該当するものをすべて選択してください

公開: 2023-01-27

NoSQL データベースを使用するかどうかの決定は、アプリケーションの特定のニーズに依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、一般的に、NoSQL データベースは、データがリレーショナル モデルにあまり適していない場合、水平方向のスケーリングが垂直方向のスケーリングよりも重要な場合、またはアプリケーションに高度な柔軟性が必要な場合に適しています。

従来のリレーショナル データベースは維持が難しい場合があるため、これに対処するために NoSQL データベースが開発されました。 リレーショナル データベースと比較すると、NoSQL データベースは多くの場合、よりスケーラブルで、より優れたパフォーマンスを発揮します。 それらのデータ モデルは柔軟で使いやすく、特にクラウド コンピューティング環境での開発を高速化できます。 データを保存または取得するときに必要な変換は少なくなります。 さまざまな種類のデータをより簡単に保存およびアクセスできるようになりました。 多くの NoSQL データベースには、開発者が制御できる柔軟なスキーマがあります。 したがって、データベースは、新しいタイプのデータに公開されたときに、より簡単に更新されます。

NoSQL データベースはデータをネイティブ形式で保存するように構築されているため、開発者はデータをストアに変換する必要がありません。 NoSQL データベースは、多数の開発者を中心に構築されています。 コンピューターのクラスターを使用してデータベースを作成すると、自動的に拡大するように拡張および構成することもできます。

NoSQL データベース (SQL だけでなく) は、リレーショナル データベースと同じ方法でデータを保存しません。 NoSQL データベースで使用されるデータ モデルに基づいて、NoSQL データベースの各タイプは一意です。 ドキュメントのタイプは、ドキュメント、キー値、ワイドカラム、グラフの順にラベル付けされています。 つまり、ステートメント 2 のみが正しいということです。

データベース NoSQL (元は非 SQL と呼ばれていた) および非リレーショナル データベースは、従来のデータベースで使用されるものとは異なる方法でモデル化されたデータを格納および取得するためのメカニズムです。

SQL と NoSQL には大きな違いがあり、トランザクションの多いアプリケーションには noSQL が最適です。 NoSQL は、幅広いトランザクション目的に使用できます。 これは、このタイプの機器には難しい適合です。 階層的なデータ ストレージには適していません。 階層型データ ストレージおよび検索システムとして、より大きなデータ セット用にさらに 14 行 (2022 年 10 月 25 日) を保持できます。

いつ Nosql を使用する必要がありますか?

いつ Nosql を使用する必要がありますか?
画像クレジット：中

この質問に対する決定的な答えはありません。 組織によってデータのニーズは異なります。また、nosql データベースは、特定のタイプのデータに他のタイプよりも適しています。 たとえば、nosql データベースは、データが構造化されていない場合や、データの構造が頻繁に変更される場合によく使用されます。 スケーラビリティが重要な問題である場合にも使用できます。

データ サイエンスは、従来の意味でのデータ サイエンスのすべてのサブフィールドを網羅しています。 データを格納する最も一般的な方法は、データベース管理システム (DBMS) を使用することです。 DBMS とやり取りして通信するには、DBMS の言語を使用することが重要です。 SQL (Structured Query Language) プログラミング言語は、データベースと対話するために使用されます。 データベースの分野では、NoSQL データベースという別の用語が近年登場しています。 データは、非リレーショナル データベースのテーブルやレコードには保存されません。 代わりに、特定のアプリケーション用に設計および最適化されたデータ ストレージ構造です。

たとえば、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の 1 つです。 ドキュメント指向型、キーと値のペア、および列指向型もあります。 これを実現するために、Python ベースのドキュメント指向データベースである MongoDB を使用できます。 NoSQL データベースの主な利点は、データ構造の設計をより詳細に制御できることです。 一方、SQL データベースは柔軟性が低く、柔軟性に欠けます。 初心者が SQL から始めてから NoSQL に移行するのが最善の方法です。 それぞれに独自の長所と短所があるため、データ、アプリケーション、および開発プロセスを合理化する方法に基づいて 1 つを選択することをお勧めします。 結局、SQL は NoSQL やその他のテクノロジーよりも優れたパフォーマンスを発揮するわけではありません。 データに耳を傾けると、最善の決定を下すことができます。

