SQL が NoSQL に勝っている理由

公開: 2023-01-25

SQL はさまざまな理由で NoSQL に勝っています。 まず、SQL は NoSQL よりも成熟しており、確立されています。 これは、ツール、サポート、およびトレーニングのオプションが増えることを意味します。 次に、SQL は NoSQL よりも標準化されています。 これにより、異なるSQL データベース間でのデータとアプリケーションの移植が容易になります。 第 3 に、SQL は多くの一般的な操作で NoSQL よりも効率的です。 第 4 に、SQL は NoSQL よりも柔軟性が高く、さまざまなデータ型と構造に対応できます。 最後に、SQL は NoSQL よりも広く使用されているため、熟練した人材を簡単に見つけることができます。

SQL は長い間メインストリームから除外されてきましたが、人気を取り戻しつつあります。 最新のデータによると、主要なクラウド プロバイダーはすべてマネージドリレーショナル データベース サービスを提供しています。 この投稿では、SQL が再び脚光を浴びている理由について説明します。 これは、データ サイエンス コミュニティの将来にとって何を意味するのでしょうか? 別のエンジニアが 1989 年に World Wide Web の概念を思いつきました。インターネットの急速な成長により、非リレーショナル データベースの重要性が増しました。 この後、NoSQL の動きが始まり、従来のリレーショナル モデルを利用した新しいシステムが作成されました。

Google は 10 年以上にわたってデータ エンジニアリングの最前線に立っています。 scaleDB がたどった道は、業界が経験したことと一致しています。 SQL をソリューションの主要コンポーネントとして採用することで、最適な設計上の決定を下しました。 Google の Spanner に関する論文 (Spanner: Becoming a SQL System、2017 年 5 月) は、SQL システムの確立に関する調査結果に追加されます。 Spanner は、AdWords や Google Play など、Google の最も一般的なシステムで信頼できる主要な情報源として既に使用されています。 私たちの計算によると、SQL は現在、データ分析の一般的なインターフェースになっています。 サーバー用のようなネットワーク スタックは、ネットワーク スタックと同様に、下部にインフラストラクチャがあり、上部にアプリケーションがあります。

ただし、グルー コードはほつれやすいため、良好な状態に保つ必要があります。 SQL は、IP に似たユニバーサル インターフェイスです。 人間のアナリストもデータを調べます。 また、最初はそうするように意図されていたので、これは設計の重要な側面です。 言語は別として、コミュニティのほとんどの人が慣れ親しんでいる言語です。

たとえば、データ エンティティは、この方法で格納されている場合は分割されません。 その結果、パフォーマンスに関しては、 NoSQL データベースでの読み取りおよび書き込み操作は、SQL データベースでの操作よりも高速です。

MongoDB は NoSQL データベース (SQL とも呼ばれます) の一種で、SQL などの従来のデータベースとは異なる方法でデータを格納します。 データ モデルのタイプに基づいて、NoSQL データベースを使用してさまざまなデータベースを作成できます。 ドキュメント タイプには、キー、幅の広い列、グラフ、およびその他のタイプが含まれます。

たとえば、私たちの実験では、NoSQL のキー値ストレージは一般的に SQL よりも高速です。 ただし、NoSQL データベースは ACID トランザクションを完全にはサポートしていない可能性があり、データ間の不整合が生じる可能性があります。

NoSQL データベースが常に最良の選択であるとは限らず、常に最良の選択肢であるとは限らないことに疑いの余地はありません。 さらに、NoSQL データベースの大部分は、リレーショナル データベースでネイティブにサポートされている機能をサポートしていません。 信頼性機能に関しては、原子性、一貫性、分離、および耐久性がすべて重要です。

SqlはNosqlより優れていますか?

