データベースと利用可能なさまざまなタイプについてさらに学習できるように、3 時間のビデオコースを作成しました。このコースの一環として、4 つの主要なデータベースタイプに基づいて 4 つのデータベースを構築し、プロジェクトを作成することで学習を実践します。

学ぶのが最も簡単なNosqlデータベースは何ですか?

この質問に対する決定的な答えはありません。これは、個人の経験レベルとデータベースへの習熟度に依存するためです。ただし、学習しやすい NoSQL データベースとして一般的な選択肢には、MongoDB や CouchDB などがあります。これらのデータベースは使いやすいように設計されており、初心者に最適な幅広い機能を提供します。

SQLite は、シンプルで洗練されたインターフェイスを備えた強力なリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) です。さらに、データベースは、結合と単純なクエリの点で、最も単純でユーザーフレンドリーです。初心者は、多くの場合、学習に集中できる落ち着いたシンプルな環境を必要とします。 SQLite は、ユーザーが最初のデータベースを学習して迅速に開発するのを支援するオープンソースプロジェクトです。データベースは軽量でセットアップが簡単なため、データベース管理の手順はそれほど多くありません。自己完結型の場合、オペレーティングシステムや外部ライブラリの支援は必要ありません。オープンソースプロジェクトとして、データベースソフトウェアは完全に無料で使用できます。

結果として、これは初心者ユーザーがデータベース管理を学ぶための優れた方法です。また、SQLite はシンプルなグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) で非常に使いやすいです。 MongoDB は、初心者の間で最も一般的に使用されている NoSQL データベースです。その理由は、データがドキュメント指向の形式で保存され、理解しやすくなるためです。 SQL エディタに加えて、MS SQL Server にはインターフェイスが付属しています。学習する方法を探している場合は、 Apache Cassandraが最適です。最初は、RDBMS などのリレーショナルデータベースをデータベースの概念を学習するための最良の選択肢として選択しました。学習のしやすさが最も適しているからです。

SQLite は無料のオープンソースデータベースであり、セットアップが非常に簡単であることに驚き、何度か試すことができました。 SQLite は、セットアップと使用が簡単な単純な RDBMSです。セットアップが非常に簡単なため、クエリを学習してすばやく参加するのは簡単な作業です。 SQL Server は、ビジネスの世界で最も広く使用されているデータベースです。ただし、初めて使用する場合は、学習する前によく考えてください。

最近では、NoSQL データベースがホットな商品であることは否定できません。データベースソフトウェアは、リレーショナルデータベースよりもシンプルで柔軟であるため、セットアップと管理が容易になります。
このカテゴリは MongoDB が主導しています。いくつかの利点があり、人気のある選択肢となっています。初めてでも簡単に使えます。 SQL の基本的な知識があれば、誰でも MongoDB を使い始めることができます。 2つ目の利点は、非常に汎用性が高いことです。 MongoDB は、Web アプリケーション、モバイルアプリ、さらにはビッグデータアプリケーションなど、さまざまな目的で使用できます。
どの NoSQL データベースを選択しても違いはありません。MongoDB が明らかに勝者です。

Sql と Nosql: どちらが習得しやすいですか?

SQL データベースと NoSQL データベースの違いは何ですか?
SQL データベースは、クエリの処理とテーブル間のデータの結合を効率的に行うため、構造化データと比較して複雑なクエリを簡単に実行できます。 NoSQL データベースでは、多くの場合、製品間で一貫性がなく、データをクエリするためにより多くの労力が必要になります。
MongoDB は簡単に学習できるため、シンプルで効率的なデータベースソリューションを必要とするユーザーにとって優れた選択肢です。

Nosql は簡単に習得できますか?

Nosql を習得するのは簡単ではありません。これは、効果的に使用するには多くの知識と経験を必要とする複雑なデータベースです。

NoSQL に関する無料のオンラインコースは、データベースプログラミングを学び、キャリアアップに役立ちます。データは、NoSQL データベースの非テーブルベースの方法で格納できます。 NoSQL データベースは、大部分が構造化されていない場合、非構造化データを格納するための便利なツールになる可能性があります。最高のオンラインコースや edX の認定資格から学ぶことは、特に非構造化データが利用可能になるにつれて、最新のテクノロジを最新の状態に保つための優れた方法となる可能性があります。 EdX は、さまざまな種類の NoSQL データベースを紹介することで、データ管理システムを理解し、作成するのに役立ちます。 Microsoft の Azure データベースソリューションも地球上で利用できます。

SQL データベースと比較すると、NoSQL データベースは、一貫性と複雑さの欠如にもかかわらず、スケーリングとデータ量の点で有利です。このテクノロジーは、リアルタイムストリーミングやモノのインターネットなど、迅速な応答時間と低遅延を必要とするアプリケーションに最適です。 SQL データベースは依然として大企業の間で最も人気のあるデータベースプラットフォームであるという事実にもかかわらず、NoSQL データベースの人気が高まっており、将来的にはより多くの市場シェアを獲得することが期待されています。

