オブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) は、オブジェクト モデルをリレーショナル データベースにマッピングするために使用されるテクノロジです。一方、 NoSQL (非リレーショナル) データベース は、非構造化データまたは半構造化データの保存と取得のために設計されています。
対象読者
python ORM は主にリレーショナル データベースを使用する Python 開発者 を対象としていますが、Nosql データベースは非構造化データベースや非構造化データベースの処理を対象としています。半構造化データの開発者。
主な違い
######データ・モデル:######
ORM: リレーショナル モデルに基づいており、データ間の関係を強調します。
NoSQL: キー/値、ドキュメント、ワイド列などの複数のデータ モデルをサポートします。
ORM: 明確に定義されたスキーマを使用して、データを厳密に構造化します。
NoSQL: 通常、スキーマに柔軟性があり、時間の経過とともにデータを変更できます。
ORM: 構造化照会言語 (SQL) を使用し、リレーショナル モデル用に 最適化
。
- NoSQL: mongoDB の場合は BSON、Cassandra の場合は CQL など、データ モデルに固有のクエリ言語を使用します。
-
######パフォーマンス:######
ORM: 複雑なリレーショナル クエリではパフォーマンスが低下する可能性があります。
NoSQL: 一般に、非構造化データと
ビッグ データ セットの処理に関しては、パフォーマンスが向上します。
- スケーラビリティ:
-
ORM: 限られた水平方向のスケーラビリティとデータベースのレプリケーションが必要です。
NoSQL: 通常、水平方向のスケーラビリティをサポートし、大規模なデータ セットの処理を容易にします。
######アドバンテージ######
ORM:
-
- 使いやすい: オブジェクトとデータベース間のマッピングを自動的に処理します。
コードの保守性: SQL クエリを生成することでデータ アクセス コードを簡素化します。
データの整合性: スキーマ制約を適用してデータの正確性を確保します。
NoSQL:
- 柔軟なデータ モデル: 幅広いデータ形式をサポートします。
- 高パフォーマンス: 大規模なデータ セットと非構造化データを処理するために設計されています。
- スケーラビリティ: 水平方向の拡張と大規模なデータ セットの管理が容易です。
欠点
- ORM:
-
- パフォーマンスのボトルネック: 複雑なリレーショナル クエリを処理するのが難しい場合があります。
スキーマの制限: スキーマの厳密な性質により、データの柔軟性が制限される場合があります。
NoSQL:
学習曲線- は急勾配です。クエリ言語はリレーショナル データベースとは異なる場合があります。
- データの一貫性: 複数のノード間でデータの一貫性を確保するには、追加のソリューションが必要になる場合があります。
選択基準
最適な - ツール の選択は、次の要因によって決まります。
- データ型:
保存されるデータの構造と型。
クエリ モード:
データのクエリの頻度と複雑さ。
パフォーマンス要件:
データ アクセス速度とスケーラビリティに関するアプリケーション要件。
-
スケーラビリティ: より大きなデータ セットを処理するためにアプリケーションを将来拡張する必要があるかどうか。
-
コスト: メンテナンスとライセンスに関連するデータ ストレージのコスト。
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一般的なアプリケーション
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ORM:
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- 電子商取引: 製品、顧客、注文を管理します。
- CRM システム: 顧客とのやり取りを追跡し、関係を管理します。
NoSQL:
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モノのインターネット: センサーやデバイスからの大量の非構造化データを保存します。
- ソーシャルメディア: ユーザーデータ、投稿、コメントの処理。
- Bigデータ分析: さまざまなソースからの巨大なデータセットを分析および処理します。
以上がPython ORM と NoSQL データベース: 最適なツールの選択の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。