データの重複を制限するために 1970 年代に開発された SQL とは異なり、NoSQL は比較的新しいタイプのデータベースです。 NoSQL はデータ量の増加に対応して生まれ、分散システムを使用して大量の構造化データと非構造化データを整理するのに役立ちます。 NoSQL はビジネス テクノロジーやその他の業界で人気があり、Amazon、Google、LinkedIn などの大規模な組織が NoSQL データベースを使用しています。
NoSQLとは何ですか？
NoSQL は、リレーショナル テーブルとは異なる方法でデータを格納する非テーブル データベースです。 非 SQL と呼ばれることもあります。 NoSQL は通常、リレーショナル データ ストレージを回避します。 ただし、関係を処理できますが、 データストレージ、これらの関係は特別な目的のために構築されます。 SQL と NoSQL については多くの議論があり、それぞれのデータ管理システムは特定の用途に向けられています。
今日、大企業はますます NoSQL を使用しています。 たとえば、大量の非構造化データと構造化データを保存したり、リアルタイム ストリーミングを管理したりする必要がある企業は、データ管理に NoSQL を検討する必要があります。
さまざまな NoSQL データベース タイプに関して、構造とレイアウトはデータ モデルによって異なります。 ドキュメント、グラフ、キー値、ワイドカラムの XNUMX つの主な構造があります。
ドキュメントデータベース – これらのデータベースは、JavaScript Object Notation (JSON) と同様のデータを格納します。 すべてのドキュメントには値とフィールドのペアが含まれますが、ドキュメント間の特定の関係が存在しないため、外部キーは必要ありません。 その他の重要な機能には、迅速な作成、容易なメンテナンス、柔軟なスキーマ、およびオープン フォーマットが含まれます。
グラフデータベース – この形式は、主に、道路地図や公共交通機関の情報など、グラフで表されるデータ用です。 グラフはエッジとノードにデータを格納します。 通常、ノードには人、場所、物に関する情報が含まれ、エッジにはノード間の関係情報が格納されます。 グラフ データベースを使用すると、データの関係をすばやく特定できます。
ワイドカラム データベース – 幅の広い列のデータベースは、情報を行ではなく列に格納します。 列はサブグループを形成し、同じファミリーまたはクラスター内の列には異なるデータ型を含めることができます。 列を持つデータベース データをより効率的に読み取ることができ、各列には動的なスキーマがあり、テーブルに固定されていません。 大量のデータを保存する場合は、幅の広いデータベースの使用を検討することをお勧めします。
キー値データベース – 最も単純な形式のキー値データベースには、キーと値を含む列が XNUMX つしかありません。 より広範なデータ モデルは、基本データ モデルとして連想配列を使用するキー値データベースの拡張である場合があります。 データはキーと値のペアのコレクションにも含まれており、各キーが各コレクションに複数回出現することはありません。 このタイプのデータベースの重要な機能には、単純さ、速度、およびスケーラビリティが含まれます。
また、いくつかの特定の種類の NoSQL データベースも表示されます。 例は次のとおりです。
- ビッグテーブル
- カサンドラ
- CouchDBは
- 動物相DB
- HBase
- MongoDBの
- Redisの
福利厚生
NoSQL にはいくつかの利点があります。
- 開発者が使いやすい - 最初のものの一つ NoSQL の利点 これらのシステムの中には、数行のコードしか必要としないものもあります。 データベースの一般的なメンテナンスもあまり必要ありません。
- 柔軟なスキーマ – NoSQL は固定的でないため、テストと更新の実装が容易になります。 フィールドが異なり、多くの場合、迅速かつ簡単に変更を加える必要があるため、これはほとんどの最新のアプリケーションに必要です。
- 水平スケーリング – NoSQL の拡張は比較的簡単で安価であり、構造がないため水平方向のスケーリングを提供します。 これは、すべての要素が独立しており、リンクを必要としないことを意味します。 一方、SQL では、垂直方向の拡張のために RAM や CPU を増やすなどのアップグレードが必要になります。
- 高性能 – NoSQL は、さまざまなテーブルを介してデータをクエリする必要がないため、多くの場合、SQL よりもパフォーマンス レベルが高くなります。 すべての情報が 10,000 つのデータベースにあると物事がより迅速に進むため、一部の NoSQL データベースでは毎秒 XNUMX 件のクエリを実行できます。
- 大容量データ ストレージ – NoSQL データベースには、大量のデータ セットを格納できる可能性があり、高速で格納できます。 例えば、 クラウド BigTable は、構造化データを格納しながら、追加と削除を邪魔されずに実行できる NoSQL データベースです。
デメリット
潜在的な欠点には次のようなものがあります。
- 複数のデータベースが必要 – データベースは特定のユース ケースに特化しているため、さまざまなデータ モデルとデータベースを使用する必要があります。 プロセス全体を合理化するために、SQL を使用する必要がある場合があります。
- より多くのサポートが必要 – NoSQL は SQL よりもずっと新しいものです。 したがって、SQL はより成熟しており、多くのオンライン教育サポートを備えています。 NoSQL を使用すると、支援が必要なときに専門家のサポートを見つけるのが難しくなる可能性があります。
