Nosql データベースがデータ ウェアハウスに取って代わる理由

データ ウェアハウスは、長い間、企業がデータを保存および分析するための主要な方法でした。 しかし、Nosql データベースは、データ ウェアハウスを補完したり、置き換えたりするためにますます使用されています。 このシフトにはいくつかの理由があります。 Nosql データベースは一般に、従来のデータ ウェアハウスよりもスケーラブルで操作が簡単です。 また、同じレベルのハードウェアやソフトウェアへの投資を必要としないため、費用対効果も高くなります。 また、Nosql データベースはデータ ウェアハウスよりも柔軟性が高く、新しいデータ ソースの統合や変化するビジネス ニーズへの適応が容易になります。 これらの利点にもかかわらず、Nosql データベースは万能薬ではありません。 データ ウェアハウスよりも管理が複雑になる可能性があり、企業が必要とするすべての機能をサポートしていない可能性があります。 それにもかかわらず、Nosql データベースは、多くの組織でデータ ウェアハウスを補完または置換するためにますます使用されています。 企業がこれらのテクノロジーに慣れるにつれて、今後数年間でさらに広く採用されることが予想されます。

NoSQL と Data-Warehouse はどちらも SQL クエリを実行できます。 データ ウェアハウスと NoSQL は同じものではありません。 それらは、大量のデータを処理できるという概念を共有しています。 ディメンション モデルと比較すると、データ ウェアハウスには通常、多くのファクトとディメンション (または 3NF モデルのエンティティが多数) があります。

Nosql データベースはどのようにデータを保存しますか?

リレーショナル データベースの代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。 この意味で、それらは「SQL だけではない」と分類され、さまざまな柔軟なデータ モデルに細分されます。 NoSQL データベースは、純粋なドキュメント データベース、キー値ストア、幅の広い列のデータベース、またはグラフ データベースで構成できます。

NoSQL データベースを使用すると、無関係な大量のデータを迅速に保存できます。 NoSQL は、リレーショナル データ構造を含まないため、NoSQL タイプではありません。 1970 年代、リレーショナル データベースはデータ ストレージの標準でした。 CBT トレーナーである Ben Finkel との会話の中で、NoSQL は速度と柔軟性が一貫性と効率よりも重要であると考えています。 リレーショナル データベースは、その速度と効率性にもかかわらず、構築と維持に多くの労力を必要とします。 NoSQL データベースを実装する前に設計または計画する必要はありません。 その結果、開発者はアプリケーションの作成、プロトタイプ作成、およびデプロイをより迅速に行うことができます。

また、従来のアジャイル開発プロセスでも使用できます。 従来のデータベースとは対照的に、NoSQL データベースは幅広いデータ型を処理でき、正規化を必要としません。 データベースの NoSQL は、リレーショナル データベースよりも多くの計算能力を必要とします。 NoSQL データベースは Raspberry Pi で簡単に実行できますが、Web サーバーの負荷を処理するのはより困難になります。 キーと値のペアやドキュメントとは対照的に、グラフはかなり抽象的です。 ノードとエッジは、グラフの 2 つの部分に分割されます。 ノードには、オブジェクトに関する情報 (人、場所、物、アイデアなど) が含まれます。

メモリブロックに格納されます。 ノードのエッジ間に論理接続が作成されます。 幅の広い列のデータ モデルは、行と列で構成されるという点でリレーショナル データベースに似ています。

スケールアウトとは、パフォーマンスを犠牲にすることなくサイズを拡大できる NoSQL データベースの機能です。 独自にデータをレプリケートする NoSQL データベースの機能は、レプリケーションと呼ばれます。 データ構造の柔軟性により、さまざまな形式間でデータを簡単にマッピングできます。 通常、NoSQL データベースは、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データの保存とモデ​​リングに、従来のデータベースよりも適しています。 NoSQL データベースの 3 つの主要な機能であるスケールアウト、レプリケーション、および柔軟性はすべて、テーブルや列にきちんと整理されていないデータを格納するための重要な要素です。 NoSQL データベースをスケールアウトする機能により、パフォーマンスを提供しながら実行可能であることが保証されます。 これは行または列ではないため、標準テーブルの単一の行または列に収まらない大きなデータ セットを処理する場合に特に便利です。 レプリケーションでは、NoSQL データベースのデータが別のデータベースにレプリケートされるため、一方に障害が発生した場合でも、最初からやり直すことなく、他方からデータを復元できます。 これは、災害時に失われる可能性のある機密データを保持している場合に特に重要です。 この手法は、テキストや画像など、テーブルや列にきちんと整理されていないデータを格納する場合に最適です。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースは、大量のデータをリアルタイムで保存するために使用されています。 これらは、オンライン ショッピング、オンライン ゲーム、モノのインターネット、ソーシャル ネットワーキング、オンライン広告などの Customer 360 アプリケーションに特に適しています。

Nosql はデータ ウェアハウスとして使用できますか?

