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NoSQL と SQL: XNUMX つの主な違い – DATAVERSITY

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NoSQL と SQLNoSQL と SQL

NoSQL と SQL は、デジタル データの保存と管理に使用されるデータベースの XNUMX つの主要な形式であり、それぞれに利点と欠点を裏付ける重要な違いがあります。 SQL はリレーショナル データベースを扱い、NoSQL は非リレーショナル データベースを扱います。 どちらの方法もデータを効果的に保存しますが、スケーラビリティ、関係、言語、データベース設計が大きく異なります。 NoSQL データベースと SQL データベースの違いを理解すると、組織の特定のニーズに最適なテクノロジーを選択するのに役立ちます。

たとえば、アプリを構築するときは、ニーズ (および予算) に応じて最適なデータベース テクノロジを選択することが重要です。 アプリ開発者は通常、大量のスループット (システムを通過するデータ) が必要な場合に NoSQL データベースを選択します。 ただし、アプリケーションのデータの正確性と ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) への準拠が必要な開発者は、リレーショナル データベースを選択するでしょう。

これら XNUMX つのモデルは、過去数十年にわたって大幅に進化しました。 着実に増加するデータ量（特に 非構造化データ）は、開発における重要な機能です。 ストレージ容量と処理能力の増加、および分析の使用の拡大により、これら XNUMX つの根本的に異なるデータベース テクノロジへの関心が高まっています。

SQL と NoSQL はどちらも成熟したデータベース設計であり、さまざまなツールやサポート ソフトウェアが備えられています。

SQL は構造化クエリ「言語」という概念でした。 最初に開発された 1970年代にエドガー・コッドによって作られました。 構造化クエリ言語はリレーショナル データベースで動作するため、習得が非常に簡単です。 列と行を使用するコッドの設計は当時の大きな革新であり、コンピューター サイエンスの学位を持たない人でもコンピューターにアクセスできるようになりました。

NoSQL の概念としては、 開発された 1998年にカール・ストロッズによって。 これは、人々が Web データに関して抱えていた問題、つまり非構造化データとより高速な処理への要望に応えて誕生しました。 (NoSQL は通常、「SQL だけではない」という意味に翻訳されます。) データの整理と取得に SQL を使用するのではなく、JSON、YAML、XML、またはバイナリ スキーマを使用します。 NoSQL は、大量のデータに対処しようとしていた Amazon、Facebook、Google によってすぐに採用されました。 

SQLとの違い NoSQL

NoSQL データベースと SQL データベースの主な違いは、データベースの構築方法、データの保存方法と配置方法、使用する構造と形式です。 速度、制限、可用性などの機能に基づいて XNUMX つを比較すると、ニーズに最も適したデータベースの種類を決定できます。 さらに、次のことも考慮してください。

1. さまざまな建築デザイン - ビジネスと研究

SQL (リレーショナル) データベース 理想的です 頻繁に変更されず、厳格な国際標準への準拠が必要で、標準化されたビジネストランザクションを記録したいビジネスモデルに対処する場合。 リレーショナル モデルは、データ ファイルとデータの関係の両方を統一された方法で処理するように設計されています。 リレーショナル データ モデルの強みは、共通の統一言語を使用していることです。 

非リレーショナル (NoSQL) データベースは、絶えず変化するデータ要件、大量のトラフィック、さまざまなデータ タイプを扱う組織に最適です。 NoSQL データベースは関係を確立しません。 NoSQL システムは結合テーブルに依存せず、サポートすることもできません。 その代わりに、いくつかあります さまざまなスキーマ設計、キーと値のデータベースからグラフ データベースに至るまで。 一部の NoSQL システムは「マルチモデル」スキーマをサポートします。これは、複数のタイプのデータ スキーマで動作できることを意味します。

リレーショナル データ モデルは、限られた量のデータでビジネス プロセス、インターネット通信、研究をサポートするように設計されています。 非リレーショナル データベースは、主に膨大な量のデータ (ビッグ データが通常のデータ量になるまではビッグ データと呼ばれていました) を調査するために設計されており、ビジネス トランザクションの実行にも適応できます。 

2.データストレージ

SQL データベースは通常、制限された機能を提供します データストレージ – ビジネス記録を保存するには十分ですが、外部ソースから取得した大量のデータを含む研究には不十分です。 SQL では、各レコードは、より大きなファイル内に含まれる固定サイズのデータ​​ ページを使用して保存されます。 データ ページには、行サイズに基づいて複数のデータ行が含まれます。 データ ページは通常 XNUMX キロバイトをサポートしますが、実際のサイズは異なる場合があります。  

NoSQL モデルは、分散データベース システム、つまり複数のコンピューターを備えたシステムを使用します。 データストレージ 追加のコンピューターを使用することで水平方向に拡張できるように設計されています。 この設計により、理論的には無制限のデータ ストレージが可能になり、大量のデータを扱うには NoSQL データベースがより適切な選択肢となります。

SQL ストレージ システムの一元的なデータベース設計と構造化された性質により、格納できるデータの量には制限があります。 NoSQL は、大量のデータを保存するための優れたシステムです。

3. データ形式

データ形式は、データベースがデータを保存および表示する方法を定義するルールとして説明できます。 これらのルールは、日付、数値、文字列、バイナリ データなど、さまざまなデータ型に適用できます。 データフォーマット データの並べ替え、フィルタリング、集計の方法に影響を与えます。 

データ形式の例には、PDF、XML、RTF SPSS、jpg / jpeg、gif、png、tiff、mpeg、mp4、Stata、Excel、QuickTime、AVRO、CSV、JSON、プロトコル バッファー、ORC などがあります。

