リレーショナルデータベースから、それは過去20年以上を特徴づけました。 NoSQLデータベースは、データ処理のより優れた方法として人気を博しており、以下の5つの理由があります。
1。弾力性のあるスケーラビリティ
これまで、最高のDBAサービスは、拡張が必要な場合は常にスケールアップに依存する必要がありました。これは、増加するデータ負荷に対処するために、より大きなサーバーを購入することを意味しました。 NoSQLデータベースは、スケールアウトのはるかに簡単なオプションを提供します。データベースは、複数の既存のホストに分散されています。可用性要件とトランザクションレートの増加に伴い、仮想環境へのスケールアウトは、ハードウェアスケーリングのより経済的な代替手段を提供します。
コモディティクラスターでRDBMSをスケールアウトするのは簡単ではありませんが、NoSQLデータベースを使用すると、透過的な拡張が可能になります。新しいノードを埋めるためにスケールアウトできるように、すでに事前にプログラムされています。これらも、低コストのコモディティハードウェアを念頭に置いて設計されています。
2。ビッグデータに役立ちます
過去10年間で、保存する必要のあるデータの量と同様に、トランザクション率が急速に増加しています。これが「ビッグデータ」という用語の作成につながったものであり、特定のサークルでは「データの産業革命」と愛情を込めて呼ばれています。
RDBMSの容量は、新しいデータボリュームの要件に合わせて拡張されましたが、トランザクションレートの場合と同様に、単一のRDBMSで実際に管理できるデータボリュームは非常に限られています。代わりに、多くの人が「ビッグデータ」ボリュームを処理するためにHadoopなどのNoSQLシステムに目を向けています。これは、これらが最も著名なRDBMSの機能よりも優れているためです。
3。社内DBAへの依存度の低下
これらの強力なハイエンドRDBMSを実装することの主な欠点は、トレーニングを受けたDBAを採用することによってのみメンテナンスが可能になることです。これは、確かに安くはありません。これらは、これらのRDBMSの設計、インストール、およびパフォーマンスの調整に複雑に関与しているため、実質的に不可欠です。
一方、NoSQLデータベースは、データ配布、自動修復、簡略化されたデータモデルなどの機能を使用して、実践的な管理が少なくて済むように設計されています。誰かがシステムの管理に責任を負わなければならない一方で、後者を実装する組織は、保持のコストと内部での進歩的なトレーニングを負担するのではなく、より安価で同様に機能する最高のリモートDBAサービスにのみ依存できます。ハウスDBA。
4。安い
NoSQLデータベースは、増え続けるトランザクションとデータ量の管理に安価なコモディティサーバークラスターを利用するように設計されています。一方、RDBMSは、高価なストレージシステムと特許取得済みのサーバーを必要とします。つまり、後者の場合、保存されるデータのボリュームあたりのコストが高くなります。これは、はるかに低価格で、大量のデータを保存および処理できることを意味します。
5。アジャイルデータモデル
RDBMSは、特に大規模な本番環境の変更管理に関しては、大きな頭痛の種になります。小さな変更は注意深く監視する必要がありますが、それでもダウンタイムやサービスレベルの低下が伴う場合があります。 NoSQLにはデータモデルに対するそのような制限はなく、BigTable構造に基づくより厳格なNoSQLデータベースでも、大きな故障のない新しい列の追加など、比較的柔軟に対応できます。
これは、アプリケーションまたはデータベースへの変更を意味します。スキーマを単一の変更ユニットとして管理する必要がないため、プロセスがはるかに簡単になります。