MongoDB vs Cassandra 比較

2024-10-01

MongoDB vs. Cassandra: 日本語解説

MongoDBCassandra は、NoSQL データベースの代表的な存在です。両者とも、リレーショナルデータベースの制約から解放され、スケーラビリティと柔軟性を追求した設計となっています。

MongoDB

  • 使用例: ウェブアプリケーション、IoT、分析、コンテンツ管理システムなど。
  • アドホッククエリ: MongoDB のクエリ言語は、柔軟なアドホッククエリをサポートします。
  • スキーマレス: 事前にフィールドを定義する必要がなく、柔軟なデータモデルを構築できます。
  • ドキュメント指向データベース: データを JSON 形式のドキュメントとして格納します。

Cassandra

  • 使用例: ビッグデータ、リアルタイム分析、金融取引、ソーシャルメディアなど。
  • イベントソーシング: イベント駆動型のアーキテクチャに適しています。
  • 分散型: クラスタリング機能により、高可用性とスケーラビリティを実現します。
  • ワイドカラムストア: データを列ごとに格納し、柔軟なデータモデルを構築します。

MongoDBとCassandraの比較

特徴MongoDBCassandra
データモデルドキュメント指向ワイドカラムストア
スキーマスキーマレススキーマレス
クエリアドホッククエリCQL (Cassandra Query Language)
スケーラビリティ水平スケーラビリティ水平スケーラビリティ
使用例ウェブアプリケーション、IoT、分析ビッグデータ、リアルタイム分析、金融取引

どちらを選択するかは、アプリケーションの要件によって異なります。MongoDBは、柔軟なデータモデルとアドホッククエリのサポートが強みです。一方、Cassandraは、分散型アーキテクチャと高可用性が特徴です。




MongoDB vs. Cassandra: プログラミング例と比較

MongoDBの例 (Node.js)

const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;

const uri = "mongodb://localhost:27017";
const client = new MongoClient(uri, { useNewUrlPars   er: true, useUnifiedTopology: true });

async function run() {
  try {
    await client.connect();
    const database = client.db('mydatabase');
    const collection = database.collection('mycollection');

    // データの挿入
    const document = { name: "John Doe", age: 30 };
    const result = await collection.insertOne(document);
    console.log(result);

    // データの検索
    const query = { name: "John Doe" };
    const cursor = await collection.find(query);
    const docs = await cursor.toArray();
    console.log(docs);

    // データの更新
    const updateQuery = { name: "John Doe" };
    const update = { $set: { age: 31 } };
    const result = await collection.updateOne(updateQuery, update);
    console.log(result);

    // データの削除
    const deleteQuery = { name: "John Doe" };
    const result = await collection.deleteOne(deleteQuery);
    console.log(result);
  } finally {
    await client.close();
  }
}

run().catch(console.dir);

Cassandraの例 (Java)

import com.datastax.driver.core.*;

public class CassandraExample {
    public static void main(String[] args) {
        Cluster cluster = Cluster.builder().addContactPoint("127.0.0.1").build();
        Ses   sion session = cluster.newSession();

        // キー空間の作成
        session.execute("CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS mykeyspace WITH REPLICATION = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': 1};");
        session.exec   ute("USE mykeyspace;");

        // テーブルの作成
        session.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS mytable (id int, name text, age int, PRIMARY KEY (id));");

        // データの挿入
        PreparedStatement insertStatement = session.prepare("INSERT INTO mytable (id, name, age) VALUES (?, ?, ?);");
        BoundStatement boundStatement = new BoundStatement(insertStatement);
        session.execute(boundStatement.bind(1, "John Doe", 30));

        // データの検索
        ResultSet resultSet = session.execute("SELECT * FROM mytable WHERE id = 1;");
        for (Row row : resultSet) {
            System.out.println(row.getInt("id") + ", " + row.getString("name") + ", " + row.getInt("age"));
        }

        // データの更新
        session.execute("UPDATE mytable SET age = 31 WHERE id = 1;");

        // データの削除
        session.execute("DELETE FROM mytable WHERE id = 1;");

        session.close();
        cluster.close();
    }
}
特徴MongoDBCassandra
データモデルドキュメント指向ワイドカラムストア
スキーマスキーマレススキーマレス
クエリアドホッククエリCQL (Cassandra Query Language)
スケーラビリティ水平スケーラビリティ水平スケーラビリティ
使用例ウェブアプリケーション、IoT、分析ビッグデータ、リアルタイム分析、金融取引



MongoDBの代替手法

  • 直接ドライバー: MongoDBのドライバーを直接使用して、アプリケーションからデータベースにアクセスすることも可能です。これは、柔軟性が高い一方で、より多くのコードを書く必要があります。
  • データアクセスフレームワーク: MongoDBの操作を簡素化するためのフレームワークを使用することもできます。例えば、Spring Data MongoDBやNode.jsのMongooseが挙げられます。
  • ORM (Object-Relational Mapper): MongoDBのデータをオブジェクトにマッピングし、リレーショナルデータベースの操作と似た感覚で扱うことができます。MongooseやMorphiaなどのORMが広く使用されています。