NoSQL データベースは、水平スケーリング用に設計されています。 つまり、パフォーマンスを犠牲にすることなくノードを追加できます。 このようにデータを格納する方法があり、分散しています。 これにより、システムは結果を気にすることなく、より多くのデータを処理できるようになります。
NoSQL データベースの利点のいくつかは、他のオプションほど成熟していないことです。 その結果、期待するすべての機能を使用できない場合があります。 さらに、データのクエリをためらう可能性があります。

Nosql データベースを使用する場合

多くの場合、入れ子になったデータベースは、今日のペースの速い世界の要求を満たすのにより適しています。 さらに、それらは非常に柔軟で使いやすいため、リレーショナル データベースでの開発を高速化するのに役立ちます。 NoSQL データベースは、安定性が高く、データを安全に保つことができるため、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る場合があります。 ただし、アプリケーションで頻繁なトランザクション処理が必要な場合は、リレーショナル データベースの方が適しています。

Nosql データベースに共通する 3 つの特徴とは?

図 1 では、NoSQL データベースがスケールアウト、レプリケーション、および適応性があることがわかります (図 1)。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベース形式ではなく、非リレーショナル形式でデータを格納するデータベースです。 NoSQL は、固定スキーマの使用を必要とせず、行の結合を必要とせず、要件を満たすようにスケーリングします。 分散データベースに大量のデータを保存できるようにするには、NoSQL データベースを構築する必要があります。 たとえば、Twitter、Facebook、Google は、毎日テラバイト単位のユーザー データを保存しています。 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、データベースに単一のコントロール ユニットまたはストレージがないことを意味します。 そのため、同じデータに対して複数のデータベースをインストールまたは管理する必要はありません。 分散データベース内のデータは、複数のコピーから利用できるため、データを一定に保つことができます。

キー値ストア内のすべてのものは、値とキーとして格納されます。 これは、列ファミリー ストアの一部として、多数のマシンにわたって大量のデータを格納および処理するように設計されています。 「データストア」という用語は、基本的に更新されたさまざまなキー値コレクションのコレクションであるドキュメント データベースを指します。 半構造化ドキュメントを JSON 形式で保存できます。 グラフ データベースは、SQL データベースとは異なり、宣言型のクエリ言語がありません。 これらのデータベースのクエリは、モデルのデータに基づいています。 RESTful インターフェイスは、幅広い NoSQL プラットフォームのデータに利用できます。

グラフ データベースがマルチリレーショナルになる機能は、テーブルが疎に接続されているリレーショナル データベースの機能に似ています。 グラフ データベースの目的は、単一のバックエンドを使用して複数のデータ モデルを処理することです。 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、近い将来人気が高まるでしょう。 最も人気のあるデータベースとその将来の見通しのランキングは、http://db-engines.com/en/ranking で確認できます。

NoSQL データベースは、さまざまな要因により人気が高まっています。 それらは、より柔軟なストレージ モデルに基づいて構築されており、より動的なデータ スキーマを可能にします。 さらに、多くの場合、従来のデータベースよりも高速でスケーラブルです。 MongoDB は、開発者が頻繁に使用する NoSQL データベースです。 動的スキーマを使用して、JSON に似たドキュメントをドキュメント指向データベースに格納します。 その結果、動的で柔軟な形式で大量の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。 一方、MongoDB は、他のどのデータベースよりもはるかに高速でスケーラブルです。 MongoDB は優れた NoSQL データベースであり、メンテナンスが行き届いており、大規模なユーザー コミュニティがあります。

Nosql データベースを使用する 3 つの理由

データはスキーマフリーです – NoSQL システムでは、データをフォルダにドラッグ アンド ドロップし、エンティティ リレーショナル モデルを作成せずにクエリを実行できます。 Nosql システムは幅広いプロセッサで利用できるため、高性能を維持しながらデータベースを複数のマシンに保存できます。 非リレーショナル データベースは、格納するデータの特定の要件に合わせて特別に設計されたストレージ モデルを使用します。


SqlがNosqlにとって意味があるのはなぜですか?

