NoSQL データベースでの SQL の使用
公開: 2022-11-17SQL (Structured Query Language) は、リレーショナル データベースに格納されたデータの操作とクエリに使用される標準のデータベース クエリ言語です。 一方、Nosql データベースは、スケーラブルで使いやすいように設計された非リレーショナル データベースまたは「NoSQL」データベースです。 では、Nosql データベースは SQL の使用を禁止していますか? 答えはノーだ。 NoSQL データベースで SQL を使用できないという厳密なルールはありません。 実際、多くの NoSQL データベースは SQL をサポートしているか、SQL に似たクエリ言語を備えています。 ただし、NoSQL データベースでの SQL の使用は、リレーショナル データベースの場合ほど単純ではない場合があります。
これは、一度に複数のアイテムを照会し、2000 年代後半のニーズに合わせて拡張できるデータベースの一種です。 NoSQL データベースは、さまざまな柔軟なデータ モデル、大規模、使いやすいインターフェイスで構築できます。 リレーショナル データベースをサポートする SQL (Structured Query Language) データベースは、通常、厳格で複雑な表形式のスキーマと、高価な垂直方向のスケーリングで構成されています。 MongoDB の 4.0 リリースではマルチドキュメント ACID トランザクションが追加され、MongoDB 4.2 ではシャード クラスターでのスケーラビリティのサポートが追加されました。 いいえ、データモデルはありません。 NoSQL データベースのデータは通常、データの重複を減らすためではなく、クエリ用に最適化されています。
一部の No. NoSQL データベースでは圧縮も可能であり、ストレージのフットプリントを削減します。 たとえば、グラフ データベースは関係の分析には優れていますが、日常的な使用には不十分な場合があります。 MongoDB を使用する場所のホワイト ペーパーでは、MongoDB または別のデータベースがニーズに適しているかどうかを確認できます。 MongoDB Atlas NoSQL データベースは、最も簡単に習得できるデータベースの 1 つです。 MongoDB University では、MongoDB を使い始めるのに役立つ無料のオンライン トレーニングを提供しています。
SQL は ACID 仕様に準拠しているため、NoSQL よりもデータの一貫性、データの整合性、およびデータの冗長性の点で複雑なクエリに対して安全です。
NoSQL では、データ型は特定の型にバインドされません。 NoSQL クエリはオンデマンドで実行できますが、非常に遅くなります。 あなたがしたい取引は高いです。 SQL データベースは、安定性とデータの整合性が高いため、負荷の高いトランザクションや複雑なトランザクションに適しています。
SQL Server と Azure SQL データベースに加えて、JSON ドキュメントは標準の SQL 言語を使用して解析できます。 SQL Server と SQL Database を使用して、JSON ドキュメントを保存し、それらのデータを NoSQL データベースであるかのようにクエリできます。
Nosql と Sql は連携できますか?
SQL は、NoSQL データベースで使用される単なるクエリ言語です。 SQL だけではありません。 NoSQL と SQL はさまざまな方法で組み合わせることができます。 一部の NoSQL データベースでは、SQL を使用してデータを検索します。
NoSQL テクノロジをリレーショナル データベースの弱点に対する万能薬と呼ぶのは逆効果のようです。 実際、NoSQL は勢いを増しており、そのために必要な SQL の知識と能力を提供しています。 Gartner によると、非リレーショナル DBMS は 2020 年から 2025 年の間に最も急速に成長すると予想されています。 NoSQL を使用したアプリケーションのスケーリングの人気が高まり、マイクロサービス (分散スケーリング アプローチ) がそれに続きました。 マイクロサービスは独自のデータベースを使用できます。つまり、完全なシステムでさまざまなデータベースを使用できます。 データベース間でデータを移行するプロセスは、データ スプロールと呼ばれます。 マルチモデル データベースは、単一のデータ ストレージ テクノロジに基づいて構築されたデータベースですが、さまざまな方法でアクセス、読み取り、および書き込みを行うことができます。 Couchbase の開発者でデータベース愛好家である Matthew Groves 氏によると、最高のリレーショナルと NoSQL が収束し始めています。
グラフなど、従来のリレーショナル データベースではモデル化が困難なデータは、NoSQL データベースで簡単にモデル化できます。 JSON データを構造化して保存する標準的な方法がないため、NoSQL データベースは優れた選択肢です。 同じデータベースを使用して、JSON ドキュメントとリレーショナル データを格納および照合できます。 両方のデータ モデルを同じアプリケーションでクエリでき、その結果を表、表、または JSON 形式で表示できます。 NoSQL データベースはリレーショナル データベースではありません。つまり、SQL データベースとは異なる構造 (行と列ではない) を持つことができ、より柔軟に構造化することができます。 SQL、NoSQL、MySQL はすべて概念です。 リレーショナル データをアプリケーションに統合することで、JSON ドキュメントとリレーショナル データの両方を格納できます。
いつ Sql を使用し、いつ Nosql を使用する必要がありますか?
