NoSQL データベースを使用する利点
公開: 2022-11-23より高速でスケーラブルな Web アプリケーション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。 しかし、nosqlデータベースとは正確には何ですか? また、データのモデル化方法はどのように変化しましたか? nosql データベースは、データ ストレージの従来のテーブル ベース モデルを使用しない非リレーショナル データベースです。 代わりに、より柔軟なスキーマレス モデルを使用することで、スケーラビリティが容易になり、パフォーマンスが向上します。 このデータ モデリングの変化は、Web アプリケーションの開発方法に大きな影響を与えました。 リレーショナル データベースの厳格な構造に縛られることはもうありません。 保存したいデータと、それをどのように構造化するかについて、より自由に考えることができるようになりました。 この柔軟性により、従来のリレーショナル データベースでは不可能だった新しい革新的な Web アプリケーションの開発が可能になりました。 したがって、次の大きなものを構築しようとしている場合は、nosql データベースが適切な選択かもしれません。
大量のデータを NoSQL データベースに保存し、いつでもアクセスできます。 NoSQL データベースには 4 つの種類があります。さまざまな方法で構造化でき、データ モデルの生成に使用でき、データベースの作成に使用できます。 このチュートリアルでは、NoSQL データベースを構築するときに使用する必要があるさまざまな NoSQL データ モデリング手法について説明します。 MongoDB は、Strider CD が NoSQL データベースのバックアップ データベースとして使用しています。 このタイプのデータで使用されるデータ モデルは、行ではなく列で構成されます。 グラフベースのストアを購入できます。 グラフまたはネットワーク データ モデルは、基本的に、任意の 2 つの情報が互いに同じ重要性を持つことを示しています。
NoSQL は単なるデータベース管理用の言語ではありません。 それは一連の哲学です。 その結果、スケーリングに関連する固有の癖や問題が最前線にあります。 NoSQL データ モデリング手法を学ぶことは、DBM スキームを実際に必要としない DBM スキームを作成する際に大きな違いを生む可能性があります。
90 年代半ば、インターネットが非常に普及し、リレーショナル データベースは、ユーザー情報の需要と、それに伴って進化した広範なデータ タイプに対応できなくなりました。 この結果、NoSQL データベースとしても知られる最近傍データベースが普及しました。
NoSQL モデルは、BASE モデルと呼ばれるよりソフトなモデルで構築されています。 これは基本的に、一貫性と可用性の利用可能でスムーズな状態です。 基本的に、データの可用性が保証され、取得が容易になります。
Nosql データ モデリングとは
一般的に NoSQL とは何ですか? このモデルは、リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) のレプリカではありません。 その結果、モデルは、データとの通信およびデータがどのように関連するかについて明示的ではありません。
The 8 Data Modeling Patterns in Redis e-book は、NoSQL でのデータ モデリングに関する包括的かつ完全なガイドです。 このホワイト ペーパーでは、開発者が従来のリレーショナル データベースの制限なしに最新のアプリケーションを構築するために使用できる 8 つのデータ モデルについて説明します。 NoSQL データベースを使用して、2 つの個別のテーブルまたはコレクションを結合し、一方のテーブルを他方のテーブルに埋め込むことができます。 その結果、2 人は関連するすべてのデータを発見し、強い絆を形成することができます。 NoSQL の各テーブルは、アプリケーションから独自のエンティティとして表示できます。 1 対多の関係をモデル化する場合は、制限付きリスト (既知のサイズのリスト) を埋め込み、無制限リストのコレクションを分離します。 この場合、製品、著者、発行日、評価、コメントなど、多くの要因が関係しています。
多数の交差する側面が、多数の異なるサーフェス上に表示される場合があります。 リレーショナル データベースには、さまざまな種類のデータを格納するために使用できる個別のテーブルがあります。 Redis Stack を使用すると、すべてのスキーマが柔軟になり、タイプ フィールドごとにグループ化できます。 2 番目のパターンであるバケット パターンは、時系列データを保存して整理することでオーバーヘッドを削減します。 多くの場合、多くのユースケースでリビジョン パターンを使用してリアルタイム データを活用できます。 JOIN 操作の複雑さは、 NoSQL パターンを使用してカットすることで軽減できます。 ツリーとグラフのパターンは、HR システム、CMS、製品カタログ、ソーシャル ネットワークなどの大規模な JOIN ベースの操作に特に役立ちます。
これは、リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) と同じ方法で複製できるモデルではありません。 データは、ディスク、メモリ内、またはその両方に格納できます。 Redis と NoSQL は、Redis Launchpad セクションの多くのアプリケーションで使用されています。
非リレーショナル データベース (N/RDBMS) は、最新の Web およびクラウド アプリケーションに必要なスケールと俊敏性をサポートするように設計されています。 より柔軟かつ効率的な方法でデータを保存および取得できるため、大量のデータを保存する必要がある場合や、多数のユーザーを処理するためにデータベースをスケールアップする必要がある場合に適しています。
