NoSQL とは何ですか#
NoSQL は、非リレーショナルデータベース（Not Only SQL）であり、このタイプのデータベースでは、データはキーバリューペア、ドキュメント、グラフ、または列ファミリの形式で保存されます。リレーショナルデータベースと比較して、NoSQL データベースはより優れたスケーラビリティとパフォーマンスを持っています。
NoSQL データベースの登場は、伝統的なリレーショナルデータベースが対処できない大規模なデータの保存とアクセスの問題を解決するためです。伝統的なリレーショナルデータベースの設計は ACID モデル（原子性、一貫性、独立性、永続性）に基づいていますが、これらの特性は大規模なデータの保存とアクセスには適していません。伝統的なリレーショナルデータベースとは異なり、NoSQL データベースは通常、より優れたスケーラビリティとパフォーマンスを持ち、高並行性と大量データの処理を容易に扱うことができます。
NoSQL の一般的なタイプ#
NoSQL データベースは通常、キーバリューデータベース、ドキュメントデータベース、列ファミリデータベース、およびグラフデータベースの 4 つのタイプに分類されます。以下では、これらのタイプについて順番に説明します。
キーバリューデータベース#
キーバリューデータベースは、シンプルな NoSQL データベースであり、データはキーバリューペアの形式で保存されます。これはハッシュテーブルに似ています。キーバリューデータベースは通常、高速な読み取りと書き込みが可能であり、水平スケーリングも容易です。Redis と Memcached は、2 つの有名なキーバリューデータベースです。
ドキュメントデータベース#
ドキュメントデータベースは、JSON や XML ドキュメントの形式でデータを保存する NoSQL データベースです。キーバリューデータベースとは異なり、ドキュメントデータベースではドキュメントのネストや階層化が可能であり、より複雑なデータ構造を表現することができます。MongoDB と Couchbase は、2 つの有名なドキュメントデータベースです。ドキュメントデータベースの利点は、ログ、ブログ、コメントなどの半構造化データの保存とクエリが可能であることです。また、ドキュメントデータベースは動的なクエリをサポートし、式や関数などをクエリで使用することができます。
列ファミリデータベース#
列ファミリデータベースは、列ファミリの形式でデータを保存する NoSQL データベースであり、テーブルに似ています。各列ファミリには複数の列が含まれ、各列には複数のバージョンが含まれることができます。列ファミリデータベースは通常、大量の構造化データを保存し、水平スケーリングも容易です。HBase と Cassandra は、2 つの有名な列ファミリデータベースです。
グラフデータベース#
グラフデータベースは、グラフの形式でデータを保存する NoSQL データベースであり、ネットワークのトポロジーに似ています。グラフデータベースは通常、複雑な関係データを保存し、高速なクエリ速度を持っています。Neo4j と OrientDB は、2 つの有名なグラフデータベースです。グラフデータベースの利点は、ソーシャルネットワークや知識グラフなどの複雑な関係データを保存し、クエリすることができることです。
Redis#
Redis は、キーバリューペアに基づくオープンソースのインメモリデータベースであり、シングルスレッドのアーキテクチャを採用しており、文字列、リスト、ハッシュ、セットなどのさまざまなデータ型の操作をサポートしています。Redis はデータをメモリに保存するだけでなく、データをディスクに書き込むこともできます。Redis の主な特徴は次のとおりです：
- 高速：Redis はデータをメモリに保存するため、データの読み書きが高速です。
- 高可用性：Redis はマスタースレーブレプリケーションと Sentinel をサポートしており、マスターノードがダウンした場合にクライアントリクエストを自動的にバックアップノードに転送することができます。
- 多様なデータ型：Redis は文字列、ハッシュ、リスト、セット、ソートセットなど、さまざまなデータ型の操作をサポートしています。
- 豊富な機能：Redis はトランザクション、Lua スクリプト、自動期限切れなど、さまざまな機能をサポートしています。
Redis のインストールと設定#
Ubuntu システムでは、次のコマンドを使用して Redis をインストールできます。
sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server
インストールが完了したら、次のコマンドを使用して Redis サービスを起動できます。
redis-server
デフォルトでは、Redis のリスンアドレスは 127.0.0.1 であり、ポート番号は 6379 です。リスンアドレスとポート番号を変更するには、/etc/redis/redis.conf という設定ファイルを変更することができます。
Redis の基本操作#
Redis のクライアントコマンドラインツール redis-cli を使用して Redis サーバーに接続し、さまざまな操作を行うことができます。以下はいくつかの一般的な Redis 操作の例です：
# Redisサーバーに接続
redis-cli
# キーバリューペアを設定
set name "John"
# キーバリューペアを取得
get name
# 有効期限を設定
setex name 10 "John"
# リストに要素を追加
lpush colors "red"
lpush colors "yellow"
lpush colors "blue"
# リストを取得
lrange colors 0 -1
# セットに要素を追加
sadd fruits "apple"
sadd fruits "banana"
sadd fruits "orange"
# セットを取得
smembers fruits
# ソートセットに要素を追加
zadd scores 60 "John"
zadd scores 70 "Mike"
zadd scores 80 "David"
# ソートセットを取得
zrange scores 0 -1 withscores
Python プログラムでの Redis 操作#
Python のサードパーティライブラリ redis を使用して、Redis を簡単に操作することができます。以下は、redis ライブラリを使用したいくつかの例です：
import redis