4。 セキュリティー 

SQL データベースにはさまざまな種類があり、その多くには暗号化や認証などの堅牢なセキュリティ機能が備わっていますが、そうでないデータベースもあります。 さまざまなデータ セキュリティ ツールが利用可能です。 

NoSQL データベースは場合によっては弱い場合があります セキュリティシステム SQL データベースよりも。 多くの場合、データ暗号化やユーザー認証に使用される組み込み機能が欠如しています。 (SQL データベースのセキュリティ機能をサポートおよび使用できる NoSQL データベースがあります。)

5. 柔軟性

NoSQL データベースは、さまざまな種類のデータを XNUMX か所に保存できるため、SQL データベースよりも優れたストレージの柔軟性を提供します。 そのため、より複雑なデータ構造を必要とするアプリケーションに最適です。 さらに、NoSQL データベースは迅速かつ簡単に拡張できるように設計されているため、大規模プロジェクトに適しています。

SQL は、さまざまな種類のデータを保存するという点で NoSQL ほどの柔軟性を提供しませんが、互換性のあるビジネス指向のソフトウェア プログラムの数においてはより高い柔軟性を提供します。

SQL の使用例

SQL を使用したリレーショナル データベースは、理解しやすく使いやすいため人気があります。 これは、単純な英単語や用語で表されるコマンドを受け入れるように設計されており、データを他のアプリケーションにコピーするのではなく、データが保存されている場所から直接アクセスできるためです。 SQL データベースは、以下にリストされているアクティビティやその他多くのアクティビティをサポートできます。

  • マーケティング： マーケティング目的において、ファーストパーティデータの重要性が高まっています。 ファーストパーティ データ (顧客から直接収集されたデータ) は通常、サードパーティ データ (外部リソースから購入したデータ) よりもデータ量が少なく、多くの場合社内に保存されます。 サードパーティ データの利用がますます少なくなっているため、ファーストパーティ データがマーケティングに使用されています。 SQL データベースがファーストパーティ データに対して提供する関係の編成は、次のような場合に非常に役立ちます。 マーケティング 目的。 SQL は、マーケティング チームが顧客をターゲットにし、組織によって直接収集された顧客データに基づいたプロモーションをリリースするのを支援します。 
  • ファイナンス： 企業は多くの場合、 財務データ データベースは安全であると考えられており、簡単にアクセスできるためです。 このデータは、データに基づいた意思決定を行うときに調べることができます。 四半期の売上データを分析して、来年の予測を立てることができます。 さらに、販売低迷期間を特定して、その再発を防止することもできます。
  • 健康管理： SQL は現在、臨床データベースに保存されている患者情報の分析に使用されています。 SQL は電子医療記録を簡単に管理できるため、医療提供者は患者の記録を取得および更新し、患者に関するレポートを作成できます。 ヘルスケアにおける SQL を使用すると、ヘルスケア分析を実行し、患者のデータを監視して、介入が必要な可能性のあるパターンを特定できます。

NoSQL の使用例

NoSQL は、研究や急速に変化する大量のデータの処理において企業が直面する規模と柔軟性の課題に対するソリューションを提供します。 モノのインターネット、ソーシャル ネットワーク、リアルタイム分析、ビジネス インテリジェンスの収集に使用できます。 NoSQL データベースは、基本的な大規模研究のほかに、以下に挙げる取り組みやその他の取り組みもサポートできます。

  • モノのインターネット： 現在、スマートフォン、Fitbit、家電製品から工場、病院、自動車に設置されているシステムに至るまで、数十億台のデバイスが使用されています。 インターネットに接続されている NoSQL データベースによって処理されます。 これらのデバイスは、環境、デバイスの位置、人の心拍数、製品の動きなどに関するデータを受信します。このデータは、小売、製造、ヘルスケア、その他多くの分野の組織で使用できます。
  • リアルタイム分析： 有用なデータをリアルタイムで抽出する NoSQL の機能は、現代のデータ駆動型ビジネスにとって必要不可欠なものになっています。 リアルタイム分析 「現在のデータ」に即座に反応することで、業務効率を高め、コストを削減し、利益を増やすために使用できます。 NoSQL はリアルタイム分析用に設計されています。
  • コンテンツ管理： 現代のビジネスでは、ユーザーや顧客に豊富な情報コンテンツを提供することが不可欠になっています。 ただし、このコンテンツはテキストや構造化データに限定されません。 コンテンツ管理 音声、ビデオ、画像、プレゼンテーションなど、さまざまな形式の半構造化データや非構造化データも含まれます。 さまざまなデータ形式を扱う組織にとって、NoSQL データベースは非常に便利です。 

SQL と NoSQL の未来: NewSQL

NoSQL はトレンドになっていて人気が高まっていますが、SQL の代替として使用することはできません。 SQL データベースは日常のビジネス活動に定着しており、統一された標準を提供しています。 リレーショナル データベースは、今後数十年にわたってビジネスの主力であり続けるはずです。

一方、NoSQL は依然として進化しており、新しい用途が見つかっています。 これは成熟したテクノロジーですが、その開発はさまざまな方向を向いており、標準化されていません。 

SQL と NoSQL を組み合わせるソリューションの XNUMX つは NewSQL と呼ばれます。 NewSQL データベースは、NoSQL データベースと SQL データベースの両方の利点を XNUMX つのプラットフォームに統合しようとします。 NewSQL はまだ比較的新しい概念であり、今も進化しています。 NoSQL と同様、NewSQL データベースにはさまざまな特徴や機能を備えたさまざまなアーキテクチャ モデルがあります。 

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