SqlはNosqlより優れていますか?
出典：ピニム

NoSQL ライブラリは、データ型間の関係をサポートしていません。 NoSQL データベースは単純なクエリに使用できますが、はるかに低速です。 非常に高いトランザクション アプリケーションを使用しています。 SQL データベースは、安定性が高く、データの整合性が保証されるため、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ます。

クラウド データベースを選択するには、データがどのようなものか、クエリを実行する方法、およびスケーラビリティの要件を考慮してください。 SQL (構造化照会言語) データベースと NoSQL (SQL だけではない) データベースのどちらを選択するかは、必要なデータベースのタイプによって大きく異なります。 クラウドのビッグ データに関するシリーズの第 3 回がここにあります。 NoSQL データベースは、記事、ソーシャル メディアの投稿、その他の種類のデータなどの非構造化データの保存に適しています。 データは、列、ドキュメント、グラフ、またはキーと値のペアに格納できます。 NoSQL データベースによると、NoSQL データベースは、柔軟性とスケーラビリティを念頭に置いて設計されています。 データベースは、ビジネスの成長に合わせて拡張されます。

NoSQL データベースの規模はさまざまであるため、データが将来どのように増加するかを考える必要があります。 両方のタイプのデータベースの優れた特性を統合することを求める声が増えています。 オンプレミスで実行するかオンデマンドで実行するかにかかわらず、幅広いデータベース オプションを利用できます。 プライマリ データ ストレージとして NoSQL または NoSQL データベースを選択する際の最も重要な考慮事項の 1 つは、NoSQL データベースが必要かどうかです。 次の投稿では、データ ウェアハウスやデータ レイクなどの追加のクラウド データ ストレージ コンポーネントについて説明します。

データが頻繁に変更されない場合は、 SQL データベースを使用してデータを格納することを検討してください。 このプログラムは、適切に設計され、信頼性が高く、機能がぎっしり詰まっています。 一方、データが頻繁に変更される場合は、NoSQL の方が適している可能性があります。 NoSQL データベースは、処理速度を一定に保ちながら大量のデータを処理できるため、よりスケーラブルです。 さらに、オープン アーキテクチャであるため、データベースに影響を与えることなく、新しい機能を追加したり、データ モデルを更新したりできます。 NoSQL データベースにはさまざまな種類があるため、それぞれのデータベースのスケーラビリティを高める理由を理解することが重要です。 新しいプロジェクトを開始するには SQL が最適なソリューションかもしれませんが、プロジェクトをスケールアップしたい場合は NoSQL が最適な選択肢かもしれません。

Sql対。 Nosql: あなたのプロジェクトに最適なのはどれですか?

SQL は NoSQL の代替ではありませんが、特定のタスクには役立ちます。

SQL が Nosql よりも好まれる理由

SQL データベースを使用すると、アドホック リクエストなどの構造化データに対して複雑なクエリを実行でき、他のどのデータベースよりも高速かつ効率的に実行できます。 製品間の一貫性の欠如とクエリ クエリの複雑さの増加により、NoSQL データベースからデータを抽出するためにより多くの作業が必要になります。

NoSQL データベースに情報を格納するときに NoSQL と sql のどちらを使用するか、どの情報を sql データベースに格納する必要があるかをどのように決定できますか? データは 2 つの方法で保存されます。最初はクラウドに保存され、次に物理的な世界に保存されます。 多くのチームが両方を使用することを選択していますが、どちらか一方を選択することも可能です。 NoSQL エンジンは、スケールアウトしてクラウド コンピューティングを使用するように構築されています。 クラウドはスケーリングできるため、クラウドのスケーラビリティの利点を最大限に活用できます。 NoSQL は迅速かつ効率的なため、アジャイル開発チームとうまく連携します。 NoSQL ではドキュメントが少ないため、困難な問題の解決策を見つけるのがより困難になります。

