ドキュメント・データベースは何か?


ドキュメント・データベースは、柔軟性の高いNoSQLタイプのデータベースです。JSONのようなドキュメントにデータを格納し、様々なサイズや構造を持つことができるため、複雑なデータを格納するのに適しています。

ドキュメント・データベースは、大量のデータのクエリーと保存を必要とするアプリに便利です。このようなデータは、ゲームアプリケーション、ソーシャルメディアアプリケーション、ウェブアプリケーションなど、半構造化または非構造化であることがあります。このようなタイプのデータベースは、非リレーショナル(またはNoSQL)データベースとも呼ばれます。

NoSQL(非リレーショナル)データベース

NoSQLデータベースには、従来のリレーショナル・データベースとは大きく異なる点がいくつかあります。リレーショナル・データベースは通常、行と列が固定されたテーブルにデータを格納します。行はレコード全体を表し、列はレコードの属性を表します。一方、NoSQLデータベースでは、データをグラフ、キーと値のペア、ドキュメントに格納することができます。

ドキュメント・データベースの利点

ドキュメント・データベースには、以下のような利点があります:

●柔軟性: さまざまなサイズや構造のデータを格納できるため、複雑なデータの格納に適している。
●拡張性: アプリケーションの要件に合わせて簡単に拡張できる。
●パフォーマンス: これらのデータベースは、特に大量のクエリを処理する際に非常に高いパフォーマンスを発揮します。
●使いやすさ: 特にSQLに不慣れな開発者にとっては、リレーショナル・データベースよりも使いやすいことが多い。

ドキュメント・データベースの利点を考慮すると、その人気と使用量は増加の一途をたどっています。

ドキュメントデータベースの例

人気のあるドキュメントデータベースには以下のようなものがあります:

●Amazon DocumentDB: MongoDBをベースとしたフルマネージドのドキュメントデータベースサービス。高可用性、スケーラビリティ、セキュリティを提供。
●MongoDB: 開発者に広く利用されているオープンソースのドキュメントデータベース。高い柔軟性とスケーラビリティで知られている。
●CouchDB:分散可能でフォールトトレラントなオープンソースのドキュメントデータベース。
●DynamoDB:フルマネージドのNoSQLデータベースサービスで、高いパフォーマンスと低レイテンシーを実現するように設計されている。1秒間に大量のリクエストを処理できる。

これらのデータベースはすべてNoSQLであるため、SQLデータベースとは大きく異なる点があります。

SQLデータベースとの比較
ドキュメント・データベースとSQLデータベースの主な違いは、データの保存方法にあります。ドキュメント・データベースはデータをドキュメントに格納し、SQLデータベースはデータをテーブルに格納します。このため、両者の間にはいくつかの顕著な違いがあります。

以下は、ドキュメント・データベースとSQLデータベースの比較表です。

Feature Document database SQL database
Data storage Documents Tables
Data structure Flexible Rigid
Queries JSON-like queries SQL queries
Performance Very performant for handling complex queries Less performant for handling complex queries
Ease of use Easier to use for developers who are not familiar with SQL Harder to use for developers who are not familiar with SQL

JSONライクなドキュメントに格納されるデータ

ドキュメント・データベースにドキュメントを格納するのは、JavaScript Object Notation(JSON)オブジェクトを使うのと似ています。JSONは軽量なデータ交換フォーマットで、読み書きも簡単です。この類似性により、ドキュメント・データベースは、人間にとって読みやすいデータを保存する必要があるアプリケーションに適した選択肢となります。ここでは、JSONのような特性を持つドキュメントデータベースを使用するメリットをいくつか紹介します。

人間がデータをモデル化する方法に自然に対応する

ドキュメントは、ユーザープロファイル(名前、電子メールアドレス、電話番号など)のような複雑で構造化されていないデータをモデル化するための自然な方法です。

Example data showing product info

柔軟なスキーマとインデクシング

ドキュメント・データベースは柔軟なスキーマを持っている。データベースを再作成することなくデータ構造を変更できるため、進化するアプリケーションに適したソリューションです。固定されたスキーマがないため、コードでリレーションシップを定義する柔軟性があり、テーブル定義の制限に縛られることがありません。

Example data for a customer purchase

インデックスの作成とデータの保存方法は、クエリーのスピードとパフォーマンスの最適化を実現します。特定のデータ型は、このフォーマットと構造に最適です。

表現力豊かなクエリー言語

ドキュメント・データベースは通常、表現力豊かなクエリ言語を備えており、ユーザーはさまざまな方法でデータをクエリできます。これにより、複雑なデータや構造化されていないデータも簡単に見つけることができます。

Query and retrieval for unstructured data example

非構造化データのクエリーと検索はSQLデータベースとは異なり、固定されたスキーマや一連の関係に縛られない、非常に柔軟で表現力豊かなクエリーが可能だからです。

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