データベースの種類

複数の関連または無関係のカテゴリに関連する大量のデータを保存する必要がある現在のニーズを簡単に検討すると、データベースはその設計目的において非常に効率的でなければならないことがわかります。

これは、大量のデータが継続的に改訂または変更されているため、私たちが扱っているデータのダイナミクスだけがもはや関心の対象ではなくなっているためだけではありません。それは、各個人が社会的価値を割り当てられているためです。データベースは文字通り、クライアントのライフスタイルやビジネスの価値のバックボーンです。

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さまざまなタイプのデータベースの設計は、データベースがユーザーに提供する機能の中核です。データは動的なエンティティであるため、データの保存方法は大きく異なります。企業が自社のニーズに応じた独自のデータベースを設計する理由もこれにあります。この記事では、データベースの種類について詳しく説明します。

データベースにはいくつかの種類がありますが、以下で簡単に説明します。

階層型データベース
ネットワークデータベース
オブジェクト指向データベース
リレーショナルデータベース
クラウドデータベース
一元化されたデータベース
運用データベース
NoSQLデータベース

階層型データベース

他の階層と同様に、これもデータベースランクまたはレベルで分類されるデータの進行を追跡します。データは共通の結合点に基づいて分類されます。その結果、データの 2 つのエンティティのランクは低くなり、共通性によりランクは高くなります。以下の図を参照してください。

階層型データベースの例

学部と管理部門は互いにまったく異なりますが、大学の領域内にあることに注意してください。これらはこの階層を形成する要素です。

別の観点からは、データが親子関係で編成され、複数のデータ要素を追加するとツリーに似たものになることを視覚化することが推奨されます。子レコードはフィールドを使用して親レコードにリンクされているため、親レコードには複数の子レコードが許可されます。ただし、その逆は不可能です。

このような構造のため、階層データベースは簡単に販売できないことに注意してください。データ要素を追加するには、データベースを長時間にわたって走査する必要があります。

ネットワークデータベース

平たく言えば、ネットワークデータベースは階層型データベースですが、大きな調整が加えられています。子レコードには、複数の親レコードと自由に関連付けることができます。その結果、複数のスレッドにリンクされたデータベースファイルのネットワークが観察されます。 Student、Faculty、Resources 要素のそれぞれに、Department と Club という 2 つの親レコードがあることに注目してください。

ネットワークデータベースの例

確かに、複雑なフレームワークであるネットワークデータベースは、双方向の関係を表現する能力がより優れています。また、概念が単純であるため、より単純なデータベース管理言語の使用が促進されます。

欠点は、その複雑さのために構造を変更できないことと、構造に大きく依存していることです。

オブジェクト指向データベース

オブジェクト指向プログラミングパラダイムに精通している人は、このデータベースモデルを簡単に理解できるでしょう。データベースに格納されている情報は、データベースモデルのインスタンスとして応答するオブジェクトとして表すことができます。したがって、オブジェクトの参照と呼び出しは問題なく行えます。その結果、データベースの作業負荷が大幅に軽減されます。

オブジェクト指向の例

上のチャートでは、メソッドを使用してさまざまなオブジェクトが相互にリンクされています。 LivesAt() メソッドを使用して、人物 (人物オブジェクトによって表される) のアドレスを取得できます。さらに、これらのオブジェクトには、実際にはデータベース内で定義する必要があるデータ要素である属性があります。

このようなモデルの例としては、Berkeley DB ソフトウェアライブラリが挙げられます。これは、同じ概念的背景を使用して、組み込みデータベースからのデータベースクエリに対して迅速かつ効率的な応答を提供します。

リレーショナルデータベース

すべてのデータベースの中で最も成熟していると考えられているこれらのデータベースは、管理システムとともに生産ラインをリードします。このデータベースでは、すべての情報が他のすべての情報と関係を持っています。これは、データベース内のすべてのデータ値がレコードの形式で一意の ID を持っているためです。

このモデルではすべてのデータが表にまとめられていることに注意してください。したがって、データベース内のデータの各行は、主キーを使用して別の行にリンクされます。同様に、すべてのテーブルは外部キーを使用して別のテーブルにリンクされます。

