Nosql の保存場所

Nosql データベースは、スケーラビリティとパフォーマンスの利点のためによく使用されます。 しかし、このデータは実際にはどこに保存されているのでしょうか? nosql データベースを格納する方法はいくつかあります。 最も一般的な方法は、高速アクセスとスケーラビリティを提供するメモリにデータを格納することです。 その他のオプションには、データをディスクに保存する方法 (速度は遅いですが耐久性が高い) や、両方の方法を組み合わせたハイブリッド アプローチを使用する方法があります。 データが実際に保存されている場所に関係なく、nosql データベースは複数のサーバーに分散されるように設計されています。 これにより、従来のデータベースよりも簡単に拡張でき、より多くのトラフィックを処理できます。

従来のリレーショナル データベースとは対照的に、NoSQL データベースは独自の形式でデータを格納します。 ドキュメント タイプ、キー値タイプ、ワイドカラム タイプ、およびグラフが最も一般的です。 2000 年代後半、ストレージ効率の革命により、NoSQL データベースが開発されました。 これにより、開発者は非常に高い柔軟性を維持しながら、膨大な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、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。 結合が不要なため、クエリはより迅速に処理されます。 より深刻なユース ケースには、財務データ (財務記録など) と、スマート キティのトイレからの IoT 測定値の保存などのそれほど深刻ではない用途が含まれます。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースが適切な場合とその理由について説明します。 さらに、NoSQL データベースとそのアプリケーションに関するよくある誤解についても見ていきます。 データベース エンジンによると、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。 このチュートリアルでは、コンピューターでプログラミングの知識がなくても MongoDB データベースにクエリを実行する方法を示します。 クラスターを作成すると、その中にMongoDB データベースを格納できます。 クラスターが配置されると、データを Atlas に保存し始めることができます。 データベースをセットアップするには、Atlas Data Explorer、MongoDB Shell、または MongoDB Compass のいずれかを使用するか、お気に入りのプログラミング言語を使用できます。

この例では、Atlas のサンプル データがインポートされます。 NoSQL データベースには、開発者にとって柔軟性、高速性、および使いやすさに加えて、多くの利点があります。 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たり、既存のドキュメントを編集したり、既存のドキュメントを削除したりできます。 集計フレームワークは、データの分析に関して非常に強力なツールです。 Atlas と Atlas Data Lake のチャートを使用すると、両方のデータベースに保存されているデータを視覚化できます。

さらに、NoSQL は動的操作を実行できません。 ACID プロパティがあるという保証はありません。 このような場合は、SQL データベースの方が適している場合があります。 同様に、アプリケーションで実行時の柔軟性を高める必要がある場合は、NoSQL を避けてください。

Nosql はメモリ内データベースですか?

NoSQL データベース管理システムは、データ セット全体をディスクに格納し、メイン メモリに格納するデータベース管理システムです。 永続性の場合、各データ変更要求はバイナリ ログに保存されます。 ログは追加モードでのみ書き込まれるため、書き込みに問題が生じることはほとんどありません。

オフチェーン データは、ブロックチェーンに保存されず、代わりに別のデータベースに保存されるデータです。
データ ストリーム: これは、オンチェーンとオフチェーンの両方にあるデータのサブセットです。

Nosql データベースが保存される理由

NoSQL データベースが保存される理由はいくつかあります。 最も一般的な理由は、従来のリレーショナル データベースよりもスケーラブルなソリューションを提供することです。 NoSQL データベースは、JSON などのより柔軟な形式でデータを格納するためにもよく使用されます。 これにより、異なる NoSQL データベース間でのデータ交換が容易になります。 さらに、一部の NoSQL データベースは、列指向データベースなど、ストレージに関してより効率的になるように設計されています。

NoSQL データベースに格納されるデータは、テーブルではなくドキュメントに格納されます。 これらは、適応性と拡張性が高く、現代のビジネスのニーズに迅速かつ効果的に対応できるように設計されています。 NoSQL データベースは、ドキュメントの保存、キー値の保存、データの幅広い列の保存、またはグラフ データの保存に使用できます。 Global 2000 の組織は、ミッション クリティカルなアプリケーションを強化するために NoSQL データベースを急速に採用しています。 上記の 5 つの傾向により、技術的な課題のために使用が困難なリレーショナル データベースの使用が必要になります。 リレーショナル データベースは、データ モデルが固定されているため、アジャイル開発を十分にサポートしていないため、アジャイル開発の障害となっています。 アプリケーション モデルは、NoSQL データ モデルの基盤として機能します。

