NoSQLのようなものはありません！
NoSQLは流行語です。
何十年もの間、人々がデータベースについて話していたとき、彼らはリレーショナルデータベースを意味しました。そして、人々がリレーショナルデータベースについて話しているとき、それらはあなたがエドガーF.コッドの構造化クエリ言語で制御するものを意味しました。他の方法でデータを保存していますか？狂気！それ以外は単なるフラットファイルです。
しかし、ここ数年、人々はこの教義に疑問を投げかけ始めました。人々は、行と列を持つテーブルが本当にデータを表現する唯一の方法であるかどうか疑問に思いました。人々は考え始め、コーディングを始め、データを整理する方法について多くの新しい概念を思いつきました。そして、これらの新しいデータ操作方法用に設計された新しいデータベースシステムの作成を開始しました。
これらすべてのデータベースの哲学は異なっていました。しかし、これらすべてのデータベースに共通していることの1つは、構造化クエリ言語がデータベースの使用に適していないことです。そのため、各データベースはSQLを独自のクエリ言語に置き換えました。そのため、NoSQLという用語は、古典的なリレーショナルデータベースモデルを無視するすべてのデータベーステクノロジーのラベルとして生まれました。
では、NoSQLデータベースの共通点は何でしょうか。
実際、それほどではありません。
次のようなフレーズをよく耳にします。
- NoSQLはスケーラブルです！
- NoSQLはBigData用です！
- NoSQLはACIDに違反しています！
- NoSQLは栄光のキー/バリューストアです！
本当？まあ、これらのステートメントの一部は、一般的にNoSQLと呼ばれる一部のデータベースに当てはまる場合がありますが、1つ1つすべてが少なくとも1つの他にも当てはまります。実際、NoSQLデータベースの唯一の共通点は、SQLを使用しないデータベースであることです。それでおしまい。それらを定義する唯一のものは、それらを互いに区別するものです。
では、NoSQLデータベースの違いは何ですか？
そのため、一般的にNoSQLと呼ばれているデータベースはすべて異なり、それらを一緒に評価することはできません。それぞれを個別に評価して、特定の問題を解決するのに適しているかどうかを判断する必要があります。しかし、どこから始めますか？ありがたいことに、NoSQLデータベースは、さまざまなユースケースに適した特定のカテゴリにグループ化できます。
ドキュメント指向
例：MongoDB、CouchDB
長所：異種データ、実用的なオブジェクト指向、アジャイル開発
それらの利点は、一貫したデータ構造を必要としないことです。これらは、要件、したがってデータベースレイアウトが絶えず変化する場合、または同じに属しているが非常に異なって見えるデータセットを処理している場合に役立ちます。「キー」と「値」と呼ばれる2つの列を持つ多くのテーブルがある場合、これらは調べる価値があります。
グラフデータベース
例：Neo4j、GiraffeDB。
長所：データマイニング
ほとんどのNoSQLデータベースはデータ関係の管理の概念を放棄しますが、これらのデータベースは、いわゆるリレーショナルデータベースよりもさらにそれを採用しています。
彼らの焦点は、他のデータとの関係によってデータを定義することです。他の2つのテーブルの主キーである主キー（およびおそらくそれらの間の関係を説明するいくつかのデータ）を持つ多くのテーブルがある場合、これらはあなたにとって何かかもしれません。
Key-Valueストア
例：Redis、Cassandra、MemcacheDB
長所：既知のキーによる値の高速検索
これらは非常に単純化されていますが、そのため、高速で使いやすくなっています。ストアドプロシージャ、制約、トリガー、およびこれらのすべての高度なデータベース機能が必要なく、データの高速な保存と取得だけが必要な場合は、これらが最適です。
残念ながら、彼らはあなたが探しているものを正確に知っていると想定しています。User157641のプロファイルが必要ですか？問題ありません。マイクロ秒しかかかりません。しかし、16歳から24歳までのすべてのユーザーの名前が必要で、お気に入りの食べ物として「ワッフル」があり、過去24時間にログインした場合はどうでしょうか。頑張ってください。特定の結果に対する明確で一意のキーがない場合、KVストアから簡単に取得することはできません。
SQLは廃止されましたか？
一部のNoSQL支持者は、お気に入りのNoSQLデータベースは新しい方法であり、SQLは過去のものであると主張しています。
彼らは正しいですか？
いいえ、もちろんそうではありません。SQLには適さない問題がありますが、SQLにはまだ長所があります。多くのデータモデルは、互いに参照するテーブルのコレクションとして最もよく表されます。特に、ほとんどのデータベースプログラマーは何十年もの間、リレーショナルな方法でデータについて考えるように訓練されており、この考え方を、それのために作られていない新しいテクノロジーに押し付けようとすることはめったに終わりません。
NoSQLデータベースはSQLの代わりにはなりません-それらは代替です。
さまざまなNoSQLデータベースを取り巻くほとんどのソフトウェアエコシステムは、まだ成熟していません。進歩はありますが、一般的なSQLデータベースで利用できるほど成熟して強力な補足ツールはまだありません。
また、SQLにはさらに多くのノウハウがあります。何世代にもわたるコンピュータサイエンティストは、リレーショナルデータベースに焦点を当てた研究に数十年のキャリアを費やしてきました。それは次のことを示しています。データ用のリレーショナルデータベースを構築する方法は非常によく研究されているトピックであり、一般的に認められている本のベストプラクティスがない一般的なケースを見つけるのは困難です。
一方、ほとんどのNoSQLデータベースはまだ初期段階にあります。私たちはまだそれらを使用する最良の方法を考え出しています。