NoSQL データベースが非常にシンプルな理由 – 時には少しシンプルすぎる理由
公開: 2023-01-20より強力で柔軟なデータベースの必要性が高まるにつれて、NoSQL データベースの人気が高まっています。 人気の主な理由の 1 つは、そのシンプルさです。 多くの場合、NoSQL データベースは、対応するリレーショナル データベースよりもセットアップと使用がはるかに簡単です。 この記事では、NoSQL データベースが非常に単純である理由と、この単純さが長所と短所の両方になる方法について説明します。 また、最も人気のある NoSQL データベースのいくつかを見て、シンプルさの点で比較する方法を見ていきます。
データベース 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ドキュメントにデータを格納します。 それらは、データ管理のニーズを満たすために迅速に適応できる、適応性、拡張性、および適応性に優れたソリューションを使用して、現代のビジネスのニーズを満たすように設計されています。 ドキュメント NoSQL データベース、キー値ストア NoSQL データベース、ワイドカラム データベース NoSQL データベース、およびグラフ データベース NoSQL データベースはすべて市場で入手できます。 グローバル 2000 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 データベースをますます採用しています。 ほとんどのデータベースにとって難しすぎる技術的課題を提示する 5 つの傾向の結果として、ほとんどのリレーショナル データベースはそれらを処理するのが困難になっています。 リレーショナル データベースは固定データ モデルに基づいているため、アジャイル開発の大きな障害となっています。 アプリケーション モデルは、NoSQL のデータ モデルを定義します。
データ モデリングでは、現在と将来の両方を考慮する必要があります。 JSON は、ドキュメント指向データベースにデータを格納するためのデファクト フォーマットです。 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) が Couchbase Server 4.0 データベースに追加され、SQL を JSON と統合できるようになりました。 その他の機能には、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER)、およびその他の関数が含まれます。 単一障害点を持つデータベースと比較すると、NoSQL 分散データベースには運用上の多くの利点があります。 モバイル アプリや Web アプリを介してオンラインで行われる顧客とのやり取りが増えるにつれて、これらのアプリの可用性がますます重要になっています。
NoSQL データベースは、幅広いアプリケーションのニーズを満たすように構成およびスケーリングできます。 これらは、読み取り、書き込み、およびストレージを効率的に分散するように設計されています。 さらに、クラスターの管理と監視だけでなく、大規模または小規模で運用することもできます。 分散 NoSQL データベースの主な利点は、データ センター間の組み込みのレプリケーションであり、追加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、データベースが問題を検出するまでアプリケーションが独自の復旧を実行するのを待つ必要がなくなるため、即時の災害復旧が可能になります。 今日、NoSQL データベースは Web、モバイル、モノのインターネットのアプリケーションでますます使用されています。
Key-Value ストアは、特定のアセットを追跡する方法の 1 つです。 キー値ストアは、使用する単純な NoSQL データベースです。 この場合、値は属性名 (またはキー) に割り当てられ、値はデータベース内の要素に割り当てられます。
基本的に、NoSQL データベースには、キー値 (KV) ストア、ドキュメント ストア、列ファミリー データ ストア、グラフ データベースの 4 種類があります。
NoSQL という用語は、データベースの一種を指します。 NoSQL と SQL は定義が異なります。リレーショナル (SQL) か非リレーショナル (NoSQL) か、スキーマが事前定義されているか動的か、スケール方法、含まれるデータの種類、およびそれらがより適しているかどうかです。非構造化または複数行へ
データベースの各列は、ビットまたは文字として省略されます。 文字列に文字がない場合は、null または負の文字です。 データベースでは、0、1、または NULL を表すビット、文字、または数値がデータの最小単位です。
最も単純なデータベースはどれですか?
