10 年に使用すべきリアルタイムデータベーストップ 2024

プラトン再発行

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概要

現代のアプリケーションの動的な領域では、リアルタイムデータベースはスムーズなデータ管理と即時更新を維持するために極めて重要です。これらのデータベースは、大量のデータを処理できるように設計されており、情報への瞬時のアクセスを提供します。この記事では、10 年に影響を与えると予想されるリアルタイムデータベースのトップ 2024 について詳しく説明します。

リアルタイムデータベースを理解する

リアルタイムデータベースは、即時の更新とアクセスが必要なデータを管理するために作成されています。同期遅延が発生する可能性がある従来のデータベースとは異なり、リアルタイムデータベースは、接続されているすべてのデバイスまたはアプリケーションにわたってデータ変更を迅速に反映することを保証します。そのため、リアルタイムのコラボレーション、メッセージング、または監視のニーズがあるアプリケーションに最適です。

リアルタイムデータベーストップ 10

10 年に使用されるリアルタイムデータベースのトップ 2024 のリストは次のとおりです。

1. Firebase リアルタイムデータベース

Firebase Realtime Database はクラウドホストとして機能します NoSQLデータベース、開発者がリアルタイムでデータを保存および同期できるようにします。 JSON データモデルを使用することで、開発プロセスに柔軟性と容易さが加わります。 Firebase プラットフォームの不可欠なコンポーネントとして、Web アプリケーションとモバイルアプリケーションの両方を作成するための堅牢なツールキットに貢献します。

機能と特徴

Firebase Realtime Database の優れた機能はリアルタイム同期であり、データが変更されるたびに、接続されているすべてのデバイス間で即時更新が保証されます。これにより、ユーザーは常に最新の情報を入手できることが保証されます。さらに、データベースはオフラインサポートを提供しており、ユーザーはインターネットに接続していなくてもデータにアクセスして変更することができます。セキュリティを強化するために、Firebase Realtime Database には堅牢なセキュリティルールが組み込まれており、機密データを不正アクセスから保護します。

使用例と例

Firebase Realtime Database は、チャットアプリ、共同ドキュメントエディタ、リアルタイムダッシュボードなど、リアルタイムの更新を必要とするアプリケーションで広く使用されています。たとえば、Firebase Realtime Database を活用したメッセージングアプリは、すべての参加者にメッセージを即座に配信し、シームレスでリアルタイムのコミュニケーションエクスペリエンスを生み出すことができます。

ここでそれを取得する： https://firebase.google.com/

2.MongoDB

MongoDB はドキュメント指向として特に人気があります。 NoSQLデータベース、その高いパフォーマンス、拡張性、柔軟性で知られています。柔軟な JSON のようなドキュメントでデータを保存することで、進化するデータニーズへの対応と調整が簡素化されます。最新のアプリケーションに組み込まれている MongoDB は、大量のデータの管理に優れ、リアルタイムの更新をサポートしているため、開発者にとって好ましい選択肢となっています。

機能と特徴

MongoDB は、リアルタイムアプリケーションに適した一連の機能を提供します。その柔軟なデータモデルにより、開発者は複雑なデータ構造を簡単に保存および取得できます。特に、MongoDB は水平スケーラビリティをサポートしており、アプリケーションがパフォーマンスを犠牲にすることなく増大するデータ負荷を管理できるようにします。自動シャーディングの追加サポートにより、データを複数のサーバーに分散することにより、スケーラビリティとフォールトトレランスがさらに強化されます。

使用例と例

MongoDB は、コンテンツ管理システム、電子商取引プラットフォーム、モノのインターネット (IoT) アプリケーションなど、リアルタイムシナリオでさまざまなアプリケーションを認識します。例としては、MongoDB を利用してリアルタイムの在庫更新を管理し、製品の在庫状況に関する正確な情報を顧客に常に保証する電子商取引プラットフォームがあります。

ここでそれを取得する： https://www.mongodb.com/

3. アパッチ・カサンドラ

Apache Cassandra は、複数のコモディティサーバーにわたる広範なデータを管理するために作成された、拡張性の高い分散型 NoSQL データベースとして際立っています。高可用性と耐障害性の提供に優れており、ミッションクリティカルなアプリケーションに適しています。 Cassandra のデータモデルは分散ハッシュテーブルに基づいており、効率的なデータ分散とレプリケーションを可能にして最適なパフォーマンスを実現します。

機能と特徴

Cassandra は、リアルタイムアプリケーションに最適な機能をいくつか提供します。分散型アーキテクチャにより、データが複数のノード間で複製されるため、高可用性とフォールトトレランスが保証されます。また、調整可能な一貫性も提供するため、開発者はアプリケーションの要件に応じてデータの一貫性とパフォーマンスのバランスを取ることができます。さらに、Cassandra は線形スケーラビリティをサポートし、アプリケーションが大量のデータ負荷を処理できるようにします。

