Nosqlのドキュメントとは

公開: 2022-11-18

ドキュメントデータベースは、ドキュメントを使用してデータを格納するタイプの NoSQL データベースです。ドキュメントはリレーショナルデータベースのレコードに似ていますが、スキーマによる制約を受けません。これは、各ドキュメントが異なる構造を持つことができ、必要に応じてフィールドを追加または削除できることを意味します。ドキュメントデータベースは、ブログ投稿、製品カタログ、ユーザープロファイル、コメントなど、半構造化データを格納する必要があるアプリケーションに適しています。また、リアルタイム分析を必要とするアプリケーションや、多数の同時ユーザーをサポートする必要があるアプリケーションにも適しています。

ドキュメント指向のデータベースは、従来の列や行とは対照的に、JSON をデータストレージメディアとして使用します。この半構造化データセットでは、RDBMS では把握が困難な問題を処理できます。ドキュメントストアを使用すると、自然で柔軟なソリューションを作成できるため、アジャイルソフトウェア開発者はより迅速に作業できます。表現力豊かなクエリ言語と多次元インデックスを備えたクエリ言語は、動的クエリの強力なツールです。 ACID トランザクションを使用すると、リレーショナルデータベースと同じレベルのセキュリティを維持できます。分散システムを使用すると、データの堅牢性と拡張性が向上します。各ドキュメントには独自の機能セットがあるため、データの局所性を危険にさらすことなくサーバー間で配布する方が便利です。

ドキュメントデータベースは、リレーショナルデータベースとは対照的に、直感的で実用的なモデリングを備えており、読み取りが高速です。質の高いデータが不足しているだけでなく、厳密な表も不足しています。ネイティブスケールアウトがないため、従来のリレーショナルデータベースをパーティション分割する場合は、高価なスケールアップシステムを購入する必要があります。ドキュメント指向のデータベースでは、さまざまなドキュメントを作成できます。各ストアには、ドキュメントの種類ごとにオプションのフィールドがあります。各ドキュメントの構造は統一されていますが、フィールドは異なります。各ドキュメントには、情報の追加、変更、削除、およびクエリに使用できる一意の ID があります。ほとんどのドキュメントでは、カプセル化されたデータ (または情報) が標準形式に変換されると想定されています。

ドキュメント指向のデータベースは構造が単純で、保守が容易です。データベースの列ではなくドキュメントからデータが要求された場合、データはドキュメントから直接返されます。関連するフィールドはドキュメントストアに保存されるため、すべてのデータセットに新しい情報フィールドを追加する必要はありません。

MongoDB では、データレコードは BSON ドキュメントに格納され、レコードとして格納されます。 JSON ドキュメントの BSON 二項表現には、JSON 二項表現よりも多くのデータ型が含まれています。 BSON 仕様は、bsonspec.org で入手できる BSON 仕様です。 BSON タイプについても詳しく説明します。

MongoDB のスケールアウトアーキテクチャは、その柔軟性からあらゆる種類の開発者に人気があるため、あらゆる種類の開発者が、スキーマを変更してスケーラブルなアプリケーションを作成できます。 MongoDB のドキュメントデータベースを使用すると、開発者は構造化データと非構造化データを安全で管理しやすい方法で簡単に保存できます。ドキュメントファイルは、JSON に似た形式で保存できます。

MongoDBは、データレコードをドキュメント (具体的には BSON ドキュメント) として保存し、コレクションにグループ化します。データベース内の各文書は、1 人または複数の人が見ることができます。

Nosqlのドキュメントとコレクションとは何ですか?

コンピューターサイエンスでは、ドキュメントはデータベース内のレコードであり、フィールドで構成されており、各フィールドには特定の値が含まれています。対照的に、コレクションは、データベースに格納されているドキュメントのグループです。コレクションは、各ドキュメントがテーブルの行に対応するリレーショナルデータベースのテーブルと考えることができます。

MongoDB を使用してその場でデータベースを作成する必要はありません。 MongoDB は「db」と呼ばれるデータベースを採用しています。 ASCII 範囲では、ほぼすべてのデータベース名の文字サイズが考慮されます。ドキュメントレコードは、RDBMS レコードに似ています。挿入、更新、および削除操作はすべて、コレクション内で実行できます。最初のドキュメントが挿入されると、コレクションが作成されます。「。」を作る

