ほとんどのデータベースは、リレーショナルまたは非リレーショナルに分類されます。 非リレーショナル データベースは「NoSQL」とも呼ばれます。これは Not Only SQL の略で、両者の主な違いは情報の保存方法です。 非リレーショナル データベースは、データを非表形式で格納し、SQL に基づく一般的なリレーショナル データベース設計よりも汎用性があります。 リレーショナル データベース管理システムによって提供される典型的なリレーショナル モデルには準拠していません。 ここでは、非リレーショナル データベースがどのように動作するかを例とさまざまなタイプで理解することができます。
非リレーショナル データベースとは
非リレーショナル データベース (NoSQL データベースとも呼ばれます) は、データが非表形式で格納されるという点で、標準のリレーショナル データベースとは異なります。 ドキュメントは、さまざまな形式のさまざまな種類の情報を含む一方で、非常に完全なものになる可能性があります。 非リレーショナル データベースは、多くの種類の情報を同時に取り込んで整理できるため、リレーショナル データベースよりもはるかに柔軟です。
非リレーショナル データベースは、膨大な量の複雑で多様なデータを整理するためによく使用されます。 たとえば、大規模な店舗には、名前、住所、注文履歴、クレジット カード情報など、顧客のすべての情報を含む独自のドキュメントを保持するデータベースがある場合があります。 形式は異なりますが、この情報はすべて同じドキュメントに保存できます。
非リレーショナル データベースは、多くの場合、リレーショナル データベースが頻繁に行うように、応答を取得するために複数のテーブルを参照する必要がないため、より高速です。 したがって、非リレーショナル データベースは、急速に変化するデータの格納や、さまざまなデータ タイプを処理するアプリケーションに適しています。 それらは、迅速に変更でき、膨大な量の複雑で構造化されていないデータに対応できる動的データベースを必要とする、急速に開発されるアプリケーションをサポートするために使用できます。
プロジェクトを開始するときは、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの違いを評価して、プロジェクトの最適なソリューションに関する知識を深めてください。 また、両方のアプリケーションを個別に検討し、どちらを選択するかを検討することもできます。
非リレーショナル データベースの種類
「非リレーショナル データベース」という用語は、実際には XNUMX つの異なるタイプのデータベースを指します。 XNUMXつのタイプは次のとおりです。
＃1。 グラフデータベース
各データはノードとして保持され、エッジと呼ばれるノード間の関係も同様に重要です。 グラフ データベースは、一見接続されていないように見える膨大な量のデータ ポイントを評価し、それらのポイント間のリンクを発見するのに特に適しています。 一部のアプリケーションには、詐欺を検出する必要がある金融会社、病気の進行をよりよく理解する必要がある医療従事者、そしてもちろん、ユーザーのやり取りを管理する必要があるソーシャル ネットワークが含まれます。
＃2。 キー バリュー ストア
データの各項目には、値に対応する個別のキーがあります。 このデータベースの構造は、概念的には Javascript オブジェクトや Python 辞書に非常に似ています。 多くの場合、キー値データベースは非常に高速です。 それらを使用して、非常に多様で、あらゆる種類のスキーマが欠けている可能性が高いデータを保存します。 キー値データベースは待ち時間が非常に短いため、キャッシング、メッセージ キューイング、ユーザー プロファイルの管理などのアプリケーションに最適です。 一般的なキー値データベースには、Redis と Amazon DynamoDB が含まれます。
＃3。 ドキュメント指向のストア
ドキュメント データベースは、これら XNUMX つの中で最も用途が広いと思われます。 各データは、通常は JSON 形式のドキュメントとして保存され、クエリに使用できるキーが含まれます。 各ドキュメントは、固有の形状を持つ場合があります。 さらに、各ドキュメントは異なる構造を持つことができますが、ドキュメントのコレクションを形成する機会もあります。 これらのコレクションは階層的に構造化できるため、柔軟性を犠牲にすることなくリレーショナル クエリを実行できます。
ドキュメント データベースは、オンライン ショッピング カート、ゲーム、コンテンツ管理など、さまざまな状況で使用されます。 MongoDB や Amazon DynamoDB などのドキュメント指向データベースはよく知られている例です。 Amazon DynamoDB はハイブリッドであるため、キー値データベースとドキュメント指向データベースの両方に分類されます。
＃4。 ワイドカラム データベース
