SQLデータベースとNoSQLデータベースの違い–MySQLとMongoDBの比較

世界中に大量のデータが存在するため、適切なデータベースなしでデータを管理することはほぼ不可能です。今日の市場にはさまざまな種類のデータベースが存在し、ビジネスに最適なデータベースを決定することは大変な作業になる可能性があります。したがって、SQLとNoSQLに関するこの記事では、これら2つのタイプのデータベースを比較して、どちらのタイプのデータベースがユーザーと組織に役立つかを選択できるようにします。

この記事では、次のトピックについて説明します。

• • SQLとは何ですか？
  • NoSQLとは何ですか？
  • SQLとNoSQL
  • SQLとNoSQLの例
  • MySQLとは何ですか？
  • MongoDBとは何ですか？
  • MySQLとMongoDB
  • デモ：テーブルとコレクションに値を挿入します

では、始めましょう、皆さん!!

SQLとは何ですか？

SQL別名構造化クエリ言語は、データベースへのアクセスと管理に使用されるリレーショナルデータベースのコアです。この言語は、テーブル形式の構造化データ形式からデータを操作および取得するために使用され、それらのテーブル間の関係を保持します。関係は次のようになります。

• 1対1の関係とは、表Aの単一の行が表Bの単一の行に関連付けられている場合です。
• 1対多の関係とは、テーブルAの1つの行がテーブルBの多くの行に関連している場合です。
• 多対多の関係とは、テーブルAの多くの行をテーブルBの多くの行に関連付けることができる場合です。
• 自己参照関係とは、テーブルAのレコードが同じテーブル自体に関連している場合です。

では、この記事の次の記事で、NoSQLとは何かを理解しましょう。

NoSQLとは何ですか？

NoSQL、または最も一般的にはSQLデータベースだけでなく、非構造化データの保存と取得のメカニズムを提供します。このタイプのデータベースは、膨大な量のデータを処理でき、動的なスキーマを備えています。そのため、NoSQLデータベースには特定のクエリ言語がなく、関係がないか、ごくわずかですが、データはコレクションとドキュメントの形式で保存されています。

したがって、データベースには「n」を含めることができます コレクションの数と各コレクションには「m」を含めることができます ドキュメントの数。以下の例を検討してください。

上の画像からわかるように、2つのコレクション（従業員コレクションとプロジェクトコレクション）を持つ従業員データベースがあります。現在、これらの各コレクションには、基本的にデータ値であるドキュメントがあります。したがって、コレクションをテーブル、ドキュメントをテーブルのフィールドと見なすことができます 。

さて、SQLとNoSQLとは何かがわかったところで、これらのデータベースが互いにどのように対抗しているかを見てみましょう。

SQLとNoSQL

したがって、この対決では、次の理由に基づいて、これら両方のデータベースを比較します。

1. 1. データベースの種類
   2. スキーマ
   3. データベースカテゴリ
   4. 複雑なクエリ
   5. 階層データストレージ
   6. スケーラビリティ
   7. 言語
   8. オンライン処理
   9. 基本プロパティ
   10. 外部サポート

データベースの種類

SQLはリレーショナルデータベースと呼ばれます 構造化データを定義された行と列に編成し、各テーブルはデータベース内の他のテーブルに関連付けられているためです。

NoSQLは、非リレーショナルデータベースとして知られています 。これは、データがコレクションの形式で保存され、それらの間に関係がないか、ほとんどないためです。

スキーマ

SQLには事前定義されたスキーマが必要です 構造化データの場合。したがって、SQLを使用してデータを抽出および操作する前に、データ構造がテーブルの形式で事前定義されていることを確認する必要があります。

ただし、NoSQLには動的スキーマがあります 非構造化データの場合。したがって、NoSQLデータベースを使用している場合、事前定義されたスキーマは存在せず、データの完全なスキーマは、データの保存方法に完全に依存します。つまり、どのフィールドをドキュメントやコレクションに保存しますか。

