Use cases for non-relational Database:
- Timing is priority. No-SQLデータベースはセットアップが早く、データ入力も理路整然としている必要がありません。 文書に非構造化データを貼り付け、キーを割り当て、後で組織を処理することができます。 MVP開発や緊急のソフトウェアリリースにはもってこいです。
- あなたは大量の非構造化データを扱っています。 ソーシャルメディア アプリやコミュニティ マーケットプレイスの構築に取り組んでいる場合、何百万人ものユーザーの個人情報を収容できるツールが必要です。 このデータの多くは構造化されていないため (プロフィールの説明、フィードの更新など)、通常の列-行モデルはセットアップが難しく、実行速度も遅くなります。
これらは明らかに一般的な区別であり、現実にはそれぞれのルールに例外があります。 しかし、経験則から言えば、柔軟性よりも安定性を優先するのであれば、SQL ベースのシステムを選ぶべきでしょう。
Questions to ask yourself before choosing a database type
最後に、この選択をより簡単にするために、チェックリストを作成しました。 1 つのソリューションにコミットする前に、チームと自分自身にこれらの質問を投げかけてみてください。
どのような種類のデータを分析しますか。
多くの事実および数値データを扱う場合、SQL データベースが適しているでしょう。 数字や構造化テキストはテーブルで整理しやすく、データモデルの構造も明確です。
しかし、アプリケーションが大量の「厄介な」データを扱う場合は、パフォーマンス速度よりも構造を優先しない柔軟なソリューションを選択する必要があります。 これらのデータの断片を整理しようとすると、多くの時間がかかり、最終的には直感的でないモノリシックなデータベースになってしまうでしょう。
扱っているデータの量は？
膨大な量のデータを扱っている場合 (ソーシャル メディア ウェブサイトやコミュニティ ベースのマーケットプレイスなど)、非リレーショナル データベースを選択するほうがよいでしょう。 プロジェクトの早い段階でデータベースのセットアップに時間と予算を投じる準備ができている場合、SQL ソリューションを選択できます。 セットアップは難しいですが、後々、明確な構造と人的資源の確保で報われます。ここでのSQLソリューションの主な利点は、チームの確保が非常に容易であることです。
逆に、非リレーショナルデータベースはセットアップが簡単ですが、長期的なサポートに関しては、信頼できるベンダーを確保する必要があります。 別のMongoDBやCassandraのチームを見つけるのは難しいかもしれません。
リアルタイムのデータが必要ですか。
リアルタイムのデータを扱う場合、NoSQLデータベースはより柔軟で、入力段階での時間を大幅に短縮することができます。
結論
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの選択は、プロジェクトの優先順位とチームのスキルに依存します。 SQL データベースは試行錯誤の結果、証明されており、言語としての SQL は長年にわたり、多くのシステムで貢献されてきました。 ハイレベルな構成と信頼性の高いセキュリティのために、有力な選択肢となります。 さらに、SQL のプロフェッショナルは、その経験がどのようなツールにも有効であるため、簡単に手に入れることができます。 オブジェクトに関するすべての情報を 1 つのドキュメントに貼り付けることで、高速化、直感的、および読みやすさに貢献します。 異なるテーブル間の接続を設定したり、非構造化データを行と列に収まるように分解したりする方法を考える必要はありません。 しかし、特定のシステムに精通したチームを探す必要があり、新しいソリューションに移行する場合は、開発者も変更しなければなりません。
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