RDBMS を NoSQL データベースに変換するための 5 つのヒント

公開: 2022-11-23

RDBMS を NoSQL データベースに変換する最善の方法は、アプリケーションの特定のニーズによって異なるため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、スムーズな移行を確実にするために従うことができる一般的なヒントがいくつかあります。 1. 新しいデータベースでサポートする必要がある主要なデータ構造を特定します。 2. これらのデータ構造をサポートするのに最適な NoSQL データベースを選択します。 3. 選択した NoSQL データベースを中心に新しいデータベース スキーマを設計します。 4. 変換プロセスを実装し、すべてのデータが安全かつ正しく移行されるようにします。 5. 新しいデータベースを徹底的にテストして、アプリケーションのすべての要件を満たしていることを確認します。

RDBMS アーキテクチャは、テーブルベースの構造に加えて、定義済みのスキーマを採用しています。 結合ではなく、ドキュメントの埋め込みファイルが NoSQL で使用されるため、リッチ ドキュメントが作成されます。 NoSQL システムに移行すると、用語の違いに気付くでしょう。 MongoDB などの NoSQL システムの導入以来、データの状況は根本的に変化しました。 RDBMS から NoSQL に移行する場合、考慮すべき点が数多くあります。 これらは、コスト削減と柔軟性につながる最も重要な要素の 2 つです。 オープン ソース データベースの専門家と協力することで、移行をより簡単に行うことができます。 SQL から NoSQL に切り替えると、リレーショナル テーブルの主キーが NoSQL テーブルのパーティション キーに変わります。

ビジネス オブジェクトを取得するために複数のテーブルが必要な場合は、それらを 1 つの NoSQL テーブルに結合する必要があります。 場合によってはそうかもしれません。

それにもかかわらず、NoSQL は RDBMS を補完するツールであることを認識することが重要です。 それはそれに代わるものではありません。 大規模なデータ セットを処理するときに、リレーショナル データベースによって残されたギャップを「埋める」のに役立ちます。 SQL データベースは主にリレーショナル データベース (RDBMS) と呼ばれますが、NoSQL データベースは主に非リレーショナル データベースまたは分散データベースと呼ばれます。

SQL データベースは、構造化照会言語 (SQL) の定義、操作、および分析に使用されるデータ構造です。 複数行のトランザクションと複雑な結合がある場合は、RDBMS をオプションのリストに含める必要があります。

たとえば、NoSQL データベースは、MongoDB の複数のテーブルに結合された行と同等であり、オブジェクト全体で一貫性が維持されていることを意味します。 30 年以上にわたって企業のデータ センターにサービスを提供してきた伝説的なリレーショナル データベース管理システム(RDBMS) は、世界のデータの大部分を保持しています。

リレーショナル データベースを Nosql データベースに移行するにはどうすればよいですか?

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リレーショナル データベースを NoSQL データベースに移行するには、通常、リレーショナル データベースから NoSQL データベースにインポートできる形式にデータをエクスポートする必要があります。 これは、リレーショナル データベースのサイズと複雑さによっては、退屈で時間のかかるプロセスになる可能性があります。 このプロセスを支援するツールやサービスは数多くあります。 データが NoSQL データベースに入ると、データ モデルとクエリ言語が異なるため、NoSQL データベースの操作方法を学ぶ必要があります。

これを無期限に続けることはできません。 RDBMS は、生成されるデータの量と多様性のために、データの作成と消費のペースについていくことができなくなりました。 ビッグデータの新しい世界では、NoSQL データベースが必要です。 従来の RDBMSから最新の NoSQL データベースに移行する最善の方法は、その方法を学ぶことです。 リレーショナルから NoSQL への移行には、慎重な計画が必要です。 NoSQL Land と SQL の構文には大きな違いがあり、新しいユーザーはそれを理解するのが難しい場合があります。 開発者が NoSQL アプリケーションを開発するのを妨げるべきではありません。

2,500 万人以上のユーザーと 25 億回のチェックインを抱える Foursquare は、真剣な取り組みです。 NoSQL を使用すると、必要に応じてデータ モデルを反復処理できます。これは、NoSQL の優れた側面の 1 つです。 数か月の学習の後、多くの新しいユーザーが新しいデータベースの世界に移行します。 リレーショナル データベースから NoSQL データベースに移行した 2 つの企業である Foursquare と Art.sy は、この傾向を示しています。 RDBMS から Riak のようなキーと値のストアまたは MongoDB へのデータ移行は、Cassandra のようなカラムナ データベースのデータ列へのデータ移行とは異なります。 良い会社は、最初にスケールを実現する方法として Nosql から始めます。 SQL データベースと NoSQL データベースは、クラウドネイティブ アプリに実装される最も一般的なデータベース タイプの 2 つです。

リレーショナル データベースは Nosql にできますか?