データを安全に保ちたい場合、非常に構造化された ACID 準拠のデータには SQL が最適です。 ただし、データ要件が不明な場合やデータが構造化されていない場合は、NoSQL の方が適している可能性があります。 NoSQL データベースのデータは、SQL データベースのデータのように事前定義する必要はありません。
Sql 対 Nosql: 違いは何ですか?
現時点では、近い将来、どのデータベースが SQL、NoSQL、またはその他のパラダイムに取って代わるかは不明です。 この 2 つは非常に多くの点で異なるため、どちらが自分に最適かについて十分な知識に基づいた決定を下さなければならないことに注意してください。 SQL 言語は、リレーショナル データベースと通信する従来の方法です。 一方、 NoSQL データベース システムは、さまざまなタイプのデータの統合を可能にする新しいデータベース システムです。 どちらのデータベースも互いに利点がありますが、最終的には NoSQL がデータベース市場を支配する可能性があります。 最適な決定を下せるように、2 つのシステムの違いを理解することが重要です。
Nosql データベースは Oracle データベースと対話しますか?
Oracle データベースは NoSQL データベースとどのようにやり取りしますか? NoSQL データベースには、レコードを取得するための Oracle データベース外部テーブル関数が含まれています。 これにより、Oracle Database はいくつかのクエリを実行し、NoSQL データベースからデータを取得できます。
Apple の Foundationdb: Nosql データベースの未来は?
Apple には、FoundationDB と呼ばれる無料のオープンソース NoSQL データベースがあり、多くの製品で使用されています。 FoundationDB は、そのマルチモデルの性質により、JSON を含むさまざまな形式でデータを格納するために使用できます。 両方のデータ モデルを同じアプリケーションでクエリできるため、MySQL と組み合わせて使用できます。
Nosql はクロス プラットフォームですか?
MongoDB は、最も広く使用されている NoSQL データベースです。 MongoDB は、JSON に似たドキュメント構造とスキーマを採用した無料のオープン ソースのクロスプラットフォーム ドキュメント データベースです。
Instagram が Cassandra ではなく Mysql を選んだ理由
Facebook と Instagram はどちらもデータを MySQL に保存しますが、アーキテクチャとデータ モデルは大きく異なります。 Facebook のユーザー データはグラフに保存されますが、Instagram の写真とビデオはデータベースに保存されます。
Instagram は、SQL をデータベース システムとして選択したようです。これは、多くの開発者が知っている、よく知られており、広く使用されているシステムであるためです。 一方、Cassandra は、大量のデータを安全な方法で保存および取得できる最新のデータベース システムです。 Cassandra は MySQL ほど有名ではありませんが、大規模なデータ セットをより迅速かつ効率的に格納できるため、Instagram に適している可能性があります。
次のうち、Nosql データベースに有効でないものはどれですか?
