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。
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。
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。
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。
関連したトピックス
- NoSQLクラウドデータベース: メリットと特徴
- GlueSyncでNoSQL活用を加速:データモデリング編
- PostgreSQLがエンタープライズレベルのデータベースの選択しであるかどうか?
- SAP HANAで空間(Spatial)データサイエンスを強化する仕組み
- GlueSyncでNoSQL活用を加速:導入編
- DBMoto ver9.5 新機能リスト PostgreSQLからの差分レプリケーション, JSONファイル/データ型へのレプリケーションなど
- Azure Database for PostgreSQLを使い始めるにあたって
- なぜデータベースにインデックスが必要なのか? [Database Performance Analyzer :DPA]
- Ritmo/i5 v4.0.のリリース、VS2005とSQLServerとのインテグレーション
- グラフ データベースの時代到来?