NoSQL データベースでデータをクエリするためのヒントとテクニック

公開: 2022-11-24

企業や組織によって生成されるデータ量が指数関数的に増加し続けるにつれて、そのデータを効率的かつ効果的に保存およびクエリする方法の必要性がますます重要になっています。 NoSQL データベースは、大量のデータを処理できることから人気が高まっているデータベースの一種です。では、NoSQL データベースでデータを検索するにはどうすればよいでしょうか? この記事では、NoSQL データベースに格納されたクエリデータに関するいくつかのヒントとテクニックについて説明します。

データジャーナリストとして、私はますます大規模なデータセットを扱ってきました。 10,000 行または 10,000 列未満のレコードなど、Excel が最適な小さなデータセットがいくつかあります。 NoSQL は、近年、従来のプログラミング言語に代わる魅力的で実行可能な代替手段として浮上しています。この入門書を通して、NoSQL システムがデータベース要件に適している理由を学びます。 NoSQL データベースは、テーブルを追加する必要がないため、従来のデータベースよりも高速です。 NoSQL を使用して、ネストされた方法でデータを格納することができます。行と列の不一致に対処する必要はありません。

NoSQL データベースを利用することで、データモデリングが削減されます。例として、私の教育ポータルデータベースの内容を調べてみたいと思います。すでにデータベースにアクセスしている場合は、show collections オプションを入力して、アクセス後のコレクションを表示します。プロパティは次の構文で表すことができます: * Name、Wei Tang など。 MongoDB データベースに新しいユーザーを追加する必要がある場合は、次のコマンドを使用します。 db.user.insertOne() ステートメントのデータに one() を挿入します。端末に追加した後、新しいオブジェクトを作成できました。端末は、括弧を空白のままにすると、ユーザーコレクションに追加されたすべてのユーザーを表示します。これと他の NoSQL データベースの間に大きな違いはありませんが、構文が若干異なる場合があります。

NoSQLClient#query メソッドは、文字列の配列を含む Javascript オブジェクトである QueryResult の Promise を返すクエリを生成するために使用されます。デフォルトでは、MongoDB などの他のデータベースと同様に、結果は制限されています。

Nosql 検索手法を見つけるにはどうすればよいですか?

NoSQL 検索手法を見つける方法はいくつかあります。 1 つの方法は、リソースをオンラインで検索することです。 Google で簡単に検索すると、作業を開始するのに役立つ多数の記事やブログ投稿が表示されます。もう 1 つの方法は、 NoSQLのミートアップまたはカンファレンスに参加することです。これらのイベントは、すでに NoSQL データベースを使用している他の人から学ぶための優れた方法です。

Nosql データベースにクエリを実行できますか?

はい、nosql データベースにクエリを実行できます。 nosql データベースは、従来のリレーショナルデータベースモデルを使用しないデータベースです。

この記事では、MongoDB データベースからデータを取得する方法の 10 以上の例と、その方法に関するいくつかのポインターについて説明します。ドキュメントのコレクションは、ドキュメントを整理する構造です。このようなメソッドを引数やコレクションなしで使用すると、すべてのドキュメントが取得されます。 MongoDB を使用すると、ユーザーはデータベースからデータを取得しながらデータを集約できます。例として、男性と女性の合計購入金額を計算できます。条件に一致するドキュメントを選択することから始めて、それらを集計します。 Pandas には、groupby 関数の構文と同様の構文があります。

大量のデータがある場合は、クエリの結果をソートすることをお勧めします。この例では、集計パイプラインに $sort 関数を追加しました。並べ替えに使用されるフィールドと並べ替えの動作が指定されます。降順で 1 は 1: を意味し、昇順で -1 は 1: を意味します。今後、NoSQL および NoSQL データベースに関する記事を追加する予定です。