N/RDBMS の最も魅力的な機能の 1 つは、水平方向にスケーリングできることです。 パフォーマンスの問題を発生させることなくシステムにサーバーを追加できるため、発生するコストを心配する必要はありません。
非リレーショナル データベース管理システム (N/RDBMS) も、非リレーショナル データの格納に適しています。 これは、リレーショナル データベースのようにテーブルやフィールドに依存しないためです。 さらに、その結果、より柔軟な方法で、より簡単にデータにアクセスできるようになります。
N/RDBMS は、データ ストレージとアクセシビリティのための優れたツールです。 AN/RDBMS は、大量のデータを処理でき、簡単に拡張できるデータベースを探している場合に最適です。
アプリケーションに最適な Nosql データベース
NoSQL モデルは柔軟で、幅広いデータ モデルから選択できるため、さまざまなアプリケーションに最適です。 そのため、アプリケーションに最適なモデルを検討する必要があります。 たとえば、キーと値のストアは、アプリケーションが少量のデータにすばやくアクセスする必要がある場合に役立ちます。 一方、グラフ データベースは、大量のデータを保持して詳細に分析する必要があるアプリケーションに最適です。
Nosql を使用したデータ モデルが必要ですか?
Nosql データベースを使用したデータ モデルの必要性は、特定のアプリケーションやユース ケース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、一般に、データ モデルは、データの格納と取得のための構造を提供するのに役立ち、パフォーマンスとスケーラビリティにも役立ちます。
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 モデルの行と列を分割するように設計されています。 一般に、NoSQL データベースにはデータ モデルがないと考えられています。 スキーマの開発を支援するために、データがどのように編成されるかについての最初の説明を提供することが重要です。 これらの違いは、NoSQL データベースの 4 つの主要なタイプのそれぞれのデータ モデルに反映されます。 その結果、スキーマの設計は、アプリケーションの存続期間を通じて繰り返されます。 NoSQL データベースを選択するときは、ユース ケースに最適なデータ モデルを考慮することが重要です。 各ドキュメントには、データ型とデータ構造によって編成された値とフィールドの複数のペアが含まれています。
クエリを使用してフィールド値を簡単に取得できます。これを支援するために、さまざまな強力なクエリ言語が開発されています。 NoSQL データベースの行構造は、列ファミリーという名前のキーと関連する列に基づいています。 基礎となる構造は、データを保存するためのもの、関係を管理するためのもの、関係を管理するためのもの、および関係を管理するための 4 種類の主要な NoSQL データベースで構成されています。 実際、データの編成方法は非常に適応性が高く、スキーマレスと呼ばれることさえあります。 ドキュメント データベース、ワイドカラム データベース、およびグラフ データベースにはすべて、独自のクエリ言語があります。
データ クエリに関しては、ドキュメント データベースが最も効果的です。 豊富なクエリ機能により、幅広いアプリケーションを処理できます。 主キーは、キー値ストアと幅の広い列ストアに加えて、データにアクセスするための単一の方法を提供します。
データ サイエンティストや機械学習エンジニアは、NoSQL データベースを使用して、データ、モデルのメタデータ、機能、操作パラメータなどを保存できます。 一方、データ エンジニアはそれらを活用して、クリーンなデータを保存および取得できます。 MongoDB や CouchDB などのドキュメント データベースは、その使いやすさと幅広い機能により、開発者の間で人気があります。
NoSQL データベースは、その使いやすさと豊富なクエリ機能の結果として、ますます人気が高まっています。 モデルは、データ、メタデータ、機能、および操作パラメーターを格納するために使用できます。 その結果、データエンジニアはそれらを活用することで、きれいなデータを抽出して保存できるようになるかもしれません。
3 種類のデータ モデル
データベースからデータを読み取る場合、データベース内のデータと一貫性があることが重要です。
単一のトランザクションからのデータが単一のソースから読み取られたかのように扱われ、複数のプロセスがデータを変更できないようにすれば、データベースを分離できます。
システムが長期耐久性を考慮して設計されている場合、障害が発生した場合にデータを回復できなければなりません。
多数の小さなデータにアクセスする必要がある場合は、キー値データ モデルを使用することをお勧めします。 このモデルの項目は、キーと値で表すことができます。 ファイル システムでは、テキスト ファイルと同じ方法で値を追加、削除、および変更できます。
読みやすく検索しやすい方法で大量のデータを格納する必要がある場合は、ドキュメント データ モデルを使用することをお勧めします。 各アイテムは、このモデルのドキュメントで表すことができます。 ドキュメントの各フィールドには最大値まで含めることができるため、制限はありません。
わかりやすい形式でデータを格納する必要がある場合は、グラフ データ モデルを使用するのが最適です。 このモデルでは、各項目は、次の項目との間のリンクを持つノードによって表されます。 リンクをクリックすると、グラフにアクセスできます。
Nosql はリレーショナル モデルとどう違うのですか?