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NoSQL データベースは、SQL データベースとは異なる構造 (行と列ではなく) の開発を可能にする非リレーショナル データベースであり、フォーマットの選択に関してより高い柔軟性を提供します。

それらは同じ方法で構築されていないか、同じ量の情報を含んでいるか、同じレベルのアクセスを必要としています。 非 SQL データベースは通常、非構造化データまたは半構造化データをキーと値のペアまたはドキュメントに格納します。 NoSQL データストアは、大規模なサービスに対して 1 秒未満の応答時間を必要とするため、従来のデータストアよりも優先されます。 現在更新されているアイテムについて一貫性のあるシステムにクエリを実行する場合は、すべてのレプリカが正常に更新されるまで応答を待ちます。 応答が最新でなくても、すべてのノードがすぐに応答することは事実です。 レプリケーション ノードに障害が発生した場合、Partition Tolerance により、システムが確実に動作します。 Database as a Service (DBaaS) は、クラウドネイティブ アプリケーションで好まれるクラウドネイティブ データ サービスです。

このようなサービスは、組み込みのセキュリティ、スケーラビリティ、および監視を提供します。 各サービスは、必要なデータベースで構成できる Azure 仮想マシンでホストできます。 クラウドネイティブ マイクロサービスは、リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースを使用して、従来のマイクロサービスと同じレベルのパフォーマンスを実現できます。 Azure で利用できるサービスの 1 つにマネージド リレーショナル データベース (DBaaS) があります。 ジャストインタイムのキャパシティと従量制モデルが主な使用方法です。 いくつかのオープンソースの代替手段を含む SQL Server は、Microsoft の主力データベースです。 Azure データベースのプロビジョニングに必要な処理コア、メモリ、およびストレージの量は、数分で指定できます。

Microsoft は、人気のあるオープン ソース データベースのマネージド バージョンを提供することで、Azure をオープン プラットフォームにする取り組みを続けています。 サーバーレス コンピューティング レベルでは、非アクティブ期間中にデータベースが自動的に一時停止されるため、この期間中はストレージ料金のみが課金されます。 Oracle が Sun Microsystems を買収したとき、管理されたバージョンとして MariaDB と呼ばれる MySQL のフォークが作成されました。 Azure Database for MariaDB は、Azure クラウドで使用できるフル マネージドのリレーショナル データベースです。 このサービスは、MariaDB community edition サーバー エンジンの上に構築されています。 予測可能なパフォーマンスと動的スケーリングでミッション クリティカルなワークロードを処理できると同時に、予測可能なパフォーマンスも処理できます。 コマンド ライン インターフェイス ツールまたは Azure Data Migration Service を使用して、PostgreSQL データベースをサービスに転送できます。

これは、アクティブ/アクティブ クラスタリングによって CosmosDB のグローバル レベルでサポートされており、書き込みと読み取りの両方をサポートするように任意のデータベース リージョンを構成できます。 グローバル レベルでは、CosmosDB はアクティブおよびアクティブ クラスタリングをサポートできるため、書き込みと読み取りの両方をサポートするように任意のデータベース リージョンを構成できます。 開発チームは、最小限のコードまたはデータ変更を使用して、既存の Mongo、Gremlin、または Cassandra データベースを CosmosDB に移行できます。 Azure テーブル ストレージは Cosmos DB テーブルに簡単に移行できるため、Azure テーブル ストレージを使用するサービスに Azure テーブル ストレージを使用できます。 図 5-13 は、Azure Cosmos DB の明確に定義された 5 つの整合性モデルを示しています。 一貫性、可用性、およびパフォーマンスには細かいトレードオフがあるという事実に基づいて決定を下すことができます。 次の表は、各国の一貫性のレベルを示しています。

Microsoft の Windows 担当プログラム マネージャーである Jeremy Likness が、5 つのモデルについて詳しく説明しています。 NewSQL テクノロジは、リレーショナル データベースの ACID 保証に加えて、分散スケーラビリティを採用する新しいデータベース テクノロジです。 仮想マシンをいつでも再起動または再スケジュールできるエフェメラル クラウド環境では、NewSQL データベースは成功するように設計されています。 現在、Cloud Native Computing Foundation の Web サイトでは、100 を超えるオープンソース プロジェクトを利用できます。 Services コンストラクトを使用することにより、クライアントは同一の NewSQL データベース プロセスのグループに対応する単一の DNS エントリを作成できます。 データベース インスタンスは、現在のアプリケーション インスタンスに干渉することなく、スケールするためにリンクされているサービスのアドレスから切り離すことができます。 いつでも行われる要求は、同じ方法で処理されます。