データベースカテゴリ

SQLデータベースは t 可能なベースのデータベース 。したがって、「n」個のテーブルを相互に関連付けることができ、各テーブルには、テーブルの各セルにデータを格納する行と列を含めることができます。

ここで、NoSQLデータベースについて説明すると、NoSQLデータベースには次のカテゴリのデータベースがあります。

• ドキュメントデータベース –各キーをドキュメントと呼ばれる複雑なデータ構造とペアにします。多くの異なるキーと値のペア、キー配列のペア、さらにはネストされたドキュメントを含めることができます
• キーバリューストア –これらは最も単純なNoSQLデータベースです。データベース内のすべてのアイテムは、その値とともに属性名またはキーとして保存されます。
• グラフストア –ソーシャル接続など、ネットワークに関する情報を保存するために使用されます。グラフストアには、Neo4JとHyperGraphDBが含まれます。
• ワイドカラムストア – CassandraやHBaseなどのワイド列ストアは、大規模なデータセットに対するクエリ用に最適化されており、行ではなくデータの列を一緒に格納します。

したがって、SQLデータベースはデータをテーブルの形式で保存し、NoSQLデータベースはデータをキーと値のペア、ドキュメント、グラフデータベース、またはワイド列ストアの形式で保存します。

複雑なクエリ

SQLは複雑なクエリ環境により適しています SQLデータベースのスキーマは構造化されており、データが表形式で保存されているため、NoSQLと比較した場合。したがって、外部クエリ内に多くのサブクエリを含むネストされたクエリを適用する場合でも、適切なテーブル名と列名を使用することで簡単に実行できます。

さて、NoSQLデータベースが複雑なクエリに適していない理由 これは、NoSQLデータベースがSQLのような標準言語でクエリされないためです。

階層データストレージ

この要素でデータベースを比較すると、NoSQLは階層ストレージに適しています SQLデータベースと比較した場合。

これは、テーブルの数が増えると、テーブル間の関係を維持する複雑さも増し続けるためです。したがって、このようなシナリオでは、多数の列を含む膨大な量のテーブルを相互に関連付けることはできません。ただし、NoSQLデータベースを検討する場合、この種のデータベースは、JSONデータと同様のデータを格納するキーと値のペアの方法に従うため、階層型データストレージに適しています。

スケーラビリティ

SQLデータベースは垂直方向にスケーラブルです 。 CPU、RAM、SSDなどのハードウェアを最適化することで、データサーバーの負荷を分散できます。

一方、NoSQLデータベースは水平方向にスケーラブルです 。クラスタにサーバーを追加して大量のトラフィックを処理することで、負荷分散を実行できます。

言語

SQLデータベースには特定の言語があります そしてそれはデータベースごとに変わりません。この種のデータベースは、SQL（構造化照会言語）を使用してデータを取得および操作します。

NoSQLデータベースには特定の言語がありません クエリに使用され、データベースごとに異なります。 NoSQLデータベースでは、クエリは主にドキュメントのコレクションに焦点を合わせており、言語はUnQL（非構造化クエリ言語）として知られています。

オンライン処理

SQLとNoSQLを比較すると、この要素に基づいて、SQLデータベースがヘビーデューティートランザクションタイプのアプリケーションに使用されます。 これは、SQLがデータのアトミック性、整合性、および安定性を提供するためです。また、トランザクションの目的でNoSQLを使用することもできますが、それでも高負荷や複雑なトランザクションアプリケーションでは十分に安定していません。したがって、SQLは主にOLTP（オンライントランザクション処理）に使用され、NoSQLは主にOLAP（オンライン分析処理）に使用されることが理解できます。

基本プロパティ

SQLデータベースはACIDプロパティに基づいています （Atomicity、Consistency、Isolation、およびDurability）一方、NoSQLデータベースは BrewersCAP定理に基づいています （一貫性、可用性、およびパーティションの許容範囲）。

