次のプロジェクトで NoSQL データベースを使用する理由
公開: 2023-01-13現在、ほとんどのアプリケーションは、PostgreSQL、MySQL、Oracle などの何らかのリレーショナル データベースを使用しています。 ただし、NoSQL として知られる新しいクラスのデータベースがあり、その使いやすさとスケーラビリティで人気が高まっています。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースのオーバーヘッドなしで大量のデータを格納する必要があるアプリケーションに最適です。 次のプロジェクトで NoSQL データベースの使用を検討している場合、PostgreSQL は優れたオプションです。 この記事では、PostgreSQL で NoSQL データベースの使用を開始する方法を紹介します。
NoSQL データベースには、キーバリュー ストア、カラム型データベース、クラウド データベースなど、さまざまな形状とサイズがあります。 プログラムと同じように、データベース内のオブジェクトを簡単に操作できるという考えが気に入っています。 オブジェクトを使用したプログラミングの一般的な方法は、ORM (オブジェクト リレーショナル マッピング) です。 JSON 対応の Web API を使用する場合、結果セットをこの形式を理解し、そこからデータを検索および取得できるストレージ タイプに格納できるようにしたいと考えています。 Postgres にキーと値のストアが追加されたことで、開発者はさまざまな新機能を利用できるようになりました。 すべてのアプリケーションがこれらの機能を必要とするわけではないことに注意してください。 ただし、それらは有用であり、改善することができます。 これは、XML、INTEGER、および TEXT に類似したデータのタイプです。
HStore のキーを使用して値を取得できます。 people テーブルの各行には、タイプに関係なく、すべてのキーと値を含む独自のハッシュ テーブルがあります。 HStore 列には、テキスト文字列として記述されたキーと値があります。 HStore のオペレーターは、改善されたインデックスを利用して、より便利で迅速に使用できるようになります。 GiN インデックスと GIST インデックスが HStore 列をサポートするようになったことを知ってワクワクします。これは非常に効率的でパフォーマンスも優れています。 バイナリ データは、テキスト データよりもコンパクトで効率的な方法でデータを格納します。 HStore データの検索に使用できるようになった同じ GIN および GIST インデックスを、JSONB データの検索にも使用できます。
私にとって、Postgres の HStore のテキスト セクションは、ソフトウェアの最も重要なコンポーネントです。 JSON オブジェクトの値は、二重矢印演算子 (-) のキーを使用して取得できます。 明確にするために、単一の矢印 (-) を使用すると、目的ではないオブジェクトが返される場合があります。
PostgreSQL は、SQL (リレーショナル) と JSON (非リレーショナル) の両方のクエリに使用できるエンタープライズ クラスのオープン ソース リレーショナル データベースです。
Postgres は Nosql を処理できますか?
Postgres を NoSQL データベースと比較することはできませんが、NoSQL データベースを作成せずに独立したデータが必要な場合は、優れた代替手段になる可能性があります。 現在、異なるデータベース システム間に多くの類似点があり、PostgreSQL と他のデータベースとのギャップは小さくなっています。
たとえば、JSON を使用する PostgreSQL は、ユーザーのニーズに対してより包括的なアプローチを採用し、大部分の NoSQL ワークロードに効果的に対処します。 eBay、Amazon、Twitter、Facebook などのトラフィック量の多い Web サイトをホストしている場合、スケーラビリティと可用性を犠牲にすることはできません。 PostgreSQL はデータをテーブルの行に保存しますが、MongoDB はデータをドキュメントとして保存します。 Postgres 9.3 は、完全なトランザクション サポートやフィールド データの制約付き JSON ドキュメント ストレージなど、NoSQL データベースに変換できる多くの重要な機能を提供します。 給与の目的は、空の言葉、空の説明、または負の給与以外のものを提供することであると仮定します。 Postgres では JSON をナイス タイプの JSON として使用できます。 JSON 型の定義済み演算子で使用できるフィールドと値を確認できます。
id フィールドに加えて、フィールドのタイプの検証が必要です。 Postgres は、この問題が型定義に関連しているかどうかを調べるだけです。 まだもう 1 つ検証が必要です。 フィールドごとに一意の名前と ID を生成する必要があります。 そのために、2 つのインデックスを使用できます。
Postgresql は Nosql Db ですか?