# Redisサーバーに接続
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# キーバリューペアを設定
r.set('name', 'John')
# キーバリューペアを取得
r.get('name')
# 有効期限を設定
r.setex('name', 10, 'John')
# リストに要素を追加
r.lpush('colors', 'red')
r.lpush('colors', 'yellow')
r.lpush('colors', 'blue')
# リストを取得
r.lrange('colors', 0, -1)
# セットに要素を追加
r.sadd('fruits', 'apple')
r.sadd('fruits', 'banana')
r.sadd('fruits', 'orange')
# セットを取得
r.smembers('fruits')
# ソートセットに要素を追加
r.zadd('scores', {'John': 60, 'Mike': 70, 'David': 80})
# ソートセットを取得
r.zrange('scores', 0, -1, withscores=True)
MongoDB#
MongoDB は人気のあるオープンソースのドキュメントデータベースであり、その柔軟性とスケーラビリティにより、NoSQL データベースの中でも優れたものとなっています。MongoDB は動的なスキーマをサポートしているため、動的および半構造化データを簡単に保存することができます。さらに、MongoDB は水平スケーリングもサポートしているため、大量のデータを処理するために簡単にスケールアップすることができます。
MongoDB の基本概念#
MongoDB では、データベースは複数のコレクション（collection）で構成されています。各コレクションは複数のドキュメント（document）で構成されており、各ドキュメントは JSON オブジェクトです。伝統的なリレーショナルデータベースとは異なり、MongoDB には固定されたスキーマがないため、動的および半構造化データを簡単に処理することができます。MongoDB の柔軟性により、Web やモバイルアプリケーションで広く使用されています。
Python プログラムでの MongoDB 操作#
Python プログラムで MongoDB を操作するには、pymongo ライブラリを使用することができます。まず、pymongo ライブラリをインストールする必要があります：
pip3 install pymongo
次に、以下のコードを使用して MongoDB サーバーに接続し、データベースを操作することができます：
from pymongo import MongoClient
# MongoDBサーバーに接続
client = MongoClient('mongodb://127.0.0.1:27017')
# データベースオブジェクトを取得
db = client.school
# コレクションオブジェクトを取得
coll = db.students
# ドキュメントを挿入
coll.insert_one({'stuid': int(1001), 'name': '骆昊', 'gender': True})
# ドキュメントをクエリ
for student in coll.find({'gender': True}):
print('学号:', student['stuid'])
print('姓名:', student['name'])
print('性别:', '男' if student['gender'] else '女')
MongoDB のクエリ構文#
MongoDB のクエリ構文は SQL とは異なる場合があります。以下は一般的な MongoDB のクエリ操作のいくつかの例です：
| SQL | MongoDB | 解説（SQL/MongoDB） |
|---|---|---|
| SELECT * FROM table | db.collection.find() | コレクションからすべてのドキュメントを選択 |
| SELECT * FROM table WHERE condition | db.collection.find({field: value}) | 条件に一致するドキュメントをコレクションから選択 |
| SELECT * FROM table WHERE condition ORDER BY field | db.collection.find().sort({field: 1/-1}) | 指定したフィールドでソート |
| SELECT * FROM table WHERE condition LIMIT n | db.collection.find().limit(n) | 返されるドキュメントの数を制限 |
| SELECT DISTINCT field FROM table | db.collection.distinct(field) | 指定したフィールドの一意の値のリストを返す |
| SELECT COUNT(*) FROM table WHERE condition | db.collection.find({field: value}).count() | 条件に一致するドキュメントの数を計算 |
MongoDB の集計操作#
MongoDB は集計操作もサポートしており、データコレクションの処理と分析に使用されます。以下は一般的な集計操作の例です：
$match操作：条件に一致するドキュメントをデータコレクションからフィルタリングします。$group操作：データコレクションをグループ化して計算します。$sort操作：指定したフィールドでソートします。$limit操作：返されるドキュメントの数を制限します。$skip操作：指定した数のドキュメントをスキップします。
MongoDB のパフォーマンス最適化#
MongoDB のパフォーマンス最適化には、次のいくつかの側面があります：
- 適切なインデックスの選択：インデックスはクエリのパフォーマンスを向上させることができますが、過剰なインデックスは書き込みのパフォーマンスを低下させる可能性があります。
- 分散デプロイメント：MongoDB は水平スケーリングをサポートしており、分散デプロイメントによってパフォーマンスを向上させることができます。
- フルテーブルスキャンの回避：フルテーブルスキャンは効率の低いクエリ方法であり、可能な限り使用を避けるべきです。
- 適切なデータ型の選択：適切なデータ型を選択することで、データ量を減らし、パフォーマンスを向上させることができます。