NoSQL では、データのモデル化方法を定義する代わりに、特定の方法でデータをモデル化する必要があると述べています。 ドキュメント指向のデータベースでは、データを格納するための事実上の形式は JSON です。 ORM フレームワークのオーバーヘッドがなくなり、アプリケーション開発が簡素化されます。 N1QL (「ニッケル」と発音) は、SQL を JSON に接続するために Couchbase Server 4.0 で使用される強力なクエリ言語です。 さらに、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などの一般的な機能をサポートしています。 NoSQL データベースはスケールアウト アーキテクチャに基づいており、単一障害点がありません。これは、運用スペースで大きな利点となります。 より多くの顧客がオンラインでビジネスに関与するにつれて、オンデマンド プラットフォームを持つことがより重要になります。

NoSQL データベースは、作成、構成、スケーリングが簡単です。 それらは、情報の読み取り、書き込み、および保存のために構築されました。 これらのサービスは、小規模なクラスターから大規模なクラスターまで、あらゆるレベルで利用でき、管理および監視できます。 これは、データセンター間のレプリケーションが組み込まれた分散 NoSQL データベースであり、別のソフトウェアは必要ありません。 さらに、ハードウェア ルーターを使用すると、障害を即座に検出して回復できるため、データベースが障害を検出して独自の回復を実行するのを待たずに、アプリケーションが失敗する可能性があります。 NoSQL データベースは、モバイル、Web、モノのインターネット (IoT) アプリケーションの開発者やプロバイダーの間で人気が高まっています。

従来の SQL データベースと比較すると、NOSQL データベースは通常、維持するのに手頃な価格です。 データ スキーマの厳格さが緩和され、より柔軟なデータ ストレージ環境が可能になります。 たとえば、NoSQL データベースには、従来の SQL データベースほどの処理能力はありません。 これにより、SQL データベースでは法外にコストがかかるか、処理が困難なデータ ボリュームを処理できます。

Nosql とは何ですか? ドキュメントはどのように保存されますか?

ドキュメント データベースは、非リレーショナル データベース (または NoSQL データベース) として分類され、多くの場合、コンテンツ管理システムに関連付けられています。 固定の行と列ではなく柔軟なドキュメントにデータを格納するドキュメント データベースは、データを格納するより効率的な方法です。 ドキュメント データベースは、テーブル データベースやリレーショナル データベースに代わる最も一般的なデータベース タイプであるだけでなく、最も一般的なデータベース タイプです。

各レコードとそれに関連するデータは、単一のドキュメント指向データベース (集約データベース、ドキュメント データベース、またはドキュメント ストアとも呼ばれます) に格納され、すべてのレコードとそれに関連するデータがドキュメント指向データベースに編成されます。 ドキュメント ストアは、「非リレーショナル」モデルを使用する一般的なデータベース管理システムも含まれる NoSQL アンブレラのサブセットです。 DocumentDB、CouchDB、OrientDB、および MongoDB は、広く使用されているドキュメント ストア システムのほんの一部です。 ドキュメント データベースはテーブル スキーマに依存しません。 関連付けられたデータは、単一のドキュメント内に格納されている各エンティティのドキュメント内で見つけることができます。 その結果、データ、統合、およびモデリングのバリエーションを増やすことができますが、エンティティ間の鋭い関係を強制するという点では制限があります。 一般に、ドキュメント ストアはキー値ストアに依存しており、強制ルールの開発には効果的ではありません。 ドキュメント データベースは、より多くのドキュメントが付属していない限り、ニッチなコミュニティやフォーラムによって放棄されるべきではありません。

SQL は、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設計された最も初期のデータベース言語の 1 つです。 このデータベースは、さまざまなアプリケーションにさまざまなデータ モデルを提供するスキーマフリーのドキュメント指向データベースである MongoDB Atlas に基づいています。 SQL は、MongoDB よりも大規模なデータ セットの管理に適しています。MongoDB は、小規模なデータ セットを処理する場合により優れています。
NoSQL は、データ モデルに最適なデータベース テクノロジを選択することを指し、対照的に SQL は、リレーショナルかどうかにかかわらず、データ モデルに最適なデータベース テクノロジを選択することを指します。 リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) に格納されたデータは SQL を使用して管理され、MongoDB のデータベース アーキテクチャは、より広範なデータ モデルを提供するドキュメントレス データベースである MongoDB Atlas に基づいています。
NoSQL データベースの実装を検討している場合は、まずデータ モデルを検討してください。 データが本質的にリレーショナルである場合は、MongoDB またはそのようなスキーマのないデータベースを選択することをお勧めします。

