グラフデータベースが適している場面と、そうでない場面を学びました。
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この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
このコースの最初に、NoSQLとリレーショナルデータベースの違いを学びます。その後、Key-value データベースの仕組み、利点、制約を見ていきます。Key-value データベースが適している状況を見極められるようになります。章の最後では、Redis の Key-value データベースによってダウンタイムを削減し、パフォーマンスを改善した Editoo 社の事例を学びます。
この章では、Document データベースの基本を学びます。続いて、この種のデータベースの利点と制約を整理し、Document データベースが適している状況を見極めます。最後に、Shutterfly 社の事例研究で締めくくります。同社は MongoDB の Document データベースを活用してレイテンシを低減し、製品の市場投入までの時間を短縮しました。
この章では Column family データベースを取り上げ、その利点と制約を分析します。さらに、Column family データベースが適しているケースについても学びます。章の最後では、Apache Cassandra を用いて毎秒、同時ユーザーによる数百万件のオペレーションを処理した Bigmate 社の事例を紹介します。
最終章では Graph データベースを分析します。この種のデータベースの利点と制約、そして特に有効なユースケースを学びます。コースの締めくくりとして、Neo4j データベースによってコスト管理を改善した Gousto 社の取り組みを見ていきます。
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