Nosqlはデータ用語で何を意味しますか

公開: 2023-01-18

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースの従来の表形式スキーマを使用しないタイプの非リレーショナル データベースです。 代わりに、より柔軟でスキーマのない構造を使用して、よりスケーラブルでパフォーマンスの高いデータ管理を可能にします。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースでは管理が困難または費用がかかる大量のデータを処理するためによく使用されます。 また、大量の同時ユーザーを処理できる必要があるリアルタイム Web アプリケーションにもよく使用されます。

NoSQL データベース形式は、従来のリレーショナル データベースとは異なる形式でデータを格納します。 ドキュメントの主なタイプは、チャート、キー値グラフ、幅広列グラフです。 2000 年代後半、ストレージ コストが急激に低下した結果、多数の NoSQL データベースが登場しました。 それらを使用すると、開発者は大量の非構造化データを保存できるため、多くの新しいアプリケーションを作成できます. ドキュメント データベース、キー値データベース、ワイド カラム ストア、およびグラフ データベースは、NoSQL データベースの例です。 非結合機能により、クエリが高速になります。 非常に重要な目的 (例: 財務データ) からより気楽な目的 (例: スマートな猫用トイレから IoT の測定値を読み取る) まで、さまざまな目的に使用できます。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースが優れたアイデアである理由を見ていきます。 さらに、NoSQL データベースに関するいくつかの一般的な誤解に対処し、その誤解を正します。 DB-Engines のデータベース エキスパートによると、MongoDB は世界で最も人気のある非リレーショナル データベースです。 以下の手順に従うと、コンピューターの構成を必要とせずにMongoDB データベースにクエリを実行できるようになります。 MongoDB クラスターは、データベースを格納する場所です。 クラスターを作成するとすぐに、データを Atlas に保存できます。 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell、または MongoDB Compass はすべて、データベースを手動で作成するために使用できます。

この場合、サンプル Atlas データセットをインポートします。 NoSQL データベースには、データ モデルの柔軟性、水平方向のスケーリング、超高速のクエリ、開発者にとっての使いやすさなど、さまざまな利点があります。 データ エクスプローラーを使用して、新しいドキュメントの作成、既存のドキュメントの編集、およびドキュメントの削除を行うことができます。 データを分析するための最も強力なツールの 1 つは、集計フレームワークです。 Atlas と Atlas Data Lake を使用すると、そこに保存されているデータを簡単に視覚化できます。

SQL と NoSQL は、最新のソフトウェア開発において最も重要なフレームワークの 2 つです。 それらのそれぞれは、長所と短所を持つ個人です。

SQL (Structured Query Language) は、SQL データベース管理システム (RDBMS) 内のリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) でデータを管理するために使用される言語です。 NoSQL は、SQL とは対照的に、「非リレーショナル データベース」を指す用語です。

Nosql データベースの意味

Nosql データベースの意味
画像提供: arangodb

Nosql データベースは、水平スケーリング用に設計された非リレーショナル データベースです。 これらは、迅速にアクセスする必要がある大規模なデータ セットによく使用されます。

長方形の形式でデータを保存および取得するリレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースは非表形式で保存および取得されます。 このタイプのデータは、Twitter、Google、Amazon などのインターネットの巨人によって使用され、毎日大量のデータが生成されます。 ドキュメント NoSQL データベースには、キー値データベース、ワイドカラム データベース、およびグラフ NoSQL データベースが含まれます。 選択したデータベースに応じて、リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースにデータを格納できます。 ただし、必要なものに基づいて、異なるデータベース間にいくつかの違いがあります。 一方、NoSQL データベースには動的なスキーマがあるため、データを格納するための構造は必要ありません。 構造を定義せずにドキュメントを作成できるため、この機能は柔軟性を提供します。

一方、DynamoDB は非常に使いやすく、非常に高速で拡張性に優れたデータベースです。 AWS マネジメント コンソールを使用すると、DynamoDB でアイテムを簡単に作成、削除、および変更できます。 テーブルは AWS CLI を使用して作成および削除でき、項目は AWS CLI を使用して挿入および取得でき、インデックスは AWS CLI を使用して作成できます。 AWS WorkBench を使用すると、より複雑な DynamoDB アプリケーションを作成できます。 DynamoDB の機能とパフォーマンスを提供する NoSQL データベースを探している場合は、MongoDB が最適なオプションかもしれません。 AWS マネジメント コンソールと AWS CLI を使用して、MongoDB データベースを管理できます。

Nosql Give の例とは?