大量のデータを処理する必要があるため、大量のデータ型または大量のデータ型を使用している場合、NoSQL はオプションではありません。 データの一貫性や 100% のデータ整合性を気にしない場合は、代わりに NoSQL を使用することをお勧めします。 NoSQL を使用して、データの変更に伴うコストを管理できます。 どちらか一方が同じアプリケーションで使用されるのは一般的ですが、いつ、どこで使用されますか。 Integrant のエンジニアリング チームは、ミドルウェア プロジェクトのソリューションとして JavaScript と Java のどちらを使用するかについて、激しい議論を繰り広げました。 Integrant は、短いが効果的なプレゼンテーションで、ソフトウェア開発プロジェクトにリソースを割り当てるための最重要の推奨事項の概要を説明しています。

SQL データベースは、行に対して行われたすべての変更を追跡できるため、複数行のトランザクションに最適です。 一方、NoSQL データベースは、大量の構造を必要とせずに大量のデータを処理できるため、非構造化データにより適しています。 その結果、これらのプラットフォームは、テーブルにきちんと整理されていない大量のデータを格納するシステムにとってより効率的です。

Sql対Mongodb：長所と短所

SQL データベースは、現在、構造化データを格納する組織にとって最も一般的なプラットフォームです。 MongoDB は、JSON などの非構造化データのストレージを必要とするビジネスで人気が高まっていますが、依然としてニッチな製品です。 MongoDB には高度な分析やSQL データベースのサポートはなく、これは将来的に問題になる可能性があります。 最終的に、SQL データベースは、しばらくの間、企業にとって最も人気のあるテクノロジであり続けると予想されます。

Sql は Nosql に置き換えられますか?

相互に置き換えることはできませんが、両方のデータベースはしばらくの間存在するようです。 SQL データベースの代替として NoSQL データベースを検討する主な基準の 1 つは、クエリの速度とデータの一貫性を確実に維持できることです。

SQL データベースに精通していれば、データ サイエンティスト、データ アナリスト、またはソフトウェア エンジニアとしてキャリアを積むことができます。 データベース NoSQL は、リレーショナル形式でデータを格納しないタイプのデータベースとして定義されます。 ビジネスのニーズに応じて、いくつかのタイプの NoSQL データベースのいずれかを使用できます。 NoSQL データベースは、ストレージとパフォーマンスの点で非常にスケーラブルであり、非常に読みやすいです。 データベース内で一貫性がないため、FinTech や MedTech などのシステムには適していません。 Apache Hive や Tigergraph などの NoSQL データベースは、 NoQL データベース内のデータをクエリするための SQL インターフェイスを提供することで、この問題を解決します。 投稿が未公開の場合、投稿は非表示になり、誰も読むことができなくなります。 彼らの投稿が嫌がらせまたは攻撃的であると思われる場合は、DEV コミュニティの行動規範に従ってフラグを立てることができます。

NoSQL データベースの主な利点の 1 つは、大量のデータを処理するのに十分な大きさであること、データ型の変更を処理できるほど堅牢であること、使用と管理が簡単であること、パフォーマンスが優れていることです。
現在使用されている NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、および DynamoDB が含まれます。 これらのシステムは、データ ストレージ、機械学習、およびデータ検索に加えて、他のさまざまな目的に使用できます。
NoSQL データベースを使用すると、データ サイエンティストや機械学習エンジニアは、データ、モデルのメタデータ、機能、パラメーターを保存できます。 データ エンジニアは、それらを使用して、クリーニングされたデータを取得および保存できます。
NoSQL データベースはデータ変更を処理でき、堅牢です。 使用と管理が簡単なので、簡単に始められる方法を探している人に最適です。 彼らの高いパフォーマンスは、主にその速度によるものです。
Amazon、Google、Netflix、Facebook などの企業はすべて NoSQL データベースを採用しています。 これらは、データ ストレージ、データ検索、機械学習など、さまざまなアプリケーションで使用できます。

Sqlはなくなりますか?

SQL には多くの重要な利点があるため、すぐに段階的に廃止されることはありません。SQL はデータ サイエンティストの間で人気があります。 リレーショナル データベースや SQL などのデータベース ソフトウェアは、世界で最も成功しているテクノロジ企業によって使用されています。 SQL は、データを扱う専門家によって使用されます。 別のツールを使用するように従業員を再トレーニングすることは困難です。

SqlはまだNosqlに関連していますか?