NoSQL は、特に高速で低レイテンシーの方法でデータ アクセスが必要な場合に、高速な操作と低レイテンシーのデータ アクセスに最適な選択肢です。
NoSQL データベースは、さまざまな理由でますます人気が高まっています。 それらはうまく機能し、信頼性が高く、大量のデータを処理できます。 NoSQL は、高速な操作と低遅延のデータ アクセスが必要なプロジェクトでも役立ちます。 大量のデータを処理でき、信頼性が高く、高速なデータベースが必要な場合は、NoSQL データベースが適しています。

非リレーショナル データベースを使用する利点

非リレーショナル データベースを使用すると、柔軟性が向上するため有利です。 その結果、ニーズに適した方法でデータを格納するためにリレーショナル データベースを使用する場合、リレーショナル データベースの従来の厳格な構造に固執する必要はありません。 これは、特定の目的のためにデータベースを最適化したい場合や、より便利な方法でデータを保存したい場合に有利です。 リレーショナル データ構造がないため、多くの場合、非リレーショナル データベースの方が効率的です。 非リレーショナル データベースは、より柔軟な形式でデータを格納するように設計されているため、従来のデータベースよりも簡単にアクセスできます。 最後に、非リレーショナル データベースは通常、リレーショナル データベースよりも信頼性が高くなります。 リレーショナル データベースの従来の SQL ベースの構造に依存していないため、エラーが発生する可能性があります。


NosqlをMysqlに変換する

NoSQL データベースを MySQL に変換する最善の方法は、変換するデータの特定のニーズと構造に依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、この変換にアプローチする方法に関するいくつかのヒントは次のとおりです。
1. NoSQL データベースから MySQL にインポートできる形式にデータをエクスポートします。
2. 新しい MySQL データベースを作成し、そこにデータをインポートします。
3. MySQL データベースの構造に適合するようにデータを変更します。
4. ツールまたはスクリプトを使用して、変換プロセスを自動化します。

MongoDB ユーティリティを使用して、MySQL データベースを MongoDB に移行できます。 オープン ソースのドキュメント データベースである MongoDB サーバーは、データを key:value 形式で保存します。 これは、結合や関係を含むスキーマがないためにリアルタイムで大量のデータに頻繁に依存する Web アプリケーションにとって優れたシステムです。 Ruby は mongify ユーティリティのデフォルト言語であるため、まだインストールされていない場合はインストールする必要があります。 さらに、データベース構成ファイルと翻訳ファイルを作成する必要があります。 このファイルには、MongoDB データベースのすべての情報と資格情報が含まれています。 このコマンドの出力は次のようになります。

次のコマンドでは、mongify process database.config translation.rb を使用します。 いくつかの例を次に示します。「cloud」という名前の MySQL データベースを Mongodb に移行した後、Mongodb の方が信頼性が高いことがわかりました。 最近移行されたデータベースの詳細については、ページをご覧ください。 データベース名、テーブル (コレクション) の数、およびその他の情報はすべてドキュメントに含まれています。

Mysql: Sql と Nosql の優れたデータベース

MySQL は、リレーショナル データベースであることに加えて優れたパフォーマンスを備えているため、優れた NoSQL ドキュメント ストアです。 その結果、MySQL を使用して、ファイル システムと同じ方法でデータを保存できます。 NoSQL スキーマ、テーブル、行、および列を使用して、SQL、NoSQL スキーマ、テーブル、行、および列、SQL クエリ、および ACID トランザクションでデータを取得します。 SQL はデータベースの共通語であり、Couchbase のクエリ言語 (N1QL) はこれを認識することでよく知られています。 N1QL の N1QL データベースには、JOIN、堅牢なインデックス、集約、CTE などを含む完全な SQL 機能があります。 そのため、N1QL は SQL クエリを NoSQL スキーマに変換するのに役立つツールです。 MySQL データベース システムは、さまざまな目的で広く使用されています。 さらに、特定のデータ要件を満たすことができるため、NoSQL システムの人気が高まっています。 さまざまな方法で構成できるデータベース システムを探している場合は、MySQL を検討する必要があります。

