国際プログラマーの日とは何ですか?今年を祝う3つの方法
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新しいソフトウェアプロジェクトを開発する場合、最も重要なことは適切なツールを選択することであり、最も重要なツールの1つはデータベースエンジンです。
以下では、SQLとNoSQLデータベースエンジンの長所と短所を探り、プロジェクトに最適な情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。PC対Macの議論に似ていますが、この記事はできるだけ客観的で偏見のないものになるよう努めます。
特定のエンジン間の違いに立ち入ることなく、リレーショナルSQLデータベースは依然として世界中で最も広く使用されているデータベースエンジンです。1970年代を通じて開発されたSQLは、1979年に言語として最初にリリースされましたが、現在でもリレーショナルデータベースとの通信の主要な言語です。
SQLは事実上の業界標準であるため、SQLに精通している開発者は、さまざまなデータベースエンジンでの作業を簡単に切り替えることができます。
リレーショナルデータベースには、テーブルと列で構成される事前定義されたスキーマが必要です。各レコードはテーブル内の行です。スキーマはいつでも簡単に変更できますが、必要なすべてのデータがデータベースに適切に収まるようにするには、事前の計画が必要です。列は、文字列、整数、浮動小数点数、大きなテキスト要素、バイナリブロブなど、さまざまなデータ型の1つにすることができます。
リレーショナルデータベースの構造化された設計により、テーブル間の子と親の関係を簡単に作成できます。
たとえば、「users」テーブル内の「id」列は、「notes」テーブルの「userid」にリンクされています。カスケードのサポートにより、親行が削除または更新されると、すべての子行も影響を受けます。これにより、構造の整合性が常に確保されるだけでなく、複数のテーブルに対してクエリを実行するときに最適なパフォーマンスと速度が得られます。
ただし、大規模なデータベーススキーマを適切に設計および管理すること自体がタスクになる可能性があり、多くの開発者がオプトアウトしています。大規模なデータベースでは、スキーマの変更にも時間がかかり、適切な準備が必要になる場合があります。
反対に、構造化された設計は、データベースがどのように構造化されているかをはっきりと確認できるため、ソフトウェアを使用する他の開発者にとってより簡単な経路になります。
MongoDBが順調に群を抜いており、NoSQLデータベースはここ数年で絶大な人気を博しています。これは主に、事前定義されたデータベーススキーマがないことを意味するスキーマレス構造と、開発者に親しみを提供するレコードにJSONオブジェクトを使用しているためです。
NoSQLデータベースは、テーブルと行の代わりに、コレクションとドキュメントを使用します。データベーススキーマを事前に定義する必要はありません。代わりに、すべてがその場で自動的に作成されます。たとえば、存在しないコレクションにドキュメントを挿入しようとすると、エラーをスローする代わりに、コレクションがその場で自動的に作成されます。
ドキュメントはJSONオブジェクトであり、JSONはすでに開発者によって日常的に使用されているため、非常に親しみやすいものです。ドキュメントには定義された構造がないため、すべてのデータがドキュメント内に保存され、ドキュメント間で異なる場合があります。
これにより、データベーススキーマを作成および管理しないことで時間を節約できるだけでなく、データベースの制約によるエラーをスローすることなく、任意のデータを個々のドキュメントに追加できるため、柔軟性が大幅に向上します。
NoSQLは優れた柔軟性と親しみやすさを提供しますが、1つの欠点は、制約のサポートがないため、SQLの対応するものよりも構造の整合性が低くなることです。コレクション間の関係やカスケードの確実なサポートがないと、親レコードが削除された後に孤立した子レコードがデータベースに残されたり、複数のデータセット間で関連レコードを処理するための最適化が低下したりするなどの問題が発生する可能性があります。
構造のない設計は、ソフトウェア内の追加の未検出のバグにつながる可能性もあります。たとえば、開発者がタイプミスをして、コードに「amont」ではなく「amont」を入力した場合、NoSQLデータベースはエラーや警告をスローせずにそれを受け入れます。
ソフトウェア開発に関してはいつものように、答えは、それは状況次第です。
たとえば、保険、教育財務、系図などの非構造化データを保存する必要がある場合、NoSQLはスキーマレス構造でドキュメントに任意のデータを追加できるため、優れた選択肢となります。
ただし、構造の整合性とクエリのパフォーマンスを優先して複数のテーブルにまたがるより大きなレコードが必要な場合は、SQLの方がおそらく適しています。
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