特定のプロジェクトに最適なデータベースは、データのサイズと複雑さ、必要なパフォーマンス、チームのスキルなど、さまざまな要因に依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、一部のデータベースは一般的に他のデータベースよりも使いやすく、リソースが限られているプロジェクトには適している場合があります。
SQLite は、使いやすく軽量で強力なデータベース管理システム(RDBMS) です。 さらに、これは最も単純なデータベースの 1 つであり、結合や単純なクエリの練習に最適です。 初心者は、学習が焦点となる、手間のかからない学習環境を必要とすることがよくあります。 オープンソース プロジェクトである SQLite は、データベースの学習と学習を可能な限りシンプルにするため、初心者に最適です。 データベースは、コンピューティング リソースの点で比較的軽量であり、データベース管理の方法をあまり必要としません。 つまり、自己完結型にするために、オペレーティング システムや外部ライブラリの助けをあまり必要としません。 その結果、オープンソースであるため、データベース ソフトウェアのすべての側面が無料で使用できます。
これは、開始前に複雑なデータベースを学習する必要がなくなるため、初心者が最初のデータベースを学習するための優れた方法です。 SQLite のユーザー インターフェイスは、シンプルであるだけでなく、非常に便利です。 MongoDB は、初心者が学ぶのに最も簡単な NoSQL データベースです。 このデータベースのデータは、ドキュメントに基づいているため、より理解しやすい形式で格納されています。 MS SQL Server には、統合された SQL エディターも含まれています。 個人レベルで物事を行う方法についてさらに学習することに興味がある場合は、Apache Cassandra を開始するのに適しています。 データベースについて学び始めた当初は、RDBMS などのリレーショナル データベースの方が習得しやすかったため、それらを使用することにしました。
数日間検索した後、SQLite に出くわしました。SQLite は無料でオープンソースで、セットアップが非常に簡単でした。 SQLite は、シンプルなインターフェースを備えた使いやすい RDBMS です。 その結果、クエリの学習と参加がすぐに簡単になります。 Microsoft SQL Server は、企業がデータベースにデータを格納するために使用します。 一般的に、セットアップが複雑なため、初心者にはお勧めできません。
MongoDB や Cassandra などの NoSQL データベースは、テーブルにデータを格納しないため、リレーショナル データベースとは異なります。 代わりに、データはドキュメントのコレクションに格納されるため、柔軟性とスケーラビリティが向上します。
NoSQL データベースが急速に普及しているという事実にもかかわらず、NoSQL データベースには課題がたくさんあります。 特定の業界ではアクセスしにくいだけでなく、リレーショナル データベースよりも学習と使用が難しくなる可能性があります。 それでも、その柔軟性と拡張性により、多くの組織にとってますます重要なツールになりつつあります。
Mongodb は最高の Nosql データベースですか?
MongoDB は水平スケールアウト アーキテクチャを備えているため、非常に大量のデータとトラフィックを処理できます。 ビジネスで数テラバイトのデータを保存する必要がある場合、またはデータベースに何百万人もの人々がアクセスする場合は、MongoDB を使用できます。
MongoDB のスケーラビリティは、MongoDB クラスターを使用することで実現されます。 MongoDB は、膨大な量のデータを非常に短時間で処理できます。 このシステムは、最大 5 ペタバイトのデータ セットを処理できます。 このレベルのスケーラビリティにより、大量のデータ ストレージを必要とする組織にとって優れた選択肢となります。
MongoDB データベースには、非常に機密性の高い情報が含まれています。 MongoDB の最も重要な利点の 1 つは、そのセキュリティ機能です。 その堅牢なセキュリティ モデルにより、MongoDB は、不正アクセスからデータを保護する方法を探している組織にとって優れた選択肢です。
Mongodb – 最高の Nosql データベース
MongoDB は非常に柔軟でスケーラブルであり、幅広いドキュメントを処理できるため、最高の nosql データベースです。 1 つの MongoDB ドキュメントには 5 つの列を含めることができ、別の MongoDB ドキュメントには同じコレクション内に 10 列を含めることができます。 このテクノロジーにより、クエリが大幅に高速化され、データベース クエリは必要なすべての情報とともに 1 回の呼び出しで返されます。 MongoDB は、リアルタイム分析、コンテンツ管理、モノのインターネット、モバイル、およびその他のアプリケーションに適しているだけでなく、他の種類のデータにも適しています。
最も単純なデータベースはどれですか?