- 一貫性の欠如 – NoSQL データベースは標準化されておらず、これらのデータベースの言語と設計は大きく異なります。 NoSQL 製品間のこの違いは、SQL データベースよりも広範囲です。
- 互換性の欠如 – NoSQL は、常に SQL 命令と完全に互換性があるわけではありません。
- 限られた ACID アプリケーション – ほとんどの NoSQL システムは、ACID (原子性、一貫性、分離、耐久性) トランザクションをサポートしていません。 MongoDB は、この状況の例外です。
MongoDBとは何ですか？
MongoDB は、ドキュメント指向の NoSQL データベースの一種で、さまざまなドキュメントとコレクションを使用します。 これは、主に大量のデータ ストレージ用です。 キーと値のペアは、MongoDB の基本単位です。 以下は、MongoDB の重要な機能の一部です。
- MongoDB は非常にスケーラブルです。 このシステムにより、開発者は任意の言語でコードを書くことができます。
- 開始前にスキーマは必要ありません。 フィールドはそのまま作成できます。
- すべてのデータベースにはコレクションが含まれ、各コレクションにはドキュメントが格納されます。 各ドキュメントには、さまざまなサイズとさまざまなコンテンツのフィールドを含めることができます。
- より迅速なクエリ応答を提供します。
- MongoDB は高度な検索を提供します。
- データベースには、検索クエリのパフォーマンスを向上させるためのインデックス機能があります。
- MongoDB は、複数のノードに送信するためのデータ レプリケーションを提供します。 プライマリ ノードとセカンダリ ノードの両方でデータをレプリケートできます。
- 任意のフィールド、クエリの範囲、または正規表現を検索するための高度な機能をサポートしています。
- MongoDB は oplog (操作ログ) 機能を提供します。 これは、すべてのデータベースの変更を収集して保存するシステムです。 oplog は完全に粒状であるため、変更を時系列で保持し、より深い分析に役立ちます。
これらの機能の多くは、柔軟性という共通のテーマを指しています。 SQL のベスト プラクティスを使用する場合は、データベース構造内で作業する必要があります。 通常、最善の方法は XNUMX つだけです。 MongoDB を使用する場合、プロセス全体でコードを最適化するためのオプションがいくつかあります。
MongoDB は NoSQL ですか?
はい、MongoDB は NoSQL の一種です。 MongoDB は、バイナリ ストレージを使用してデータをフラット ファイルに格納するデータベース管理システムです。 この構造は、データ ストレージが効率的でコンパクトであるため、大量のデータに役立ちます。 ドキュメントベースでオープンソースです。
MongoDB を使用する場合は、次のヒントを考慮してください。
- _id フィールドは、すべての MongoDB ドキュメントに表示される必要があります。
- シャーディングは、複数のパーティションを介してデータを分散する方法です。
- 全 サイズ制限 心に留めておくべき。 MongoDB を使用する場合、ドキュメント用に 16 MB を超えることはできません。
- ネストされたデータには制限があります。 ただし、MongoDB を使用する場合に任意のオブジェクトを多く保存することは、通常はお勧めできません。
- あることに注意してください 制限文字 MongoDB を使用する場合。 これらには、$ 記号とピリオド (.) が含まれます。
NoSQL と同様に、次のことを行う必要があります。 MongoDB を効果的に監視する. いくつかの特定の領域を監視する必要があります。
- インスタンスのステータス
- インスタンス ハードウェア メトリック
- レプリケーション メトリック
- 接続メトリックとクラスター操作
SQL と NoSQL の違いは何ですか?
SQL は、Structured Query Language の頭字語です。 データベース管理の最も基本的なタイプである SQL は、さまざまなデータ、フィールド、および構造を通じて情報を検索および取得するリレーショナル モデルです。 SQL と NoSQL の最も基本的な違いには、次のようなものがあります。
- NoSQL は非構造化データに動的スキーマを使用しますが、SQL は事前定義されたスキーマでクエリ言語を使用します。
- NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルですが、SQL は垂直方向にスケーラブルです。
- NoSQL には、ドキュメント、グラフ、キー値、またはワイド カラム ストア データベースがあり、SQL にはテーブル ベースのデータベースがあります。
- NoSQL は非構造化データにより適していますが、SQL は複数行のトランザクションを使用する可能性があります。
ボトムライン
それぞれのデータベースにはメリットがありますが、SQL と NoSQL を比較する場合、いくつかのキー ポイントを覚えておくことが重要です。 これには、SQL がリレーショナルであるのに対し、NoSQL は非リレーショナルであること、SQL データベースは一般に垂直方向にスケーリングするのに対し、NoSQL は XNUMX つの異なるタイプの構造に分類されることが含まれます。 NoSQL オプションから選択するときは、MongoDB が動的スキーマとビッグ データを処理できる高度なデータベースであることを考慮してください。