SQL は、リレーショナル データベースのデータを管理するための強力なツールです。 ただし、SQL を使用して NoSQL データベースのデータを管理するのは難しい場合があります。 NoSQL データベースは、多くの場合、リレーショナル データベースよりもスケーラブルで使いやすいように設計されています。 また、より柔軟で、より広い範囲のデータ型を保存できます。

SQL (Structured Query Language) は、1970 年代からデータのクエリに使用されている言語です。 NoSQL データベースは、SQL データベースとは異なり、階層を含みません。 NoSQL データベースは垂直方向にスケーリングできるため、サーバーをより頻繁にロードできます。 NoSQL データベースを使用すると、複数のデータ構造を操作できます。 NoSQL データベースはリレーショナル データベースを使用しないため、すべてのデータが同じ場所に保存されるわけではありません。 非構造化データの動的スキーマを作成できるため、より使いやすくなり、事前計画とデータ編成の必要性が軽減されます。 SQL およびリレーショナル データベースは、大量のデータを迅速に処理し、必要に応じて拡張し、データをより効果的に管理したい組織に最適です。

各情報は別々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しても問題ありません。 さらに、NoSQL は多数の (または常に変化する) データセットを処理できます。 データベース NoSQL システムは、大量のデータを必要とするため、Facebook、Google などの大規模な組織で使用されています。 Cassandra などの NoSQL データベースは、さまざまなサーバー間で渡される膨大な量のデータを処理するように構築されています。 1 分以内にキーと値のストアにアクセスしたい場合は、Redis フレームワークが最適なオプションかもしれません。 Elastic Search は、適切に使用すれば、複雑または柔軟な検索に最適な選択肢です。

「リレーショナル データベース」という用語は、Web ベースのデータベースを指します。
SQL データベース内のすべてのデータはテーブルに格納されます。これは、データを整理する最も基本的な方法です。 テーブルとも呼ばれるデータベースには、情報のコレクションが格納されます。 各テーブルは、特定の順序で配置された列と行の構造によって区別されます。 テーブル データは、列と行の 2 つのタイプに分けられます。 列はテーブル内のフィールドであり、行はそのフィールドに含まれるデータです。
SQL データベースは垂直方向にスケーラブルに拡張できるため、ハイパフォーマンス コンピューティングに最適です。 データベース管理者は、新しいテーブルがデータベースに追加される場合、新しいテーブルと同じ名前のテーブルを作成できますが、追加されたデータは新しいテーブルに格納されます。
複数の行を含むデータベース トランザクションは、データ構造をより細かく制御できるため、SQL データベースよりも適しています。 操作の 1 つの単位として実行される操作の集合です。 トランザクションは、ユーザーがトランザクションの結果が処理されるのを待たずにデータベース内のデータにアクセスできるようにするため、重要です。
これは NoSQL データベースです。
NoSQL データベースは、SQL データベースではなくテーブルを基盤として使用しますが、構造は同じではありません。 NoSQL データベースは、テーブル形式で編成されていない生データで構成されています。 NoSQL データベースは、行と列ではなく、セル、ページ、またはノードで構成されています。 セルは、1 つのページに格納されるセルのコレクションですが、ページは、1 つのノードに格納されるセルのコレクションです。
NoSQL データベースの一貫した性質は、最終的には、隠れた恵みであることが証明されるでしょう。 その結果、NoSQL データベース内のすべてのデータが常に存在します。

どちらにもユースケースがあります。 SQL データベースと Nosql データベースの長所と短所

SQL データベースは、頻繁に (またはまったく) 変更されず、データの整合性にとって重要であるため、トランザクション データにとって非常に有益です。 また、高度な分析クエリにも最適です。 NoSQL データベースは柔軟性とスケーラビリティがはるかに優れているため、迅速な開発と反復が容易になります。 一部のケースでは SQL データベースがまだ使用されていますが、 NoSQL 機能の人気が高まっています。 その結果、たとえば、Oracle や SQL Server などのデータベースを使用して動的 JSON を格納し、インデックスを使用してこれらの値を含むクエリを除外できます。 近い将来、SQL データベースは支配的なテクノロジであり続けるでしょうが、現時点では NoSQL データベースはそれらと競合することはできません。

Nosql を使用しない場合

NoSQL データベースを使用することが理想的ではない可能性がある主な状況がいくつかあります。
– ACID 保証が必要な場合
– リレーショナル データ モデルが必要な場合
– 複雑な結合が必要な場合
– 複数のドキュメントにまたがるトランザクションが必要な場合
– バッチ ジョブで処理する必要がある大量のデータがある場合

MongoDB のシャーディングは、SQL のシャーディングよりもはるかに簡単です。 シャーディングを使用して水平方向にスケーリングできます。これは、データにとって大きな利点です。 一部のユーザーの書き込みロックに問題がある可能性があります。 NoSQL DBMSがやりたいことを何でもできることを受け入れる必要があります。 「NoSQL」というフレーズは、SQL ではないことを意味する必要があります。そうでない場合、ほとんどの目的で NoSQL が SQL に取って代わることはありません。 私が見たほとんどの NoSQL ソリューションは、リレーショナル データベースを利用できず、キーと値のストア アプローチに大きく依存する傾向があります。 これらの製品の酸性特性は通常低下します。