Nosql ドキュメント ストア: データを保存する新しい方法

NoSQLとは？ NoSQL ドキュメント ストアまたはドキュメント指向データベースとも呼ばれるドキュメント指向データベースは、行と列ではなく JSON 形式でデータを格納する新しい最新の方法です。 データを使用して表現することを意図した方法で、データを自然な状態で表現できます。 過去 40 年間、業界はリレーショナル データベースに大きく依存してきました。 NoSQL データベースはデータを保存しますか? NoSQL データベースは、テーブルではなくドキュメントにデータを格納します。 その結果、データの保存方法がより柔軟になり、スケーラビリティが向上します。 Redis、Dynamo、および Riak は、ドキュメント ストアで使用される NoSQL データストアの例です。

非リレーショナル データベースにデータを格納する方法

非リレーショナル データベースにはさまざまな種類があるため、この質問に対する具体的な答えはありません。 ただし、一般に、データはアイテムのコレクションを作成することによって非リレーショナル データベースに格納され、各アイテムには一連の属性があります。 同じコレクション内のアイテムは異なる属性を持つことができ、通常、アイテム内の属性の順序は重要ではありません。

非リレーショナル データベースはデータを非表形式で格納するため、従来のリレーショナル データベースよりも柔軟性が高くなります。 非リレーショナル データベースは、SQL によって制限されないため、No SQL データベースと呼ばれることがあります。 リレーショナル データベースのテーブルには、並べ替えられたデータまたはデータ型を含むデータが含まれます。 非リレーショナル データベースは、定期的に変更される可能性のあるデータの格納や、さまざまなデータ型を処理するアプリケーションに最適です。 それらは、迅速に変化し、大量の複雑で構造化されていないデータを処理できる動的データベースを必要とする高性能アプリケーションをサポートできます。 個人に関するより多くの情報を時間の経過とともに収集でき、非リレーショナル データベースを使用してこの情報を保持できます。 セキュリティと俊敏性の両方の要件を満たしているため、開発者はアプリケーションを迅速に開発できます。 これらは、従来のデータベースよりも単純で管理が容易であり、優れたパフォーマンスと速度を提供しながらデータ管理コストを削減することもできます。

ドキュメント データ ストアは、XML やテキスト、JSON など、さまざまな形式を処理できるため、非構造化データの格納に適しています。 通常、ドキュメントは 1 つのファイルに保存されるため、ファイル全体またはファイルのサブセットで検索できます。 列指向のデータベース タイプは、非構造化データをテーブルに格納するのに理想的です。 テーブルには、顧客、注文、製品、または製品のカテゴリなどの情報が含まれています。 データを列に整理すると、名前または値で検索できます。 データをテーブルに格納するのではなく、整理する必要のないデータを格納するためにキー値ストアを使用できます。 データの各ペアには 1 つの情報のみが含まれ、データは 1 つのファイルに格納されます。 キーを使用してデータを検索したり、値を使用してデータを検索したりできます。 グラフ データベースは、近年登場した新しいタイプの非構造化データ データベースです。 グラフベースの非構造化データの保存に最適です。 グラフは、人から製品、Web サイトまで、あらゆるタイプの組織を表すことができるノードとエッジの集まりです。 ノードのエッジは、顧客と製品の間など、ノード間の関係を表します。 非構造化データ ストアの各タイプの利点と欠点は異なります。 ドキュメント データ ストアは、テキストだけでなく、XML や XML などの形式に編成する必要があるデータの格納に適しています。 データベース列は、テーブルに編成する必要があるデータを格納し、さまざまなデータ型を処理するために使用できます。 テーブルに編成する必要のないさまざまな形式でデータを格納でき、さまざまな形式のデータを処理できます。 グラフ データベースは、非構造化データ ランドスケープに新たに追加されたもので、グラフベースのデータを格納するのに理想的です。

非リレーショナル データベースの長所と短所

非リレーショナル データベースの方が信頼性が高いという事実にもかかわらず、非リレーショナル データベースを使用することには、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。 非リレーショナル データベースへのアクセス速度の向上 非リレーショナル データベースは、リレーショナル データベースよりも軽量で高速にアクセスできるため、迅速なアプリケーション開発に適していることがよくあります。 スケーリングの利点 – 非リレーショナル データベースは、リレーショナル データベースよりも少ないオーバーヘッドで、より大きなデータ セットを処理できます。 非リレーショナル データベースではデータ構造の制限レベルが低いため、さまざまなデータ ストレージ オプションを使用できます。 非リレーショナル データベースにもいくつかの欠点があります。 参加するには有効なアカウントが必要です。 非リレーショナル データベースの機能は制限されています – 非リレーショナル データベースは行と列の使い慣れたスキーマを使用しないため、データ分析およびレポート ツールは、リレーショナル データベースで使用されるものほど強力ではない場合があります。 データ ストレージ要件の変化 – 将来、要件が変化すると、非リレーショナル データベースの設計と構造も変化する可能性があります。 すべては、どのデータを格納する必要があるかにかかっているため、非リレーショナル データベースを使用することをお勧めします。 データが比較的単純で、従来のデータベースに見られる多くの機能を必要としない場合は、リレーショナル データベースよりも非リレーショナル データベースの方が適している場合があります。

