MongoDB の欠点の 1 つは、トランザクションをサポートしていないことです。トランザクションを必要とするアプリケーションはますます少なくなってきていますが、複数のドキュメント/コレクションを更新するためにトランザクションを必要とするアプリケーションは依然として存在します。それがチームにとって必要な機能である場合は、MongoDB を使用すべきではありません。
PostgreSQL と MySQL の台頭はクラウドの導入によって促進され、導入の容易さが向上しています。 2023 年には PostgreSQL が優勢ですが、MySQL は依然として学習者にとって魅力的です。 2024 年には、PostgreSQL はシャーディングと論理レプリケーションの改善を目指しており、MySQL は可用性、セキュリティ、分析に重点を置いています。
Google スプレッドシートは、複雑なデータベース タスクを処理するリレーショナル データベースとして使用できます。 Google スプレッドシートでデータベースを作成するには、スプレッドシートの設定、データの検証、数式と関数の使用、データの並べ替えとフィルター、データの集計と分析を行い、Google Sheets API で自動化します。database managers
データベース管理とは、データのライフサイクル全体を通じて必要な条件を満たすためにデータを操作および制御するために企業が実行するアクションを指します。it project assistant
これはあなたのこれまでの経験のレベルとどれだけ早く学ぶかによって決まるため、答えるのが難しい質問です。ただし、ほとんどの人は、SQL の基礎を数日または数週間で習得できると報告しています。 1 日に数時間を学習に充てれば、1 か月以内に熟練できる可能性があります。
MySQL は、接続プーリングとクエリ キャッシュを使用して、高いパフォーマンスを提供します。 SQL Server は、大規模な環境で実行する場合、MySQL よりも優れた応答を示します。 MySQL はクエリ言語として SQL を使用し、その構文でバッククォートを使用します。 SQL Server はクエリ言語として SQL を使用し、その構文で二重引用符を使用します。
機能しますが、パフォーマンスはあまり高くなく、複数のコレクションに対する複雑なクエリを処理できません。私たちは、Mongo はチャット ソリューションを構築するのに適切なアーキテクチャではないと考えています。 text-to-sql は実績のあるアプローチであるため、SQL データベースが必要だと考えています。
データベースの 5 つの主要なコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェア、データ、プロシージャ、およびデータベース アクセス言語です。
データ ユーザーはデータ ガバナンス フレームワークで考慮されていないことがよくあります。しかし、データ ユーザーがいなければ、データ ガバナンスは無意味です。データ ガバナンス チームの他の役割 (データ管理者、データ スチュワード、データ カストディアン) はすべて、データ ユーザーによるデータ主導の意思決定を支援するために存在します。
データ マネージャーは、データベース設計、データ モデリング、データ ウェアハウジングに精通している必要があります。 SQL、NoSQL、およびその他のデータベース テクノロジに精通していることが不可欠です。さらに、さまざまなシステム間のデータ フローを管理するには、データ統合ツールと技術の知識が不可欠です。assistant information technology manager