プロジェクトにおいて関連性と非関連性データベースを決める方法

データ処理にはどのような取り組み方があり、特に注目すべき侧面はどのようなのか？関連付けられたデータベースと非関連付けられたデータベースの違いを把握し、プロジェクトに合わせて適切なデータベースを選択するための情報を得る。

関連付けられたデータベースと非関連付けられたデータベースの違いは何ですか？

プロジェクト用データベースを選択する際に初めに取り組むべき問題です。関連付けられたデータベースと非関連付けられたデータベースの違いを把握することで、要求をより詳細にすることができ、適切な解決策を活用することができます。

データベースは数十年にわたって変化と進化を经験してきました。しかしながら、ほとんどの代表性のある代表者はいずれの種の一つに分類することができます。すべてのチームは通常、非関連付けられたデータベースと関連付けられたデータベースの選択に直面します。今回は、各解決策の主要な特徴を取り上げ、より情報を得ることができるように関連付けられたデータベースと非関連付けられたデータベースの比較を始めます。

• 関連付けられたデータベースは、構造化されたテーブル基盤でデータを格納します。すべてのデータは簡単にアクセス可能で、链接され、関連性をサポートします。
• 非関連付けられたデータベースは、半構造化されたデータを格納するために完全に異なる方法を使用します。厳格な構造を適用しないため、非構造化データ処理により動的なスキーマを導入します。

データベースはデータ構造によって多様化されています。関連型の解決策は、事前に定義されたスキーマを使用してデータを定義および操作します。比較的、非関連型は変更なしにどのようなデータ型も処理できる柔軟性を持っています。

関連型データベースの特徴的な性状は、常に行と列を使用してデータをテーブル形式で保存することです。したがって、データを直接的におよび直感的に表示することができます。同時に、特定の实体に基づいてチームが関連を形成することもできます。ほとんどの関連型データベースではStructured Query Language(SQL)を使用しているため、SQLデータベースとして知られています。

非関連型データベースは、すべてのデータをテーブル形式で保存できるわけではないため、有効な代替手段として出現しました。この種は、関連型の構造と伝統的なSQLスyntaxを従っていないすべてのデータベース型を含んでいます。SQL言語を適用していないということではありません。そのようなデータベースはSQLおよびUnQL(Unstructured Query Language)の両方を使用しています。したがって、この種はNoSQL(Not only SQL)データベースとも呼ばれます。

SQLデータベースがテーブル型に属している一方、NoSQLデータベースはいくつかの分类に分けられます。最も一般的なNoSQLデータベースの種類には以下が含まれます。

• 文書型データベースはJSONのような文書を集め、処理し、取得します。
• キー-値ストアはデータをキー-値の形式で並べ替えます。ここで、キーはユニークな識別子として機能します。
• グラフデータベースはノード、エッジおよび属性の形でデータを表現する単一目的のプラットフォームで構築したり操作します。
• 広範囲列ストアは、データを柔軟な列に組織し、データベースノードおよび複数のサーバーにスプレッドします。同じテーブル内の行に関係なく列の形式を変更することをサポートします。

関連型と非関連型データベースの違いについて、チームは自分たちのニーズに合わせて合理的な解決策を見つける機会を得ました。今日のビジネスは、複雑なクエリを処理するために、大量のデータを集めて処理しています。明らかなプロジェクト要件が決定の基盤を提供します。

主なアイデアは、効率的にデータをクエリすることができるデータベースを選択し、瞬時の結果をサポートすることです。プロジェクトが構造化されたデータを利用しており、ACID準拠を守っている場合、関連型データベースは良い選択肢です。データが未構造化されており、予め定義された条件に適合していない場合、非関連型データベースを選択するほうが良いです。それに続き、最終的な選択に影響を与える他の重要な詳細を見ていきましょう。

