今日のデータ駆動型の世界では、テクノロジは急速に変化しており、データベースも例外ではありません。 現在のデータベース市場では、何百ものデータベースが提供されていますが、それらはすべて、データ モデル、使用法、パフォーマンス、同時実行性、スケーラビリティ、セキュリティ、および提供されるサプライヤー サポートの量が異なります。
データベースの選択は、別のクラスの課題です。 ビジネスに適したデータベースを選択するのは簡単なことではありません。 十分な情報に基づいてデータベース テクノロジを厳密に選択するには、次の詳細な知識が必要です。
- ビジネスニーズの理解
- 技術評価
- スキルセットのマッピング
ビジネスニーズを理解する
検討しているデータベースの種類に関係なく、最初の重要なステップはビジネス ニーズを定義することです。 小規模な購入の場合、このステップには他のスタッフとの簡単な会話が含まれる場合がありますが、大規模でミッション クリティカルなソフトウェアの場合は、数か月かかる場合があります。
データベース選択プロセスの主な推進要因には、次の質問への回答が含まれます。
- ビジネスアプリケーションとは何ですか？
- 保存しようとしているデータの性質は何ですか?
- どの程度のデータ増加が予想されますか?
- データベースがダウンした場合、どのような影響がありますか?
- データアクセスの頻度は?
- この試験は ACID あなたのビジネスはプロパティを必要としますか?
例を考えてみましょう。アプリケーションがデータの動的コンテンツを保存する柔軟性を必要とする場合、 リレーショナルデータベース、むしろドキュメントストアまたはキー値データベースを好むかもしれません。
非構造化データに対するビジネスの需要には、S3 オブジェクト ストア、ファイルベースのシステムなど、さまざまな種類のデータベースがあります。
技術評価
どのデータベースでも、データの書き込みと再度の読み取りがサポートされています。 一部のデータベースでは、任意のフィールドでクエリを実行できます。 迅速な検索のために索引付けを提供するものもあります。 アドホック クエリをサポートするものもあれば、クエリを計画する必要があるものもあります。 非常に多くの異なるデータベース システムが存在する単純な理由は、任意のシステムが一度にすべての望ましい特性を達成することができないためです。
データベース選択プロセスにとって重要な一般的なユニバーサル データベース コンポーネントには、次のものがあります。
- ストレージエンジン
- クエリ プロセッサ
- クエリ言語
- メタデータ カタログ
- 最適化エンジン
- シャーディングまたはパーティション
- データ可用性
- スケーリング
データベースを選択する場合、技術的な評価は重要な部分であり、データベースのパフォーマンスは内部に構築されたものに依存します。
ストレージ エンジン: ストレージ エンジンは、データを格納するために OS レベルでファイル システムと対話するデータベース管理システム (DBMS) のコア コンポーネントです。 基になるデータと対話するすべての SQL クエリは、ストレージ エンジンを通過します。
クエリ プロセッサ: これは、ユーザー クエリとデータベースの間の仲介者です。 クエリ プロセッサは、ユーザーのクエリを解釈し、適切な機能を実行するためにデータベースが理解できる実行可能なコマンドにします。
クエリ言語: データベースの作成から単純なデータの挿入または取得まで、データベースと対話するには、データベース アクセス言語が必要です。 多くのクエリ言語では、特定のタスクに従って、クエリ言語の機能をさらに分類できます。
- データ定義言語（DDL）： これは、データベース スキーマの定義やデータベース オブジェクトの構造の変更に使用できるコマンドで構成されています。
- データ操作言語 (DML): データベース内のデータを直接扱うコマンド。 全て CRUD操作 DML に分類されます。
- データ制御言語 (DCL): これは、データベースの権限とその他のアクセス制御を扱います。
- トランザクション制御言語（TCL）： 内部データベース トランザクションを処理するコマンド。
メタデータ カタログ: これは、データベース内のすべてのオブジェクトの集中カタログです。 オブジェクトが作成されると、データベースは、メタデータ カタログを使用して、そのオブジェクトに関するメタデータと共にそのオブジェクトの記録を保持します。
シャーディング： シャーディングは、単一のデータセットを複数のデータベースに分散し、複数のマシンに保存できる方法です。 これにより、大規模なデータセットを小さなチャンクに分割して複数のデータ ノードに保存できるため、システムの総ストレージ容量が増加します。 シャーディングは次のとおりです。
- キーベースのシャーディング/ハッシュ シャーディング
- 範囲ベースのシャーディング
- 辞書ベースのシャーディング
パーティション： パーティションは、パーティション キーを使用してデータを何らかの論理形式に分割します。 通常、データベースのパーティション分割は、管理性、パフォーマンス、または可用性の理由で行われます。
データの可用性： データベースの高可用性は、アプリケーションの高可用性の重要な要素ですが、それだけではありません。 状況によっては (地域的な災害やシステムの破損など)、適切なバックアップと復元のメカニズムが必要になります。 ここでも、すべてのデータベースが同じレベルの機能を提供しているわけではありません。