各データ ポイントは、テーブルのような構造で保存されます。 リレーショナル データベースは、ワイドカラム データベースに最も似ています。 ただし、データは構造化されていない可能性があり、厳密なスキーマに従う必要はありません。 幅の広い列のデータベースは、キーと値のデータベースとリレーショナル データベースのクロスです。 データの各項目には、行ごとに異なる列タイプのセットに対応する一意のキーが割り当てられます。
さまざまな列の種類を持つ多数のデータ ポイントがある場合、通常、この形式のデータベースが使用されます。 たとえば、IoT デバイスからのレコードには、頻繁にエントリが含まれますが、さまざまなデータの種類が含まれる可能性があります。 Cassandra と HBase は、ワイドカラム データベースの優れた代替手段です。
非リレーショナル データベースを使用する利点
今日のアプリケーションは、ますます複雑化する顧客とユーザーのデータを大量に取得して保存しています。 もちろん、企業にとってのこのデータの価値は、分析の可能性にあります。 非リレーショナル データベースを使用すると、大量の異種データであってもパターンと価値を明らかにできます。
非リレーショナル データベースには、次のようなさまざまな利点があります。
＃1。 大規模なデータセットの編成
ビッグ データの時代の非リレーショナル データベースは、膨大な量の情報を格納できるだけでなく、大きなデータセットを簡単にクエリすることもできます。 非リレーショナル データベースには、規模と速度の点で大きな利点があります。
＃2。 適応可能なデータベース拡張
データは固定されていません。 より多くのデータが収集されると、非リレーショナル データベースはこれらの新しいデータ ポイントを吸収し、既存のデータのデータ型に適合しない場合でも、新しいレベルの粒度で既存のデータベースを強化します。
＃3。 いくつかのデータ構造
今日、ユーザーから収集されるデータは、数字や文字列から、写真やビデオの素材、メッセージの履歴に至るまで、さまざまな形式をとっています。 データベースは、これらのさまざまな情報形式を格納し、それらの関係を理解し、詳細なクエリを実行できる必要があります。 非リレーショナル データベースでは、格納されている形式に関係なく、同じドキュメント内でさまざまな種類の情報を組み合わせることができます。
＃4。 クラウド対応
非リレーショナル データベースは非常に大きくなる可能性があります。 また、状況によっては指数関数的に成長する可能性があるため、成長に合わせて拡張できるホスティング環境が必要です。 クラウドはその固有のスケーラビリティにより、非リレーショナル データベースに適したホームです。
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの違いは何ですか?
非リレーショナル データベースとは何かをさらに理解するには、まずリレーショナル データベースを定義します。 リレーショナル データベースは、データの各項目を特定の方法で配置する必要があるデータ ストレージの一種です (通常、上記の架空のアイスクリーム スプレッドシートのように、テーブルを使用します)。 データの各部分は、スプレッドシートの行に似ています。事前に列の型を定義し、データを正規化して、各行に各列のエントリまたは null 値が含まれるようにします。
リレーショナル データベース内のデータの種類ごとに、独自のテーブルが必要です。 たとえば、ホテルにはゲスト用のテーブルと予約用のテーブルがあります。 ゲスト テーブルの各エントリには、guest_ID、名前、住所などの同一のプロパティ セットが含まれます。 一方、テーブル内の各予約レコードには、属性 ID、stay_date、および guest_id があります。
ブッキング テーブルの最後のプロパティ (guest_id) は、実際にはゲスト データベース内の行への参照であることに注意してください。 複数のテーブル内のデータ間のこのタイプのリンクは、異なるデータ タイプを接続する方法です。 SQL (Structured Query Language) がリレーショナル データベースで機能するのは、これらのタイプの関係と柔軟性のないテーブル アーキテクチャのためです。
ホテルが特定の訪問者のすべての予約について知りたい場合、ルックアップでは両方のテーブルにアクセスする必要があります。 一方、非リレーショナル データベースには、ゲスト (予約を含む) に関連するすべてのデータが XNUMX つのエントリに含まれている場合があり、多くの状況で検索が高速になります。
非リレーショナル データベースを使用する場合
システムに次のいずれかが必要な場合は、非リレーショナル データベースを検討する必要があります。
#1. シンプルさ
リレーショナル データベースは、クエリを実行するために組み立てる必要がある行とテーブルのコレクションです。 別々のノードからテーブルをつなぎ合わせる必要があるため、分散データ クラスターに新たな複雑さのレイヤーが追加されます。 これにより、レイテンシが増加し、パフォーマンスが低下し、システムがより複雑になります。