関連型と非関連型データベースの利点と欠点

関連型と非関連型データベースの違いについて話していますが、これらのデータベースタイプの主要な利点と欠点に注意を払います。これはチームが選択し、設定された要件に合致するデータベースを選ぶことを大幅に助けます。主なアイデアは、より详しい研究を行い、ビジネスに特化したものをできるようにすることです。データベースの選択は最初から難しいかもしれませんが、より多くの詳細を考慮することで最終的な決定を簡素化することができます。それでは、言及したようなデータベースの種類を見て、その利点と欠点を探りましょう。

関連型データベースの利点

ACID準拠

ACIDの特性は、リレーショナルデータベースを区別し、それを市場の主要な位置に導く。これは、データベース内のトランザクションの信頼性を保証する必要のあるすべての標準を含んでいます。

シンプリシティ

予め定義されたスキーマと単純な構造により、リレーショナルデータベースは非常に簡潔な解決策です。ステートメント query languageを使用するチームにとって、アーキテクチャ的な努力は多くありません。

データ精度

他のデータベースタイプと比較して、リレーショナルデータベースのデータ精度は高く、重複ある情報がないため、データの重複を防ぐことが焦点です。

安全性

テーブル型のモデルにより、機密情報にアクセスを制限するのが容易になり、エラーの可能性を大幅に低下させます。

リレーショナルデータベースの欠点

スケール性

垂直的にスケール可能なため、リレーショナルデータベースには明らかな欠点があります: スケール性が低いこと。厳格な一致性要件が水平のスケールを制限していますが、垂直的なスケールは限界があり、サポートされるハードウェアに大きく依存します。

フレキシビリティ

刚性なスキーマと制約は、利点と欠点を同時に持つことができます。

データの解釈や関連性の認識は簡単ですが、データ構造の変更を実施するのは Complexです。リレーショナルデータベースは大規模または非構造化のデータには適していません。

パフォーマンス

データベースの性能は、データ量、テーブルの复杂性、そしてその数に強く依存しており、これらの領域のどのような増加もクエリの実行時間の増加につながります。

非关系型データベースの利点

水平スケーリング

非关系型データベースの導入により、大規模なデータセットの処理が簡単になりました。また、水平スケーリングは、より多くのデータを取り扱うことができ、成本を低減しながら、チームがアコモデート、管理、および保存することができます。

柔軟性

非关系型データベースは、柔軟なデータスキーマと不変な構造であり、任意のタイプのデータを結合、処理、および保存することができます。これは、構造化されたデータだけを処理する关系型データベースとは異なる独自の特徴です。非关系型データベースは、非構造化データに動的なスキーマを適用します。

高速なクエリ

関連型データベースは複雑なクエリを使用できますが、非关系型データベースのクエリは常に高速です。主な利点は、データを最初にクエリに最適化して保存する方法を取り入れています。また、関連型データベースのように Join を必要としないため、クエリはより速くなります。

簡単なメンテナンス

非关系型データベースは、設定やメンテナンスが簡単で速く行われます。いくつかのデータベースには、開発者がプログラミング言語に似たデータ構造をマッピングすることができます。したがって、開発時間がより短く、エラーが少なくなります。

非关系型データベースの欠点

データの整合性

データの整合性を保ち続けることは、データ要素間の関係を構築することに大きく依存します。非关系型データベースにおいて整合性の方法の欠如は、全体のデータの信頼性、精度、及び完全性を低下させる可能性があります。開発者は、1段階から次の段階にデータを正確かつエラーなしで移行する責任を負います。

コンシステンシティ

スケール性とパフォーマンスに注目して、非关系型データベースはコンシステンシティの問題に焦点を置かないでおり、データの重複を防ぐ必要のある機構を持っていません。したがって、最終的な整合性に基づいています。したがって、大きな量のデータを処理するためには有効ではありません。さらに、データベースの種類が異なる場合、1つのデータベースですべての用途を実現することは困難です。