最初にACIDプロパティについて説明します：

• アトミシティ ：アトミシティとは、完全に実行された、または失敗したトランザクションを指します。トランザクションとは、データの単一の論理演算を指します。これは、トランザクションの一部が失敗した場合、トランザクション全体が失敗し、データベースの状態は変更されないままになることを意味します。
• 一貫性 ：一貫性により、データがすべての検証ルールを満たす必要があります。簡単に言えば、トランザクションが状態を完了せずにデータベースを離れることは決してないと言うことができます。
• 分離 ：分離の主な目標は同時実行制御です。
• 耐久性 ：耐久性とは、トランザクションがコミットされた場合、電力損失、クラッシュ、またはあらゆる種類のエラーなど、その間に発生する可能性のあるものがすべて発生することを意味します。

CAP定理に移行

Brewers CAP定理によると、データベースは、一貫性、可用性、パーティション許容度の3つの保証のうち最大2つしか達成できません。ここ

• 一貫性： すべてのノードが同時に同じデータを参照します。
• 可用性： すべてのリクエストが失敗した場合に成功するかどうかを保証します。
• パーティションの許容範囲： Gメッセージの損失またはシステムの一部の障害が発生してもシステムが動作し続けるかどうかを保証します。

NoSQLは、一貫性と高可用性を同時に提供することはできません。

外部サポート

SQLは過去40年以上存在しているため、すべてのSQLベンダーが優れたサポートを提供しています。ただし、一部のNoSQLデータベースでは、限られた専門家しか利用できず、大規模なNoSQL展開を展開するにはコミュニティサポートに依存する必要があります。これは、NoSQLが2000年代後半に登場し、人々がまだあまり調査していないためです。

したがって、SQLとNoSQLに関するこの記事でSQLとNoSQLの違いを要約する必要がある場合は、以下の表を参照してください。

表1： SQLとNoSQLの違い–SQLとNoSQL

これで、SQLとNoSQLのこの対決は終わりです。これで、SQLとNoSQLについて多くのことを説明したので、同じ例をいくつか紹介します。

SQLとNoSQLの例

SQLとNoSQLの例は次のとおりです。

現在、SQLとNoSQLで最も人気のあるデータベースは MySQL およびMongoDB 。

次に、SQLとNoSQLに関するこの記事では、MySQLとMongoDBを比較します。ただし、その前に、SQLとNoSQLに関するこのビデオをご覧になることもできます。

SQLとNoSQL– B /WSQLデータベースとNoSQLデータベースの違い|エドゥレカ

SQLとNoSQLに関するこのEdurekaビデオでは、SQLとNoSQLの違いについて説明します。また、MySQLとMongoDBの違いについても説明します。

MySQLとは何ですか？

MySQLは、多くのプラットフォームで機能するオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。多くのストレージエンジンをサポートするためのマルチユーザーアクセスを提供し、Oracleによってサポートされています。そのため、Oracleから商用ライセンスバージョンを購入して、プレミアムサポートサービスを利用できます。

MySQLの機能は次のとおりです。

• 管理のしやすさ –ソフトウェアは非常に簡単にダウンロードでき、イベントスケジューラを使用してタスクを自動的にスケジュールします。
• 堅牢なトランザクションサポート – ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）プロパティを保持し、分散マルチバージョンサポートも可能にします。
• 包括的なアプリケーション開発 – MySQLには、データベースを任意のアプリケーションに埋め込むためのプラグインライブラリがあります。また、アプリケーション開発用のストアドプロシージャ、トリガー、関数、ビューなどをサポートします。 AmazonのRDBMSを理解するには、RDSチュートリアルを参照してください。
• 高性能 –個別のメモリキャッシュとテーブルインデックスのパーティション分割を備えた高速ロードユーティリティを提供します。
• 総所有コストが低い –これにより、ライセンス費用とハードウェア費用が削減されます。
• オープンソースと24*7のサポート –このRDBMSは任意のプラットフォームで使用でき、オープンソースおよびエンタープライズエディションを24時間365日サポートします。
• 安全なデータ保護 – MySQLは、許可されたユーザーのみがデータベースにアクセスできるようにする強力なメカニズムをサポートしています。
• 高可用性 – MySQLは高速マスター/スレーブレプリケーション構成を実行でき、クラスターサーバーを提供します。
• スケーラビリティと柔軟性 – MySQLを使用すると、深く埋め込まれたアプリケーションを実行し、膨大な量のデータを保持するデータウェアハウスを作成できます。