Nosql Give の例とは?
画像提供: amazonaws

MongoDB、CouchDB、CouchBase、Cassandra、HBase、Redis、Riak、Neo4J は、人気のある NoSQL データベースのほんの一部です。 ドキュメント指向の NoSQL データベースには、MongoDB、CouchDB、CouchBase、Amazon SimpleDB、Riak、および Lotus Notes が含まれます。

データを保存する場合、NoSQL データベースはテーブルベースではなく宣言型ですが、テーブルベースのデータベースはデータをリレーショナル形式で保存します。 シンプルな設計、シームレスな水平スケーリング、きめ細かな可用性制御は、NoSQL 機能のほんの一部です。 NoSQL はさまざまな点で有利ですが、いくつかの欠点もあります。 トランザクション管理アプリケーションに関しては、通常、従来のデータベースの方が適しています。 リレーショナル データベースは依然としてさまざまなビジネス機能に使用されているにもかかわらず、NoSQL データベースの人気が高まっています。 Noql データベースは、業界全体でリアルタイムのクラウド、Web、およびビッグ データ アプリケーションを処理します。 NoSQL ソリューションは、すべてのノードに一貫したアーキテクチャとプロパティを備えたサーバーレスのピアツーピア アーキテクチャを提供できます。

新しいバージョンのオペレーティング システムでは、パフォーマンスが大幅に向上し、読み取りと書き込みの速度が向上し、継続的な可用性が実現します。 NoSQL データベースには、さまざまな長所と短所を持つ 5 つの異なる種類があります。 企業は、ビジネス要件に基づいてデータベースの種類を選択する必要があります。 データベースの種類に「理想的な」バリエーションはありません。 NoSQL のキーと値のペアは、一意のキーとポインタを使用して、一意のキーがあるオブジェクトを指定するハッシュ テーブルと概念的に似ています。 Dynamo、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB、および Oracle BDB は、現在利用可能なNoSQL プラットフォームの一部です。 列ベースの NoSQL データベースは列に基づいており、各列は異なる方法で処理されます。 ビジネス インテリジェンス、データ ウェアハウス、図書館カード ​​カタログ、顧客関係管理など、このようなデータベースで管理できるアプリケーションは多数あります。

NoSQL データベースは、グラフを使用した多次元モデル データです。 ストレージ中にノードがノードと見なされる場合、その関係はエッジと見なされます。 この場合、データはすでに利用可能であるため、関係の確立は 1-2-3 と同じくらい簡単です。 ソーシャル ネットワーク データベースは、空間データ分析などのアプリケーションで広く使用されています。 ドキュメント指向の MongoDB は、動的スキーマを使用してドキュメントを格納する NoSQL データベースです。 ドキュメントのインデックス作成、変換、マージはすべて、ドキュメントを JSON 形式で保存し、JSON データ交換を使用するソリューションの JavaScript で行われます。 Oracle NoSQL Databaseは、オンプレミスまたはクラウドで利用できることに加えて、キー値およびJSONテーブルのデータ モデルを有効にします。

グラフ データ モデルの設計には、高度に専門化されたグラフ データベースである InfiniteGraph が使用されます。 スケーラビリティ、クロスプラットフォームのサポート、クラウドベースの機能、および高いスループット容量により、幅広いワークロードをサポートできます。 クエリ言語「DO」は、複雑なグラフと値ベースのクエリを処理できます。 ヘルスケア、電気通信、サイバーセキュリティ、金融、製造、ネットワークなどの業界では、このソリューションは一般的な選択肢です。