データ分析

関連型データベースと非関連型データベースを比較すると、後者にはデータ分析に関する機能が较少しています。また、最も単純なクエリに対しても分析を行うにはプログラミングの能力が必要で、多くの場合は一般的なBIツールとの統合が欠けています。

関連型と非関連型データベースを使用する場合

関連型データベースと非関連型データベースを比較すると、一般的な用途について考察することが重要です。市場の慣習や他者の経験を学ぶことで、プロジェクトに适したデータベースを選ぶ際の追加の洞察を得ることができます。明らかに、いずれのカテゴリも特定のニーズや要件によりよく适合する場合があります。チームの課題は、詳細について学び、小さな詳細に至ります。

同時に、使用例に厳密な区別を見つけることはできません。様々なプロジェクトのために成功に導くさまざまなタイプのデータベースが実装されています。関連付けられたデータベースと非関連付けられたデータベースの利弊を知ることは、そこには欠かせません。プロジェクトの特徴や解決策の可用性に詳細に Analysis して、知っておくことができる選択肢を支えることができます。ですので、関連付けられたデータベースと非関連付けられたデータベースのどちらを使用するかについての有用なアドバイスを確認しましょう。

関連付けられたデータベースの使用例

高度に構築されたデータ

プロジェクトが常に変更を伴う場合を除いて、安定したデータ構造が必要です。厳密な、計画された、予測可能なスキーマを活用し、異なるテーブルに分布したデータを処理するのに最適です。また、これによりテストとデータ分析のためにより多くのツールにアクセスできます。組織化された特徴は、より簡単な操作とデータクエリングを可能にします。

安全な環境と一致性

セキュリティと一致性が最優先のゴールである場合、チームは正しい決断をしなければなりません。関連付けられたデータベースは、最新の合规性基準に基づいたデータ処理の必要な機能をサポートしています。このタイプは、ヘルスケア、フィンテック、企業などの場でよく選ばれます。

サポート

广くサポートが利用可能な理由は、市場上に存在する時間の長さによる。必要な expertise を持つチームを急いで見つけるのは通常より速いのは、ほとんどの関連数据库が似た原则を追随しているからであり、それらは他のシステムからのデータの統合や追加のツールの使用においてより効果的である。このようなタイプのデータベースを使用して、チームはさらに多くの製品選択肢を得ることができます。これには、ビジネスインテリジェントツールも含まれます。

非関連数据库の使用案例

非構造化データの大量

非関連数据库を適用する主な理由の1つは、すべてのデータを簡単なテーブルには収めることができないという事です。たとえば、プロジェクトには様々な種類のデータ、如くビデオ、記事、またはソーシャルメディアのコンテンツをサポートする効率的なツールが必要です。したがって、 horizontal scalability をサポートするために多くのデータが非構造化され、必要であれば適切な変更を持ってくることができます。

柔軟な開発環境

急速な積み重ね率は、データの前置定義をせずに迅速に、簡単にデータを集める能力によって説明されます。データは通常、特定の形式に限定されないため、後で処理することができます。多くのチームにとって、非関連数据库は素晴らしい選択肢です、特にプロジェクトの要求が完全に明らかではない場合、または進行段階の変更や更新を計画している場合です。

時間的な優先順位

急速な開発環境は、より早く、簡単に製品を提供することを可能にします。前置的な準備、計画、準備、または非関連数据库の設計が不要であるため、チームはすぐに開発を進めることができます。これは、MVPまたは紧急な製品リリースに適しています。

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市场上的には様々なデータベースタイプがあり、プロジェクトのニーズを満たす適切なアプローチが常にある。もちろん、データベースの選択はプロジェクトによって異なります。また、いくつかのチームは、いくつかのデータベースを結合して、すべての使用例をカバーすることが効果的であると感じています。

人気のあるデータベース: 現在の市場の状況

データベースを選ぶ方法についての質問は、市場の供給を確認することができずには語られません。データベースの選択は、市場の状況と特定のデータベースの人気にも影響を受けるという事実があります。また、他者の成功の経験が良い慣習となることもあります。チームがプロジェクトの规格を定義する限り、市場で利用可能なデータベースについてより詳細な情報を学ぶ準備ができます。