次に、この記事では、MongoDBとは何ですか？

MongoDBとは何ですか？

MongoDBは、データをドキュメントに保存する非リレーショナルデータベースです。このタイプのデータベースは、クエリ処理を迅速化するために関連情報をまとめて保存します。

MongoDBの機能は次のとおりです。

• インデックス作成： インデックスは、検索パフォーマンスを向上させるために作成されます。
• レプリケーション： MongoDBは、データをさまざまなマシンに分散します。
• アドホッククエリ： BSONドキュメントにインデックスを付け、独自のクエリ言語を使用することで、アドホッククエリをサポートします。
• スキームレス： C ++で記述されたスキーマのないデータベースのため、非常に柔軟性があります。
• シャーディング： MongoDBはシャーディングを使用して、非常に大規模なデータセットと高スループットの操作でのデプロイを可能にします。

では、MySQLとMongoDBとは何かがわかったところで、これらのデータベースが互いにどのように対抗しているかを見てみましょう。

MySQLとMongoDB

したがって、この対決では、次の理由に基づいて、これら両方のデータベースを比較します。

1. 1. クエリ言語
   2. スキーマの柔軟性
   3. 関係
   4. セキュリティ
   5. パフォーマンス
   6. サポート
   7. 主な機能
   8. レプリケーション
   9. 使用法
   10. アクティブなコミュニティ

クエリ言語

MySQLは構造化クエリ言語（SQL）を使用します 。この言語は単純で、データを取得および操作するためのDDL、DML DCL、およびTCLコマンドで主に構成されています。一方、MongoDBは非構造化クエリ言語を使用します 。したがって、クエリ言語は基本的にMongoDBクエリ言語です。下の画像を参照してください。

スキーマの柔軟性

MySQLには、構造化データのスキーマの柔軟性があります テーブルと列を明確に定義する必要があるだけです。一方、MongoDBでは、スキーマ設計に制限はありません 。コレクション内のいくつかのドキュメントについては、それらのドキュメント間に関係がなくても直接言及できます。ただし、MongoDBの唯一の問題は、データへのアクセス方法に基づいてスキーマを最適化する必要があることです。

関係

この要素に基づいてMySQLとMongoDBを比較すると、MySQLはJOINステートメントを使用して関係をサポートします ただし、MongoDBはJOINステートメントをサポートしていません 。ただし、あるドキュメントを別のドキュメント内に配置すること（ドキュメントの埋め込みとも呼ばれます）および配列などの多次元データ型をサポートします。

セキュリティ

MySQLは基本的に特権ベースのセキュリティモデルを使用します 。この種のセキュリティモデルは、ユーザーを認証し、特定のデータベースに対するユーザー特権を促進します。

MongoDBは、役割ベースのアクセス制御を使用します。 承認や認証などのセキュリティ機能を提供する柔軟な特権セットを備えています。

パフォーマンス

このパラメーターでMySQLとMongoDBを比較すると、MySQLはMongoDBと比較して非常に遅い 大規模なデータベースを検討する場合。これは主に、MySQLを大量の非構造化データに使用できないためです。

ただし、MongoDBには、大きな非構造化データを処理する機能があります。したがって、サーバーの負荷が軽減されるようにユーザーがクエリを実行できるため、大規模なデータベースが考慮されるMySQLよりも高速です。

サポート

そうですね、どちらも24時間365日優れたサポートを提供します セキュリティ修正、メンテナンスリリース、バグ修正、パッチ、および更新。したがって、このパラメータに基づくと、両者の間に違いはありません。