Nosql データベース: データ管理の次のステップ

SQL データベースは、一般に、テーブル間のクエリとデータの結合に関して最高のパフォーマンスを発揮すると見なされています。これにより、構造化データへのアクセスと操作が容易になり、より複雑なクエリに最適な選択肢になります。 NoSQL データベースは製品間で一貫性がないため、データクエリはより困難になります。また、特にクエリの複雑さが増すにつれて、それらの使用方法を習得するためにより多くの時間と労力が必要になります。 edX は、DynamoDB を使用してスケーラブルでより柔軟なアプリケーションを構築する方法を教える NoSQL データベースに関するコースを多数提供しています。

SqlとNosqlはどちらが習得しやすいですか?

この質問に対する決定的な答えはありません。これは、個人とその以前の経験に依存するためです。経験のない人にとっては、より標準化された言語である SQL の方が習得しやすいかもしれません。ただし、プログラミングの経験がある程度ある人にとっては、NoSQL の方が柔軟性が高いことが多いため、学習しやすいかもしれません。

適切なクラウドデータベースを選択するには、まず、データがどのように見えるか、どのようにクエリを実行するか、およびどのようにスケーリングするかを検討する必要があります。主な決定事項は、SQL (構造化クエリ言語) を使用するか、NoSQL (SQL だけではない) を使用するかです。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、記事、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関しては、従来のデータベースよりもはるかに効率的です。データは、列、グラフ、キーと値のペアなど、さまざまな方法で編成できます。 NoSQL データベースは、適応性と拡張性を備えた設計になっています。ビジネスが成長するにつれて、データベースの重要性が増します。

NoSQL データベースは NoSQL データベースとは異なる方法でスケーリングされるため、将来的にデータセットを拡張する方法を検討することが重要になります。両方のタイプのデータベースの最良の特性を組み込み、それらを組み合わせることが推進されています。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する場合でも、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 または NoSQL データベースを選択することは、最も重要な決定事項の 1 つです。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追加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。

NoSQL データベースは、どのような種類のデータベースモデルも構築する必要がありません。これが、NoSQL データベースの人気が高まっている理由の 1 つです。大規模なデータモデリングを必要とする MySQL とは異なり、NoSQL データベースは、モデリングをほとんど、またはまったく行わずに作成できます。これにより、NoSQL データベースの汎用性が高まり、さまざまな環境で動作できるようになります。

さまざまな種類のデータベース: Mysql Vs Mongodb Vs Nosql

SQL は常に最初の選択肢と見なされており、MongoDB と NoSQL がそれに続きます。各データベースには、独自の一連の特性があります。リレーショナル形式でデータを保存する場合は、MySQL データベースが最適です。ただし、より柔軟な方法でデータを保存する場合は、MongoDB などの NoSQL データベースの方が適しています。決定を下す前に、これらのデータベースの違いを理解することが重要です。 MySQL は、NoSQL ほどスケーリングが難しくありませんが、スケーリングがより困難です。

Nosqlを学ぶ最良の方法

NoSQL を学ぶための「最善の」方法はありません。ただし、NoSQL データベースを学習するいくつかの方法には、記事やチュートリアルを読んだり、ビデオを見たり、コースを受講したりすることが含まれます。チュートリアルに従うか、自分で実験することで、自分で NoSQL データベースを操作して学習することもできます。 NoSQL データベースの人気が高まっているため、学習に役立つ多くのリソースを利用できます。

NoSQL データベースは、リレーショナル形式または構造でデータを格納しないタイプのデータベースです。より高い柔軟性、スケーラビリティ、およびカスタマイズが必要な場合は、NoSQL データベースが理想的です。複数の言語を使用して NoSQL データベースをクエリできるため、使いやすくなります。 2020 年の開発者調査によると、MongoDB は全データベースの中で 5 位にランクされ、26.4% のユーザーが使用されています。 ドキュメントデータベースは、電子商取引、取引プラットフォーム、およびモバイルアプリの開発で頻繁に使用されます。その結果、このタイプの NoSQL データベースのデータは論理的に列に構造化されます。 NoSQL データベースの使用方法を学ぶことは、データベースの専門家になるための最も重要な側面の 1 つです。

MongoDB は、16,000 件を超える求人情報で言及されています。 NoSQL データベースを習得するには、2 ～ 3 か月かかる場合があります。学習はコースを通じて行うことも、本を読むことを通じて行うこともできます。開発者は、NoSQL データベースをより柔軟に使用できます。このコースでは、CouchDB、MongoDB、Cassandra、Riak、および Redis の使用方法を見ていきます。このコースを受講する場合は、クエリ、インデックス、およびキーの基礎に精通している必要があります。各レッスンは前のレッスンに基づいているため、1 回のレッスンで NoSQL を学習するのに適した本です。