データは、特定のスキーマに従ってリレーショナル データベースに格納されます。 一方、NoSQL システムでは、データを必要な任意の構造に格納できると同時に、必要に応じてその構造を更新することもできます。
リレーショナル データベースのデータは、スキーマの 1 つに従って格納されます。 データは任意の NoSQL システムに保存でき、その要件に従って構造化できます。 ユーザーは、SELECT、INSERT、および DELETE の手順を実行して、リレーショナル データベースのデータを追加または更新できます。 その結果、NoSQL クエリでは、データは通常、ドキュメントではなく列として表示されます。 「リレーショナル データベース」という用語は、NoSQL システムを説明するために頻繁に使用されますが、ユーザーがスキーマを定義し、リレーショナル SQL クエリを使用してデータを追加、更新、または削除するシステムを指します。 SQL は、汎用データベースではなく特定のタスクに使用されるという点で、NoSQL データベースよりも特化されています。 SQL データベースは一般的にエンティティ ストレージに使用されますが、NoQL データベースはエンティティ ストレージに使用されます。
SQL データベースで使用できるドキュメントの数は限られているため、そのメモリ容量によってその容量が決まります。 NoSQL データベースには、データを格納する能力があるため、さまざまな形やサイズがあると広く考えられています。 使用するデータベース システムの選択は、そのパフォーマンスと所有するデータの性質によって決まります。
NoSQL データベースは、スキーマレス データベースと呼ばれることがよくあります。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースと同じ厳格なスキーマを使用するのではなく、非構造化データを格納およびクエリするように構築されています。 その結果、NoSQL データベースはより柔軟なデータ モデルを持つ傾向があり、大量のデータをより効率的に保存およびクエリできます。 NoSQL データベースの主な利点は、大量のデータをより効率的に格納およびクエリできることです。 これは、NoSQL データベースがより柔軟なデータ モデルを使用する傾向があり、さまざまな種類のデータをより効率的に格納および取得できるためです。 NoSQL データベースの欠点の 1 つは、学習がより困難になる可能性があることです。 一方、NoSQL データベースは、その独自の特性により、従来のリレーショナル データベースよりも理解が困難です。 それでも、適切なトレーニングを行えば、NoSQL データベースを効果的に使用することができます。
Nosql対。 Sql: アプリケーションに適したデータベースはどれですか?
nosql 用に設計されたデータベース アプリケーションはレイテンシが低く、リレーショナル システム用に設計されたデータベース アプリケーションのパフォーマンスは高くなります。 nosql 検索データベースを使用して、半構造化データを分析できます。 リレーショナル データベースは、データを正規化することにより、行と列に基づいてテーブルに変換します。 テーブルの比較を可能にし、テーブル間の結合の実行を可能にします。 トランザクションは NoSQL データベースではサポートされていませんが、長期的には一貫しているように見えます。 これは、データが常に最新であることを意味しますが、更新されてからデータベースに表示されるまでに多少の遅延が生じる場合があります。 NoSQL データベースでは、クエリを生成するために SQL は使用されません。 その代わりに、コンストラクトやその他のプログラミング言語を使用してデータがクエリされます。 異なるデータ形式で使用すると、より汎用性が高くなり、さまざまな方法で使用できます。
Nosql データベースとモデリング手法は実世界でどのように使用されていますか?