たとえば、データサイエンティストや機械学習エンジニアは、データ、モデルのメタデータ、機能、運用パラメーターを NoSQL データベースに保存できます。一方、データエンジニアは、これらのテクノロジを利用して、クリーンなデータを保持および取得できます。 リレーショナルデータベースとは対照的に、NoSQL データベースはデータストレージ以外にも使用できます。モデルのメタデータ、およびその機能と操作を保存するために使用できます。 NoSQL データベースには、従来のデータベースでは不可能なさまざまな方法で使用できる可能性があります。一方、NoSQL データベースの使用は簡単です。適切な配置を確保するために、適切に使用する必要があります。 NoSQL は、固定スキーマ、正規化されたデータ構造、SQL などの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原則に従っていないことに注意してください。 NoSQL データベースを使用している場合は、格納するデータが明示的に構造化されていることを確認する必要があります。 NoSQL データベースは、データのクリーニングと準備に加えて、データを保存する必要があります。最後のステップでは、特定のデータ要件を持つ NoSQL クエリを使用してデータにアクセスする必要があります。全体として、NoSQL データベースはデータを格納するための強力で柔軟な方法です。 NoSQL データベースを活用するには、特定の制限を理解することが重要です。

Nosql データベースの人気が高まっており、Mongodb が先頭を走っています

一言で言えば、MongoDB は高レベルの機能を備えた NoSQL データベースです。ドキュメント指向の MongoDB は、JSON データ構造をドキュメント指向のアーキテクチャに組み込みます。
MongoDB を SQL で実行できます。ただし、SQL では、この構造は、リレーショナル代数の基礎である select-join-project 構造に基づいています。

Nosqlでデータはどこに保存されますか?

NoSQL データベースのデータは、データベースの種類に応じてさまざまな方法で格納できます。たとえば、キーと値のストアでは、通常、データはハッシュテーブルに格納され、関連付けられた値を検索するためにキーが使用されます。ドキュメントストアでは、データはドキュメントとして格納され、各ドキュメントは独自の一意のキーを持ちます。また、グラフデータベースでは、データはノードとエッジのセットとして格納されます。ノードはデータオブジェクトを表し、エッジはそれらの間の関係を表します。

これはオープンソースの Redis に基づいており、複数のデータペアをメモリに格納できます。従来のデータベースよりも高速であることに加えて、セッションデータのキャッシュ、キューイング、保存など、さまざまな目的で使用されます。リレーショナルデータベースを置き換えるのではなく、それらを補完するために NoSQL データベースが頻繁に使用されます。これらは、永続性があるという点でリレーショナルデータベースとは異なります。 Python コードは、MongoDB の複数のインスタンスとのインターフェースに使用されるクライアントである PyMongo を介して MongoDB インスタンスとのインターフェースに一般的に使用されます。 MongoEngine は、PyMongo 上で実行される Python ORM です。 グラフデータベースについては、「グラフデータベースの概要」ブックで説明されており、他の種類のデータベースとの比較も行われています。 NoSQL とは何ですか? データはどのように格納されますか? また、一貫性、可用性、およびパーティション耐性 (CAP) の定理とは何ですか? セッションデータは、永続ストレージを使用する従来のデータベースよりも高速にメモリに格納できます。

データベース構造のデータストレージ。データベースの存在は、物理ハードドライブ、ディスクドライブ、USB ドライブを介して、または事実上世界中のどこからでもアクセスできます。万一システムに障害が発生した場合に備えて、データに簡単にアクセスできるように、バックアップと復旧の計画を立てておく必要があります。データベースの目次。データベーステーブルは、データベースデータベースに格納されるデータのコレクションです。グラフィックテーブルの階層と同様に、テーブルの階層は通常、列と行で構成されます。列はテーブルのフィールドで、行はテーブルのデータです。データベースサーバーは通常、データベースのテーブルをハードドライブに格納します。テーブルは通常、グラフィックテーブルと同様に、データベース内の行と列に分割されます。

Nosql データベース: 非表形式データを保存する最良の方法

NoSQL データベースは、データを列や行ではなく JSON に格納します。その結果、非構造化データや半構造化データなど、表形式で編成されていないデータに対して優れた選択を行います。さらに、 NoSQL データベースモデルでは、半構造化データと非構造化データの収集が可能であるため、あらゆるタイプのデータに最適です。