PostgreSQL には NoSQL のようなものはありません。 従来のリレーショナル データベース サーバー(および構文) である PostgreSQL は、SQL 標準の大部分をサポートしています。
Google Cloud Platform は、クラウドベースのアプリケーションの開発、デプロイ、管理を可能にする強力なプラットフォームです。 この会社は、幅広いストレージ、データ処理、分析サービスを提供しています。 その結果、クラウドベースの PostgreSQL 展開は、従来のオンプレミス PostgreSQL 展開とは対照的に、非常に費用対効果が高くなります。 クラウド環境では、PostgreSQL サーバーを実行する方がオンプレミスで実行するよりも一般的に低コストです。 さらに、クラウドベースの PostgreSQL 展開は、変化する顧客の需要に合わせてスケールアップまたはスケールダウンできるため、より予測可能な対応が可能になります。
クラウドベースの PostgreSQL 展開には多くの利点がありますが、コストがかかります。 最初のポイントは、クラウドベースの PostgreSQL の展開は、オンプレミスの PostgreSQL の展開ほど常に安定しているとは限らないということです。 雲の変動は予測できないため、頻繁に影響を受けます。 クラウドベースの PostgreSQL 展開は、オンプレミスの PostgreSQL インストールほど常に安全であるとは限りません。 場合によっては、不正アクセスから常に保護されているとは限りません。
あなたのデータに最適なデータベース
PostgreSQL は、正確かつ効率的な方法で実行する必要があるデータ分析に最適です。 これは成熟して広く使用されているデータベースであるため、そのクエリ エンジンは、遭遇する可能性が最も高い種類のクエリに適しています。
MongoDB データベースは、多くの処理手順を必要としないデータを保存するための優れた選択肢です。 PostgreSQLより高速なデータベースでデータを扱うことができ、PostgreSQLよりも大容量です。
Postgresql は非構造化データを処理できますか?
この環境で最も急速に成長しているオープン ソース データベース プラットフォームの 1 つが PostgreSQL です。PostgreSQL は、構造化データと非構造化データの両方を処理できることが特徴です。
私はあなたが 1 日を通して食べるスナックを追跡するアプリを開発しています。 構造は Mongo ではこのようになります。 この場合、ユーザーが再びピーナッツを追加したい場合、ピーナッツの値は 1 倍になり、結果として 30 ではなく 31 になります。 ユーザーがどんなスナックを食べるか分からないため、この構造化されていない設定を作成しました。 テーブルのスナック列はどうあるべきですか? スペースで区切られた長いスナックの列が欲しい。 その結果、食べたスナックの数を計算できます。 残酷で異常な罰のように見えるので、これは良い考えではないと思います. 執筆の私の目標は、リアルタイムで更新できるように、迅速に完了することです。
Nosql データベースの利点
NoSQL データベースには事前定義されたデータ モデルがないため、非構造化データの管理に使用できます。 その結果、適切な形式を使用すれば、アプリケーションに最適な形式でデータを保存できます。 SQL は、NoSQL データベースの一般的なスクリプト言語でもあります。 データに簡単にアクセスできると、クエリと管理が容易になります。
Postgresql Nosql チュートリアル
PostgreSQL は、オープン ソースのリレーショナル データベース管理システムを探している多くの組織にとって一般的な選択肢となっています。 PostgreSQL には大規模なデータセットにスケーリングする機能がありますが、多くの NoSQL 機能を強力にサポートしています。 このチュートリアルでは、PostgreSQL の NoSQL 機能の使用を開始する方法を示します。