Google のNoSQL データベース サービスは、スキーマが固定されていない大規模な動的データセットを処理でき、大規模な動的データセットを迅速に処理できます。 その結果、従来のデータベースでは処理できない大量のデータに大きく依存している Amazon、Google、Netflix、Facebook などの企業で使用できます。

Nosql データベースが迅速なアプリケーション開発に最適な理由

データベースの種類は、使用されるデータ モデルの種類に基づいて配置されます。 ドキュメントの種類には、キーと値のステートメント、幅の広い列の種類、およびグラフが含まれます。 Rapid Application Development におけるリレーショナル データベースに対する NoSQL データベースの主な利点は、さまざまな速度で大量のデータを格納およびクエリできることです。
SQL データベースはテーブルベースですが、NoSQL データベースはドキュメント、キー、グラフ、または大きな列ストアに格納されます。 現在利用可能な SQL データベースには、MySQL、Oracle、PostgreSQL、および Microsoft SQL Server が含まれます。 MongoDB、BigTable、Redis、RavenDB Cassandra、HBase、Neo4j、CouchDB は NoSQL データベースの例です。

SqlとNosqlの違いは何ですか?

SqlとNosqlの違いは何ですか?
画像提供：analyticssteps

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ベースですが、NoSQL データベースはドキュメント、キー、グラフ、または幅の広い列のストアで構成されています。 複数行のトランザクションでは SQL データベースが好まれますが、ドキュメントや JSON などの非構造化データでは NoSQL データベースが好まれます。

構造化クエリ言語 (SQL) は、リレーショナル データベース管理システムの最も一般的なプログラミング言語です。 NoSQL モデルは、表形式のデータとは別の形式でデータを格納および取得します。 以下は、長所と短所の完全な理解とともに、長所と短所の両方の包括的な内訳です​​。 SQL 言語は RDBMS で最も需要の高いプログラミング言語であり、NoSQL ソフトウェアは構造化データ、非構造化データ、および半構造化データの格納に最も広く使用されています。 要件と取り組んでいるプロジェクトに基づいて、2 つのオプションから選択するオプションがあります。 前者はデータの一貫性と ACID プロパティを備えた複雑なクエリに焦点を当てていますが、後者はよりオブジェクト指向であり、さまざまな種類のストレージに適しています。

現時点では、どちらのデータベースもビジネスにとって重要です。 NoSQL は SQL を完全に置き換えることはできませんが、SQL よりも多くの利点があり、実行可能なビジネス ソリューションとなります。 NoSQL はスケーラブルで、シンプルで、保守が容易なため、中小企業にとって多くのメリットがあります。 NoSQL はクエリほど成熟していないため、より高い柔軟性を必要とする大企業には最適な選択肢ではない可能性があります。 NoSQL データベースは、使いやすく保守しやすい機能を備えたスケーラブルなデータベースを必要とするビジネスに最適です。

Nosql と Sql: どちらが速いですか?

キー値ストレージに関しては、NoSQL は一般的に SQL よりも高速です。 ただし、NoSQL データベースは ACID を完全にはサポートしていない可能性があり、データの不整合が発生します。 通常、最速のデータベースは NoSQL ではなく SQL です。

Nosql 意味

Nosql は、従来のリレーショナル モデルを使用しないデータベースの用語です。 これらは、nosql データベースのスケールと柔軟性がリレーショナル データベースよりも適しているビッグ データ アプリケーションによく使用されます。