唯一のオプションは、NoSQL を使用することです。 SQL データベースが進歩する一方で、NoSQL データベースが代わりになり、 SQL のメリットを提供するようになりました。 たとえば、Oracle や SQL Server などのデータベースは、動的な JSON を格納するだけでなく、クエリのインデックス作成とフィルター処理を行うことができます。

Mongodb は SQL を置き換えていますか?

MongoDB は MySQL キラーになるのでしょうか? アプリケーションの開発とストレージにおける SQL データベースの主要な役割は、依然として存在しています。 MongoDB が MySQL に取って代わることはほぼ確実ですが、単一の環境で構造化データベースと非構造化データベースの両方が同じ目的で使用される可能性があります。

Nosql対Sql

SQL では、リレーショナル データベースと対話するためにプログラミング言語が使用されます。 行とテーブル間の論理リンクは、リレーショナル データベース内の行とテーブルに論理的な順序を割り当てることによって構築されます。 NoSQL に基づくデータベース管理システム(DBMS) は、SQL とは関係がなく、通常は関連付けられていません。

すべてのデータ サイエンス サブフィールドの基盤はデータです。 データベース管理システム (DBMS) は通常、データの格納に使用されます。 DBMS とやり取りして通信するには、その言語を使用する必要があります。 SQL (構造化照会言語) は、DBMS と対話するために使用されるプログラミング言語です。 近年は、NoSQLデータベースについても言及する動きがあります。 NoSQL データベースでは、データはテーブルやレコードに保存されません。 代わりに、データはデータベースに保存されます。 データ ストレージ構造の代わりに、特定の要件を満たすように調整されたものを作成して最適化しました。

データベースには、列指向、ドキュメント指向、キーと値のペア、およびグラフ データベースの 4 つの主要なタイプがあります。 Python では、MongoDB はドキュメント指向データベースの例です。 原則として、NoSQL データベースを使用すると、より構造化されたデータ構造を作成できます。 一方、SQL データベースはより厳格で、データ型の柔軟性が低くなります。 データ構造の世界に不慣れな人にとっては、SQL から始めて NoSQL に移行するのが最良の選択肢かもしれません。 選択できるオプションはいくつかあり、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、および提供されるメリットに基づいて決定してください。 SQL の方がより完全であることは間違いありませんが、NoSQL よりも優れているとは言えません。 データを聞くことが最善の決定であることがわかります。

リレーショナル データベース管理システム(RDBMS) は、データをテーブルに格納するソフトウェア システムです。 テーブル編成とは、特定の方法でデータを編成するプロセスを指します。 テーブルは行でいっぱいです。 テーブルは、1 つの列に 1 つまたは複数の列を持つことができます。 テーブル ヘッダーに加えて、テーブルには複数の列を含めることができます。 テーブル内のインデックスの数に制限はありません。 SQL では、SELECT ステートメントを使用してテーブルからデータを取得できます。 SELECT ステートメントで列を選択できます。 データをフィルタリングするには、WHERE 句を使用します。 SELECT ステートメントを使用して、クエリの結果を表す列を返すこともできます。 結果セットにはクエリ結果が含まれます。 db.collection.find() 関数を使用して、MongoDB のコレクションからデータを取得できます。 find() 関数を使用する場合、引数または単一の参照ポイントを指定できます。 引数は、コレクションの名前と実行するクエリを指定するために使用されます。 イテレータは、find() 関数を使用して find() 関数に返されます。 クエリが返されると、反復子は最初の一致を実行します。 コレクションからデータを検索するには、db.collection.findOne() 関数を使用してデータベースにクエリを実行します。 find()One 関数には、1 つ以上の引数を追加できます。 findOne 関数を使用すると、クエリに一致する最初のドキュメントが取得されます。 db.collection.find() 関数を使用して、コレクションからデータを取得できます。 コレクションを使用すると、データベースにアクセスできます。

Nosql は Sql よりも安全ですか?