NoSQL データベースは、現実の世界でさまざまな方法で使用されています。 多くの場合、ソーシャル メディアや e コマース アプリケーションなど、すばやくアクセスする必要がある大量のデータを保存するために使用されます。 NoSQL データベースは、リアルタイム分析アプリケーションなど、常に変化するデータを格納するためにも使用できます。
従来のリレーショナル データベースは、NoSQL データベースでは使用されていない形式でデータを格納します。 ドキュメント タイプには、キー値タイプ、ワイドカラム タイプ、およびグラフ タイプがあります。 2000 年代後半からストレージの価格が急落した結果、NoSQL データベースが導入されました。 開発者は、構造化されていないデータを格納するだけでなく、さまざまなことができるため、その格納方法に大きな柔軟性があります。 ドキュメント データベース、キー値データベース、ワイド カラム ストア、およびグラフ データベースは、最も一般的な NoSQL データベースです。 結合が不要なため、クエリはより短い時間枠で完了します。 重要なもの (財務データなど) から遊び心のある子供っぽいもの (IoT の読み取り値を記録するスマート キティのトイレなど) まで、いくつかのユース ケースが存在します。
このチュートリアルでは、NoSQL データベースの使用を開始する時期と理由について説明します。 さらに、よく誤解されている NoSQL データベースについても見ていきます。 DB-Engines によると、MongoDB は世界で最も人気のある非リレーショナル データベースです。 このチュートリアルでは、コンピューターに何もインストールせずにMongoDB データベースにクエリを実行する方法を学習できます。 クラスターには、MongoDB データベースが格納されます。 Atlas クラスターを作成したら、データの保存を開始できます。 お好みのプログラミング言語を使用して、Atlas Data Explorer、MongoDB Shell、または MongoDB Compass でデータベースを手動で作成することができます。
この例では、Atlas のサンプル データ セットをインポートします。 NoSQL データベースには、高速なクエリ処理、柔軟なデータ モデル、開発者にとっての使いやすさなど、従来のデータベースよりも多くの利点があります。 データ エクスプローラーを使用すると、新しいドキュメントを追加したり、既存のドキュメントを編集したり、ドキュメントを削除したりできます。 データを分析する場合は、集計フレームワークを使用する必要があります。 Atlas および Atlas Data Lake でデータを視覚化するには、チャートを使用するのが最も便利な方法です。
Nosql データベースが人気を集めている理由
大量のデータを迅速かつ効率的に処理できるため、NoSQL データベースの人気が高まっています。 これは、ユーザー属性を追跡し、できるだけ早く広告リクエストを送信する必要がある広告プラットフォームに特に役立ちます。
Nosql データ モデリングの例
ソフト スキーマは、NoSQL データ モデルで使用される一般的な手法です。 また、データ モデルは値を制限しないため、値が任意の形式である可能性があることは、グラフおよびキー バリュー ストア データベースから明らかです。 もう 1 つの例は、列だけでなく他の列の列を含む BigTable です。
MapR Database (Hewlett Packard Enterprise が最近買収) や Eloquent Data Fabric などのドキュメント データベースは、スキーマレス データベースと呼ばれることがあります。 ドキュメント データベースは、リレーショナル データベースと同じ事前定義された構造を必要としませんが、データの編成方法に関して定義する必要があります。 適切に設計されたデータ モデルがあれば、アプリケーションのパフォーマンスは向上します。 HPE Ezmeral Data Fabric を使用して、スキーマを 1 つの行にデセトリングするか、リレーショナル環境で複数のテーブルをインデックス付きで提示することにより、スキーマを非正規化できます。 読み取りと書き込みを高速に実行するには、データをキー範囲でグループ化します。 ER モデルを使用して、物理モデルを定義し、読み取ったデータを格納できます。 NoSQL を使用すると、データを非正規化または複製して、統一された方法でアクセスおよび保存できるようになります。
非正規化データストアでは、リレーショナル データベースのように複数のインデックスを含む 1 つのテーブルがあります。 一対多の関係では、テーブルを 1 つのドキュメントとしてモデル化できます。 リレーショナル データベースでは、行インスタンスは同じオブジェクトのインスタンスを参照します。 オブジェクト指向プログラミング モデルでは、同じ基本型を拡張することで、さまざまなオブジェクト型を関連付けることができます。 各ドキュメントには、それが書き込まれているノードへの等しい行キーがあります。 親フィールドには親ノードのノード ID が含まれ、子フィールドには各子ノードのノード ID が含まれます。 このブログ投稿では、ドキュメント データベースのデータ モデリングと従来のリレーショナル データベース モデリングの違いについて説明します。 サブタイプのオブジェクト オブジェクトはその属性を格納できますが、分類されていないベース タイプまたはサブタイプ オブジェクトには当てはまりません。 これにより、同じテーブルでさまざまな製品タイプをモデル化し、製品タイプに基づいて製品のグループをすばやく見つけることができます。