公式の Nosql データベース標準がないため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、オブジェクト指向データベースを nosql データベースと見なす専門家もいれば、そうでない専門家もいます。 そのため、次のうちどれが nosql データベースに有効でないかを明確に言うのは困難です。
データベース NoSQL は、構造化データ ウェアハウス (SDB) とは対照的に、構造化 SQL を使用してデータを取得する必要はありません。 構築できる NoSQL データベースの数に制限はなく、従来のデータベースでは不十分なユース ケースに最適です。 それらを使用すると、水平スケーリングを必要とする最新のアプリケーションや、大規模で高速な分散データセットを必要とするアプリケーションに利点がもたらされます。 Carlo Strozzi は、従来のリレーショナル データベースとより動的な方法でデータを処理する RDBMS を区別する方法として、1998 年に「NoSQL」という用語を作り出しました。 NoSQL データベースは、モバイル デバイスからアクセスでき、一部はライブであるため、大規模なデータセットを含むアプリケーションで使用されます。 従来のデータベースよりも柔軟な機能を必要とする企業は、それらを使用しています。 文書データベースは、各キーに紐付けられた構造化データ（データ構造）で構成されています。
ドキュメント データベースは、ネストされた階層形式でさまざまなキーと値のペアを格納できます。 幅の広い列を持つデータストアは、大規模なデータセットを処理するために構築されています。 Apache Cassandra、HBase、および Scylla は、クラウドベースのサービスの例です。 ソーシャル ネットワークやその他の種類のデータは、グラフ ストアに格納できます。 正規化されたデータ フォームと定義済みのスキーマと構造を持つ SQL データベースとは対照的に、スキーマは多くの場合、より柔軟な設計を示します。 単純なキーと値のストアから複雑なグラフ データベースに移行することの欠点は、そこから移行するのが難しいことです。 一般に、NoSQL データベースには、関連するデータの場所に対応するキーがあります。
NoSQL データベースのインデックスとは何を意味しますか? これらは、関連するデータが配置されている場所に対応するキーを使用して索引付けされます。 一般に、B-Tree、T-Tree、および O2-Tree が最も一般的なインデックスです。 これらのSSTableをマージするこのプロセスは、経時的な圧縮として知られています。
NoSQL データベースは、さまざまな方法で大規模なデータ コレクションを管理できます。 スケーラビリティと水平拡張を提供するために、多数の汎用サーバーを採用しています。 その結果、データをより効率的に管理したい大規模な組織に適しています。 さらに、これらの SQL ツールを使用すると、組織はさまざまな SQL 機能を利用して既存の SQL スキルを拡張できます。
Nosql はデータベースの未来ですか?
NoSQL データベースの主なタイプは何ですか?また、どのタイプを好みますか? SQL Server は、リレーショナル データベース管理用に設計された Microsoft データベース管理システムです。 有効な nosql データベースはどれですか? 伸縮自在で信頼性の高いデータ管理が可能なOracle NoSQLデータベースです。 「Nosql データベースは正しい」というステートメントの本当の意味は何ですか? これらのプログラムでは、構造化照会言語 (SQL) を使用できません。 分散データ管理システムは、大量のデータ コレクションを処理できます。
SQL を使用しないデータベースは?
データベース NoSQL データベースは、テーブルではなくドキュメントとして構造化されています。 その結果、それらを「SQLだけではない」として分類し、さまざまなデータモデルに分割します。 NoSQL データベースには、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、グラフ データベースなど、いくつかの種類があります。
リレーショナル データベースを使用する前に、データを生成、クエリ、および管理する SQL コマンドを理解する必要があります。
SQL は広く使用されているプログラミング言語であるため、学習に役立つリソースが多数あります。 オープン ソースのデータベース システムである SQLite は、SQL の学習に使用できるもう 1 つのツールです。
基礎を学んだ後は、SQL を使用して独自のデータベース テーブルを作成および管理できます。
リレーショナル データベースを使用している場合は、常に適切な構文を使用する必要があることに注意してください。 SQL コマンドを実行すると、データがデータベースによって認識されない場合、データが失われる可能性があります。
Linkedin の成功: オブジェクト リレーショナル マッピングが主流になっている理由
SQL は、データベース クエリに最も広く使用されているプログラミング言語です。 ただし、オブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) など、リレーショナル データベースに限定されない他のデータベース クエリ言語があります。 ORM を使用すると、クエリを記述するプログラミング言語を指定できるため、さまざまな方法でデータベースを簡単に使用できます。 ORM を採用している LinkedIn は、そうする最も人気のあるアプリケーションの 1 つです。
SqlができないことでNosqlができることは何ですか?