NoSQL データベースでは、柔軟性、スケーラビリティ、高速なクエリ パフォーマンス、使いやすさなど、さまざまな理由で使用できます。 通常、NoSQL データベースには非常に柔軟なスキーマがあり、非常に簡単に使用できます。 NoSQL データベースには、パフォーマンスが高速で冗長性が低いことに加えて、多くの利点もあります。

Nosql データベースは、データを攻撃に対して脆弱なままにします

NoSQL データベースには SQL データベースと同じレベルのセキュリティがないため、安全ではありません。 データ ファイルを暗号化できないため、不利な点があります。 さらに、NoSQL データベースには、LDAP や Kerberos などの他のタイプのデータベースと同じレベルのセキュリティ サポートがないため、さらに脆弱になる可能性があります。

Nosqlは次の略です

NoSQL データベースとは何を意味しますか? 列と行の代わりに JSON ドキュメントに基づくデータベース テクノロジは、NoSQL として知られています。 NoSQL は「SQL だけでなく」「SQL をまったく含まない」ことのみに関係するという点で、NoSQL と SQL の間に区別はありません。

データは、従来のリレーショナル データベースとは異なる形式で NoSQL データベースに格納されます。 ドキュメント型、キー値型、幅広列型、グラフはすべて共通です。 2000 年代後半以降、ストレージ コストが劇的に低下したため、NoSQL データベースの人気が高まっています。 開発者は、非構造化データの保存に関して多くの自由を持つことに加えて、大量の非構造化データを保存できます。 ドキュメント データベース、キー値データベース、大きな列ストア、およびグラフ データベースは、最も一般的な NoSQL データベースの一部です。 結合のみを使用すると、クエリがより迅速に処理されます。 非常に重要なアプリケーション (例: 金融データ) だけでなく、より気楽なアプリケーション (例: スマート キティのトイレからの IoT 測定値の保存) など、多くのユース ケースがあります。

このチュートリアルで説明するように、NoSQL データベースは必要なときに、必要な理由で使用できます。 また、NoSQL データベースに関する最も一般的な誤解のいくつかについても見ていきます。 データベース管理会社の DB-Engines によると、MongoDB は最も人気のある非リレーショナル データベースです。 このチュートリアルの目的は、コンピューターに追加のソフトウェアを使用せずに MongoDB データベースにクエリを実行する方法を示すことです。 MongoDB クラスターは、 MongoDB データベースが格納されるクラスターです。 クラスターを作成したら、Atlas にデータを保存し始めることができます。 好みのプログラミング言語に応じて、Atlas Data Explorer を使用してデータベースを作成したり、MongoDB Shell を使用してデータベースを作成したり、MongoDB Compass を使用してデータベースを作成したりできます。

この例では、Atlas のサンプル データ セットを使用してインポートします。 NoSQL データベースには、柔軟なデータ モデルの作成、水平方向のスケーリング、超高速クエリの実行、単純なクエリの実行など、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を挿入し、既存のドキュメントを編集し、古いドキュメントを削除します。 データを分析するための強力なツールは、集計フレームワークです。 Atlas と Atlas Data Lake のグラフは、データを視覚化する最も簡単な方法です。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースの人気が高まっているのは、NoSQL データベースが SQL データベースの代替手段を提供しているという事実に由来しています。 これらのデータベースに保存されているデータは、読みやすく、理解しやすいものです。 NoSQL データベースに加えて、開発者は頻繁にデータの構造を直接変更できます。 一方、これらのタイプのアプリケーションは、さまざまな形式でデータを保存するために使用できます。

Nosql の例

NoSQL 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するデータベースです。 NoSQL データベースは、多くの場合、リレーショナル データベースよりもスケーラブルで、データへのアクセスが高速です。

NoSQL データベースは表形式ではなく、リレーショナル データベースとは異なる方法でデータを格納します。 シンプルな設計、シームレスな水平方向のスケーラビリティ、きめ細かな可用性制御は、NoSQL 機能のほんの一部です。 NoSQL データベースには多くの長所と短所がありますが、いくつかの欠点もあります。 アプリケーション固有のトランザクションの場合、通常は従来のデータベースを使用することをお勧めします。 リレーショナル データベースがさまざまなビジネス機能に引き続き使用されてい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います。 業界全体の多くの企業は、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管理するために NoQL データベースに依存しています。 NoSQL ソリューションの利点は、サーバーレスであり、本質的にピアツーピアであり、すべてのノードで一貫した機能を備えていることです。