NoSQL データベースがこれらの機能をサポートできる可能性があるという事実にもかかわらず、システム障害のリスクが常に存在します。 その結果、NoSQL データベースは、適応性と動的性を備えた設計になっています。 信頼性の高い操作が必要なシステムの場合、NoSQL データベースでは通常、それができません。
NoSQL データベースを使用することには、欠点に加えて多くの利点があります。 これを使用することには、迅速なスケーリング、システムの迅速なプロトタイプ作成、より柔軟な形式でのデータの保存など、いくつかの利点があります。
NoSQL データベースは、ドキュメント ベースのデータ モデルを使用するシステムに適しています。 これは、リレーショナル データベースが通常、このタイプのデータを十分にサポートしていないためです。 さらに、NoSQL データベースは、多くの場合、大量のストレージを必要とするシステムにより適しています。 処理が高速で効率的であるため、従来のリレーショナル データベースよりも優れた選択肢です。
プロトタイピング システムが拡大するにつれて、NoSQL データベースも適切な選択肢となります。 このため、データの保存方法の柔軟性が向上します。 さらに、NoSQL データベースは、多くの場合、従来のデータベースよりも操作が簡単です。
NoSQL データベースの欠点のいくつかを以下に示します。 主な懸念事項の 1 つは、これらのデータベースの多くには、リレーショナル データベースに含まれているネイティブの信頼性機能が含まれていないことです。 さらに、NoSQL データベースは、高レベルの信頼性を必要とするシステムにとって常に最適なオプションであるとは限りません。 従来のリレーショナル データベースは柔軟性がないため、使用できません。

Nosql対Sql

SQL は、リレーショナル データベースと対話するために使用されるプログラミング言語です。 リレーショナル データベース (データベース レコードとも呼ばれます) は、論理的にリンクされた行とテーブルにデータを格納します。 SQL を使用しないデータベース管理システム (DBM) は、NoSQL として知られています。

データ サイエンスのすべての側面は、データに基づいている必要があります。 通常、データはデータベース管理システム (DBMS) に格納されます。 DBMS とやり取りして通信するには、その言語を使用する必要があります。 このインスタンスでは、DBMS との対話に使用される SQL (Structured Query Language) 言語が使用されます。 また、近年導入された新しい用語、NoSQL データベースもあります。 非リレーショナル データベースは、テーブルやレコードにデータを格納しないデータベースです。 その結果、データ ストレージ構造は特定の要件に合わせて最適化されます。

データ指向データベース、ドキュメント指向データベース、キーと値のペア、およびグラフ データベースは、最も一般的な 4 つのタイプのデータ構造です。 ドキュメント指向データベースに基づく MongoDB ライブラリは、Python で使用されます。 一般に、NoSQL データベースでは、より柔軟なデータ構造を作成できます。 一方、SQL データベースは柔軟性が低く、柔軟性に欠けます。 初めて SQL プログラマーである場合、最善の方法は、SQL から始めてから NoSQL に移ることです。 それぞれに長所と短所があるため、使いやすさ、ベースとなるアプリケーション、および提供される利点に基づいて選択する必要があります。 結局のところ、SQL が NoSQL や他のプログラミング言語よりも優れているとは言えません。 データに耳を傾ければ、最善の決定を下すことができます。

あなたに最適なデータベース: SQL または Nosql?

NoSQL データベースと SQL データベースにはいくつかの長所と短所がありますが、それぞれに独自の長所と短所があります。 一般に、SQL データベースはより信頼性が高く、より複雑なトランザクションを処理できますが、NoSQL データベースはより効率的で、より多くの非構造化データを処理できます。 個々の決定は完全に彼ら次第です。

Nosql の例

Nosql データベースは、従来のテーブルベースのリレーショナル データベース モデルを使用しないデータベースです。 nosql データベースの例には、MongoDB、CouchDB、および Cassandra が含まれます。 これらのデータベースは、データが絶えず変化し、高いパフォーマンスが要求される Web ベースのアプリケーションによく使用されます。

リレーショナル データベースにリンクされていない NoSQL データベースには、同じ形式のデータは含まれません。 NoSQL には固定スキーマはなく、結合もありません。また、システムは迅速にスケーリングされます。 その結果、NoSQL データベースを使用して、分散データ ストアに大量のデータを格納できます。 Twitter、Facebook、Google などの企業は、1 日あたり数テラバイトのユーザー データを収集しています。 分散 NoSQL データベースのシェアード ナッシング アーキテクチャは、データベースにコントロール ユニットやストレージ ユニットがないことを意味します。 その結果、複数のデータベースに同じデータを格納する必要がなくなります。 分散データベース内のデータは、更新されたバージョンに関係なく常に利用できるため、複数のコピーを同時に更新できます。

