Nosql データベースがリレーショナル データベースよりもスケーラブルな理由

Nosql データベースは、多くの理由で、対応するリレーショナル データベースよりもスケーラブルです。 まず、nosql データベースは最初から分散するように設計されているため、本質的にスケーラブルです。 第 2 に、nosql データベースは通常、リレーショナル データベースよりも単純なデータ モデルを使用するため、スケーラビリティが向上します。 最後に、nosql データベースは、スキーマとデータ構造の点でより柔軟になる傾向があり、スケーラビリティも向上します。

非常に高いリクエスト率と非常に低いレイテンシーで非常に大規模なデータベースをサポートできるのは、このシステムです。 ウェブサイトが成功するためには、スケーラビリティと高可用性、および大規模なユーザー ベースが必要です。 サーバー上で複数のインスタンスを同時に実行するには、通常、水平スケーリングが使用されます。

ACID モデルの代わりに、NoSQL データベースは通常、BASE モデルを使用します。 A、C、および/またはDの要件を放棄する代わりに、スケーラビリティを提供します。 ACID の保証が必要な場合は、Cassandra などの場合にサインアップできます。 通常、NoSQL データベースはよりスケーラブルですが、常にこれを実現できるわけではありません。

NoSQL データベースと同様に、 SQL データベースは水平方向にスケーリングできますが、NoSQL データベースは垂直方向にスケーリングできます。 SQL データベースはテーブルベースであるのに対し、NoSQL データベースはドキュメントベース、キー値、グラフ、または幅の広い列のデータベースであるという点で、SQL データベースと NoSQL データベースのデータベース アーキテクチャは異なります。 データベース NoSQL はドキュメントや JSON などの非構造化データに適していますが、SQL データベースは複数行のトランザクションに適しています。

一方、NoSQL では、実際の Web アプリケーションとビジネス アプリケーションを水平方向にスケーリングできます。 Apache HBase、MongoDB、および Cassandra は、最も人気のある NoSQL データベースです。

Nosql データベースがよりスケーラブルな理由

Nosql データベースは、ビッグ データを扱うように設計されているため、一般に、対応する sql データベースよりもスケーラブルです。 また、スキーマに関してより柔軟です。つまり、より多くのデータ型と構造を処理できます。 最後に、nosql データベースは多くの場合、分散するように設計されています。つまり、複数のサーバーに分散できるため、スケーラビリティがさらに向上します。

アプリケーションを拡張できることがますます重要になっています。 同様に、迅速かつ効率的にスケーリングできるデータ ストアを用意することも重要です。 主な議論では、「ASL」データベースと「NoSQL」データベースのどちらを使用する方がよいですか? SQL データベースは長い間使用されてきましたが、NoSQL データベースはスケーリングが容易であることでよく知られています。 NoSQL データベースは特定の操作でのみシャーディングできるという前提は、その設計に固有のものです。 データベースは、データ操作を実行するたびに、データが存在するノードを識別するための条件を期待しています。 データが複数のマシンに保存されているという事実により、最も効率の悪いマシンでもデータ操作を実行することが非常に簡単になります。

その結果、単純な汎用マシンを使用して NoSQL データベースをスケーリングできます。 NoSQL システムを使用する場合、特定の操作で必要なすべてのデータを同時に取得できるように、ユーザーがデータを計画および構造化することを前提としています。 データを非正規化する目的は、データが破損しないようにすることです (操作用に事前に調理されたデータ)。 NoSQL での結合は可能ですが、豊富な機能や最適化は期待されていません。 実際には、NoSQL アプリケーションは、データが長期的に一貫していると想定しています。 多くの NoSQL システムでは、一貫性の理由から、システム全体の一貫性を調整するためのスイッチも提供されています。 アーキテクチャを選択する際の重要な要素は、ユース ケースを評価し、それに基づいて適切なデータ ストアを選択することです。

ドキュメント データベースは、複数のノードに分散できるため、水平方向にスケーリングするアプリケーションに最適です。 データは、MongoDB の自己完結型の MongoDB に似たドキュメント (JSON に似たファイル) に格納されます。 これにより、ドキュメントを水平スケーリング範囲全体に分散させることで、複数のノードに簡単にアクセスできます。 また、MongoDB は、複数のノード間でデータを転送できるシャード クラスターを使用しているため、非常に堅牢です。 NoSQL データベースには、柔軟なデータ モデル、水平方向のスケーリング、超高速のクエリ、使いやすさに加えて、多くの利点があります。 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 データベースの種類のほんの一部です。 NoSQL データベースは、複数のノードに簡単に分散できるため、水平スケーリングが必要なアプリケーションに最適です。 MongoDB は、複数のプラットフォームに簡単に分散できるため、水平スケーリング プラットフォームを必要とするアプリケーションに最適です。

Nosql データベースはどのようにスケーラブルですか?