データ ウェアハウスは金融部門で最も一般的に使用されており、データの書式設定に使用されるスキーマが構造化されたデータセット用に書式設定されているため、SQL システムとの互換性が非常に優れています。 データ ウェアハウスは、一部の NoSQL データベースを省略しながら、SQL データベースを最大限に活用します。

Nosql を使用すべきでない場合

アプリケーションに実行時の柔軟性が必要な場合は、NoSQL を避けてください。 一貫性を保つため、およびデータ ボリュームに関して大きな変更がない場合は、SQL データベースの方が適しています。

Nosql データベースの長所と短所

NoSQL データベースを使用すると、標準のリレーショナル データベースではできないデータの保存とモデ​​ル化が可能になります。 半構造化データと非構造化データに加えて、大規模で複雑なデータは大規模で複雑なデータと見なされます。 NoSQL データベースを使用する利点の 1 つは、要件の変化に対する俊敏性と応答性が向上することです。 これは、事前定義されたスキーマがなく、より柔軟なデータ モデルがないためです。 ただし、NoSQL データベースにはいくつかの制限があることは事実です。 NoSQL データベースの最も重大な欠点の 1 つは、ACID トランザクションをサポートしていないことです。 その結果、データを安全に保つことがより困難になる可能性があります。 NoSQL データベースは、維持費が高くつくだけでなく、使いにくい場合もあります。 さらに、高レベルのスループットを必要とするアプリケーションには最適な選択ではない可能性があります。

データ ウェアハウスは非​​リレーショナルにできますか?

データ ウェアハウスはリレーショナル データベースの従来のドメインであり、その理由は 2 つあります。(1)リレーショナル データ ストレージを備えたレガシー システムで作成された大規模なデータ セットを持つ大企業によって主に使用されていること、および (2) まだ開発中であること、非リレーショナル データベースは急速に

データ ウェアハウスはデータ ストレージの未来です

データ ウェアハウジングの従来の方法は、リレーショナル コンピューティングと呼ばれます。 リレーショナル データベースの主な目的は、トランザクションを処理することではなく、クエリ要求を処理してデータを分析することです。 通常、履歴トランザクション データが含まれますが、他のソースからのデータを含めることもできます。 一方、このモデルには欠点があります。 リレーショナル データベースの最初の欠点は、高度なメンテナンスとスケーリングが必要なことです。 さらに、以前のトランザクションに関係のない大量のデータを Hadoop クラスターに格納する必要はありません。 この状況では、データレイクが役立ちます。 膨大な量のデータを保存および処理するように設計されたデータベースです。 トランザクションを含むさまざまなソースからのデータを保存できるデバイスです。 ただし、データ レイクに欠陥がないわけではないことに注意することが重要です。 そのため、クエリや分析にはあまり適していません。 これは、トランザクションを処理するように特別に設計されているためです。 この状況では、データ ウェアハウスが必要です。 これは、トランザクション処理ではなく、クエリと分析に使用するように設計されたデータベースです。 データ ウェアハウスは、さまざまな利点を提供するために、データ レイクの代わりとして使用できます。 通常、データ ウェアハウスの維持とスケーリングのコストは、物理的なウェアハウスの構築よりも低くなります。 また、大量のデータを保存するのにも適しています。 つまり、データ ウェアハウスが将来の主要なストレージおよび処理モデルになる可能性が非常に高くなります。 クエリと分析の点でデータ レイクよりも優れたパフォーマンスを発揮し、従来のデータベースよりも安価で保守が容易です。

Nosql データ ウェアハウス

NoSQL データ ウェアハウスは、従来のリレーショナル データベースでは整理されていないデータの保存と取得を可能にするシステムです。 NoSQL データ ウェアハウスは、リアルタイムのデータ分析や大量のデータの処理を必要とするアプリケーションによく使用されます。

このホワイト ペーパーの目的は、このコンテキストで行われた作業の概要を提供することです。 NoSQL データベースには、ソーシャル メディア、GPS、センサー データ、監視、およびその他のソースからのデータが格納されます。 データ ウェアハウス (DW) とビッグ データ処理 (Big ETL) の設計と実装に影響を与えているこの新しいパラダイムを検討する必要があります。 列指向の NoSQL モデルは、ビッグ データ ウェアハウスの作成に使用されます。 D. Mallek、H. Ghozzi、Teste、O. Gargouri、F.: BigDimETL: NoSQL データベース。 ノルウェーの物理学者NTペッター。 NoSQL データの分析フレームワークの説明の最初のステップ この記事では、抽出と変換のプロセスに基づく NoSQL データベース フレームワークの開発について説明します。