市場のトレンドに合わせることで、チームは最新の情報にアップデートでき、利用する解決策の効率を向上させることができます。市場の急速な成長は、取り仕切るデータベースの種類の多さをもたらしました。現在、利用可能なデータベースの数は300を超えています。なので、データベースをタイプや機能によって多样化することと同様に、人気に基づいて順位を決めることも一般的な慣習です。

関連的なデータベースと非関連的なデータベースを比較していくと、この2つのデータベースタイプの代表者が強い地位を持っていることが言えます。最新のStack Overflow開発者調査の結果に基づいて、最も人気のあるデータベースを見てみましょう。

人気のある関連的なデータベース

MySQL

MySQLは最も知られた関連型データベースの1つです。1995年にリリースされ、機能によって相当な人気を得ています。オープンソースのデータベースには大変良いサポートがあり、ほとんどのライブラリやフレームワークと互換性があります。マルチプラットフォームソリューションを提供するには適しています。SQLクエリに主に使用されていますが、必要であればNoSQLのサポートもあります。

PostgreSQL

PostgreSQLは1996年に最初にリリースされたもう一つの強力なオープンソースの物件関連型データベースです。それに特徴的なのは、行と列ではなくオブジェクト形式でデータを表示することです。PostgreSQLは高い拡張性を持っているため、大きなソフトウェアソリューションに適しています。データベースを再コンパイルする必要はないし、開発者はさまざまなプログラミング言語でコードを書くことができます。

SQLite

SQLiteは2000年にリリースされたもう一つの関連型データベース管理システムです。それに特徴的なのは、サーバーサイドのデータベースだからです。これにより通常はより速く、リクエストはサーバーによってシリアライズされます。また、さまざまなプログラミング言語へのバインディングがあり、IoTや埋め込まれたシステムなどのさまざまなソリューションに使用されています。

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Serverは、1989年にマイクロソフトによって導入された知られた関連型データベース管理システムです。カスタマイズ、インメモリ分析、統合などの独自の機能を持って、そのソリューションを大いに改善しています。また、さまざまな開発ツールとクラウドサービスをサポートしていますが、Windows基盤のサーバー上にしか動かないという不足があります。

人気の非関連型データベース

MongoDB

MongoDBは、2009年に発売された非関連型の解決策で、特に文書指向のデータベースです。JSONlikeのオブジェクトを使用して、異なるタイプのデータを贮蔵することができます。この技術的なソリューションは、集められたデータの処理を必要としないため、関連型よりも速く動くでしょう。通常、構造化されていないUnstructuredとなり、大量のデータを処理するには適しています。

Redis

Redisは、2009年に発売されたインメモリデータストアであり、キー-値データベースとしても使用されます。このオープンソースの非関連型ソリューションは、インメモリデータ構造を採用して、拡張性とクラスタリングをサポートしています。チームが複雑な構造なしに大きなデータセットを贮蔵することができます。Redisは、他のデータストorage solutionと組み合わさるとより良い効果を得ることができます。これは、キャシングレイヤーとして適用できます。

DynamoDB

DynamoDBは2012年にアマゾンが導入した非关系型データベースです。技術の焦点はデータ構造、文書、およびキー-値クラウドサービスのサポートを含みます。高スケーラビリティとパフォーマンスは、このデータベースを選ぶための主要な利点であり、どんな规模でも高性能のアプリを運営することができます。

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機能が良く、市場に最初に出てきたために、关系型解決策はまだ相当な市場占有率を獲得しています。新しい代表者の導入によって、すべての人が利用可能な手法を強化し、新しい解決策を進化させ続けることになります。