一方、NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルです。つまり、サーバーを追加することで増加したトラフィックを処理できます。 NoSQL データベースは、大規模で強力なだけでなく、大規模なデータ セットや絶えず変化するデータ セットに使用できます。

Couchbase の Rahim Yaseen が説明しているように、いくつかの重要な概念を理解することができます。 データの爆発的な増加に伴い、組織はデータを管理、保存、およびデータから価値を抽出する方法をますます求めています。 データベースをスケールアウトまたはスケールアップする必要がありますか? 手動のシャーディング システムにより、一連のチェックイン ブース全体に登録情報を配布できます。 スキームがどうなるかについての良い考えがあるので、それは機能します。 その結果、オートシャーディングの場合、各ブースに行って、姓 S でチェックインした人を見つける必要があります。ドキュメント データベースのキーの直接アクセス パターンでは、通常、単一のキーを介して特定のドキュメントにアクセスする必要があります。関連するキーを介して別のドキュメントに移動する機能。 このタスクを実行するには、多数のデータ セットにインデックスを付けてクエリを実行することが不可欠です。

すべてのノードがクエリの実行に参加する必要があるため、map-reduce 手法を実装しても意味がありません。 データ量が増えると、RDBMS スタイルのスケールアップはますます効果的ではなくなります。 大規模なデータ セットを支えるスケールアップ アーキテクチャは、単一の非常に大きな障害点と同様に、破綻する可能性が最も高いです。 インターネットはシェアード ナッシング クラスターの好例であり、非常に大規模で分散型です。

垂直方向のスケーリングはコストが高く、場合によっては必要ないこともあります。 問題をより多くのマシンに分散できるという事実により、水平スケーリングはより費用対効果が高くなります。
不適切なスケーリングの決定に起因する可能性のあるパフォーマンスの問題、複雑さの増大、およびデータの損失を回避するには、適切なスケーリング ソリューションを選択することが重要です。
いつスケールアップする必要がありますか?
スケールアップするかどうかを決定する前に、考慮すべき要素がいくつかあります。 最初に知っておくべきことは、アプリケーションが処理するデータの量です。 データが比較的小さい場合、単一のデータベース マシンで比較的大量のデータを処理できます。 また、データ量が大きくなると、アプリケーションの実行に必要な処理量が多くなり、マシンが処理できなくなる可能性があります。
データが比較的小さい場合、負荷は単一のデータベース マシンで処理できます。
いつスケールアウトを検討する必要がありますか?
多数のマシンを小さなマシンに分割することで解決できる問題がある場合は、スケールアウトが最適なオプションになる可能性があります。 多数のサーバーを必要とする Web サイトがあり、それらすべてをデータ センターに配置するのに十分な CPU または RAM がない場合は、データ センターにサーバーを追加して負荷を処理させることができる場合があります。
データ センター内のサーバーの数を増やすと、分散する可能性のある多数のマシンを処理する場合など、特定の状況では費用対効果が高くなる場合があります。

サーバーのスケーリング: 垂直および水平スケーリングの長所と短所

通常、垂直方向のスケーリングはよりコストがかかるため、同じレベルのパフォーマンスを達成することは困難です。 水平スケーリングは一般に効率的ですが、セットアップがより困難になる可能性があります。

Nosql データベースが優れている理由

Nosql データベースは、多くの理由で、対応するリレーショナル データベースよりも優れていると見なされることがよくあります。 第 1 に、一般的にセットアップと使用がはるかに簡単です。複雑なスキーマ設計やオブジェクト リレーショナル マッピングは必要ありません。 次に、拡張性が高く、大量のデータを簡単に処理できます。 最後に、データ モデリングの点でより柔軟になる傾向があり、複雑なデータ構造の保存とクエリが容易になります。

NoSQL データベース業界は、2000 年代後半に、スケーリング、高速なクエリ、およびプログラミングの容易化に重点を置いて成長しました。 NoSQL データベースの柔軟性、および水平方向にスケーリングし、柔軟なデータ モデルに対応する能力により、NoSQL データベースは開発者にとって理想的です。 SQL (Structured Query Language) データベースは、厳格で複雑な表形式のスキーマと、高い垂直スケーリング要件で知られています。 4.0 リリースでは、MongoDB はマルチドキュメント ACID トランザクションを追加し、4.2 リリースでは、MongoDB はシャード クラスタにまたがるようにサポートを拡張しました。 No.1にはデータモデルが含まれています。 NoSQL データベースのデータは通常、データの複製ではなく、クエリの目的で最適化されます。

一部の No. NoSQL データベースでは、ストレージのフットプリントを削減するために圧縮も利用できます。 たとえば、グラフ データベースは関係の分析には役立ちますが、日常的に使用するのに十分な情報を提供しない場合があります。 特定のユース ケース用のデータベースを探している場合は、MongoDB を使用する場所に関するホワイト ペーパーが、どのデータベースが適切かを判断するのに役立ちます。 MongoDB Atlas は、最も使いやすいデータベースの 1 つであるため、最初に使用するのに最適な NoSQL データベースです。 完全無料のオンライン トレーニングを提供する MongoDB University では、わずか 24 時間で MongoDB を学習できます。