ドット表記を使用して、名前付きグループに従ってコレクションを配置することができます。上限付きコレクションが挿入されると、コレクション内のデータは、挿入されるたびに同じ順序で格納されます。これは、固定サイズ、高性能、および自動エージアウト機能を備えた、非常に大きくモバイル性の高いデバイスです。領域が完全に使用されると、新しく追加されたオブジェクト (ドキュメント) が自動的に追加され、古いオブジェクトが置き換えられます。このカテゴリは、コレクションのログと保存、およびそれらのキャッシュと自動アーカイブに使用できます。順序を逆にしたい場合を除き、データが自然な順序で格納されている限り、データを並べ替える必要はありません。コレクションを 1e9 (つまり、19 インチ x 13 インチ) に制限することをお勧めします。最初のバージョンには 16 ビットが含まれています。 64 ビットマシンには理論上の制限はありません。

文書および記録ベースの調査には、長所と短所があります。完了した研究を使用する利点には、完了が迅速かつ簡単であるという事実が含まれます。データの精度に依存することの欠点は、正確なデータを取得することが困難になることです。データが不正確な場合、および調査から導き出された結論が正しくない場合、データに誤りがある可能性があります。

Mongodb と Sql: 大きな違い

ドキュメント表現は、MongoDB データベース内に含まれるデータのコレクションです。コレクションには、リンクされた複数のオブジェクトがあります。これは、SQL ドキュメントが類似しているのに対し、MongoDB ドキュメントは行とは異なるという事実によるものです。行データに従って、各行にはその値ごとに 1 つの列が含まれます。コレクション内のドキュメントにはさまざまなフィールドがあります。

Nosqlのドキュメントストア内部とは何ですか?

nosql の内部ドキュメントストアは、ドキュメント指向のアプローチを使用してデータを格納するタイプのデータストアです。このアプローチは、ほとんどのリレーショナルデータベースで使用される従来のリレーショナルモデルとは異なります。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ます。これらのドキュメントは、開発者が望む任意の方法で構造化でき、強力なクエリ言語を使用してクエリを実行できます。

半構造化データは、テーブルにきちんと整理されていないデータのストレージを必要とするアプリケーションでよく見られます。たとえば、顧客データを格納するアプリケーションは、ドキュメントストアを使用してこれを行うことができます。利用可能なデータセットには、名前、住所、電話番号が含まれます。ドキュメントストアを使用すると検索が容易になることに注意してください。データは簡単に読み取れる JSON ドキュメントに格納されるため、これは良いことです。この方法を使用すると、探している情報をより速く見つけることができます。ドキュメントストアを使用すると、スケーリングが容易になるなど、多くの利点があります。データは 1 つの場所に保存されるため、必要に応じてストレージ容量を簡単に追加できます。ドキュメントストアの市場は大きい。 MongoDB と Cassandra は、最も人気のあるドキュメントストアの 2 つです。

文書データベースとは

ドキュメントデータベースは、データをドキュメントの形式で格納するデータベースです。ドキュメントは通常、JSON、XML、または BSON 形式で保存されます。ドキュメントデータベースは、JavaScript コードと簡単に統合できるため、Web アプリケーションでよく使用されます。

ドキュメントデータベースは、さまざまなコンテキストで使用でき、汎用データベースとして分類されます。ドキュメントデータベースは、データを値のペア (通常は文字列、数値、日付、配列、またはオブジェクト) で格納します。ドキュメントデータベースとリレーショナルデータベースの主な違いは 3 つあります。ドキュメントはオブジェクトにマップされるため、ドキュメントがコードと対話するのは自然なことです。複数のユーザーがアクセスするデータは一緒に保存されるため、開発者のコード変更が少なくなり、ユーザーのパフォーマンスが向上します。他のすべてのデータモデルのサブセットであるドキュメントを利用することで、開発者にとって便利な方法でデータを構造化できます。その柔軟性により、ドキュメントの構造はいつでも変更でき、重大な混乱を引き起こす可能性のあるスキーマの移行を回避できます。

一方、ドキュメントデータベースは、さまざまな形式でデータを格納できる一連のデータベースです。キーと値のペア、リレーショナルオブジェクト、グラフ、空間マップなど、ドキュメントモデルで使用できるデータモデルは他にも多数あります。ドキュメントデータベースを使用すると、開発者はより迅速に構築できるため、多くのリレーショナルデータベースが JSON をサポートするようになりました。ドキュメントデータベースは、トランザクションデータや分析データなど、さまざまな目的に使用できます。ドキュメントモデルを使用するアプリケーションの 80 ～ 90% は、マルチページトランザクションを必要としません。 MongoDB のサービスとしてのデータベースである MongoDB Atlas でデータベースを作成し、ドキュメントデータベースの使用を開始します。

