リレーショナル データベースまたは非リレーショナル データベース: プロジェクトにはどちらを使用する必要がありますか? よくある質問です。 要件に適したデータベースの種類を選択するときは、XNUMX つの違いを理解することが重要です。
どちらのデータベース タイプも、さまざまな状況やユース ケースで実用的であり、共通点があります。 どちらも広く実装されており、データを保存、アクセス、または分析する必要がある企業や開発者が利用できるさまざまなプロバイダー オプションがあります。 以下に、データ管理のニーズに適したデータベースを選択するための十分な情報に基づいた決定を下すために必要な情報を示します。
リレーショナル データベースとは
すべてのデータベースには、次の機能が必要です。
- 複数のタイプ (理想的にはすべてのタイプ) のデータを保存する機能
- データベース内に格納されたデータへの簡単かつ迅速なアクセス
- 有用性: 保存されたデータは、戦略的なビジネス上の利点や洞察を提供しますか?
つまり、部分的なデータ、アクセスできないデータ、または役に立たないデータのみを格納するデータベースは無意味です。 ビジネス データベースは、運用データと分析データの両方を格納し、それらへのアクセスを提供して、それらの有用性を最大限に高めることができなければなりません。
運用データとは、売上、在庫レベル、人事情報など、ビジネスの日常業務を実行するのに役立つデータを意味します。 通常、分析データは、企業の製品またはサービスに対する顧客または顧客の関与に関連するデータです。 これには、ブログのトラフィック、製品の傾向、または顧客の購入行動に基づく予測に関する情報が含まれる場合があります。 データは生の形式で データウェアハウス またはデータ レイクであり、データベースに転送されると、アクセス可能になり、実用的になります。
リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) は、この豊富なデジタル データを格納してアクセスを提供する XNUMX つの方法です。 RDBMS はデータをテーブルに格納します。 これらのテーブルにはよく似た情報が含まれているため、テーブル間に関係が形成されます。 リレーショナル データベース。 ご想像のとおり、各テーブルには行と列の両方があります。 データは行に格納され、列はこのデータが何であるかを定義します。 XNUMX つの列には固有の定義情報があり、主キーと呼ばれます。 そのキーが別のテーブルで使用されると、それは外部キーと呼ばれ、テーブル間に関係が形成されます。
リレーショナル データベースの開発者と管理者は通常、構造化クエリ言語 (SQL) を使用して、CRUD (作成、読み取り、更新、または削除) 操作を実行します。
一部の分析データは、テーブルへの格納に適さない非構造化形式で到着する可能性があるため、リレーショナル データベースは運用データにはるかに適しています。
リレーショナル データベースの利点
リレーショナル データベースのヘルプ 重複した情報から保護する. 主キーと外部キーを使用すると、データの正確性を保証する関係が構築されます。
データの複製またはレプリケーションの削減 保管コストを削減 データベースの実行に必要なリソースを削減する必要があります。
RDBMS データベースは十分に確立されています。 十分なサポート リレーショナル データベースを設計または使用したい人なら誰でも利用できます。
リレーショナル データベースは、 ACID準拠. ACID は、原子性、一貫性、分離、耐久性の略です。 これは、データベース トランザクションの信頼性を測定する基準です。 たとえば、不適切なクエリまたは変更要求によって、データベース内の他のデータが破損してはなりません。 データは安定していて、失敗したトランザクションの影響を受けないようにする必要があります。
リレーショナル データベースの欠点
リレーショナル データベースは、 特にスケーラブルではない. ビジネスで取り込まれるデータが増大するにつれて、処理しなければならない大量のデータに合わせてデータベースを拡張するのに苦労する場合があります。 Statista が予測していることを考慮すると、 世界は 181 ゼタバイトを生産する 2025 年までにデータの量が増えると、スケーラビリティの欠如は、成長に合わせて俊敏性を維持したい企業にとって真の制限になる可能性があります。
リレーショナル データベースも不足している 柔軟性. 定義上、リレーショナル データベースは、列とテーブルのみに基づく厳格なスキームに従います。 これにより、利点と欠点の両方が提供されます。 最終的には、目的の設計に基づいてデータベースが作成されると、データベースをオフラインにし、すべてのデータを新しい基準に合わせて調整しない限り、後で変更を加える方法がないことを意味します。