以下の図を参照して、2 つのテーブルをリンクするために「キー」の概念がどのように使用されているかに注目してください。

リレーショナルデータベースの例

データを整理するためのテーブルのこの導入により、テーブルは非常に普及しました。その結果、これらは Web-Ap インターフェイスに広く統合され、ユーザーデータの理想的なリポジトリとして機能します。さらに興味深いのは、データベースとの対話に使用される言語 (この場合は SQL) がシンプルで理解しやすいため、習得が容易なことです。

また、リレーショナルデータベースでは、データのスケーリングとトラバースが階層データベースに比べて非常に軽量なタスクであるという事実にも留意する価値があります。

クラウドデータベース

クラウドデータベースは、データを保存してクラウドプラットフォーム上で実行するための仮想環境が必要な場合に使用され、データベースからデータにアクセスするためのクラウドコンピューティングサービス (SaaS、Paas など) が非常に多くあります。

クラウドプラットフォームにはいくつかの名前があります。

の Java インスタンス

アマゾンウェブサービス (AWS)
Google クラウドプラットフォーム (GCP)
マイクロソフトアジュール
サイエンスソフトなど

一元化されたデータベース

集中型データベースは基本的に、単一の場所に保存、配置、維持されるタイプのデータベースであり、ユーザーが集中型データベースからデータを取得する場合はより安全です。

利点

データセキュリティ
冗長性の低下
一貫性

短所

集中型データベースのサイズが大きいため、応答時間と取得時間が長くなります。
変更、削除、更新するのは簡単ではありません。

個人データベース

独自のシステムでデータを収集して保存するこのタイプのデータベースは、基本的に単一ユーザー向けに設計されています。

利点

取り扱いが簡単です
占有スペースが少なくなります

運用データベース

これはデータベースをリアルタイムで作成、更新、削除するために使用され、基本的には組織やビジネスの目的で日常的なデータ操作を実行および処理するために設計されています。

利点

簡単に取得できます。
構造化データ
リアルタイム処理

NoSQLデータベース

NoSQL はもともと非 SQL または非リレーショナルを指し、データの保存と取得のためのメカニズムを提供するデータベースです。このデータは、リレーショナルデータベースで使用される表形式の関係以外の手段でモデル化されます。

NoSQL データベースには、設計のシンプルさ、マシンのクラスターへの水平スケーリングの簡素化、および可用性のより詳細な制御が含まれます。 NoSQL データベースで使用されるデータ構造は、リレーショナルデータベースでデフォルトで使用されるデータ構造とは異なります。そのため、NoSQL では一部の操作が高速になります。特定の NoSQL データベースの適合性は、解決すべき問題によって異なります。 NoSQL データベースで使用されるデータ構造は、リレーショナルデータベーステーブルよりも柔軟であると見なされる場合もあります。

MongoDB は、NoSQL ドキュメントベースのデータベースのカテゴリに分類されます。

NoSQLの利点

MongoDB や Cassandra などの NoSQL データベースを使用することには多くの利点があります。主な利点は、高い拡張性と高可用性です。

NoSQLのデメリット

NoSQL には次のような欠点があります。

NoSQL はオープンソースデータベースです。
GUIは利用できません
MongoDB などの一部の NoSQL データベースの弱点はバックアップです。
大きな文書サイズ。

これらは、業界で広く使用されている基本概念を表すデータベース構造のほんの数種類です。ただし、前述したように、クライアントは自分のニーズに合ったデータベースの作成に重点を置く傾向があります。ブループリントに基づいて変数の機能を示すスキーマにデータを保存します。したがって、データベースおよびデータベース管理システムに関する開発の余地は明るいです。

よくある質問

Q.1: 最も一般的な SQL データベースの種類は何ですか?

答え：

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は、SQL のデータベースの 2 つの基本カテゴリです。

Q.2: どの NewSQL データベースが最もよく使用されますか?

答え：

最も人気のある NewSQL データベースは、CockroachDB、NuoDB、Spanner などです。

Q.3: SQL でデータベースとは何ですか?

答え：

SQL のデータベースは、構造化データの組織化されたコレクションです。データベースは、コンピュータシステムまたはサーバーに保持されているデータを効率的に保存、アクセス、操作するのに役立ちます。

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