3 種類のデータベースとは何ですか?

データベースの種類は、階層型、ネットワーク型、リレーショナル型に分類できます。階層型データベースは、階層構造 (ツリー構造) に従ってデータを表現します。ネットワーク データベースは、ネットワークの原理と方法を使用し、ネットワーク データ モデルに基づいたデータベースです。リレーショナル データベースは、リレーショナル モデルを使用してデータを編成するデータベースです。

このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。

データベースの種類とは何ですか?

初期の頃は、階層データベース、ネットワーク データベース、リレーショナル データベースという 3 つの一般的なデータベース タイプがありました。今日のインターネットには、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースという 2 つの主なタイプのデータベースがあります。

階層型データベースの概要

階層型データベースは、最初に開発されたデータベース システム ソフトウェアであり、データを階層構造 (ツリー構造) で表現します。階層データベースは以前は非常に人気のあるデータベースでしたが、リレーショナル データベースの人気が高まったため、現在ではほとんど使用されなくなりました。

特徴: ツリーの性質がツリー データ モデルの特性を決定します

1. 親ノードを持たないノードはモデル全体に​​ 1 つだけ存在し、残りのノードは存在します。親ノードが 1 つだけ必要です。ただし、すべてのノードが子ノードを持つ必要はありません。

2. すべての子ノードは、親ノードから独立して存在することはできません。つまり、削除したい場合は、親ノード、次に親ノードの下にあるすべての子ノード すべてを同時に削除する必要がありますが、一部のリーフ ノードは個別に削除できます;

3. 各レコード タイプには、親からのパスが 1 つだけあります。ノードをそれ自身に接続する;

はより象徴的です 階層データベースは、IBM によって開発された IMS (情報管理システム) データベースです。

ネットワーク データベースの概要

定義: 有向グラフを使用してエンティティとエンティティ間の関係を表すデータ構造モデルは、ネットワーク データ モデルと呼ばれます。

機能:

1. 親ノードなしで 2 つ以上のノードが存在できます;

2. 1 つのノードが複数の親ノードを持つことができます;

リレーショナル データベースの詳細な紹介

#ネットワーク データベースと階層データベースにはデータの独立性と抽象化レベルが欠けており、ユーザーがデータを保存するときは、ストレージ構造と相対パスを宣言する必要があります。リレーショナル データベースは、この問題をより効果的に解決できます。

リレーショナル データベースは、リレーショナル モデルを使用してデータを整理するデータベースを指します。ユーザーが理解しやすいように、データを行と列の形式で保存します。リレーショナル データベース内の一連の行と列は、テーブルと呼ばれます。テーブルのグループがデータベースを構成します。ユーザーはクエリを通じてデータベースからデータを取得します。クエリは、データベースの特定の領域を制限する実行可能コードです。リレーショナル モデルは、単純に 2 次元のテーブル モデルとして理解できます。リレーショナル データベースは、2 次元のテーブルとそれらの間の関係から構成されるデータ編成です。

Excel ワークブックと同様、リレーショナル データベースも列と行で構成される 2 次元テーブルを使用してデータを管理します。これはシンプルで理解しやすいものです。さらに、データに対する実際の操作を実行するために SQL (Structured Query Language、構造化照会言語) も使用されます。

非リレーショナル データベースの詳細な紹介

インターネット テクノロジ Web2.0 の台頭により、従来のリレーショナル データベースは大規模データなどの大量のデータに直面しています。 Weibo、WeChat、または SNS タイプの Web2.0 動的 Web ページに関しては、やや不十分であり、多くの克服できない問題が露呈しています。したがって、優れたパフォーマンスと便利なアプリケーションを目的として、大規模なデータ量のシナリオ向けにデータベース製品である NOSQL データベースが登場しました。

非リレーショナル データベースは、NoSQL データベースとも呼ばれる「非リレーショナル エンティティ モデル」データベースを主にベースとしています。NOSQL の本来の意味は「SQL だけではない」という意味であり、「NoSQL」という意味ではありません。したがって、NoSQL データベースの登場は、リレーショナル データベースを完全に否定するものではなく、従来のリレーショナル データベースを合理的に補完するものです。 NOSQL データベースは、特殊な状況下では想像を絶する高効率と優れたパフォーマンスを最大限に発揮します。

非リレーショナル データベースは、次の 4 つのサブ項目に分類することもできます:

• Key-Value ストレージ データベース;

• 列指向データベース;

• ドキュメント指向データベース;

• グラフィック (グラフ) データベース。

各種データベースの応用分野の違い

データベース応用の観点から見ると、データベースは運用指向とデータベースに分けられます。データ分析指向タイプ、以下はさまざまな実際のアプリケーション シナリオに基づいたデータベースの簡単な紹介です。

1. オペレーション指向のリレーショナル データベース

• 典型的なアプリケーション分野: ERP、CRM、クレジット カード トランザクション、中小規模の電子商取引

• データ保存方法: テーブル

• 人気ベンダー: Oracle Database、Microsoft SQLServer、IBM DB2、EnterpriseDB (PostgreSQL)、MySQL

• 利点: 完全な生態環境保護、トランザクション保証/データ一貫性

• 欠点: 厳格なデータモデル定義、データベース拡張の制限、非構造化アプリケーションとの組み合わせが困難。

2. データ分析用リレーショナル データベース

• 典型的なアプリケーション分野: データ ウェアハウス、ビジネス インテリジェンス、データ サイエンス研究

• データ保存方法: テーブル

• 人気ベンダー: Oracle Exadata、Oracle Hyperion、Teradata、IBM Netezza、Google BigQuery

• # #利点:情報コンテンツと計算の一貫性

#欠点: データベースの専門知識を持つ IT スタッフが維持する必要があり、データ応答は通常分単位で行われます
3オペレーション指向の非リレーショナル データベース

典型的なアプリケーション分野: Web、モバイル、IoT アプリケーション、ソーシャル ネットワーキング、ユーザー レコメンデーション、ショッピング カート
データ保存方法: 多くの保存構造があります (ドキュメント、グラフ、列、キーと値、時系列)
人気のあるメーカー: MongoDB、Amazon DynamoDB、Amazon、Redis

• #利点: 利便性、調整能力 (事前定義されたメソッドなし)、水平拡張性 (大規模なデータ量に適応)、低コスト (オープンソース システム)

• 欠点: トランザクション保証の欠如

• 4. データ分析用の非リレーショナル データベース

典型的なアプリケーション分野: 数百万のデータのインデックス作成ポイント、予測分析、不正行為検出

• データ保存方法: Hadoop は独自のデータ構造を使用せず、データは複数のサーバーにまたがって保存できます

• 人気のあるベンダー: Cloudera、Hortonworks、MapR、MarkLogic、Snowflake、DataBricks、ElasticSearch

• 利点: バッチ処理、ファイルの並列処理に適しており、主にオープンソース、低資​​本投資

• 欠点: 応答速度が遅いため、迅速な検索や高速更新には適していません

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