Senda Bouaziz、Ahlem Nabli、Faiez Gargouri などが言及されています。 アルバハ大学は、サウジアラビアのリヤド州にあります。 ワシントン州オーバーンにあるマシン インテリジェンス研究所である MIR Labs の CEO である Vincenzo Piuri 氏は、研究所の設計と運用を担当しています。 リトアニアのビリニュス ゲディミナス工科大学の建設管理および不動産学科。 ポルトのエンジニアハリア高等学校にある Arturas Kaklauskas 工学部は、権威ある機関です。 権利は 2021 年に有効になります。著者と Springer Nature Switzerland AG は、この書籍を出版する独占的な権利を有します。

Mongodb: 高速で簡単なデータ ストレージの優れた選択肢

MongoDB は、従来のデータ ウェアハウスよりもデータ サイエンスに近いものです。 データを保存する機能はありますが、MongoDB は、会社のすべてのデータを保存するための集中型リポジトリとして使用することを意図したものではありません。 一方、MongoDB は、複数のプラットフォームに分散する必要があるさまざまなビジネス機能からのデータを格納するのに最適です。 NoSQL データベースは、使いやすく、効率的に使用でき、分散性が高いため、人気が高まっています。 MongoDB は従来のデータ ウェアハウスではありませんが、さまざまなビジネス ユニットからのデータを格納するための高速で使いやすいシステムを必要とする企業にとっては優れた選択肢です。

データベースとデータ ウェアハウス

データベースは、特定の方法 (通常はテーブルとフィールド) で編成されたデータのコレクションです。 データ ウェアハウスは、データ分析とレポート作成をサポートするために特別に設計されたデータベースです。 通常、データ ウェアハウスはデータベースよりも非正規化されたデータ構造を持ち、特定のユーザー グループ向けに設計されたデータ ウェアハウスのサブセットであるデータ マートなどの機能を含むことがよくあります。

データ ウェアハウスの定義は広範です。 分析機能がどのようにユニークであるかを発見してください。 データベースは、オンライン トランザクション処理アプリケーションで頻繁に使用されます。 時間の経過とともに、データの傾向がどのように変化したかを確認すると役立つ場合があります。 そのために役立つデータ ウェアハウスがあります。 データ ウェアハウスは、データ テーブル構造を使用して列を格納し、インデックスを作成します。 このテクノロジでは列ストア インデックスが使用されますが、これは複雑でありながら把握しやすいものです。

データベースとデータ ウェアハウスはどちらもリレーショナル データ構造を使用するため、最も有用な場合に使用する価値があります。 その結果、行ベースのデータベースでは、データ分析を実行するときに必要なパフォーマンスが得られません。 Microsoft Redshift、Google BigQuery、Google の BigQuery は、最高のクラウド データ ウェアハウスのほんの一部です。 Fivetran は、OLTP システムからデータを複製するための最高のクラウド データ ウェアハウスです。

データ ウェアハウスとデータベースはどちらも、さまざまな方法でデータを処理するように設計されていることを覚えておくことが重要です。 データ ウェアハウスは、データの読み取りとデータの書き込みの 2 つの部分で構成されています。 分析力を使用して、企業の日常業務を効率的に管理する機能は、トランザクション システムに干渉することなく可能です。
データ ウェアハウスを使用すると、データをすばやく分析することもできます。 これは、データ ウェアハウスの処理がデータベースの処理と異なるためです。 データ ウェアハウスは、より高速なデータ分析を提供するだけでなく、それらも提供します。

データ ウェアハウス: 主な違いと利点

データ ウェアハウスとは対照的に、データ処理システムは、複雑な質問に対する迅速かつ正確な応答を支援します。 たとえば、大規模なデータ検索を実行する機能があります。

Nosql データベース リスト

NoSQL データベースには多くの種類があり、それぞれに独自の長所と短所があります。 最も一般的な NoSQL データベースは、MongoDB、Cassandra、および Redis です。

NoSQL データベースは、リレーショナル データベースではなく、より概念的な方法でデータを格納するために使用できます。 この記事では、NoSQL データベース プラットフォームである MongoDB、Cassandra、Elasticsearch、Amazon DynamoDB、HBase などについて説明します。 記事の全文を検索する必要がある場合、これが私たちの組織のデータベースです。 このようなデータベースは、膨大な量のデータを保持および分析するのに役立ちます。 Amazon DynamoDB は、主にあらゆる規模の高性能アプリケーションに使用され、さまざまな方法で設定できます。 約 700 の組織がこのデータベースを使用しており、1 日で 10 兆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実行するときに多数のクエリを処理するための最良の選択です。 ペタバイト級のデータを処理できるデータベースはありますが、それが少ないと期待した結果が得られません。 私たちのユースケースでは、データへのランダムかつリアルタイムのアクセスを取得する必要がある場合、このデータベースが最適なオプションです。

5種類のNosqlデータベース

その結果、5 種類の nosql データベースが利用可能になりました。
MongoDB は最も人気のあるオペレーティング システムで、Cassandra、HBase、Neo4j、Redis がそれに続きます。