NoSQL に基づくデータ管理システムは、SQL に基づくものとは異なり、機能するために固定スキーマを必要としません。 NoSQL データベースは、大量のデータを分散データ ストアに格納するために使用されます。これには、大量のストレージが必要です。 Twitter、Facebook、Google は、NoSQL を使用して大量のデータを保存し、リアルタイムの Web アプリケーションを開発している企業のほんの一部です。 キー値データベースは、データを格納し、格納されたデータからキーと値のペアとして取得します。 NoSQL データベースは、コレクションの作成、辞書、連想配列など、さまざまな目的に使用できます。 ドキュメント タイプは、コンテンツ管理システム、ブログ プラットフォーム、リアルタイム分析、電子商取引など、さまざまなシステムで使用されます。 グラフ ベース データベースは、ソーシャル ネットワーク、ロジスティクス、および空間データに最もよく使用されます。
ビューは、CouchDB と MapReduce を使用して定義されます。 分散データ ストアが 3 つのうち 2 つ以上を保証することは不可能です。 データの一貫性: 特定の操作が実行された後でも、データの一貫性が維持されることが重要です。 System Partition Tolerance: サーバー間の通信が不安定な場合でも、システムは機能し続ける必要があります。
ビジネスに最適: Postgresql
PostgreSQL は、大量のデータと複雑なクエリを処理できるデータベースを必要とする企業にとって優れた選択肢です。
Postgresql Nosql または Sql
個人の好みやニーズによって異なるため、この質問に対する決定的な答えはありません。 一部の人々は、より伝統的であり、より多くの機能と柔軟性を提供するため、SQL データベースを好みます。 よりスケーラブルで優れたパフォーマンスを提供するため、NoSQL データベースを好む人もいます。 最終的に、どのタイプのデータベースが自分のニーズに最適かを決定するのは個人次第です。
両方のカテゴリの両方のデータベースが研究に使用されます。 このトピックでは、NoSQL という用語が意味するように、SQL だけでなく、非 SQL に焦点を当てます。 どちらを使用しますか？ ご覧のとおり、以下は最も一般的なデータベースの一部を比較したものです。 MongoDB は、最も人気のある NoSQL データベースの 1 つです。 ドキュメントベースのデータベースは、主に汎用目的で使用することを目的としています。 この分散データベースを使用すると、大量のデータを処理できます。
MongoDB は、オープン ソースに大きく依存するソース利用可能なライセンス モデルです。 さらに、開発者は Python、JavaScript、および Go を使用して多数のタスクを作成しました。 MongoDB、Cassandra、Redis、Memcached、および DynamoDB はすべて NoSQL データベースです。 データベースはいつ使用できますか? データベースを選択する前に、プロジェクトの要件とビジネスの目的を慎重に検討する必要があります。 MongoDB が必要な場合は以下の要件に従う必要がありますが、Cassandra が必要な場合は、まずドキュメントをお読みください。
用途が広く、使いやすいオープン ソース データベースを探しているなら、MySQL が最適です。 MySQL は長い間使用されており、広く使用されているため、MySQL を学習して利用するためのリソースがさらに多くあります。 PostgreSQL は、より専門的なことをしたい人に適しています。 より高価ですが、より多くの機能とより大きなコミュニティも備えています. 最後に、新しいデータベースである MongoDB の人気が高まっていますが、知名度を上げるために必要なリソースが不足しています。
次の SQL データベースには Postgresql を選択してください
PostgreSQL オブジェクト リレーショナル データベース管理システムには、手続き型言語、PL/SQL、および構造化クエリ言語 (SQL) の両方が含まれています。 PostgreSQL データベースには、RDBMS データベースのすべての機能と機能が備わっているため、簡単に使用できます。 SQL Server は、Microsoft で実行されるリレーショナル データベースです。 その結果、PostgreSQL にはより多くの複雑なデータ型があり、オブジェクトの継承が許可されているため、操作がより困難になっています。 PostgreSQL と MySQL はどちらも SQL データベースです。つまり、同じ言語を使用して管理システムと対話します。 一方、PostgreSQL は、MySQL よりも多くの機能と機能を備えた高度なデータベース管理システムです。
PostgresqlはNosqlデータベースですか