Nosql データベースにクエリを実行する方法

NoSQL データベースにクエリを実行するには、いくつかの方法があります。最も一般的な方法は、SQL などのクエリ言語を使用することです。ただし、一部のデータベースは、Java や JavaScript などの他の言語もサポートしています。

データベース NoSQL データベースは、適応性と柔軟性に優れています。このガイドでは、 Amazon DBと Oracle NoSQL を使用して NoSQL データベースを作成し、クエリを実行する方法について説明します。 Amazon DB はキーと値のストアであるため、クエリはキーを使用して実行されます。その結果、最初からテーブルを作成することは比較的簡単で効率的です。 Oracle NoSQL Database は、高性能アプリケーションと高トラフィックアプリケーションの両方に対応できます。 Fusion Middleware や Big Data などの Oracle 製品に頻繁に統合されます。一般に、AmazonDB のクリーンで使いやすいインターフェイスがないため、ここでのデータベースの作成は少し難しくなります。

NoSQLClient#tableDDL メソッドを使用してテーブルを作成します。データアナリストやデータサイエンティストが使用すると、非常に強力なツールになります。クエリを作成するには、NoSQLClient#tQuery メソッドを使用します。 Promise of query result は、クエリ結果の Promise を返す配列ベースの Javascript オブジェクトです。通常、データベースオペレーターは独自のクエリ言語を使用しますが、これはマスターすることができます。

Nosql データベースを検索する方法

NoSQL データベースの検索は、データの構造とアプリケーションのニーズに応じて、さまざまな方法で実行できます。 NoSQL データベースを検索する最も一般的な方法は、データの一意の識別子であるキーと値のペアを使用することです。これを使用して、特定のデータを検索したり、特定のデータに類似したデータを検索したりできます。 NoSQL データベースを検索する他の方法には、より柔軟なクエリを可能にするドキュメント指向のアプローチの使用、またはデータ間の関係を見つけるために使用できるグラフベースのアプローチの使用が含まれます。

セマンティック検索エンジンデータベースは、関係データベース管理システム (RDBMS) の厳格な構造要件を必ずしも満たしていない NoSQL データベースです。検索するデータの種類は、その構造、構造、および形式によって異なります。検索クエリは、テキストを直接検索するのではなく、インデックスで実行されるものです。 RDBMS の厳格な構造と、Microsoft Word や PDF ドキュメントに見られる全文文の両方を使用したデータ検索。地理的検索は、場所に関する質問に答えるために、Web サイトに場所を返します。ベクター検索は、キーワードに近い文書を検索する方法です。

Elasticsearch の使用方法

Elasticsearch は、さまざまな状況で使用できる強力なツールです。このチュートリアルでは、Elasticsearch の使用を開始する方法と、Elasticsearch が優れたツールである理由を説明します。このコースでは、Elasticsearch でのクエリのインストール、構成、および実行について説明します。
Elasticity は、データを非構造化形式で格納する NoSQL データベースの一種です。このような NoSQL チュートリアルもうまく適合します。 NoSQL データベースは、いくつかの重要な点で、従来のデータベースとは異なります。たとえば、テーブルは NoSQL データベースでは使用されません。紙の形式のデータに依存する代わりに、データの塊が埋め込まれたドキュメントを使用します。従来の SQL メソッドは、SQL とは異なり、NoSQL データベースのクエリには使用できません。これらのコマンドを使用すると、新しい方法でデータを読み書きできます。

Nosql 選択クエリ

NoSQL (元は「非 SQL」または「非リレーショナル」を指す) データベースは、リレーショナルデータベースで使用される表形式の関係以外の方法でモデル化されたデータの格納と取得のメカニズムを提供します。このようなデータベースは 1960 年代後半から存在していましたが、Web 2.0 企業のニーズによって引き起こされた 21 世紀初頭の人気の高まりまで、「NoSQL」ラベルを取得しませんでした。多くの場合、NoSQL データベースはよりスケーラブルであり、リレーショナルデータベースよりも高いパフォーマンスを提供します。

これがクエリの効果的な使い方です。開発者は MongoDB を使用して、 MongoDB クエリ言語(MQL) を使用して単純なクエリを作成できます。 NoSQL を使用すると、データをすばやく簡単に更新できるため、コストをより細かく管理できます。その結果、通常、NoSQL の方が高速です。 SQL は、特にキーと値のストレージに関しては、私たちの実験で特に役立ちます。