このガイドでは、MongoDB、Cassandra、Redis、Neo4j、DynamoDB、HBase、InfluxDB など、最も一般的な NoSQL データベースについて説明します。これらの各テクノロジが業界でどのように使用されているか、およびデータベース管理とクエリでどのように使用されているかについての洞察を得ることができます。オンラインリソースの助けを借りて、 NoQL データベースをオンラインで学習します。 Neo4j を初めて使用する場合は、公式 Web サイトにアクセスして詳細を確認してください。ドキュメントには、この NoSQL データベースの使用を開始するのに最適な入門ガイドも含まれています。 NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースと同様に、スケールアップまたはスケールダウンできます。これは、スケールアップしかできない NoSQL データベースとは異なります。

ただし、連続して複数のレコードを読み書きする必要がある場合、NoSQL データベースは最適な選択肢ではありません。このタイプのトランザクションは、Erlang の組み込み分散トランザクションシステムで処理できます。
もう 1 つの欠点は、NoSQL データベースは大規模なデータセットの分析に適していないことです。また、高レベルのパフォーマンスを必要とするアプリケーションには適していません。一方、Erlang には組み込みのガベージコレクターがあり、スレッドを生成して IO と I/O を処理する機能は、一部のアプリケーションにとって優れた選択肢となります。
Erlang は、分散トランザクションシステムを含み、パフォーマンスが非常に重要であり、膨大な量のデータを処理できるため、高可用性システムに適しています。

Nosql SQL

NoSQL データベースは、従来のリレーショナルデータベースではデータが大きすぎるか複雑すぎる場合によく使用されます。 NoSQL データベースは、スキーマを必要としないため、SQL データベースよりもはるかに柔軟です。これは、データを任意の形式で保存でき、データセット間の関係を定義する必要がないことを意味します。

SQL は NoSQL の一部として動作しません (利用できないか存在しません)。 SQL はクエリに最適です (またはクエリだけではありません)。非リレーショナルデータベースで一般的に使用されます。現在、キー値ストアやドキュメントストアなど、さまざまな NoSQL スキーマが使用されています。多くの NoSQL システムには、データの保存に使用できるマルチモデルスキーマもあります。非リレーショナル (NoSQL) データベースは、リレーショナルデータベースに依存することなく、変化するデータニーズに対応したい企業に適しています。 NoSQL データベースは、独自のインターフェイスを持つことも、共通のクエリパスを共有することもできます。

2024 年までに、NoSQL 市場は約 34 億ドルの価値に達すると予想されています。 Cassandra のクエリ言語は、水平に分散されたサーバークラスター全体でクエリを実行するように設計されています。 CQL と SQL には多くの類似点がありますが、1 つの違いが際立っています。CQL は SQL などのテーブルとの結合を実行できません。正規化されたデータベースでは、列またはフィールドの繰り返しはありません。繰り返しフィールドは、非正規化データベースの非正規化データベーステーブルのキーと一緒に新しいデータベーステーブルに配置され、非正規化データベースになります。一度に複数のビットをクエリする大きなテーブルを持つアプリケーションは、正規化されたデータに最適です。状況が正しければ、非正規化を推奨できます。

CAP 定理によれば、ネットワークパーティションに直面すると、分散データベースは一貫性と可用性を保証できません。妥協案として、長期的にはより優れたスケーラビリティソリューションを使用できます。クラウドネイティブアプリケーションに関して言えば、高可用性とパーティショントレランスは、強力な一貫性よりも重要です。データベース設計は、ACID と BASE の 2 つの部分で構成されています。データの一貫性は、ACID の重要な要素です。 BASE の基本的な目的は、一度に大量の情報にアクセスできるようにすることであり、ユーザーはスケーラビリティに最も関心があります。 B-Tree と Log-Structured Merge Tree の使用は、NoSQLデータベースアルゴリズムと呼ばれることがよくあります。

スパースデータは、速度よりも多くを分析する NoSQL データベースにとって最も有用なタイプのデータベースソリューションです。「高密度データ」という用語は、ほぼすべてのフィールドのデータを含むデータベースを指します。まばらであるため、まばらなデータを使用すると、空のセルの真ん中に大量の情報クラスターを表示できます。 ScyllaDB NoSQL データベースは、デフォルトで非構造化データ用の SQL 動的スキーマを提供します。 Cassandra は、CQL クエリ言語と、マージデータを格納する LSM ツリーである LSM ツリーの上に構築されています。従来の RDBMS とは異なり、CQL はテーブル間の結合操作をサポートしていません。

NoSQL データベースは、さまざまな組織のニーズに合わせて拡張できるため、データを保存および整理するための優れた方法です。 MongoDB は DynamoDB よりも多くの機能を提供しますが、AWS マネジメントコンソールと AWS CLI はNoSQL WorkBenchよりも強力です。その単純さから、リレーショナルデータベースはデータベース駆動型アプリケーションを開発するための優れたツールですが、完全ではありません。 NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースよりも柔軟性があり、人気がありますが、広く使用されているわけではありません。