Nosql データ モデル タイプ
主な NoSQL データ モデルには、キー値、ドキュメント、コラム、グラフの 4 つがあります。 各モデルには独自の長所と短所があり、特定のタイプのデータとワークロードにより適しています。
キー値ストアは 4 つのモデルの中で最も単純で、数値や文字列など、単一の値として表すことができるデータの格納に最適です。 ドキュメント ストアはより複雑で、JSON オブジェクトなど、ドキュメントとして表すことができるデータの格納に最適です。 カラム型ストアはさらに複雑で、スプレッドシートなどのテーブルとして表すことができるデータを格納するのに最適です。 グラフ ストアは 4 つのモデルの中で最も複雑で、ソーシャル ネットワークなどのグラフとして表現できるデータの格納に最適です。
NoSQL データベースは、キー値ストア、ドキュメント ストア、列指向データベース、グラフ データベースの 4 つの方法で使用できます。 問題解決のタイプは、リレーショナル データベースに見られるものとは大きく異なります。 たとえば、OrientDB は、NoSQL データベースと非 NNN データベースを組み合わせたマルチモデル データベースです。 フルスケールのリレーショナル データベースには、複数のエンティティとリンク テーブルに加えて、多くのエンティティとリンク テーブルを含めることができます。 各エンティティ (個人) は独自の行で表され、各エンティティの列は複数の行にまたがっています。 列データベースは、各列を個別に格納するセクションに分割されているため、関連する列が少ない場合でも高速にスキャンできます。 インデックスは行番号を表すために使用され、列データベースはデータを表すために使用されます。
NoSQL データベースの一種であるキー バリュー ストアは、最も複雑度が低くなります。 これらは日常のドキュメントを保存することを目的としており、複雑なクエリや計算を処理できます。 データが意味のある構造でない限り、ドキュメント ストアでは正規化は必要ありません。 グラフィカル データベースの目標は、エンティティ間の関係を効率的に格納することです。 グラフ データベースの 2 つの主な機能は、データを整理することです。 ノードはエンティティ自体として定義されます。 2 つのエンティティの関係は、独自の一連の特性を持つ線によって特徴付けられます。 ドキュメント ストアとキー バリュー ストアは、ACID を維持すると主張する Neo4j のようなグラフ データベースではなく、BASE に準拠しています。
Nosqlデータベースのデータモデルを駆動する要因はどれですか
特定の種類のクエリをサポートするものなど、アプリケーション固有のアクセス パターンは、通常、NoSQL データ モデリングの基盤です。
Nosql データベース ダイアグラム
Nosql データベース図は、Nosql データベースの構造を示す図です。 Nosql データベースのデータを視覚化し、データ間の関係を理解するために使用できます。
ER やクラス図と同様の名前や制約を持つ NoSQL データ モデリング図を使用することはできません。 NoSQL のリレーションシップに関するルールは、開発者のプロセスを簡素化するために緩和されています。 モデリングを行っている場合は、読み取り操作と書き込み操作を事前に計画することをお勧めします。 同じ情報が含まれるドキュメントは 2 つまでにし、同じドキュメントへの参照を含めないようにしてください。 多くのアイテムは時間の経過とともに増加し続け、その ID を参照として製品に埋め込んだり追加したりすることができなくなります。 または、別のコレクションを作成して複数のトランザクションを整理したり、グループ内で行われたすべてのトランザクションに一意の識別子フィールド (id トランザクションなど) を配置したりすることもできます。 SQL データベースと NoSQL データベースは、名前と設計原則の点で似ています。
この目的のために、読みやすくするために、図で使用されている記号を常に含める必要があります。 1 つの製品で多くのトランザクションを実行でき、その製品の要件は異なります。 アプリケーションの開発が進むにつれて、この基本図を修正する必要が生じる場合があります。
Nosql データベース設計とは?
NoSQL 検索データベースは、アルゴリズムを使用して半構造化データを分析データに変換できるという考えに基づいています。 データモデルの使用が必要です。 リレーショナル モデルは、データをテーブルに変換した後、行と列を含むテーブルを生成します。 テーブル、行、列、インデックス、およびテーブルと他のデータベース要素との間の関係はすべて、スキーマによって指定されます。