キー値ストアは、値として格納できるすべての情報を保持します。 多くのマシンが連携して、大量のデータを処理する列ファミリー ストアを作成します。 ドキュメント データベースには、その名前が示すように、他のキーと値のコレクションのバージョン管理されたバージョンが含まれています。 半構造化ドキュメントは、JSON などの形式で保存できます。 グラフ データベースは、SQL が提供するタイプの宣言型クエリ言語を提供しません。 代わりに、これらのデータベースはデータ モデルによってクエリ可能です。 RESTful インターフェイスは、データにアクセスするための NoSQL プラットフォームで一般的です。

グラフ データベースは、リレーショナル データベースとは異なり、複数の行と列を持つマルチリレーショナル データベースです。 グラフ データベースを使用すると、複数のデータ モデルを単一のバックエンドに統合できます。 マルチモデル データベースは、新しいタイプの NoSQL データベースであり、すぐに普及するように設定されており、将来、このタイプのデータベースについて多くの話題が飛び交うでしょう。 最も人気のあるデータベースはランク付けでき、その進行状況は http://db-engines.com/en/ranking で確認できます。

Nosql データベースの種類

NoSQL データベースにはいくつかの種類があり、それぞれに長所と短所があります。 最も一般的なタイプは、ドキュメント データベース、キー値データベース、カラム型データベースです。 MongoDB や CouchDB などのドキュメント データベースは、柔軟なスキーマを持つデータの格納に最適です。 つまり、行と列にきちんと収まらないデータです。 ドキュメント データベースは、複数のサーバー間でシャーディングできるため、水平方向のスケーリングも容易です。 DynamoDB や Riak などのキー値データベースは、単一のキーでクエリできるデータの保存に最適です。 つまり、ID 番号など、単一の値で参照できるデータです。 キー値データベースは非常に高速でスケーラブルですが、ドキュメント データベースほど柔軟ではありません。 Cassandra や HBase などの列指向データベースは、値の範囲でクエリできるデータの格納に最適です。 つまり、日付範囲など、キーの範囲で検索できるデータです。 カラム型データベースは非常に高速でスケーラブルですが、ドキュメント データベースほど柔軟ではありません。

NoSQL データベースの 4 つの主要なタイプは、キー値ストア、ドキュメント ストア、列指向データベース、およびグラフ データベースです。 このタイプのソリューションは、リレーショナル データベースでは解決できない問題を解決できます。 たとえば、OrientDB は、NoSQL と他のデータベース タイプを組み合わせたマルチモデル データベースです。 本格的なリレーショナル データベースには、何千ものエンティティとリンク テーブルを含めることができます。 列構造はエンティティ (人) ごとに複数の行に分割されます。 関連する列が少ない場合は、列データベースで各列を個別にスキャンする方が簡単です。 列データベースは行番号をデータにマップしますが、テーブル データベースは行番号をデータにマップします。

最も複雑でない NoSQL データベースはキー値ストアです。 日常のドキュメントを保存するように設計されており、複雑なクエリや計算を処理する機能を備えています。 ドキュメント ストア内のデータは、データにとって意味のある方法で編成されている限り、正規化する必要があります。 グラフィカル データベースは、エンティティ間の相互作用の操作を合理化することを目的としています。 グラフ データベースの 2 つの主要なコンポーネントは、その構造と含まれるデータの種類です。 ノード: エンティティのコレクション。 線では、2 つのエンティティが線で表され、2 つのエンティティのプロパティが割り当てられます。 Neo4j のようなグラフ データベースも ACID を支持すると主張していますが、ドキュメント ストアとキー値ストアは標準表記法を使用しています。

Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースは、データ モデルの点でリレーショナル データベースとは異なります。 これらは、従来のオペレーティング システムよりも柔軟で高速に使用できます。 これらのタイプのストアのデータは、標準的な表形式の表現の代わりに使用することで、無意識のうちに表示できます。 ドキュメント、キー値、幅の広い列、およびグラフのデータ モデルは、最も一般的な NoSQL データベースの一部です。 ドキュメントベースの NoSQL データベースの例である DynamoDB は、この例です。 DynamoDB ドキュメントは基本的に、バイトレベル形式で保存されたデータのコレクションです。 DynamoDB ドキュメントには任意の数のフィールドを含めることができ、並べ替えられ、複製され、常に拡大する NoSQL データベースに格納されます。 キー値ストア NoSQL データベースの例である Riak は、その一例です。 これは基本的に、キーと値のストアの仕組みと同様に、データをキーと値のペアで格納するデータベースです。 各キーと値のペアには、一意の ID 番号が割り当てられます。 Riak インスタンスには、多数のキーと値のペアが含まれています。 Riak インスタンスは、単一のサーバーであろうとサーバーのコレクションであろうと、サーバーのコレクションです。 Redis などのワイド カラム ストア NoSQL データベースは、この機能を使用します。 ワイド カラム ストアでは、データは NoSQL データベースを使用してカラム形式で格納されます。 Redis インスタンスの Keys and Values 配列には、キーと値のセットが含まれています。 Redis インスタンスに変更を加える必要がある場合は、単一のサーバーとして実行するか、複数のサーバーに分散することができます。 NoSQL データベースは、パフォーマンスが高速で柔軟性が高いため、リレーショナル データベースよりも一般的です。 これらは、表形式では失われるデータを格納するのに優れています。

最高の Nosql データベース

個人の好みやニーズによって異なるため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、最も一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、Redis などがあります。 これらのデータベースはすべて拡張性が高く、パフォーマンスが高いため、大量のデータを必要とするアプリケーションに最適です。

ScyllaDB は既存のインフラストラクチャのパフォーマンスを最大限に引き出すため、これまで夢見ていたよりもはるかに多くのタスクを実行できるようになります。 この NoSQL を使用すると、インフラストラクチャを高スループット/低レイテンシのワークロードに完全に活用できます。 ScyllaDB を使用して、非常に要求の厳しいキー値および列構造のストレージ要件を大規模にサポートする方法を学びます。

Mongodb 対 Cassandra: アプリケーションに最適な Nosql データベースはどれですか?

高性能 Web アプリケーションの場合、MongoDB データベースは優れた選択肢です。 MongoDB のシャーディング テクノロジにより、スケーラビリティに依存せず、水平方向のスケーリングも可能になります。 Cassandra は、MongoDB の柔軟性やパワーを必要としない小規模なアプリケーションに最適です。

Nosql データベースのリスト

NoSQL データベースは、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ますます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。 最も一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、HBase などがあります。

概念的な設計がなく、リレーショナル データベースとは異なる順序でデータを配置できます。 次のセクションでは、MongoDB、Cassandra、Elasticsearch、Amazon DynamoDB、HBase など、データ量の点で最も人気のある NoSQL データベースのトップ 5 を見ていきます。 全文検索を使用する場合は、組織のニーズに合わせてこのデータベースを使用する必要があります。 このデータベースは、大量のデータを整理して分析するために使用できます。 高性能アプリケーションは主に、大規模に広く使用されている Amazon DynamoDB によってサポートされています。 約 700 の組織で使用されているデータベースによると、1 日で 10 兆件のリクエストを処理できます。 DynamoDB は、単純なキーと値のクエリを処理する必要がある場合、多数のクエリに最適です。 ペタバイトのデータを処理できますが、データ量が少ないと、必要なものを見つけることができません。 ユース ケースでデータへのリアルタイム アクセスとランダム アクセスが必要な場合は、このデータベースが最適なオプションです。