データベースを選ぶ方法：关系型データベースと非关系型データベース

異なる種類のデータベースに関する重要な詳細を集めることは、良い選択をするために必要です。明確なプロジェクトの要求に基づいて、チームはデータベースを探し出し、彼らのニーズに応じて解決の効率を支えることにします。重要なのは、両方のデータベースタイプは有効な選択肢であることです。主要な違いに気づいていることが、その選択を大きく助けます。

悪い選択はないのですが、要求をよりよく満たす機会と、より多くの結果を受け取る機会です。上記の要素を考慮して、私たちはまた、データベースを選ぶ方法の主要な側面に焦点を当てることにしました。

データスキーマ

非关系型と关系型データベースの主要な違いは適用されるデータスキーマである。关系型解決策は定義されたスキーマを使用し、構造化されたデータに取り組むことができ、非关系型の解決策は柔軟なスキーマを適用し、構造化されていないデータをさまざまな方法で処理することができる。この要因は、データベース選択の他の独自性を説明することがよくあります。

データ構造

構築は、データを位置づけるための方法をサポートします。チームが关系型アーキテクチャを選ぶ場合、テーブルベースの構造に進めます。テーブル形式は、共通のデータに基づいてリンクと関連付けを行います。非关系型解決策は、キー-値、文書、グラフ、または広範囲のストアなどいくつかの構造に異なるものがあり、これらは、关系型データベースで処理できないデータ構造に代わる Alternatives を提供します。

スケーリング

データベース選択は、非関係型と関係型データベースのスケーリングプロパティに影響を受けることもあります。関係型データベースは、負荷の増加時に单一のサーバで完了することができる垂直スケーリングをサポートします。非関係型解決策は、水平スケーリングが効果的で、より高いトラフィック处理をサポートすることが知られています。

安全性

健全で高度に保護された解決策を活用することは常に重要です。関係型データベースのACIDコンプライアンスは、より安全で、機密情報にアクセスを制限することがより容易になります。非関係型のデータベースタイプは、安全性に比べて低いと考えられますが、優れたパフォーマンスとスケーリング性を知られています。

分析能力

関連型データベースは、データ分析とレポートのためにより効果的だと考えられています。ほとんどのBIツールは、非関連型データベースに対するクエリを許可しませんが、構造化されたデータと共に素晴らしい結果を出します。当然、現在のデータベースの機能を確認することが重要であることに注意してください。多くのデータベースでは、新しい選択肢を導入し続けています。

統合

関連型データベースと非関連型データベースを選ぶ際に考えるもう一つの方面は、それを他のツールやサービスと統合する機会です。チームは、プロジェクトに適用されている他の技術解決策との互換性を確認する必要があります。統合の要求は、すべてのビジネスソリューション間の一貫性をサポートするために剧的に成長しています。

サポートの考量

それぞれの代表者がサポートされている点に注目してください。これにはデータベースの常時の開発と市場上の人気が含まれます。サポートのなさは必ず予期せぬ結果に終わることが多く、しばしば失敗に終わります。プロジェクトに適合するデータベースを選ぶ際に、市場上の割り当ての良い割合を持っていること、強力なコミュニティサポートを持っていること、プロジェクトの需要に応じていることを確認してください。

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明らかに、データベースの選択はプロジェクトごとに異なるが、大纲に記載された需要に対応するだけです。すべてのプロジェクトは異なる視点から取り組むことができます。主な考えは、効率を持ち、記載されたプロジェクト固有の要求を満たすデータベースを選ぶことです。

結論

リレーショナル・データベースと非リレーショナル・データベースを比較する優れた方法は、その核となる側面、主な長所と短所、典型的な使用例を包括的に分析することにある。この記事で収集したすべての詳細を考慮すると、ダイナミックなクエリ、高いセキュリティ、クロスプラットフォームのサポートを求めるチームには、リレーショナルデータベースが良い選択であると結論づけることができる。スケーラビリティ、パフォーマンス、柔軟性を優先するのであれば、非リレーショナルデータベースを選択するのがよいだろう。