Sql から Nosql へのコンバーター

SQL データベースを NoSQL データベースに変換したい理由はたくさんあります。 いくつかの理由は次のとおりです。
– NoSQL データベースは、多くの場合、SQL データベースよりもスケーラブルです。 これは、速度を落とすことなく、より多くのデータとより多くのユーザーを処理できることを意味します。
– NoSQL データベースの方が使いやすい。 これは、多くの場合、SQL データベースよりも単純なデータ モデルを使用しているためです。
– NoSQL データベースは、多くの場合、SQL データベースよりも柔軟性があります。 これは、アプリケーションのニーズに合わせて簡単に変更できることを意味します。
SQL データベースを NoSQL データベースに変換することを検討している場合、留意すべき点がいくつかあります。 まず、SQL データベースからすべてのデータをエクスポートする必要があります。 次に、ニーズに合った NoSQL データベースを選択する必要があります。 最後に、データを新しいデータベースに移行する必要があります。

これは、Microsoft SQL Server データベースを Couchbase Server データベースに変換する SQL Server から Silverlight への試みです。 2 つのデータベース間を移動することは、始める前に 2 つの言語間で翻訳することに似ていることに注意してください。 1 つのパスを選択することは不可能です。 リスクを冒し、努力し、利益を得る必要があります。 Couchbase のテーブルは、厳密に強制されたリレーション (「リレーショナル データベース」という用語) ですが、コレクションはデータベースのコンテキストでは言及されていません。 このプログラムは、SQL Server スキーマに基づいてスコープを作成することも、それらを無視することもできます。また、プログラム内のすべてが既定のセットに書き込まれます。 いずれの場合も、SqlServerToCouchbase ユーティリティを使用して、各テーブルのコレクションが生成されます。 SQL Server のテーブル名は、Couchbase Server のテーブル名よりも長くなります。

N1QL クエリはドキュメント キーを使用しません。つまり、さまざまなインデックスの恩恵を受ける可能性があります。 結果として、レベル5の変換でも、始めるには十分なはずです。 Couchbase Server の N1QL Server エディションには、必要なクエリのインデックスを推奨する組み込みのインデックス アドバイザーがあります。 Couchbase Server には、フル テーブル スキャンに相当するデフォルト オプションはありません (たとえば、SqlServerToCourier ユーティリティを使用して、各テーブルからすべての行を取得し、それらを各コレクションのコレクション内の JSON ドキュメントに書き込むことができます。Couchbase Server 7 のベータ版は、現在、ダウンロードとテストが可能です. 変換ユーティリティを使用すると、SQL Server データベースの Couchbase Server 変換を行うことができます. クライアントは現在変換できません. SQL Server の問題ではありませんが、データベースの移行も例外ではありません. .

Sql と Nosql の長所と短所

SQL および NoSQL データベースを使用することの長所と短所は何ですか?
SQL は広く使用されているデータベース言語であり、注文や顧客情報などのトランザクション データを処理できます。 NoSQL データベースは水平方向にスケーリングできるため、ペナルティなしでより多くのデータを保存できます。 ただし、トランザクションをサポートしていないため、データをアトミックに更新する必要がある場合は、SQL データベースに格納する必要があります。

Rdbms 対 Nosql

RDBMS データ管理システムは、さまざまな表形式の構造を採用しています。 テーブル ヘッダーには、列名と、対応する値を含む行が含まれます。 データは、構造化、半構造化、非構造化など、さまざまな形式で保存できます。 通常の DBMS では、データは ACID の保存方法と同じ方法では保存されません。

多くの人は NoSQL を SQL と呼びますが、非リレーショナル データベースと呼ぶ人もいます。 リレーショナル データベースは、事前定義されたスキーマを持つテーブルで構成されます。 NoSQL データベースのデータには構造化された階層がなく、データのクラスタリングもサポートされておらず、レプリケーションもサポートされていません。 高速で柔軟なストレージが必要なため、データ ストレージは彼らの使命にとって重要です。 Database NoSQL は、大量のデータ ストレージを必要とする大規模な分散データ ストア向けに特別に設計されています。 これらのテクノロジを使用すると、高度にインタラクティブなユーザー エクスペリエンスを必要とするアプリケーションは、1 日あたり数テラバイトのデータを収集できます。 これらのデータベースは、データを収集するためにアプリによって使用され、データを迅速かつ確実に取り込み、配信できます。

データベース管理システム (DBMS) は、リレーショナルと非リレーショナルの 2 つのタイプに分類できます。 リレーショナル データベース管理システムの略である RDBMS は、EF Codd によって開発されたリレーショナル モデルから派生しています。 データベース NoSQL は、大量のデータを格納するために作成されました。

MySQL とは対照的に、NoSQL データベースはより柔軟で効率的ですが、SQL データベースに通常見られるレポート機能が欠けています。 アプリケーションは検証する必要があるため、その有効性を追跡することは困難な場合があります。 クエリ処理に関しては、NoSQL データベースは SQL データベースほど効率的ではないため、データの処理に時間がかかることがよくあります。