SQL は、ACID プロパティに準拠し、データの一貫性、整合性、および冗長性を保証するため、複雑なクエリに対して NoSQL よりも安定しています。

Nosql データベースの利点

MongoDB と Azure DocumentDB により、MongoDB や Azure などの NoSQL データベースは、データ ストレージの柔軟性が向上するため、より一般的になっています。 NoSQL データベースは、より多くのストレージ容量を可能にする分散データベース モデルを使用し、SQL データベースのようにインデックスに依存するのではなく、データ取得を高速化するためにインデックスに依存します。
この柔軟性により、データベースの一部が無効になっている限り、アプリケーションは動作し続けることができます。 Uber が NoSQL データベースを使用してアプリケーションを構築できたのは、そのデータが複数のノードに保存されていたため、会社は停止することなく作業を続けることができたからです。
NoSQL データベースは、より柔軟で効率的にデータを保存できるため、企業の間で人気が高まっています。そのため、Uber で人気があります。

おばあちゃんにSqlとNosqlを説明する

SQL と NoSQL は、2 つの異なるタイプのデータベースです。 SQL はリレーショナル データベースです。つまり、相互に関連するテーブルにデータを格納します。 NoSQL は非リレーショナル データベースです。つまり、テーブルに基づかない形式でデータを格納します。

NoSQL と SQL データベースの使用: 違いは何ですか? ドキュメント指向、キー値、またはグラフベースの NoSQL データベースは、文字列構造を持たないデータ モデルを使用して作成できます。 MongoDB、HBase、Redis、Neo4j、および CouchDB は NoSQL データベースのほんの一部です。 NoSQL と SQL の違いを理解すると、アプリケーションに最適なデータベースを決定するのに役立ちます。 NoSQL と Redis の主な違いは、NoSQL が SQL に基づいているのに対し、Redis は Java に基づいていることです。 優れたパフォーマンス、拡張性、柔軟性を備えています。 ドキュメント指向、キーと値のペア、またはグラフ構造は、NoSQL データベースのほんの一例です。

これは、格納されたデータを処理するためのスキーマをすぐに (またはまったく) 作成する必要がないことを意味します。 関連するものではなく NoSQL を使用する場合。 SQL とその他のタイプのデータベースを区別するには、SQL を使用する必要があります。 ユースケースに最適です。 非構造化データ ストレージに関しては、NoSQL はさまざまな柔軟なスキーマを採用しています。 その結果、列の追加は比較的簡単で、大きなテーブルを変更する必要はありません。 NoSQL システムはノード間でデータを保存するため、ノードの障害によってアプリケーションのデータが失われたり、ダウンタイムが発生したりすることはありません。

これを行うと、プロジェクトのスケーリングがより柔軟になります。 さらに、一貫性の欠如により、データと一貫性を制御できなくなります。 このコースでは、NoSQL データベースと DaaS (サービスとしてのデータ) テクノロジについて学びます。 このコースでは、テキスト エディター、MAMP または XAMPP (または同等のもの) をインストールし、MySql データベースを作成する手順について説明します。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースには、従来のリレーショナル データベースよりもいくつかの利点があるため、人気が高まっています。 たとえば、NoSQL データベースは適応性と拡張性に優れているため、大規模なデータ セットに最適です。 それらを使用して、データをより迅速に取得および更新することもできます。

Nosql データベース

Nosql データベースは、従来のリレーショナル データベース モデルを使用しないタイプのデータベースです。 代わりに、より柔軟でスキーマのないデータ モデルを使用するため、スケーラビリティが向上し、操作が容易になります。