Nosql はデータを処理する別の方法を提供します

データの保存と管理には NoSQL を使用することをお勧めします。 このアプリケーションのシンプルさとスケーラビリティは、使用に最適です。 NoSQL データベースは信頼性が高く、アクセシビリティも優れています。

Nosql と SQL のスケーラビリティ

SQL データベースは垂直方向にスケーラブルです。つまり、単一のサーバーにリソース (CPU、メモリなど) を追加することでスケーリングできます。 NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルです。つまり、サーバーを追加することでスケーリングできます。

現在利用可能な膨大な数のデータベース システムを区別するのは難しい場合があります。 DBA は、SQL、NoSQL、および個々の DBMS の違いに精通している必要があります。 一般に、リレーショナル プロパティを欠く NoSQL データベースは、従来の RDBMS に依存しません。 2 つの製品には 5 つの大きな違いがあり、それらを互いに区別するいくつかの重要な違いがあります。 NoSQL データベースのマスター/スレーブ アーキテクチャは、サーバーやノードを追加することで、より水平方向に拡張できます。 CAP の定理によると、分散データベースでは、次のプロパティのうち 2 つだけが同時に保証されることが保証されます。コミュニティをサポートおよびサポートすることが重要です。 SQL データベースは長い間存在しており、よく知られており、信頼性について長い実績があります。

NoSQL データベースは、含まれるデータ構造が少ないため、リレーショナル データベースほど安全ではありません。 ただし、それらはよりスケーラブルであるため、より一般的になることができます. リレーショナル データベースは、そのセキュリティにもかかわらず、すべてのアプリケーションにとって最適な選択肢ではない可能性があります。

リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースのスケーラビリティ

データベースのスケーリングは、ドキュメント データベースなどの非リレーショナル データベースと、縦方向 (CPU、ハード ドライブ容量など) でしかスケーリングできないリレーショナル データベースとは異なります。 データベースの複製では、複数のサーバー上に複数のデータベースを作成する必要があり、これによりデータの同期が維持されます。

IBM の EF Codd は、1970 年の研究論文 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks で、「リレーショナル データベース」という用語を作り出しました。 キーは、リレーショナル データベース内の複数のテーブルからの情報をリンクするために使用されます。 Microsoft SQL Server、Oracle Database、MySQL、および IBM DB2 は、世界で最も広く使用されているデータベースです。 リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) を使用することは、データの正確さと一貫性を維持する優れた方法です。 参照整合性を実現するには、主キーと外部キーの両方の関係を使用する必要があります。 主キーまたはその他のレコードを参照しているかどうかに関係なく、レコードを削除する必要があります。 これにより、孤立したレコードが保存されるのを防ぎます。

テーブル、行、主キー、または外部キーは、リレーショナル データベースの場合とは異なり、非リレーショナル データベースでは見つかりません。 対照的に、NoSQL データベースは、保存されるデータのタイプに合わせて最適化されたストレージ モデルを採用しています。 ドキュメント データ ストア、カラム型データ ストア、キー値ストア、グラフ、インデックス、およびグラフ データベースは、最も一般的に使用される NoSQL データベースです。 グラフ データベースは、エンティティ間の情報の格納を容易にすることを目的としています。 オブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) は、構造クエリ言語 (SQL) の代わりとして NoSQL データベースに導入された新しい機能です。 Java、Javascript など、多数の NoSQL 言語が利用可能です。 NET、および PHP。

2 つのタイプのデータベースを区別することは、2 つの理由から重要です。データベース自体の有用性と、データベースが提供するユースケースです。 どちらのデータベースも他のデータベースよりも優れていませんが、どちらも他のデータベースよりも優れていることを独占していません. プロジェクトのデータベースの種類を選択するときは、組織のニーズとアプリケーションの機能を考慮してください。

Cassandra は、大量のデータを低レイテンシで処理するように設計されたアーキテクチャです。 Cassandra は、リングバッファ レプリケーション スキームを利用してこれを実現します。 システムのリングバッファ複製スキームにより、2 つ以上のノード間でデータを複製できます。 レプリケーション スキームにより、データの可用性を損なうことなくシステムを拡張できます。 Apache Cassandra は、フォールト トレラントになるようにも設計されています。 その結果、ノードに障害が発生した場合、システム内の別のノードが、障害が発生したノードにデータを複製できる場合があります。 データの可用性に悪影響を与えずにシステムを拡張できるのは、このフォールト トレランスの結果です。 大量のトランザクションを効率的に処理できる、信頼性の高い大規模なデータベースです。

Rdbms と Nosql のどちらがスケーリングしやすいですか?

スケーリング機能がないにもかかわらず、RDBMS は通常スケールアウトしませんが、新しい NoSQL データベースは新しいノードを利用することを目的としており、通常は低コストのコモディティ ハードウェアを念頭に置いて設計されています。