マルチモデルデータベースは、異種環境データの課題を解決できる洗練されたソリューションです。新しいクラスのデータベースでは、単一の統合バックエンド内でオーガニックな構成の複数のデータモデルをサポートするのはもちろん、各モデルに適したデータとクエリの標準も使用できます。

統合インデックス

統合されたデータには、統合されたインデックスが必要です。普通はデータ型ごとに作成されるインデックスを選択しなくてはなりません。これに対し、真のマルチモデルデータベースでは、データがロードされた後に高速のデータアクセスを実現する統合インデックススイートを備えています。マルチモデルデータベースはGoogleのように機能します。Googleでは、Webページを特定のフォーマットに適合させる必要はありません。ページにインデックスを付けるだけです。マルチモデルデータベースを使用することで、組み合わせ可能な単一のクエリで、すべてのデータモデルのデータをすばやく検索できます。

構成可能なクエリ

クエリを拡張または組み合わせることで、サポートされているすべてのデータモデルでシームレスにクエリを実行できます。データモデルに適切な標準インデックス、解析、処理は、コアデータベース製品に含まれています。

統合プラットフォーム

バックアップとリカバリ、開発とテスト、検索に関する作業が大幅に削減できる統合プラットフォームを実現します。1つのセキュリティモデルに集約して管理することもできます。

データモデルの柔軟性

最適なデータモデルを柔軟に選択できます。例えば、ドキュメントとトリプルストアを組み合わせることで、JSONをオブジェクト(顧客、株取引など)に、XMLをテキスト(ブログ投稿、ニュース記事など)に、RDFトリプルをファクトや関係性に使用できます。

シェアードナッシングアーキテクチャ

各ノードが独立し、自律的であり、システムにおいて単一接続点も単一障害点もない分散コンピューティングアーキテクチャです。具体的には、どのノードもメモリ、ディスク、ストレージを共有していません。

マルチモデルシナリオ

図には、Jen個人に関して記載されているドキュメントと、Jenに関するファクトと関係性を記述したいくつかのトリプルが表示されています。Jenをリレーショナルビューで表したい場合は、そうすることもできます。MarkLogicでは、このデータはドキュメントとして格納されますが、SQLでクエリできるように、リレーショナルビューをドキュメントの上部に作成することも簡単にできます。

MarkLogicでサポートされるデータ型

JSON
オブジェクトとして格納されている構造化データに最適

  • 非スキーマ依存
  • JavaScriptでクエリ
  • コンパクト、パーシングが速い
  • 6種類の値:オブジェクト、配列、浮動、文字列、ブール、Null
  • 名前空間、コメント、属性なし
  • web用の一般的なデータ形式
XML
構造化/非構造化データやテキストに最適

  • 非スキーマ依存
  • XQueryでクエリ
  • オブジェクト、セット、多くのデータ型(日付、期間、整数など)を格納可能
  • 名前空間(組み込みオブジェクトタイプ用)、コメント、属性(メタデータの追加用)を使用
  • データモデルとしては、JSONよりも成熟
RDF
ファクトや関係性に最適

  • エンティティと関係性を定義
  • アトミックな構造(これ以上細分化不能)
  • データとクエリに関する世界的な標準を使用(RDFとSPARQL)
  • リファレンスデータ、メタデータ、出自用に使用
JSON/XML + RDF
データ、テキスト、関係性を扱うシステムに最適

  • ドキュメントにトリプルを含めることができる
  • トリプルでドキュメントに注釈付け
  • トリプルのグラフにドキュメントを含めることができる
  • 強化されたクエリ:
    • グラフを使ってドキュメント検索を拡張
    • ドキュメントをリンクすることでグラフ検索を強化
    • トリプルメタデータを使ってドキュメント検索を制約

マルチモデルデータベースでデータ統合をサポート

エンティティと関係性を管理する最適な方法は、ドキュメントストアとトリプルストアの長所を組み合わせたマルチモデルデータベースを使用することです。ドキュメントはエンティティ用、RDFトリプルは関係性用です。このアプローチは、リレーショナルモデル(またはドキュメントのみ/トリプルのみのアプローチ)を使用するよりも高速で効果的であることが実証されています。データのエンティティと関係性を管理することで、データ統合でどのように成功することができるか、ご説明します。

製品機能(データハブ・フレームワーク)

マルチモデルの偽物に騙されないように

マルチモデルの偽物には注意が必要です。事実、多くのベンダーは、自社製品をマルチモデルデータベースと偽って宣伝しています。これらのベンダーでは、ストレージやクエリレイヤーを統合することなく、単に複数のツールを結合しているだけです。

真のマルチモデルデータベースでは、統一されたデータガバナンス、管理、アクセスで、タイプが異なるデータを同一システム内に格納できなくてはなりません。「マルチクエリ」データベースでは、それらができません。格納したデータは、検索できるようにする必要がありますが、データベースでは、テキスト、SPARQL、XQueryなどを組み合わせたクエリを実行できるように(検索を組み合わせることが不可欠)、さまざまなデータモデルを処理し、インデックスを付けることが必要です。

MarkLogicはマルチモデルデータベースのリーダーです

マルチモデルデータベースでは、2つのデータベースのメリットを1つに結合し(例えば、ドキュメントデータベースとグラフまたはセマンティック)、統一されたクエリインターフェイスを提供します。MarkLogicは、このアプローチを採用した業界をリードするマルチモデルデータベースであり、サイロから効率的にデータを統合できることが実証されています。お客様は、RDFトリプルを使用してメタデータを格納しながら、コアデータの柔軟なドキュメントモデルを実現できます。これにより、素早く簡単にデータを統合できるだけでなく、データガバナンスも向上します。

データとマルチモデルデータを統合

マルチモデルデータベースは新たな標準となるか

マルチモデルデータベースでデータのサイロを解消する

ガートナーODBMS 2017のプロモーション

2017年版ガートナーマジッククアドラント(ODBMS)のチャレンジャーに唯一選定されたNoSQLベンダー

MarkLogicは昨年に引き続きチャレンジャークアドラントに残った唯一のNoSQLベンダーとして、最も高い実行力とビジョンを持つチャレンジャークアドラントに位置づけられました。

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