スケーリング： スケーラビリティは、システムの弾力性を表します。 これは、システムが成長する能力を指します。 それに応じて、スケールダウン、スケールアップ、スケールアウトできます。 優れたスケーラビリティにより、将来のダウンタイムから保護され、サービスの品質が保証されます。 水平方向のスケーリングとは、リソースのプールにマシンを追加することによるスケーリング (「スケールアウト」とも呼ばれます) を意味し、垂直方向のスケーリングとは、既存のマシンに能力 (CPU、RAM など) を追加することによるスケーリング (「スケーリング」とも呼ばれます) を指します。上"）。
垂直スケーリングでは、データは XNUMX つのノードに存在し、スケーリングはマルチコアを介して行われます。たとえば、マシンの CPU リソースと RAM リソースの間で負荷が分散されます。
スキルセットのマッピング
適切なガイダンスなしに未知のテクノロジーに対処すると、一般に不確実性が高まります。 適切な技術サポートなしで複雑なデータベースを扱っているとしたら、それは悪夢です。 一般的に、人々は安定した人気のあるデータベースを好みます。その主な理由は、市場に適切なサポートとリソースがあることです。
データベース評価の最も重要な部分は、適切なデータベースを選択する前に、利用可能なスキル セットを評価し、組織内で不足しているスキルを見つけることです。 以下は、非技術的評価のためのいくつかの重要な基準です。
- 技術の人気
- サポートする機能
- 製品のコスト
- ナレッジ ベースまたはテクニカル サポート
- 利用可能なリソースとヘルプ
- エンジニアの可用性とそのコスト
サービスとしてのデータベース
DBaaS（サービスとしてのデータベース）は、 クラウドコンピューティング 物理ハードウェアへのセットアップ、ソフトウェアのインストール、またはパフォーマンスのための構成を必要とせずに、ユーザーがデータベースへの何らかの形式のアクセスを使用してセットアップ、操作、管理、およびスケーリングできるようにするマネージド サービス オファリング モデル。
クラウド サービス プロバイダーは、次の XNUMX つのカテゴリでデータベース サービスを提供します。
- RDBMS
- NoSQL
- DW
一般的な DBMS オファリングには次のものがあります。
サービスとしてのデータベースの利点
機敏： クラウド DBaaS アプリケーションは本質的に俊敏であるため、ビジネスやテクノロジーの進歩に応じたアップグレードにシームレスに適応します。 DBaaS を使用すると、データベース リソースを迅速にプロビジョニングして、最小限の時間で新しいコンピューティング リソースとストレージ機能を提供できます。
データを保護する: セキュリティは、DBaaS ドメインにおける最も重要な課題の XNUMX つです。 ますます多くの企業がクラウドでデータをホストするため、DBaaS プロバイダーがデータ リソースへの不正アクセスを防止し、サードパーティ プラットフォームに保存されたデータの悪用を禁止し、データの機密性、整合性、および可用性を確保することが重要です。
ビジネスニーズに応じた拡張: DBaaS モデルは、自動化された動的スケーリングを提供します。 DBaaS プロバイダーは、ワークロードの変化に適応し、サービスを中断することなくピーク時にリソースを増やしたり、ピーク時以外の使用時に割り当てるリソースを減らしてコストを削減したりすることで、負荷の変動を管理できます。 ユーザーは、ストレージとコンピューティング容量をすばやく追加して、高い処理要求を満たすと同時に、需要の変動時にシステムがどのように動作するかについての使用しきい値ポリシーを定義することもできます。
高可用性： ペースの速い今日のデジタル世界では、24 時間年中無休の稼働時間を維持することは、現代のビジネスにとって必須です。 停止は収益の損失に正比例します。 デジタル トランスフォーメーションがますます重要になるにつれて、アプリケーション サービスをダウンタイムなしで 7 時間 24 日稼働させることがますます重要になっています。
運用効率の向上: DBaaS はサービスであるため、一度に XNUMX つのノードで小規模に開始し、ビジネスを中断することなく規模を拡大できます。 組織は成長に合わせて拡張できるため、コスト効率が大幅に向上します。 一度に XNUMX つ以上のノードを追加し、不要になったリソースをスピンダウンすることで、IT チームはコストのかかる超過を防ぐことができます。
まとめ
ビジネス ニーズに適したデータベースを選択する場合、複数の評価プロセスがあります。ビジネス ニーズから運用管理まで、スキル セット マッピングから技術試験までです。 適切なツールと技術を使用することで、運用効率が向上し、混乱が少なくなります。 何千もの利用可能な選択肢から最適な選択肢を XNUMX つ選択することは容易ではなく、熟練した人材と対象分野の専門家が必要です。
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- 情報源： https://www.dataversity.net/how-to-select-the-right-database/