Nosql データベースは、データが構造化されていない場合、またはデータの構造が事前にわかっていない場合によく使用されます。 これは、データが構造化され、構造が事前にわかっている場合に使用される SQL データベースとは対照的です。
SQL は、構造化クエリ言語として 1970 年代に開発されました。 NoSQL データベースにはリレーショナル構造がないため、SQL データベースよりもさまざまな構造タイプを含めることができます。 NoSQL データベースは垂直方向にスケーリングできるため、サーバーの負荷を増やすことができます。 NoSQL システムでは、さまざまなデータ構造を扱うことができます。 NoSQL データベースはリレーショナル データベース ストレージを使用しないため、行とテーブルだけに依存してデータを格納するわけではありません。 非構造化データは、これらの機能を備えた動的スキーマで構造化できるため、事前に計画して整理する可能性は低くなります。 SQL およびリレーショナル データベースは、管理、スケーリング、および柔軟なデータ アクセスが簡単であることに加えて、膨大な量の情報へのアクセスを簡単にします。
すべての情報が 1 つの場所に保存されるため、以前のバージョンで画像が混乱するという問題はありません。 さらに、NoSQL は、大規模な (または常に変化する) データセットを処理する場合に役立ちます。 Facebook や Google などの大規模な組織は、常にデータに圧倒されているため、NoSQL システムを使用しています。 Cassandra などの今日の NoSQL データベースは、多数のサーバーに分散された大量のデータを処理します。 Redis は、値が本物であるという保証が不十分な場合に、キーと値のストアにすばやくアクセスするのに適しています。 Elastic Search は、複雑で柔軟な検索が必要な場合に最適な選択肢です。
リレーショナル データベースなどのデータベース管理システムはよく知られており、よく使用されています。 複数のテーブルのデータを組み合わせる機能、データをすばやくクエリする機能、スケーリングする機能など、多数の利点があります。 このタイプのデータベースは新しく、1 つのデータベースにより多くのデータを格納できる、スケールダウンできる、より多様なデータを格納できる、適応性が高いなど、いくつかの明確な利点があります。
SQL データベースは、現在も引き続き主要なデータベース タイプです。 NoSQL データベースを使用すると、いくつかの利点が得られる可能性がありますが、主流のビジネスにとって実行可能な選択肢とするには不十分です。
Nosql データベースの長所と短所
NoSQL は人気がありますが、SQL の代わりにはなりません。 これは、従来の方法に代わるものです。 一部のプロジェクトでは SQL データベースが必要ですが、他のプロジェクトでは NoSQL データベースが必要です。 同じ文で両方を使いたいと思う人もいるかもしれません。 Nosql データベース ソフトウェアの制限は何ですか? NoSQL データベースに対する最も一般的な批判の 1 つは、複数のドキュメントにまたがる ACID (アトミック、一貫性、分離、耐久性) トランザクションを処理できないというものです。 スキーマ設計が単一レコードの原子性に適している場合、幅広いアプリケーションで受け入れられます。 SQL データベースは、ドキュメント、キー値、グラフ、またはワイド カラム ストアであり、nosql データベースはテーブルベースです。 SQL データベースは、複数行のトランザクションを処理する場合に最適に機能しますが、NoSQL データベースは、ドキュメントや JSON などの非構造化データを処理する場合に最適に機能します。 SQL データベースは垂直方向にスケーラブルですが、NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルです。 SQL データベースはテーブルで構成されていますが、NoSQL データベースはドキュメント、キー値、グラフ、幅の広い列のストアで構成されています。
次のうち、Nosql データベースについて正しいものはどれですか?
真の答えは問題の特定の NoSQL データベースに依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、一般に、NoSQL データベースは、高度なパフォーマンスを維持しながら、高度なスケーラビリティと柔軟性を提供するように設計されています。 さらに、NoSQL データベースは多くの場合、拡張性と耐障害性に優れているため、大規模なアプリケーションでの使用に最適です。
NoSQL は非構造化データの略で、SQL に依存しないシステムを表すために使用されます。 リレーショナル データベース管理システムで使用される従来の行と列のテーブル モデルとは異なるデータ モデルを使用します。 NoSQL データベースは、さまざまな点で互いに異なります。 最も広く使用されているドキュメント データベースは通常、スケール アウトされます。 これらのアプリケーションは、e コマース、取引プラットフォーム、モバイル アプリ開発などの業界で使用されています。 MongoDB と PostgreSQL の比較では、主要な 2 つの NoSQL データベースを徹底的に分析しています。 列はさまざまなデータベースで集計できるため、列データベースを使用してデータをすばやく簡単に集計できます。
データを書き込むとき、一貫性を保つことは非常に困難です。 グラフ データベースは、データ要素間の接続をキャプチャして検索し、最適化します。 オーバーヘッドを発生させることなく、SQL で複数のテーブルを結合するために使用できます。
データベース NoSQL は、待ち時間を短縮しながら、より一貫したユーザー エクスペリエンスを提供できます。 迅速にスケーリングして大量のデータを処理するために大量のデータを必要とするアプリは、これらの種類のコンテナーに適しています。
構造化データは、従来のデータベースほど簡単に NoSQL データベースに保存されません。 通常、MySQL、Oracle、SQL Server などのリレーショナル データベースは、構造化データの格納に使用されます。 NoSQL データベースには、非構造化データを含むさまざまな種類のデータを格納できます。 テキストや JSON など、構造化されていないデータを含む非構造化データが頻繁に存在します。
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、より柔軟なデータ構造を備えています。 このプラクティスの利点には、記憶域スペースの使用率の向上と応答時間の短縮が含まれます。 データは、その性質に応じて、JSON、XML、テキストなど、さまざまな形式で保存できます。