Nosqlの長所と短所

NoSQL に従来の SQL データベースがないことは、NoSQL の特徴の 1 つです。この構造の欠如は、データクエリに関していくつかの課題を提示する可能性がありますが、他の利点もあります。 NoSQL データベースは、インフラストラクチャにサーバーを追加することで、大量のデータを処理するように水平に構成できます。さらに、SQL には複雑なクエリを処理するための標準インターフェイスがあるため、複雑なクエリに最適です。

Nosql クエリの例

Nosql クエリの例は、 nosql クエリのドキュメントにあります。

長年にわたり、クエリとデータモデルは密接に関連していました。データモデルからクエリメソッドを抽象化し、データベースシステムを作成する際に開発者の生産性を優先するために使用できるようになりました。 IBM の最初の商用データベースである SABRE は、航空券の処理効率を向上させるために、IBM とアメリカン航空の共同作業として設立されました。 NoSQL データベースは、スケーラビリティ、稼働時間、冗長性、柔軟性、および柔軟性のために最適化されており、クエリ可能性を上回っています。 mapreduce はオプションですが、SQL が NoSQL プラットフォームに推奨する際に念頭に置いていたアドホックな宣言型クエリではありません。データベースシステムが自動的にスケーリングするように設計されている場合、クエリは気にする必要はありません。 XQuery と Jsoniq の目標は、階層的なドキュメントデータベースの作成に使用できる標準のクエリ言語を作成することです。

XPath スタイルを採用しているのに対し、XML を使用するドキュメントデータベースである MarkLogic は、そのタイプに合わせて調整されたデータモデルスーパーセットを採用しています。どちらの言語もディスクに保存されたデータに大きく関連しているため、商用アプリケーションが広く普及しています。ドキュメントデータベースは、2 つのクエリ言語で構成されています。 Couchbase の N1QL (または非ファーストフォームクエリ言語) は、あらゆる点で SQL に似ています。関係は無意味であるという事実にもかかわらず、私たちはお互いに利益をもたらす文書を作成して保管しています。データのインデックス作成と検索の過程で、Cassandra と Couchbase の両方が、この方法でクエリを実行するためにかなりの時間と労力を費やしてきました。

Nosql クエリ Mongodb

NoSQL クエリは、NoSQL データベースに格納されているデータをクエリするために使用されます。 NoSQL データベースは、ビッグデータアプリケーションなど、迅速に処理する必要がある大量のデータを保存するためによく使用されます。 MongoDB は、データストレージに JSON のような形式を使用する一般的な NoSQL データベースです。 MongoDB のクエリは JavaScript で記述されており、mongo シェルまたは JavaScript ファイルを使用して実行できます。

この章では、MongoDB コレクションからドキュメントをクエリする方法を学びます。その基本的な構文の結果として、find() メソッドは単純です。 AND 条件に基づいてドキュメントをクエリするかどうかを決定するときは、$and キーワードを使用します。結果を書式設定された形式で表示する場合は、 pretty() メソッドを使用できます。 find 句には、キーと値のペアの任意の数のペアを渡す機能があります。上記の例の場合、where 句は「where by =」tutorials point になり、where タイトルは「 MongoDB Overview 」になります。 NOT に基づいてドキュメントをクエリする場合は、$not キーワードを使用する必要があります。

MongoDB では、さまざまな機能を備えているため、データの保存とクエリを簡単かつ便利に行うことができます。また、オープンソースであるため、ソースコードを自由に変更することができます。
MongoDB は、大量のデータを保存するが、従来のデータベースに見られるような機能を必要としないアプリケーションに最適です。このツールは、コードに簡単にアクセスできるオープンソースプロジェクトであるため、迅速かつ簡単な更新が必要なアプリケーションにも適しています。

Mongodb Find() メソッドの使用方法

引数として、find() にはコレクション名とクエリ条件が含まれます。 find() メソッドがクエリ条件に一致するドキュメントの配列を返すと、それが実行されます。