Cassandraの代替手法

  • DataStax Enterprise: Cassandraのエンタープライズ版であるDataStax Enterpriseは、管理ツールやセキュリティ機能を提供し、大規模なCassandraクラスタの運用を支援します。
  • DataStax Driver for Node.js: Node.jsアプリケーションからCassandraにアクセスするためのドライバーです。
  • DataStax Java Driver: Cassandraの公式ドライバーであるDataStax Java Driverは、JavaアプリケーションからCassandraにアクセスするための基本的なツールです。
特徴MongoDBCassandra
データモデルドキュメント指向ワイドカラムストア
スキーマスキーマレススキーマレス
クエリアドホッククエリCQL (Cassandra Query Language)
スケーラビリティ水平スケーラビリティ水平スケーラビリティ
使用例ウェブアプリケーション、IoT、分析ビッグデータ、リアルタイム分析、金融取引

mongodb database-design cassandra



データベース設計:リビジョン管理で失敗しないための3つのポイント

リビジョン管理は、データの変更履歴を追跡し、過去のバージョンに戻せるようにする重要な機能です。多くの分野で、ドキュメント、ソフトウェアコード、製品設計など、様々なデータのリビジョン管理が求められます。データベースにおいて、リビジョン管理を効率的に実現するには、適切なデータベース設計が重要です。ここでは、リビジョン管理のためのデータベース設計について、以下の3つのポイントを中心に解説します。...


タグ付けシステムの要件に合わせた最適なデータベース設計を選択

この解説では、SQLとデータベース設計を用いたタグ付けのためのデータベース設計について、以下の内容を説明します。タグ付けの基礎タグ付けシステム:タグ付け機能を提供するソフトウェアタグ付け:データにタグを関連付ける行為タグ:データのカテゴリや属性を表す短いテキスト...


カスケードとトリガー、ストアドプロシージャ、アプリケーションコードの比較

カスケードを使用するタイミングカスケードは、以下の状況で特に役立ちます。複雑なトリガーやストアドプロシージャを作成せずに、参照整合性を維持したい場合データの整合性を維持することが重要な場合親子関係が明確に定義されている場合カスケードを使用する理由...


データベース設計:テーブルと列の適切なバランスでパフォーマンスと保守性を向上させる

テーブルと列の役割列:テーブル内のデータ項目。Excelの列のようなイメージ。テーブル:特定の種類のデータを格納する単位。Excelのシートのようなイメージ。テーブルを増やすメリットとデメリットデメリット テーブル間の結合処理による複雑化 データベース全体の管理負荷増加...


float, decimal, ビッグ整数: 会計アプリケーションにおける最適なデータ型

float 型は、32ビット浮動小数点数を表現するために使用されます。数値を近似的に表現するため、記憶容量が少なく、計算速度が速くなります。利点:速い計算速度少ない記憶容量欠点:精度が制限されている丸め誤差が発生する可能性があるdecimal 型は、固定小数点数を表現するために使用されます。正確な数値表現が必要な場合に適しています。...



SQL SQL SQL SQL Amazon で見る



MySQL自動ダイアグラム生成について

MySQLの自動データベースダイアグラム生成は、MySQLデータベースの構造を視覚的に表現するためのツールや方法です。これにより、データベース設計の理解、分析、修正が容易になります。MySQL Workbench: MySQLの公式GUIツールであり、データベース設計、管理、開発に幅広く利用されます。 データベース逆エンジニアリング機能により、既存のMySQLデータベースから自動的にダイアグラムを生成できます。 関係性、データ型、制約条件などの情報を視覚化します。


データベース命名規則解説

データベース、テーブル、カラムの命名規則は、プログラミングにおけるデータベース設計の基本的な原則です。これにより、データベースの構造を明確にし、メンテナンス性を向上させることができます。検索性: 命名は検索しやすいものでなければなりません。


マルチテナント環境でクライアントごとに個別のデータベースを使用するメリットとデメリット

複数のクライアントで単一のデータベースを使用する代わりに、クライアントごとに個別のデータベースを使用する方法は、いくつかの利点と欠点があります。この解説では、クライアントごとに1つのデータベースを使用する利点について詳しく説明します。利点コンプライアンス: 業界規制や法令に従う必要がある場合、個別のデータベースを使用することで、コンプライアンス要件を満たしやすくなります。


サンプルコード:タグ/タギングシステムのためのSQLデータベース設計

この文書では、タグやタギングシステムのための推奨されるSQLデータベース設計について解説します。タグは、データにメタデータを関連付けるための強力な方法であり、さまざまなユースケースで使用できます。設計の考慮事項タグ/タギングシステムのデータベースを設計する際には、以下の点を考慮する必要があります。


データベースアプリケーションの監査証跡/変更履歴を残すための効果的な戦略

データベースアプリケーションにおいて、監査証跡(audit trail) と変更履歴(change history) は、データの整合性とセキュリティを確保するために不可欠です。監査証跡は、誰がいつどのような操作を行ったかを記録することで、不正なアクセスやデータの改ざんなどを検知し、追跡することができます。変更履歴は、データベースのスキーマやデータの変更内容を記録することで、データベースの進化を把握し、必要に応じて過去の状態に戻すことができます。