MongoDB とリレーショナル データベース: 包括的な比較

記事:

MongoDB は MySQL や SQL Server のようなリレーショナル データベースとどう違うのですか?

MongoDB は、MySQL や SQL Server などの従来のリレーショナル データベースと比較して、データのストレージと管理に独自のアプローチを提供する NoSQL データベースです。リレーショナル データベースは行と列を含む構造化テーブルにデータを編成しますが、MongoDB はドキュメント指向モデルを使用し、最新のアプリケーションのニーズに合わせた柔軟性と拡張性を提供します。

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MongoDB とリレーショナル データベースの主な違い

1. データ構造:

   • リレーショナル データベース: データは、事前定義されたスキーマを使用してテーブルに保存されます。テーブル間の関係は、主キーと外部キーを使用して確立されます。
   • MongoDB: データは、JSON オブジェクトに似たドキュメント (BSON 形式) としてコレクションに保存されます。各ドキュメントは独自の構造を持つことができるため、MongoDB はスキーマレスになります。

2. スキーマ設計:

   • リレーショナル データベース: テーブルとリレーションシップの構造を事前に定義する固定スキーマが必要です。
   • MongoDB: 同じコレクション内のドキュメント間でフィールドを変更できる動的スキーマを提供します。

3. クエリ言語:

   • リレーショナル データベース: データの操作と取得に構造化照会言語 (SQL) を使用します。
   • MongoDB: find()、insertOne()、集計パイプラインなどのメソッドを備えた豊富なクエリ言語を使用して、複雑な操作を実行します。

4. スケーラビリティ:

   • リレーショナル データベース: 通常は、単一サーバーにハードウェア リソースを追加することで垂直方向に拡張します。
   • MongoDB: シャーディングによる水平スケーリングを目的に設計されており、複数のサーバー間でのデータの分散が可能です。

5. データ関係:

   • リレーショナル データベース: 冗長性を避けるため、正規化されたデータとの複雑な関係に最適です。
   • MongoDB: 関連データをフェッチするクエリのパフォーマンスを向上させるために、単一ドキュメント内に関連データを埋め込むことを推奨します。

6. トランザクション:

   • リレーショナル データベース: デフォルトで堅牢な ACID 準拠のトランザクションを提供します。
   • MongoDB: マルチドキュメント トランザクションをサポートしますが、当初は単一ドキュメントのアトミック操作に焦点を当てていました。

7. インデックス作成:

   • リレーショナル データベース: 主キー、一意キー、外部キーをインデックスとして使用してクエリを最適化します。
   • MongoDB: 効率的なデータ取得のために、単一フィールド、複合、地理空間インデックスを含むインデックスをサポートします。

8. パフォーマンス:

   • リレーショナル データベース: 一貫したスキーマを持つ構造化データとアプリケーションに適しています。
   • MongoDB: 非構造化データまたは半構造化データの処理に優れており、リアルタイム分析、IoT、ビッグ データ アプリケーションに最適です。

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MongoDB の使用例

MongoDB は、以下を必要とするアプリケーションに特に効果的です。

• 高可用性と拡張性。
• ユーザー プロファイルや製品カタログなどのデータ構造の柔軟性。
• リアルタイム分析、コンテンツ管理、IoT ソリューション。

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結論

MongoDB の柔軟性、スケーラビリティ、および非構造化データの処理能力により、俊敏性が必要な最新のアプリケーションにとって優れた選択肢となります。対照的に、リレーショナル データベースは、構造化データと強力なトランザクション要件を備えたシステムのゴールド スタンダードであり続けています。適切なデータベースの選択は、アプリケーション固有のニーズとワークロードの特性によって異なります。

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