パフォーマンスが大幅に向上し、高速な読み取りおよび書き込み速度と継続的な可用性が可能になりました。 NoSQL データベースには 5 つの主要なタイプがあり、それぞれに独自の長所と短所があります。 「完璧な」バリエーションはありません。 企業は、特定の要件に基づいてデータベースを選択する必要があります。 キーと値のペアの NoSQLは、概念的にはハッシュ テーブルに似ており、単一のキーとポインターを使用して特定のデータ項目を表します。 Dynamo、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB、および Oracle BDB は、現在市場に出回っている NoSQL ソリューションです。 列ベースの NoSQL データベースは、各列が独立して存在するものとして扱われるという点で、従来の NoSQL データベースと同様に動作します。 ビジネス インテリジェンス データベースはそのようなデータベースの 1 つで、さまざまなビジネス インテリジェンス アプリケーション、データ ウェアハウス、図書館カード ​​カタログの管理に使用されます。

NoSQL モデルは多次元であり、関係を表すためにグラフ モデルを採用しています。 保存中、ノードは関係のエッジに分類され、エンティティはノードに分類されます。 ここでは、データがすでに存在するため、関係がすぐに形成されます。 ソーシャル ネットワークと空間データ分析は、このタイプのデータベースの最も一般的なアプリケーションの 2 つです。 ドキュメント指向の MongoDB は動的スキーマを使用してデータを格納する、NoSQL データベースです。 JSON データ交換フォーマットを使用したドキュメント ストアとインデックス作成、変換、および結合はすべて CouchDB で可能であり、ドキュメントのインデックス作成、変換、および結合に JavaScript を使用することも同様です。 Oracle NoSQL データベースは、オンプレミスまたはクラウドで実行でき、キー値および JSON テーブル データ モデルをサポートします。

InfiniteGraph は、グラフ データ モデルの開発を支援するためのグラフ データベースです。 クラウドベースでスケーラブルであり、クロスプラットフォームでクラウドを利用したビルトインのスケーリング機能により、高速データ転送速度を処理できます。 「DO」クエリ言語は、複雑なグラフおよび値ベースのクエリをサポートするだけでなく、複雑なマトリックス クエリもサポートします。 このソリューションは、医療、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、さまざまな業界の垂直市場で広く使用されています。

Mysql は Nosql の例ですか?

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、キー値、グラフ、または幅の広い列のストアです。 MySQL、Oracle、PostgreSQL、および Microsoft SQL Server に加えて、SQL データベースを使用できます。 MongoDB、BigTable、Redis、RavenDB Cassandra、HBase、Neo4j、および CouchDB は NoSQL データベースのほんの一例です。

Cloud Sql: マネージド型の Mysql、Postgresql、および Sql サーバー サービス

SQL Cloud と SQL Anywhere のどちらが優れていますか?
MySQL、PostgreSQL、SQL Server データベースは Google Cloud でホストされており、管理できます。 Cloud SQL はマネージド サービスであるため、独自のデータベースの管理について心配する必要はありません。 自分のコンピューターでアクセスまたは使用できるデータベースに制限はありません。
独自のデータベースを管理する時間やリソースがない企業や起業家にとって、Cloud SQL は優れた代替手段です。 その結果、大小の企業は、このサービスを使用して、データベース管理の責任の一部を第三者に譲渡できます。
無料の Cloud SQL サービスは、最大 10 GB のストレージ容量で使用できます。 追加のストレージと機能が必要な場合は、プレミアム アカウントにアップグレードすることもできます。

Nosql データベースはどこで使用されますか?

近年、NoSQL データベースは幅広いリアルタイム Web アプリケーションやビッグデータ データベースに採用されています。 SQL システムは、SQL データベースやポリグロット永続データベースに見られるものと同様のクエリ言語をサポートできるため、NoSQL と呼ばれることもあります。

Nosql データベース: 半構造化データを保存するための完璧なソリューション

NoSQL データベースは、その柔軟性と使いやすさから人気が高まっています。 実際、これらは半構造化データの保存に理想的であり、通常、従来の行-列データベースよりも柔軟で効率的です。