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リレーショナル データベースを Mongodb に変換する

リレーショナル データベースはドキュメントの保存にはあまり適していないため、多くの場合、リレーショナル データベースを MongoDB に変換する必要があります。 これは、MongoMigrator などのツールを使用して実行できます。

MongoDB は、スキーマの使用など、さまざまな方法で大規模なデータ セットを格納できる NoSQL データベースです。 NoSQL データベースを使用すると、大量の非構造化データおよび半構造化データを保存および管理できます。 この記事の手順に従うことで、リレーショナル データベースから MongoDB まで、リレーショナルの概念を簡単に理解できるようになります。 MongoDB は広く使用されている NoSQL データベースであり、さまざまな柔軟なデータ ストレージ メカニズムをサポートし、大規模なデータ セットを効率的に処理できます。 Hevo Data は、MongoDB と 100 以上の無料および有料ソース (40 以上の無料データ ソースを含む) を統合できるコード不要のデータ パイプラインです。 データ ウェアハウスまたは選択した別の宛先に直接ロードするデータを選択できます。 適応性、スケーラビリティ、応答性に優れた NoSQL データベース ソリューションを探している場合、リレーショナル データベースからリレーショナル データベースへの移行は難しいプロセスになる可能性があります。

リレーショナル基盤を備えたデータ モデルは、 RDBMS の原則に基づくリッチで動的なドキュメント モデルに移行するのが難しいように見える場合があります。 リレーショナル データベースから MongoDB にデータを移行するときに、問題が発生する場合があります。 ただし、MongoDB ドライバーとツールを使用すると、プロセスがはるかに簡単になります。 この記事では、MongoDB を使用してリレーションシップまたはリレーショナル データをモデル化する方法について説明します。 これは、ドキュメントのリンクとドキュメントの埋め込みを使用して実現されます。 この記事では、リレーショナル データベース、MongoDB、およびそれらを区別する方法について説明します。 その後、リレーショナル データベースから MongoDB に移行するためのさまざまな手順を説明しました。 ビジネスのパフォーマンスを包括的に把握したい場合は、MongoDB やその他のデータ ソースをクラウド データ ウェアハウスまたは選択した宛先に統合する必要があります。

Rdbms から Mongodb にデータを転送するにはどうすればよいですか?

リレーショナル データベースから MongoDB に移行する別の方法では、既存の RDBMS を新しい MongoDB データベースと並行して実行して、2 つのシステム間で運用データを徐々に転送します。 レコードは RDBMS から取得され、アプリケーションが必要なドキュメント スキーマを完了した後に MongoDB に返されます。

Mongodb からのデータのエクスポート

MongoDB Atlas ツールを使用して、データを JSON 形式 (JavaScript Object Notation) にエクスポートできます。 MongoDB データベースは、読み取りと解析が簡単なため、この形式を直接形式で実行できます。

リレーショナル データベースを非リレーショナル データベースに変換するにはどうすればよいですか?

リレーショナル データベースから NoSQL データベースに単純にデータを移行するには、データベースに対して SELECT * FROM ステートメントのコレクションを作成し、次を使用して NoSQL ドキュメント [またはキー/値、列、またはグラフ] にデータをロードすることによって達成される可能性があります。あなたの選択した言語。

非リレーショナル データベースがリレーショナル データベースより優れている理由

さらに、SQL はリレーショナル データベース内のデータのクエリに使用されるため、データの取得が容易になります。 ただし、迅速なデータ処理が必要な場合は、非リレーショナル データベースの方が適している場合があります。 非リレーショナル データベースは、独自のスキーマとファインダーを作成できるため、柔軟でカスタマイズ可能です。
その結果、ニーズに合わせて特別に調整されたデータベースを作成できるようになります。 顧客データの場合、非リレーショナル データベースに保存したい場合がありますが、これはリレーショナル データベースでは難しいことがよくあります。 非リレーショナル データベースは、データを格納するためにテーブルに依存しないため、セキュリティが強化されます。
つまり、テーブルが侵害された場合、そのテーブル内のすべてのデータが侵害されます。 これは、テーブルを使用してデータを格納するリレーショナル データベースの場合とは異なります。 その結果、テーブルが侵害された場合、そのテーブルのデータが侵害されることはありません。 さらに、非リレーショナル データベースは保存時に暗号化できるため、より優れたデータ保護を提供します。 非構造化データ管理用に構築された非リレーショナル データベースは、より使いやすくなっています。 このため、より使いやすく、より直感的に使用できます。