PostgreSQL はリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) ですが、 NoSQL データベース システムとしても使用できます。 JSON ドキュメントの保存機能やドキュメントのインデックス作成のサポートなど、NoSQL データベースとして使用できる多くの機能を備えています。
Mongodb対。 Postgresql
MongoDB と PostgreSQL の主な違いは何ですか? それぞれの利点は何ですか？
PostgreSQL と MongoDB はどちらもデータベースへのバックエンドとして BSON を使用します。 PostgreSQL は分散アーキテクチャを採用していますが、MongoDB はモノリシック アーキテクチャを採用しています。 PostgreSQL は SQL を使用してトランザクションを処理します。
Postgre Nosql Json
Postgres NoSQL JSON は、開発者が JSON 形式でデータを簡単に保存およびクエリできるようにする強力なツールです。 また、使いやすく、他のデータベースとうまく統合できるため、さまざまな形式のデータを扱う必要がある開発者にとって理想的な選択肢です。
オブジェクト記法は、JavaScript オブジェクトを通知する方法です。 オープンな標準形式には、キーと値のペアの使用が含まれます。 JSON の主な目的は、サーバーと Web アプリケーションの間でデータを転送することです。 ネイティブ JSON データ型は、バージョン 9.2 以降の Postgres でサポートされています。 データを JSON 列に挿入するには、適切にフォーマットされていることを確認してください。 JSON は次の形式で読み取ることができます。 このデータを操作するために、いくつかの演算子と関数を使用できます。
Postgres には、JSON データを処理するための便利な機能がいくつかあります。 MIN、MAX、AVERAGE、SUM などの集計関数を使用して、データを分析できます。 json_object_keys() メソッドは、最も外側のオブジェクトのキーのリストを返します。 ネストされたすべての項目オブジェクト キーは、情報列に含まれている場合、次のクエリの一部として返されます。
Postgresql で Json データをクエリする方法
PostgreSQL では、JSON データをクエリできます。
Postgresql
PostgreSQL は、強力なオープン ソースのオブジェクトリレーショナル データベース システムです。 15 年以上の活発な開発と、信頼性、データの整合性、および正確性で高い評価を得ている実績のあるアーキテクチャがあります。 ACID に完全に準拠しており、外部キー、結合、ビュー、トリガー、およびストアド プロシージャを (複数の言語で) 完全にサポートしています。 また、マテリアライズド ビューもサポートしているため、一部のアプリケーションでパフォーマンスが大幅に向上します。
このオープン ソースのデータベース管理システム (DBMS) は、できるだけ簡単に使用できるようにすることを目標に、ボランティアのグローバル コミュニティによって設計されています。 PostgreSQL は、Linux、UNIX (AIX、BSD、HP-UX、SGI IRIX、Mac OS X、Solaris、Tru64)、および Windows の主要なオペレーティング システムをサポートしています。 オープン データベース コネクティビティ (ODBC) 言語は、テキスト、画像、サウンド、およびビデオをサポートし、C/C、Java、Perl、Python、Ruby、Tcl、および JavaScript のインターフェイスをサポートします。
Nosql データベース
NoSQL データベースは、大量のデータの管理に役立つ強力なツールです。 これらは、ソーシャル メディアや Web ログに見られるような非構造化データの処理に特に役立ちます。 NoSQL データベースは水平方向にスケーリングできます。つまり、サーバーを追加することで、トラフィックの増加やデータの増加に対応できます。 これにより、アクティビティが突然急増するアプリケーションに最適です。
