まとめ
このモジュールでは、Azure Cosmos DB のような NoSQL データベースのデータのモデル化とパーティション分割に使用される主要な概念、手法、技術について学習しました。 リレーショナル データベースから NoSQL データベースに移行する必要のある eコマース アプリケーションに、それらを適用しました。
このモジュールで学習した概念は次のとおりです。
- 非正規化: この概念を製品のデータに適用し、パフォーマンスと個々のコンテナーのクエリの実行を測定しました。
- 参照整合性: 変更フィードを使用して、2 つの異なるコンテナーに格納されているデータ間の参照整合性を維持するために役立つ方法を学習しました。
- エンティティの結合: 異なるエンティティを同じコンテナーに格納することに意味がある場合について学習しました。
- 集計の非正規化: データの集計値を含む高コンカレンシーのクエリのパフォーマンスを向上させる手法について学習しました。 これを、サブクエリで最初に "グループ化と集計" を実行してから、結果に対して "並べ替え" を行う外側のクエリを実行する必要があるシナリオに適用しました。 また、Azure Cosmos DB でのトランザクションと、トランザクション バッチと呼ばれる SDK の機能についても学習しました。
これらの概念、手法、テクノロジを適用することで、最終的なデータベースの設計はコンピューティングの観点から効率的になります。 これは、データベースのサイズが大きくなった場合や、大量のオペレーションを処理するためにスループットの量が増えた場合に、スケールアウトできることを意味します。
このモジュールが完了したので、次のことができるようになりました。
- 高度なモデリングとパーティション分割戦略を使用して、データ エンティティ間のリレーションシップを管理します。
- 変更フィードを使用して、データの参照整合性を維持します。
- データの事前集計と非正規化の戦略を実装して、データモデルのパフォーマンスとスケーリングを向上させます。
- 1 つのコンテナーでエンティティ型を混在させて、ストレージとコンピューティングを最適化する