Nosql データベースとは

NoSQL データベースは、柔軟でスケーラブルで高性能なデータ ストアを提供するように設計された非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースは、高速でスケーラブルなデータ ストアを必要とするビッグ データ アプリケーションによく使用されます。

リレーショナル データ構造を使用しない NoSQL データベースがあり、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。 宣言型の構造化クエリ言語は、慣用的な言語 API や例によるクエリの例と同様に、NoSQL データベースのクエリによく使用されます。 急速に変化する要件に迅速に適応することで、アジャイルな開発パラダイムを提供できます。 最近 Hadoop が台頭する前は、最も広く使用されていたプログラミング モデルはリレーショナル データベースでした。 NoSQL データベースは、さまざまなデータ モデルとスキーマをサポートするように構成できます。 これらは、データ ボリュームが大きく、待ち時間や応答時間が短いアプリケーションの開発に最適です。 NoSQL データベースを使用することはお勧めできません。

一部のアプリケーションは、多くのテーブル (またはコンテナー) を使用せず、それらのデータ関係は参照を使用してモデル化されていません。 データベース管理者は NoSQL データベースを使用して、高速で単純なクエリと大量のデータを処理していました。 さらに、これらのデータベースにより、開発者はプログラミングをより簡単に行うことができます。 NoSQL データベースで水平方向にスケーリングするには、スケーリングと呼ばれる手順が使用されます。 非常に大量のデータをより効率的な方法で管理できます。

データは、NoSQL データベースである RavenDB の JSON 構造のデータに格納されます。 このデータベースには、スケーラビリティ、柔軟性、低待機時間など、リレーショナル データベースのすべての利点があります。
RavenDB は既存の SQL データベースと連携するように設計されているため、両方のデータベースの利点を簡単に組み合わせることができます。 RavenDB は ACID コンプライアンスも提供し、ミッション クリティカルなアプリケーションに必要な信頼性を確保します。

Nosql データベースの利点

多くの利点があるため、NoSQL データベースは今日の競争の激しい世界で非常に人気があります。 大量のデータを処理でき、待ち時間が短いため、迅速な応答時間を必要とするアプリケーションに最適です。 さらに、データ モデルは柔軟であるため、さまざまな方法でアクセスできます。 さまざまな形式でデータを保存できるため、この機能を必要とするアプリケーションに最適です。

Nosql データベース リスト

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 データベース構造を使用しない非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースは、ビッグ データやリアルタイム Web アプリケーションによく使用されます。 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。

NoSQL (Not Only SQL の略) 言語は、大量のデータを処理する従来のデータベースに代わる言語です。 NoSQL データベースにはいくつかの種類があり、それぞれに独自の機能とアプリケーションのセットがあります。 最も一般的なタイプのデータベースには、キー値、ドキュメント ベース、グラフ ベース、ワイドカラム データベースなどがあります。 クラウド経由でアクセスできるデータを処理するシステムのネットワークであるデータ グリッドは、クラウド データベースとグリッド データベースの基盤です。 マルチモデル データベースは、2 つ以上の異なるデータベース タイプを組み合わせたものにすることができます。 次の表は、2021 年の NoSQL データベースのリストを、タイプに基づいてセクションに分けて示しています。 Neo4J オープンソース グラフ データベースは Java で構築されており、Graph Data Platform の一部として追加機能を提供します。

Redis の RedisGraph モジュールは、クエリ言語 Cypher を使用してクエリを線形代数式に変換するために使用されます。 もう 1 つの Hadoop ベースのソリューションである Accumulo は、Google の Bigtable を中心に構築されています。 ObjectDB、Infinispan、Hazelcast、および ArangoDB は、市場に出回っている NoSQL データベースのほんの一部です。 以下にリストされているソリューションは、利用可能なすべてのオプションをカバーしているわけではありませんが、多くのオプションがあります。 これらのリストを使用して、ニーズに最適なデータベース ソリューションを検索してください。

Nosql データベースとは?

NoSQL データベース (SQL だけでなく) には行レベルの階層がなく、テーブルとは異なる方法でデータが格納されます。 NoSQL データベースは、そのデータ モデルに基づいていくつかのタイプに分けられます。 ドキュメント タイプには、キーと値の式、幅の広い列の式、およびグラフが含まれます。

Nosql データベースはいくつ存在しますか?

これは、NoSQL データベースが現在、キー値、列ベース、ドキュメント ベース、グラフ ベースの 4 つのタイプに分類されているためです。それぞれに独自の特性、長所、短所があり、この記事で詳しく説明します。