データベースのドキュメント作成に役立つだけでなく、ドキュメント化するデータベースオブジェクトの T-SQL や PL/SQL コードスニペットなど、コードレベルのドキュメントを生成することもできます。 DatabaseForge Documenter for SQL Server を使用すると、コードレベルのドキュメントを簡単に作成し、データベースオブジェクトのデータ検出をサポートできます。

ドキュメント指向データベースの例

ドキュメント指向データベースは、ドキュメントを格納および取得するように設計されたデータベースの一種です。ドキュメントは通常、JSON、XML、または BSON として保存されます。ドキュメント指向データベースは、プライマリデータストアまたはセカンダリデータストアとして使用できます。

ドキュメントデータベースは、データ構造に関して高いレベルのスケーラビリティと柔軟性をサポートできます。データの管理とクエリのためにリレーショナルデータベースで一般的に使用される SQL としても知られる構造化照会言語 (SQL) の代わりに、オブジェクト指向データ構造 (ODS) を使用します。ドキュメントデータベース内のデータを表すには、XML や YAML など、さまざまな形式を使用できますが、最も一般的に使用されるのは JSON です。ドキュメントデータベースは、自己記述子として分類されます。つまり、データベースには、データ値と格納されているデータに関する情報の両方が含まれています。データベースの構造とは、データベースに格納できるデータの種類の概要です。ドキュメントデータベースを使用すると、必要に応じてフィールドを追加または削除して、自分のペースでドキュメントの構造を変更できます。ドキュメント指向データベースには、リレーショナルデータベースよりも多くの利点があります。

ドキュメントデータベースは、新しい要件への実験と適応を可能にするだけでなく、高レベルのデータ構造制御を提供します。データベースは、アプリケーション内のデータを記述する実際のオブジェクトの作成を容易にするのに役立ち、データの再形成における実験と大きな柔軟性を可能にします。ドキュメントデータベースは分散システムであり、必要に応じて水平方向にスケーリングできます。ドキュメントにはデータとスキーマの両方が含まれ、独立した単位であるため、ドキュメントの配布は比較的単純です。データベースは、見つけやすく、管理しやすいように編成する必要があります。同様の特性を共有するカテゴリにデータを整理することが不可欠です。インデックスは、コレクションのデータの一部をより迅速にアクセスおよびフィルタリングできる形式で格納する特別なデータ構造です。 MongoDB には、純粋な JSON とは異なる形式を使用する BSON (Binary JSON の略) と呼ばれる内部バイナリ形式があります。

JSON でネイティブにサポートされていないデータ型が追加されるだけでなく、パフォーマンスが向上することが期待されます。 MongoDB を使用すると、より厳格で正確なドキュメントコレクションと非構造化データをモデル化でき、多数のデータ型から選択できます。ドキュメントデータベースは、アプリケーションを開発するためのデータベースとして急速に人気が高まっています。さまざまなアプリケーションとの互換性と、独立して、または大規模なマルチデータベースエコシステムの一部として動作する能力により、幅広いアプリケーションに最適です。

Mongodb はドキュメント指向のデータベースですか?

MongoDB は、2000 年代半ばに最初にリリースされた NoSQL データベースです。大量のデータを保存するのに最適なストレージメディアです。従来の SQL データベースの代替となる MongoDB では、テーブルと列は必要ありません。データは、コレクションとドキュメントに分けられます。

Mysql はドキュメント指向データベースですか?

ドキュメント指向データベース機能は、ドキュメント指向データベースの例である MySQL の X DevAPI を介して公開されます。これは、スキーマを持たないドキュメントストアとして MySQL にドキュメントを格納する方法です。したがって、ドキュメントをスキーマに格納する柔軟性はありません。

Mongodb ドキュメント

Mongodb のドキュメントは非常に詳細で、簡単に理解できます。インストール、構成、および管理を含む、データベースの使用に関するすべての基本をカバーしています。さまざまなアプリケーションで mongodb を使用する方法を示す多くのチュートリアルと例もあります。ドキュメントは新機能やバグ修正で常に更新されているため、常に最新の状態です。

ドキュメントは、他のMongoDB データ構造とまったく同じように作成および操作されます。 MongoDB ドキュメントは、JSON 形式の他の MongoDB データ型と同じツールと演算子で操作できます。 JSON ドキュメントでは、埋め込みフィールドを使用すると、関連するデータとデータリストをテーブルではなくドキュメント内に格納できます。その結果、JSON は、頻繁にアクセスされるデータを迅速かつ効果的に格納できます。ドキュメントデータは汎用性の高いデータ形式であるため、JSON での保存に適しています。 MongoDB システムの JSON 形式は操作が簡単で、すべてのユーザーがアクセスできます。ドキュメントデータは、一般的な JSON 形式で MongoDB に格納できます。