非リレーショナル データベースには、必要なすべての情報が XNUMX つのドキュメントに含まれており、特定の情報へのリンクが含まれています。 これにより、複雑なレイヤーが取り除かれ、大幅な遅延とスループットが削減され、分散データが簡単になります。
＃2。 可用性とスケーラビリティ
必要に応じてノードを追加および削除できることは、分散データ ネットワークの利点の XNUMX つです。 これは、クラウド プラットフォームでは自動的に行われます。 さらに必要な場合、システムは新しいノードを構築し、そこにデータを複製します。これにより、拡大するラインに対応する追加のキャッシュ レジスターが用意されます。
同時に、データは 99.999% 稼働している必要があります。 割り当てフェイルオーバーを使用すると、サービス ポイントの数を一定に保ちながら、24 つのノードに障害が発生した場合にすぐに代替ノードをスピンアップできます。 これにより、パフォーマンスが保護され、XNUMX 日 XNUMX 時間開いたままになり、消費者は非常に満足します。
＃3。 クイックリリースサイクルの性能
データベース構造は、次のリリースに向けた最も重要なハードルの XNUMX つになる可能性があります。 プロジェクトの開始時に、その要件についてほとんどわかっていないときにセットアップする必要があります。 データの基盤を変更するには、建物の基盤を変更するのと同じ時間と労力が必要です。 これにより、将来のプロジェクトが停止する可能性があります。
スキーマレス データ モデルは、最も柔軟性が高くなります。 データベースの使用をすぐに開始して、次のバージョンにすばやく進むことができます。
＃4。 動的アプリケーション アーキテクチャ
非リレーショナル データベースは、ドキュメント、キー値、カウンター、時系列、グラフ、およびその他のモデルをシームレスにサポートします。 これにより、必要な方法でデータを収集できます。 ドキュメントで発注、グラフで商品やコンテンツをレコメンド、時系列でIoTデータを収集できます。 この適応性は、マイクロサービスの設計や、アプリケーションをデータ要件に合わせて調整する場合に理想的です。
＃5。 ACID データの一貫性
リレーショナル データベースの Marquis 項目は、完全なトランザクション保証です。 データを信頼できない場合、非リレーショナル データベースが提供する機能をどのように活用できますか? 侵害されたデータは、すべての集計を台無しにする可能性があり、信頼するメトリックが正しくなくなり、その情報に基づいて下す判断が危険なものになる可能性があります。
ACID 非リレーショナル データベースは、キッチン シンク以外のすべてを提供します。 ..そしてそれも！ 目標は、ACID を楽しんでもパフォーマンスが低下しないようにすることです。 最も優れた非リレーショナル データベースのみが使用できます。
SQL は非リレーショナル データベースですか?
いいえ、SQL は非リレーショナル データベースではありません。
MYSQL は非リレーショナル データベースですか?
いいえ、MySQL は SQL ベースのリレーショナル データベース管理システムです。
MongoDB は非リレーショナル データベースですか?
はい。MongoDB は、JSON 形式でデータを格納できる非リレーショナル ドキュメント データベースです。
NoSQL または SQL を使用する必要がありますか?
SQL データベースは構造化データに最適ですが、NoSQL データベースは構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを処理できます。 その結果、NoSQL データベースには定義済みのスキーマがなく、代わりにより柔軟な構造を採用してデータ型に対応しています。
結論は、
非リレーショナル データベースに格納されたデータの XNUMX つのアイテムは、同じデータベース内のその隣のデータとは異なるフィールドまたは属性を持つ場合があります。 アイスクリーム味のスプレッドシートを想像すると、各行がほぼ同じように表示されることがわかります。 アイスクリームのフレーバーの名前、ブランド、材料などの列があります。 スプレッドシートの各行には、これらの列のいずれかの値が含まれます。
非リレーショナル データベースは、この形式を採用する必要はありません。 XNUMX つのアイスクリーム フレーバー エントリには受賞歴のあるレシピに関する情報を含めることができ、別のエントリにはフレーバーがお気に入りであると述べた有名人のリストを含めることができ、XNUMX つ目のエントリにはテイスティング ノートを含めることができます。 つまり、非リレーショナル データベースにデータを格納すると、自由度が大幅に高まります。
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参考文献