使用例と例

Cassandra は、リアルタイム分析、時系列データ管理、メッセージングプラットフォームなど、高いスケーラビリティとフォールトトレランスを必要とするアプリケーションで幅広く使用されています。 Cassandra を活用したリアルタイム分析プラットフォームを検討してください。大量のデータをリアルタイムで適切に処理および分析し、貴重な洞察をユーザーに提供します。

ここでそれを取得する： https://cassandra.apache.org/_/index.html

4.Redis

Redis は、データベース、キャッシュ、またはメッセージブローカーとして機能するのに十分な多用途性を備えた、オープンソースのメモリ内データ構造ストアとして機能します。 Redis は、高性能と低遅延で知られており、リアルタイムアプリケーションに特に適しています。文字列、リスト、セット、ソートされたセットなどの多様なデータ構造のサポートにより、柔軟なデータの保存と操作が可能になります。

機能と特徴

Redis は、リアルタイムアプリケーションでの人気に貢献する多数の機能を備えています。インメモリストレージにより迅速なデータアクセスが容易になり、低遅延の要件に最適であることがわかります。組み込みのレプリケーションと高可用性が組み込まれているため、データの耐久性と耐障害性が保証されます。さらに、Redis は pub/sub メッセージングをサポートし、アプリケーション内のさまざまなコンポーネント間のリアルタイム通信を促進します。

使用例と例

Redis は、キャッシュ、セッション管理、リアルタイムリーダーボードなど、さまざまなリアルタイムシナリオで広範な用途に使用できます。たとえば、ゲームの分野では、Redis を使用してリアルタイムのリーダーボードを維持し、プレーヤーがゲームを進めるにつれてスコアやランキングをタイムリーに更新できます。

ここでそれを取得する： https://redis.io/

5. アパッチ・カフカ

Apache Kafka は分散ストリーミングプラットフォームとして機能し、リアルタイムデータストリームの処理と保存に優れています。その強みは高スループット、フォールトトレランス、およびスケーラビリティにあり、大量のデータの管理に適しています。 Kafka は中核的にパブリッシュ/サブスクライブモデルで動作し、プロデューサーがデータをトピックに配布し、コンシューマーがこれらのトピックをサブスクライブしてデータにアクセスします。

機能と特徴

Apache Kafka の際立った機能は、高スループット、低遅延のデータストリームを管理する能力です。 1 秒あたり数百万のメッセージを処理する機能を備えており、リアルタイムのデータ処理と分析に優れています。 Kafka は、複数のブローカー間でデータをレプリケートすることにより、フォールトトレランスと高可用性を保証します。さらに、ストリーム処理をサポートし、リアルタイムのデータ変換と集計を可能にします。

使用例と例

ログ集約、イベントソーシング、リアルタイム分析など、リアルタイムのデータストリーミングと処理を必要とするアプリケーションには、Apache Kafka が不可欠です。たとえば、Kafka を利用したログ集約システムは、さまざまなソースからリアルタイムでログを収集して処理することに優れ、貴重な洞察と堅牢な監視機能を提供します。

ここでそれを取得する： https://kafka.apache.org/

6. Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB、 AWS フルマネージド NoSQL データベースサービスは、高いパフォーマンス、スケーラビリティ、可用性を備え、リアルタイムアプリケーションのニーズに応えます。 DynamoDB はキーと値のペアに基づいて構築されており、迅速なデータアクセスと取得を保証します。

機能と特徴

DynamoDB は、リアルタイムアプリケーションにとって最適な選択肢となるいくつかの機能を提供します。フルマネージドの性質によりデータベース管理の必要がなくなり、開発者はアプリケーションの構築に集中できます。 DynamoDB は自動スケーリングも提供し、アプリケーションが手動介入なしで増加するデータ負荷を確実に処理できるようにします。さらに、グローバルレプリケーションをサポートしており、複数のリージョン間でデータをレプリケートできるため、可用性と災害復旧が向上します。

使用例と例

Amazon DynamoDB は、ユーザー認証、リアルタイム入札、IoT データ管理など、幅広いリアルタイムアプリケーションで使用されています。たとえば、DynamoDB 上に構築されたリアルタイム入札プラットフォームは、大量の入札リクエストを処理し、リアルタイムの広告掲載をユーザーに配信できます。

ここでそれを取得する： https://aws.amazon.com/dynamodb/

7. Microsoft Azure Cosmos DB

Microsoft Azure Cosmos DB は、Microsoft Azure によって提供される、グローバルに分散されたマルチモデルデータベースサービスです。高いスケーラビリティ、低遅延、グローバルな可用性を提供するため、リアルタイムアプリケーションに適しています。 Cosmos DB は、キーと値、ドキュメント、グラフ、列ファミリーなどの複数のデータモデルをサポートしているため、開発者はアプリケーションに最適なモデルを選択できます。

機能と特徴

Cosmos DB は、リアルタイムアプリケーションにとって強力な選択肢となるいくつかの機能を提供します。グローバルに分散されているため、世界中のどこからでもデータに低遅延でアクセスでき、シームレスなユーザーエクスペリエンスが保証されます。 Cosmos DB は自動インデックス作成とクエリ最適化も提供し、高速かつ効率的なデータ取得を可能にします。さらに、スループット、遅延、可用性に関する包括的な SLA (サービスレベルアグリーメント) を提供します。