このタイプのデータベースでは、従来のデータベースよりも柔軟性が高くなります。 リレーショナル データベースに対する NoSQL データベースの主な利点は、ドキュメントなどの 1 つの論理構造にデータを格納できることです。 非リレーショナルであるため、大規模で通常は構造化されていないデータセットを管理するスキーマを必要としないため、理想的な NoSQL データベースです。 NoSQL データベースには階層構造が含まれていないため、テーブルをリンクする必要はありません。 NoSQL は幅広いデータ構造を提供できるため、モバイル アプリ、ソーシャル ネットワーク、およびデータ分析でデータを分析するために使用できます。 データベースのタイプごとに独自の特性セットの利点があるという事実にもかかわらず、企業は NoSQL データベースとリレーショナル データベースを頻繁に使用します。 データがアプリケーションで使用されると、データはドキュメント データベースにドキュメントとして保存され、整理された状態に保たれます。
ドキュメント データベースは、ドキュメント管理システムとユーザー プロファイルに頻繁に使用されます。 幅の広い列のデータベースは、ユーザーが状況に関連する列のみにアクセスできるように、情報を列に編成します。 このタイプのデータベースは、Apache HBase と Apache Cassandra にあります。 グラフ データベースは、グラフ内の要素間の接続を管理し、そこからのデータを格納します。 ディスク上に存在する従来のデータベースとは対照的に、データはディスクではなくメモリに存在するため、データへのアクセスが高速になります。 マイクロサービスを使用すると、アプリケーション全体に対して単一の共有データ ストアが不要になることを覚えておくことが重要です。 IBM は、さまざまなアプリケーション向けに包括的な NoSQL データベースを提供しています。 IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced では、IBM Cloud Pak for Data がアドオンになります。 Apache CouchDB、PouchDB、およびそれらのスタック用のライブラリを含む、オープン ソース エコシステムのおかげで、さまざまな一般的な Web およびモバイル開発スタックと互換性があります。
Postgresql が階層データを格納するために使用する Nosql 機能はどれですか?
Postgresql は、さまざまなnosql 機能を使用して階層データを格納します。 これには、JSON や XML などのさまざまなデータ型を使用してデータを格納することが含まれます。 さらに、postgresql は、B ツリーや GIN などのさまざまなインデックス作成手法を使用して、より効率的な方法でデータを格納できます。
Common Table Expression (CTE) を使用すると、1 つのクエリを実行するだけでなく、サブツリーを取得できます。 noSQL データベースと CTE を必要としないデータベースで階層データ読み取りを実行する方法があります。 階層を効率的にモデル化するために、noOSEC データベースと CTE をサポートしないデータベースを使用できます。 それによってハッシュ値のインデックスが作成されるため、標準のインデックスを使用することはできません。 実際の値を照会する必要があります。 ドキュメント データベースでは、さまざまな名前でさまざまな種類のインデックスを使用できます。 サブツリー内のすべてのレコードをスキャンせずに、単一のクエリを実行してすべてのサブツリーを選択することができます。
ユーザーが入力した文字列識別子を使用して HierarchyPath セパレーターを定義するのはそれほど単純ではありません。 複数の親のシナリオであるため、子/家系図のシナリオをモデル化することはできません。 ほとんどの場合、すべてのパスの存在をサポートするには、2 つの (生物学的) 親が必要です (N = 2 / 構造の N)。 階層構造、ID、または親 ID を変更する場合は、最初にサブツリーの HierarchyPath を更新する必要があります。 途中から開始する場合は StartWith 句を使用できないため、代わりに Contains を使用する必要があります。
Nosql データベース Postgresql は非構造化データの保存に最適
PostgreSQL NoSQL データベースは、大量の非構造化データを格納するのに理想的です。 顧客データが格納されているデータベースや、製品に関するデータが格納されているデータベースなど、階層化されていないデータを格納するために使用できます。 さらに、NoSQL データベースは大量のデータを処理できるため、大規模なデータ セットに最適です。