リレーショナルDBではなくKey-Valueデータストアを選択するのはいつですか？どちらかを決定する際にどのような考慮事項がありますか？両方の最適なルートを組み合わせるのはいつですか？可能であれば例を挙げてください。
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Key-Value、階層型、マップリデュース、またはグラフデータベースシステムは、実装戦略に非常に近く、物理的な表現と密接に関連しています。これらのいずれかを選択する主な理由は、説得力のあるパフォーマンスの議論があり、それがデータ処理戦略に非常に密接に適合している場合です。アドホッククエリは通常、これらのシステムでは実用的ではないことに注意してください。事前にクエリを決定することをお勧めします。
リレーショナルデータベースシステムは、論理的なビジネス指向のモデルを、基盤となる物理的な表現および処理戦略から分離しようとします。この分離は不完全ですが、それでもかなり良好です。リレーショナルシステムは、ファクトを処理し、ファクトのコレクションから信頼できる情報を抽出するのに最適です。リレーショナルシステムは、他のシステムが苦手なことで有名なアドホッククエリにも優れています。これは、ビジネスの世界や他の多くの場所に最適です。そのため、リレーショナルシステムが非常に普及しています。
それがビジネスアプリケーションの場合、ほとんどの場合、リレーショナルシステムが答えです。他のシステムの場合、それがおそらく答えです。発生する必要のあるパイプラインのようなデータ処理の問題が多く、大量のデータがあり、すべてのクエリを前もって知っている場合は、別のシステムが適している可能性があります。
于 2009-10-01T06:02:03.230 に答える
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データが単なるリストであり、各アイテムの一意の識別子を導出できる場合は、KVSが適しています。これらは、新入生のコンピュータサイエンスで学んだ単純なデータ構造の緊密な実装であり、複雑な関係を可能にしません。
簡単なテスト：データとそのすべての関係をリンクリストまたはハッシュテーブルとして表すことができますか？はいの場合、KVSが機能する可能性があります。いいえの場合、RDBが必要です。
それでも、ご使用の環境で機能するKVSを見つける必要があります。KVSのサポートは、主要なものであっても、PostgreSQLやMySQL/MariaDBなどのサポートにはほど遠いものです。
于 2014-09-07T16:26:20.287 に答える
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IMO、キーと値のペア（NoSQLデータベースなど）は、基になるデータが構造化されていない、予測できない、または頻繁に変更される場合に最適に機能します。構造化データがない場合、データを構造に適合させるために多くのスキーマ変更を行ったり、フープを飛び越えたりする必要があるため、リレーショナルデータベースはその価値よりも厄介になります。
KVP / JSON / NoSqlは、データ構造を変更するためにデータモデルを完全にリファクタリングする必要がないため、優れています。データオブジェクトにフィールドを追加するのは、単にデータにフィールドを追加するだけです。コインの反対側は、KVP / Nosqlデータベースの制約と検証チェックがリレーショナルデータベースよりも少ないため、データが乱雑になる可能性があることです。
リレーショナルデータモデルには、パフォーマンスとスペース節約のメリットがあります。正規化されたリレーショナルデータは、テーブルキーの関係と制約があるため、データの理解と検証が容易になります。
私が見た中で最悪のパターンの1つは、それを両方の方法で実現しようとしていることです。キーと値のペアをリレーショナルデータベースに入れようとすることは、多くの場合、災害のレシピです。データに最も適したテクノロジーを使用することをお勧めします。
于 2018-04-09T20:30:48.320 に答える
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キーに基づいて値のO（1）ルックアップが必要な場合は、KVストアが必要です。つまり、値が大きい/ネストされた構造である場合でも、フォームk1={foo}, k2={bar}などのデータがあり、高速ルックアップが必要な場合は、KVストアが必要です。適切なインデックスを作成しても、リレーショナルDBで任意のキーのO（1）ルックアップを実現することはできません。これは「ランダムルックアップ」と呼ばれることもあります。
言い換えると、1つの列だけでクエリを実行する場合は、残りのデータを取得するために「主キー」を使用し、その列をキースペースとして使用し、残りのデータをKVストアの値として使用します。ルックアップを行うための最も効率的な方法。
対照的に、複数の列のいずれかでデータをクエリすることが多い場合、つまりデータに対してより豊富なクエリAPIをサポートしている場合は、リレーショナルデータベースが必要になることがあります。
于 2018-10-12T01:26:05.257 に答える
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従来のリレーショナルデータベースには、ポイントを超えてスケーリングする際の問題があります。そのポイントがどこにあるかは、あなたがやろうとしていることに少し依存します。
クラウドコンピューティングのすべての（ほとんど？）サプライヤーは、Key-Valueデータストアを提供しています。
ただし、複雑なデータ構造を持つ適度なサイズのアプリケーションがある場合は、リレーショナルデータベースを使用することで得られるサポートにより、開発コストを削減できます。
于 2009-09-30T21:05:47.620 に答える
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私の経験では、伝統的な慣習と秘教的な慣習のどちらを使用するかという質問さえしている場合は、伝統的な方法を採用してください。秘教の実践はセクシーでやりがいがあり、楽しいものですが、アプリケーションの99.999％は従来のアプローチを求めています。
リレーショナルvsKVに関して、あなたが尋ねるべき質問は次のとおりです。
このシナリオでリレーショナルモデルを使用したくないのはなぜですか：..。
シナリオを説明していないので、なぜそれを使用すべきでないのかを誰かが言うことは不可能です。KVの「すべてをキャッチ」する理由はスケーラビリティですが、これは現在問題ではありません。最適化のルールを知っていますか？
- しないでください。
- （専門家のみ）今はやらないでください。
KVは、スケーラビリティに対する高度に最適化されたソリューションであり、アプリケーションにとって完全に不要である可能性があります。
于 2009-09-30T22:21:41.460 に答える