ドキュメント データベースは、リレーショナル データベースに加えてデータを格納できます。 柔軟性、拡張性、適応性に優れているため、現代のビジネスのニーズに迅速に対応するのに理想的です。 利用可能な NoSQL データベースには、ドキュメント データベース、キー バリュー ストア、ラージカラム データベース、グラフ データベースなどがあります。 今後 10 年間で、ほぼすべての Global 2000 企業が NoSQL データベースを採用して、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でしょう。 上記の 5 つの傾向には、ほとんどのリレーショナル データベースにとって難しすぎる 5 つの技術的課題があります。 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、アジャイル開発の主要な問題となっています。 アプリケーション モデルは、NoSQL を使用してデータ モデルを定義します。

NoSQL では、データ モデリングは静的ではありません。 ドキュメント指向のデータベースは、通常、データを格納するための既定の形式として JSON で格納されます。 この手順の結果、実装する必要がある ORM フレームワークはなくなりました。 N1QL (発音はニッケル) は、Couchbase Server 4.0 に含まれる新しい SQL クエリ言語です。 また、標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントに加えて、集計 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などのさまざまな機能もサポートしています。 これは、スケールアウト アーキテクチャで設計された NoSQL 分散データベースであり、単一障害点がなく、非常に効果的なデータベースになっています。 Web やモバイル 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、これらのプラットフォームの可用性に対する懸念が高まっています。

NoSQL データベースはインストール、構成、スケーリングが可能なため、さまざまな目的に使用できます。 これらは、すべてのデータを保存し、読み取り、書き込みを行うように構築されています。 さらに、それらはあらゆる規模で展開でき、さまざまなサイズのクラスターを管理および監視できます。 その結果、組み込みのレプリケーションを含む分散 NoSQL データベースには、個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、データベースが障害を検出したかどうかに関係なく、アプリケーションはデータを即座に複製できます。 Web、モバイル、および IoT アプリケーションの出現により、NoSQL がデフォルトのデータベース テクノロジであることはもはや驚くべきことではありません。

LinkedIn は、グラフ データベースに集中することで、競争に遅れずについていくことができました。 グラフ データベースは同型であり、アルゴリズムとデータ ストアを共有できるため、人気が高まっています。 さらに、グラフ データベースは高レベルのスケーラビリティを提供し、大規模なデータ管理の優れた候補となります。 LinkedIn は、プロフェッショナル向けの人気のあるソーシャル ネットワーキング サイトです。 システム内の関係を強化するのに理想的なグラフ データベースを提供します。 グラフ データベースは、クラウド コンピューティング、Web、ビッグ データ、ビッグ ユーザーによって開発された NoSQL テクノロジを採用しています。 LinkedIn は、RDBMS を使用してこれを利用できます。 LinkedIn のグラフ データベースは、競争力を維持することを可能にしました。

Nosqlの例は何ですか?

列ベースの NoSQL データベースは、Cassandra、HBase、および Hypertable で利用できます。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースは、パフォーマンスの高速化、スケーラビリティの向上、データ管理の改善など、数多くの利点があるため、近年ますます人気が高まっています。 これらの利点により、NoSQL データベースは、モバイル アプリやエンタープライズ システムなど、さまざまなアプリケーションで一般的な選択肢となっています。
開発者は NoSQL データベースを使用して、データ ストレージ要件を縮小し、アプリの応答時間を短縮します。 モバイル アプリは、データ ストレージ要件を縮小できるため、NoSQL データベースに特に適しています。 NoSQL データベースでデータをクエリして保存する機能は、カスタム ソリューションを作成できる開発者にとってより魅力的です。
Marriott Reservation System は、NoSQL を使用してデータ管理を改善する方法の優れた例です。 世界中のホテルがこの予約システムを使用して部屋を予約しています。 Gannett は、システムを構築するために Presto として知られる NoSQL データベースを作成しました。 Marriott Presto 予約管理システムを使用すると、より多くの情報を簡単に管理でき、顧客への応答時間を短縮できます。
モバイル アプリケーションは、ますます NoSQL データベースに依存するようになっています。
マリオットの予約システムは、Gannett が開発した NoSQL データベースを使用して、予約をより適切に管理し、顧客への応答時間を短縮しています。