個人の好みや意見に依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、最も単純な DBMSは、最小限の機能とオプションを備えた、使いやすく理解しやすいものであると言う人もいるかもしれません。 最も単純な DBMS は、最も広く使用され、サポートされているため、ユーザーがより多くのリソースを利用できると言う人もいるかもしれません。 最終的に、どの DBMS が自分のニーズに最も適しているかを決定するのは個人次第です。
行と列は、2 次元のテーブルでデータを整理するために使用されます。 データベース内のすべてのテーブルには、各レコードの一意の識別子が含まれています。 最も一般的に使用される DBMS タイプはこれです。 オブジェクト指向プログラミングは、オブジェクトなどの構成形式で情報またはデータを提示する方法です。 オブジェクト指向の設計コンセプトは、リレーショナル データベースのコンセプトに基づいています。 メンテナンスが簡単で、他のプログラミング言語よりも少ないコードで済みます。 次の表に、階層型データベースの例を示します。 ネットワーク データベース管理システムは、データ要素が 1 対 1 の関係 (1: 1) と多対多の関係 (1: N: N) を維持するシステムです。
オラクルが最高の Rdbms である理由
Oracle は世界で最も人気のあるリレーショナル データベース管理システム(RDBMS) であり、幅広いアプリケーションを利用できます。 さらに、使用するのに最も費用がかかり、他のデータベースよりも多くの利点があります。
Nosql データベースの種類
NoSQL データベースには、キー値、列、ドキュメント、グラフの 4 種類があります。 キーと値のデータベースは、データをキーと値のペアのコレクションとして格納し、各キーは単一の値に対応します。 列データベースはデータを列に格納し、各列は 1 つの属性を表します。 ドキュメント データベースはデータをドキュメントに格納し、各ドキュメントは一連のキーと値のペアを表します。 グラフ データベースはデータをグラフに格納します。グラフの各ノードはエンティティを表し、グラフの各エッジは 2 つのエンティティ間の関係を表します。
NoSQL データベースなどの非リレーショナル データベースは、リレーショナル データベース以外の形式でデータを格納できます。 NoSQL の利点は、固定スキーマを必要とせず、結合を必要とせず、簡単にスケーリングできることです。 NoSQL データベースの目標は、高いストレージ要件を持つ大規模なデータ ストアを管理することです。 たとえば、Twitter、Facebook、Google は、1 日あたり数テラバイトのユーザー データを収集します。 分散 NoSQL データベースでは、単一の制御ユニットまたはストレージ ユニットは存在しません。これは、単一のデータベース制御ユニットが存在しないことを意味します。 その結果、同じデータに対して複数のデータベースを実行する必要はなく、それらすべてを管理する必要もありません。 データは分散データベースの複数のコピー間で分散されているため、常に使用できます。
これらはすべて、キーと値としてキー値ストアに格納されます。 列ファミリ ストアの列は、多数のマシンに分散された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。 ドキュメント データベースは、基本的に、他のキーと値のコレクションのバージョンのコレクションです。 JSON などのドキュメント形式は、半構造化ドキュメントの保存に使用されます。 グラフ データベースには、SQL のような宣言型クエリ言語の機能がありません。 これらのデータベースを参照することは、データ モデルを見るほど単純ではありません。 ほとんどの NoSQL プラットフォームでは、RESTful 接続を介してデータに接続できます。
緩やかに接続されているリレーショナル データベースとは対照的に、グラフ データベースは本質的に多層です。 グラフ データベースは、複数の面にわたって幅広いデータ モデルを処理するように設計されています。 NoSQL の世界では、このようなマルチモデル データベースはこれまで見たことがなく、今後さらに関心が高まるでしょう。 最も人気のあるデータベースの詳細については、http://db-engines.com/en/ranking/ にアクセスしてください。
Nosql データベースの例は何ですか?
NoSQL の世界では、Cassandra、HBase、Hypertable などの列ベースの NoSQL データベースが使用されています。
Nosql データベースのリスト
NoSQL データベースは、高パフォーマンス、水平スケーラビリティ、および容易な管理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、リレーショナル データベースにはあまり適していない大量のデータを処理するため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、HBase などがあります。
非概念的な NoSQL データベースでは、リレーショナル データベースではできない方法でデータをセグメント化できます。 この記事では、MongoDB、Cassandra、Elasticsearch、 Amazon DynamoDB 、HBase など、最も人気のある NoSQL データベースを見ていきます。 特定のケースのフルテキストを検索する必要がある場合、このデータベースは私たちの組織にとって理想的です。 このデータベースを活用することで、大量のデータを調べることができます。 Amazon DynamoDB は、主に大規模で高性能なアプリケーション向けに設計されています。 このデータベースは、1 日あたり 10 兆を超えるリクエストを処理し、700 の組織が使用しています。 シンプルなキーと値のクエリで多数のクエリに DynamoDB を使用できます。 このデータベースのペタバイトのデータが機能すると予想できます。 ただし、データ量が少ないと、探している結果を得ることができません。 私たちの目的には、このデータベースが理想的です。 リアルタイムでデータにアクセスできるようにしたいと考えており、それをランダムにしたいと考えています。
Amazon は Nosql または Sql ですか?
SQL は、データベース駆動型アプリケーションの開発に使用されるツールの大部分で選択される言語ですが、リレーショナル データベースは同じ目的のためにさまざまなツール セットを提供します。 DynamoDB のユーザーは、AWS マネジメント コンソール、AWS CLI、またはNoSQL WorkBenchを使用してアドホック タスクを実行し、DynamoDB を操作できます。
Nosql データベースはいくつ存在しますか?
現在、NoSQL データベースには、キー値、列ベース、ドキュメント ベース、グラフ ベースの 4 種類があり、この記事で説明されているように、それぞれに独自の特性、長所、短所があります。