リレーショナル データベースが大きくなるにつれて、その パフォーマンスが低下する. これは、多数のテーブルを含む非常に複雑なデータベースでは、クエリの実行に時間がかかり、有用なビジネス インサイトの速度が低下する可能性があることを意味します。
非リレーショナル データベースとは
非リレーショナル データベースは、リレーショナル データベースの構造化されたリレーションシップに重点を置いたデータ管理スタイルを使用しないデータベース タイプです。 非リレーショナル データベースは、テーブル、列、および行に限定されません。 これは、特定のスキーマに従わない非構造化データを処理できることを意味します。 非構造化データには、への返信が含まれる場合があります 自動の 電子メール キャンペーンまたはテキスト メッセージ。 このデータには設定されたパラメーターはなく、多くの場合、企業はビジネス インテリジェンス (BI) ツールを使用してこの非構造化データをふるいにかけ、ビジネスに不可欠な洞察と予測につながるパターンを探す必要があります。
データの表示方法と表示方法に関する一連の定義を含むテーブルは、非構造化データには役に立ちません。 非リレーショナル データベースは、固定スキーマに従わないデータをサポートする代替手段を提供します。
非リレーショナル データベースには複数の種類がありますが、ここでは全体的な概念の長所と短所を示します。
非リレーショナル データベースの利点
非リレーショナル データベースは、 クラウド環境により適している. このタイプのデータベースは、モノのインターネット (IoT) や多数の SaaS やアプリのデバイスからのデータなど、さまざまな種類のデータを処理できます。 これにより、開発者は多種多様なシステムやアプリケーションを簡単に管理できます。
スケーラビリティ 非リレーショナル データベースを使用すると、はるかに簡単になります。 このデータ格納方法は、大量のデータに最適であり、データ型に制限されません。
非リレーショナル データベースは、より大規模で複雑な形式のデータを処理できるため、 より良い実行適切な BI ツールまたは専門のデータ マネージャーと組み合わせることで、より迅速にビジネスにリアルタイムの洞察を提供できます。
非リレーショナル データベースの欠点
信頼性の向上 非リレーショナル データベースでは保証されません。 データを調整すると、他のエントリで問題が発生する場合があります。 これを防ぐために、開発者は、非リレーショナル データベースの作成を少し複雑にして、独自の不測の事態をカスタム コーディングすることを希望する場合があります。
非リレーショナル データベースに関する重要な点は、それらが ACID準拠.
最後に、 サポートが少ない 非リレーショナル データベースで利用できるのは、それほど長く存在していないという理由だけです。 開発者コミュニティはまだ成長を続けているため、この種のデータベースを作成、実行、および維持するのは、より困難な仕事のように思えるかもしれません。
最大の違いは何ですか?
スケーラビリティ: リレーショナル データベースにはいつでもデータ行を追加できますが、 垂直に スケーラブル—追加する列またはテーブルが増えるほど、パフォーマンスが低下します。 非リレーショナル データベースは、はるかに複雑で、パフォーマンスへの影響がはるかに少ない場合があります。
信頼性の向上: リレーショナル データベースは、信頼性の業界標準 (ACID) に準拠しています。 非リレーショナル データベースにはそのような保証がないため、プログラマは信頼性を確保するために独自のコードを開発する必要があります。
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの最大の違いは、 データの構造. リレーショナル データベース内のデータは、テーブル内の事前定義された列の構造と常に一致する必要があります。 たとえば、電話番号の列に誰かの名前を入れることはできませんでした。 テーブルはそれを受け入れません。
逆に、非リレーショナル データベースは、さまざまな方法でデータをフェッチして表示します。 次のセクションで詳しく見ていきましょう。
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースのアーキテクチャ
リレーショナル データベースには、データ、メタデータ (データに関するデータ)、および SQL クエリを変換するコンパイラが含まれているため、データベースはクエリを理解し、必要な情報を提供できます。 データは常に、列と行から構築されたテーブルで構造化されます。
典型的な RDBMS アーキテクチャでは、データベース管理者、データ アナリスト、またはアプリケーション プログラマからクエリが送信される場合があります。