主な機能

MySQLとMongoDBの主な機能については、次の画像を参照してください。

レプリケーション

MySQLはマスタースレーブレプリケーションをサポートします およびマスターマスターレプリケーション。一方、MongoDBは、 組み込みのレプリケーション、シャーディング、自動選択をサポートしています。 そのため、MongoDBの自動選択を使用して、プライマリデータベースに障害が発生した場合に自動的に引き継ぐように、別のデータベースまたはセカンダリデータベースを設定できます。

使用法

MySQLとMongoDBの使用場所を理解するには、次の画像を参照してください。

アクティブコミュニティ

この要素に基づいてMySQLとMongoDBを比較すると、MySQLデータベースはMongoDBよりも優れたコミュニティを提供します OracleCorporationが所有および保守しているため。

したがって、MySQLとMongoDBの違いを要約する必要がある場合は、以下の表を参照してください。

表2： MySQLとMongoDBの違い–SQLとNoSQL

これで、MySQLとMongoDBの間のこの対決は終わりです。さて、MySQLとMongoDBについてもっと多くのことを知っていると、あなたの心に疑問が生じるかもしれません。つまり、 企業はMySQLとMongoDBのどちらを選ぶべきですか？

まあ、両者の間に明確な勝者はありません。データベースの選択は、データベースのスキーマとデータベースへのアクセス方法に完全に依存します。それでも、固定スキーマ、高トランザクション、低メンテナンス、限られた予算でのデータセキュリティ、およびMongoDBがあり、不安定なスキーマ、高可用性、クラウドコンピューティング、組み込みのシャーディングがある場合は、MySQLを使用できます。

したがって、これらのそれぞれが要件に基づいて優れているため、それらの中でどれが最適であるかについての最終的な判断はありません。

MySQLとMongoDBの違いがわかったところで、次のSQLとNoSQLに関するこの記事では、MySQLWorkbenchとMongoDBCompassのテーブルとコレクションにそれぞれデータを挿入する方法を紹介します。

Demo:Insert Data Into Tables And Collections

Let us start with inserting data into a table using MySQL Workbench.

Insert data into a table using MySQL Workbench

To insert data into tables using MySQL Workbench, you can follow the below steps:

Step 1: Open MySQL Workbench and create a connection. To know how to create a connection, you refer to the MySQL Workbench Tutorial.

Step 2: Now, once your connection has been created, open your connection and then you will be redirected to the following dashboard.

Step 3: Now to create a database and a table, follow the below queries:

//Create Database
CREATE DATABASE Employee_Info;
//Use Database
USE Employee_Info;
//Create Table
CREATE TABLE Employee
(EmpID int,
EmpFname varchar(255),
EmpLname varchar(255),
Age int,
EmailID varchar(255),
PhoneNo int8,
Address varchar(255));

Step4: Now, once your table is created, to insert values into the table, use the INSERT INTO syntax as below:

//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', '[email protected]', '9876543210', 'Delhi');

Step 5: When you view your table, you will the output as below.

Now, next in this article on SQL vs NoSQL, let us see how to create database and collections in MongoDB Compass.

Insert data into a collection using MongoDB Compass

To insert data into tables using MongoDB Compass, you can follow the below steps:

Step 1: Open MongoDB Compass and create a host 。 Once your host is created click on Connect. Refer below.

Step 2: Now, once your host is connected, to create a database, click on the Create Database option and mention the Database and the Collection Name.

Step 3: Now, open your database, and choose the collection. Here I have chosen samplecollection. To add documents into the collection, choose the Insert Document option and mention the parameters 。 Here I have mentioned the EmpID and EmpName.

Now with this, we come to an end of this comparison on SQL vs NoSQL 。 I Hope you guys enjoyed this article and understood all the differences. So, if you have read this, you might have a clear idea about which database will suit your needs.

Now that you have understood the comparison between SQL &NoSQL, check out the MySQL DBA Certification Training &MongoDB Certification Training by Edureka, a trusted online learning company with a network of more than 250,000 satisfied learners spread across the globe.

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