2023.12.14

リレーショナルデータベースの代替手段の探索

marugotoyoten

カリフォルニア工科大学のYoutube動画「リレーショナルデータベースの代替手段の探索」について要点と要約をまとめました

３つの要点

要点１
リレーショナルデータベースはビッグデータ処理に制限があり、代替手段が必要です。
要点２
QserveやSayaDBのようなスケーラブルなリレーショナルソリューションは、大規模なデータボリュームに対してより優れたパフォーマンスを提供します。
要点３
NoSQLとNewSQLデータベースはウェブスケールのソリューションに高性能なオプションを提供し、XMLやオントロジードリブンデータベースは特定のデータモデリング要件に対応しています。

要約

リレーショナルデータベースの制限
この最終モジュールでは、リレーショナルデータベースの制限について説明し、ビッグデータの管理における代替解を探索します。リレーショナルデータベースは、小規模から中規模のデータセットにはスケーラブルですが、大規模なデータ処理や複雑なクエリには苦労します。

スケーラブルなリレーショナルソリューションとカラム指向データベース
大規模なデータボリュームに対して、QserveはMySQLをバックエンドデータストアとして使用するスケーラブルなリレーショナルソリューションを提供しています。また、SayaDBのようなカラム指向データベースは、大量の数値データや科学データの処理に最適です。これらのデータベースはACID特性を保持し、業界のサポートも提供しています。

NoSQLとNewSQLのソリューション
NoSQLの動きは、キーバリューストアなどのウェブスケールのソリューションに最適化された高性能なデータベースを提供しています。一方、NewSQLシステムはNoSQLのパフォーマンスとリレーショナルモデルの使い慣れた性質を組み合わせています。HStoreやNuoDBなどの例があり、パフォーマンスとスケーラビリティの向上のためにシャーディングを使用しています。

XMLデータベースとオントロジードリブンデータベース
XMLデータの操作には、eXistのようなネイティブXMLデータベースがより優れたパフォーマンスと階層的データ構造のサポートを提供しています。RDFとOWLを使用したオントロジードリブンデータベースは、構文レベルと概念レベルの両方でデータをモデリングすることができます。これらのデータベースは整合性チェック、論理推論、スマートアプリケーションを可能にします。

▼今回の動画