クエリは、クエリ コンパイラまたはアプリケーション プログラム コンパイラを通過する場合があります。 RDBSM には、クエリを変換して RDBMS ランタイム システムを介して実行するクエリ オプティマイザがあります。 データベースのこの部分は、他のアプリからのクエリまたはコマンドを実行し、それに応じてデータを取得します。
また、実行されたクエリや、トランザクションの失敗やシステムのシャットダウンなどの問題を記録するログもあります。 これにより、データ管理者はデータベースがどのように使用されているかを理解し、信頼性の問題に対処できます。
最後に、典型的な RDBSM には、障害後の信頼性を確保するためのリカバリ マネージャが組み込まれています。
非リレーショナル データベース アーキテクチャにはいくつかの種類があるため、さまざまです。 これが NoSQL データベースとも呼ばれる理由です。NoSQL は SQL だけではない、または固定されたスキーマと基準だけではないという意味です。
最も基本的な NoSQL データベースは、 キーと値のデータベース. データ キーはデータ値 (データベース内のエントリ) とペアになっています。 各データ値は、そのデータ ポイントに関連する特定のキーでのみアクセスできます。 これにより、データへの高速アクセスが可能になりますが、格納できるデータの複雑さが制限されます。
ワイドカラムデータベース 基本的に、リレーショナル データベースのより柔軟なバージョンです。 また、列と行の形式で標準の表に従います。 ただし、リレーショナル データベース構造とは異なり、各列には異なる種類のデータを保持できます。 あらゆる種類のデータを保存できますが、フェッチするときに速度が低下する可能性があります。
ドキュメントデータベース おそらく最も柔軟なデータベース アーキテクチャです。 データは、複数のタイプのデータを処理できる JSON のようなドキュメントとして保存されます。 文字列、数値、配列、およびネストされたドキュメントはすべて、ドキュメント データベースに存在できます。 このタイプのデータベース内の XNUMX つのドキュメントに顧客のすべてのデータを保持できるため、その情報を簡単かつ迅速に取得できます。 クエリ API はこのデータをフェッチし、データをフィルター処理する基準と、データの取得後にデータ アナリストが確認する必要があるフィールドを詳細に示します。
ドキュメント データベース内のデータは、高度に整理され、表示しやすく、利用できます。 複数のサーバー間で同じデータを表示できない理由はありません。これにより、組織内のデータ サイロを打破または防止し、アプリ開発の機敏性を大幅に高めることができます。
MongoDB/NoSQL とはどのタイプのデータベースですか?
MongoDBの AWS、Google Cloud、Azure、およびビジネスで使用されるその他のサービスなどの他のクラウド サービスに接続するように設計されたクラウドベースのサービスとしてのデータベースです。 データ セキュリティ、オブジェクト ベースの開発、およびワークロードの分離に重点が置かれています。 しかし、MongoDB はリレーショナルですか、それとも非リレーショナルですか?
MongoDB は、非常にスケーラブルな非リレーショナル データベースです。 膨大な量のデータを保存する必要がある企業向けに設計されており、非リレーショナル データベース アーキテクチャの方が簡単です。 MongoDB は NoSQL データベースです。これは、データがテーブルに格納またはフェッチされるだけではないためです。 具体的には、MongoDB は、企業が事実上無制限の形式のデータを格納できるようにするドキュメント データベースです。
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの比較: どのタイプのデータベースを使用すればよいですか?
使用するデータベースの種類について情報に基づいた決定を下すことは、主な違いを理解することを意味します。
簡単に言うと、どちらのタイプのデータベースもクラウドネイティブ アプリに適していますが、どちらにも長所と短所があります。 リレーショナル データベースはより広く実装されており、ACID 準拠基準を満たしています。 ただし、非リレーショナル データベースは、大量の非構造化データに適しています。非構造化データは、企業が取り込むデータの量が指数関数的に増加するにつれて一般的になりつつあります。
データベースの目標を設定し、関連データのビジネス要件を検討し、それらのニーズに基づいて使用するデータベースのタイプを選択します。使用するデータベースが何であれ、 ロジックモニターと話す 包括的な目標を達成するための最良の方法について データベース監視 既存の IT インフラストラクチャとともに、データの有効性とセキュリティを最大化します。