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MongoDBとリレーショナルDBの違いについて

MongoDBとリレーショナルDBの違いについて
MongoDB リレーショナルDBの違いについて

sqlserverやmysqlしか触ったことない筆者が、最近新しい現場でmongodbというデータベースを触ることになりました。
リレーショナルデータベースはこれまで使っていましたが、mongodbはドキュメントデータベースで、
リレーショナルデータベース以外を、NoSQLと総称して呼ぶそうです。
この２つのデータベースの違いについてざっくりまとめてみました。

MongoDBで使うクエリとは？SQLとは違うの？

MongoDB特有の「Mongoクエリ言語」を用います。
MongoDBはリレーショナルデータベースではないため、SQLは使用できません。
MongoDBは、NoSQLデータベースとして、柔軟なデータ構造と強力なクエリ機能を備えています。

MongoDBとリレーショナルDBの違いは

MongoDBとリレーショナルデータベースは、どちらもデータを保存するためのデータベースシステムですが、
そのデータの構造や扱い方、そして得意とする分野が大きく異なります。

リレーショナルデータベース

  • 特徴:
    • データを厳密な構造を持つテーブルに格納し、行と列で表現する。
    • 各テーブルは特定のスキーマ（構造）を持ち、データの整合性を保つ。
    • SQL（Structured Query Language）という標準的な言語を用いてデータを操作する。
    • トランザクション処理が強力で、データの整合性を厳密に保証する。
  • 得意とすること:
    • 複雑なトランザクション処理
    • 厳密なデータ整合性が求められる業務システム
    • 従来からの企業システム
    • 会計システムなど、数値計算を伴う処理

MongoDB

  • 特徴:
    • データを柔軟なJSON形式のドキュメントとして格納する。
    • スキーマが柔軟で、同じコレクション内に異なる構造のドキュメントを混在させることができる。
    • NoSQLデータベースの一種であり、SQLではなく専用のクエリ言語を使用する。
    • スケーラビリティが高く、大規模なデータを扱うのに適している。
  • 得意とすること:
    • 非構造化データの保存（ブログ記事、画像のメタデータなど）
    • ウェブアプリケーションのデータストア
    • IoTデバイスからの大量のデータの収集と分析
    • リアルタイム分析

MongoDBとRDBの比較表

特徴リレーショナルデータベースMongoDB
データ構造テーブル（行と列）JSONドキュメント
スキーマ厳密柔軟
クエリ言語SQL専用クエリ言語
トランザクション強力比較的弱い
スケーラビリティ比較的低い高い
得意なこと複雑なトランザクション、厳密なデータ整合性非構造化データ、大規模データ、NoSQL

どちらを選ぶべきか？

どちらのデータベースを選ぶかは、扱うデータの種類やアプリケーションの特性によって異なります。

  • RDBを選ぶべきケース:
    • 複雑なトランザクション処理が必要な場合
    • 厳密なデータ整合性が求められる場合
    • 従来からの企業システムを置き換える場合
  • MongoDBを選ぶべきケース:
    • 非構造化データを扱う場合
    • スケーラビリティが求められる場合
    • ウェブアプリケーションのデータストアとして
    • IoTデバイスからの大量のデータを扱う場合

MongoDBのクエリが強力な理由は

  • 柔軟なデータ構造: JSON形式でデータを格納できるため、複雑なデータ構造も簡単に表現できます。
  • 豊富なクエリ演算子: 多くの演算子が用意されており、複雑な条件での検索が可能です。
  • Aggregation Pipeline: データの集計や変換をパイプラインのように繋いで処理できます。
  • インデックス: 適切なインデックスを作成することで、クエリの性能を大幅に向上させることができます。

まとめ

MongoDBとRDBは、それぞれ異なる特徴と得意分野を持っています。
どちらを選ぶかは、アプリケーションの要件に合わせて慎重に検討する必要があります。