使用例と例

コンテンツ管理システム、ソーシャルメディア分析、パーソナライズされたレコメンデーションなどのさまざまなリアルタイムアプリケーションにおいて、Microsoft Azure Cosmos DB は有用です。たとえば、Cosmos DB ベースのソーシャルメディア分析プラットフォームはリアルタイムのソーシャルメディアデータを分析し、ユーザーの行動や傾向に関する貴重な洞察を明らかにします。

ここでそれを取得する： https://azure.microsoft.com/en-in/products/cosmos-db

8. 動物データベース

FaunaDB は、グローバルに分散されたサーバーレスのトランザクション NoSQL データベースであり、強力な一貫性、低遅延、自動スケーリングなどの機能を備えた最新のアプリケーションに対応します。ドキュメントとコレクションに根ざしたそのデータモデルは、柔軟なデータの保存と取得を容易にし、リアルタイムアプリケーションに適しています。

機能と特徴

FaunaDB は、リアルタイムアプリケーションにとって魅力的な選択肢となるいくつかの機能を提供します。強力な一貫性により、データは常に最新であり、最新の変更が反映されます。 FaunaDB は自動スケーリングも提供し、アプリケーションが手動介入なしで増大するデータ負荷を処理できるようにします。さらに、ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) トランザクションをサポートし、データの整合性と信頼性を保証します。

使用例と例

FaunaDB は、電子商取引プラットフォームから金融システムやコラボレーションアプリケーションに至るまで、さまざまなリアルタイムシナリオでアプリケーションを見つけます。たとえば、FaunaDB を利用した共同ドキュメントエディタを使用すると、複数のユーザーが同じドキュメントを同時に編集でき、すべての参加者がリアルタイムで更新できるようになります。

ここでそれを取得する： https://fauna.com/

9. 流入DB

InfluxDB は、大量のタイムスタンプ付きデータを処理するために設計されたオープンソースの時系列データベースです。高い書き込みパフォーマンスとクエリパフォーマンスを提供するため、リアルタイムのデータ分析と監視に適しています。 InfluxDB のデータモデルは測定値、タグ、フィールドに基づいており、時系列データの効率的な保存と取得を可能にします。

機能と特徴

InfluxDB は、リアルタイムデータ分析に最適な機能をいくつか備えています。書き込みおよびクエリの高いパフォーマンスにより、時系列データの高速な取り込みと取得が可能になります。また、ダウンサンプリングとデータ保持ポリシーも提供し、履歴データの効率的な保存と管理を可能にします。さらに、InfluxDB は継続的なクエリとリアルタイムのアラートをサポートし、プロアクティブな監視と異常検出を可能にします。

使用例と例

InfluxDB は、IoT データ管理、システム監視、センサーデータ分析など、リアルタイムの監視と分析を必要とするアプリケーションで広く利用されています。たとえば、InfluxDB を活用した IoT プラットフォームは、リアルタイムのセンサーデータを収集して分析し、デバイスのパフォーマンスや環境条件に関する貴重な洞察を提供できます。

ここでそれを取得する： https://www.influxdata.com/

10.タイムスケールDB

TimescaleDB は、PostgreSQL 上に構築されたオープンソースの時系列データベースです。 PostgreSQL のスケーラビリティとパフォーマンスと、時系列データベースの柔軟性と使いやすさを組み合わせています。 TimescaleDB のデータモデルはハイパーテーブルに基づいており、時系列データの効率的な保存と取得を可能にします。

機能と特徴

TimescaleDB は、リアルタイムデータ管理の強力な選択肢となるいくつかの機能を提供します。ハイパーテーブルベースのデータモデルにより、時系列データの効率的なパーティショニングと圧縮が可能になり、クエリパフォーマンスとストレージ効率が向上します。また、自動データ保持と継続的な集計も提供するため、履歴データの効率的な管理と分析が可能になります。さらに、TimescaleDB は分散クエリをサポートし、水平方向のスケーラビリティとフォールトトレランスを実現します。

使用例と例

TimescaleDB は、財務分析、産業監視、エネルギー管理など、さまざまなリアルタイムシナリオに応用できます。たとえば、TimescaleDB を利用した金融分析プラットフォームは、リアルタイムの市場データを効率的に保存および分析でき、市場の傾向や投資機会についての貴重な洞察を提供します。

ここでそれを取得する： https://www.timescale.com/

まとめ

今日の世界では、アプリを常に最新の状態に保ち、即座に同期するためにリアルタイムデータベースに依存しています。 Firebase Realtime Database や TimescaleDB などの優れたオプションがあり、それぞれに独自の特別な機能と用途があります。 Firebase とのリアルタイムコラボレーションを目的とする場合でも、InfluxDB を使用して監視を行う場合でも、開発者にはニーズに合わせた選択肢が豊富にあります。 2024 年に向けて、これらのリアルタイムデータベースは、アプリケーションの新しい波を促進する上で引き続き不可欠となるでしょう。