モバイルアプリ2021に最適なデータベース–最適なデータベースの選択

選択肢がたくさんある場合、最良のものを選ぶのはかなり難しいです。 モバイルアプリの開発者にも同じことが起こります。 彼らは、アプリに適切なデータベースを選択するのが難しいと感じています。

ここで、適切なデータベースとは、モバイルアプリの構築と既存のアプリの更新を支援する最適なデータベースを意味します。 モバイルアプリデータベースは、アプリが複数のユーザー（新旧）と定期的なメンテナンスと更新を処理する能力を備えているかどうかを判断します。

この投稿では、適切なデータベース、上位のモバイルアプリデータベースなどを選択するための基準について説明します。 このブログは、適切なモバイルアプリデータベースを選択するときに必要なものを提供することを保証します。

はじめましょう！

モバイルアプリデータベースとは何ですか？

アプリのニーズに応じて適切に構造化された情報の整理されたコレクションは、モバイルアプリデータベースです。

データベースはデスクトップまたはラップトップに電子的に格納され、データベース管理システム（DBSM）を利用して管理、編集、および更新されます。 DBMS、保存された情報、およびアプリの組み合わせはすべて、データベースシステム、つまりデータベースを連想的に作成します。

データベースでは、データは行と列として保存されるため、データの管理と処理が高速かつ簡単になります。

モバイルアプリデータベースの必要性は何ですか？

データベースの明らかな要件に加えて、データベースには他のニーズもあります。

読む！

データベースの日常的な使用は、より良い方法で大量のデータを保存することです。 さらにいくつかの使用法について教えてください。

データセキュリティ

モバイルアプリデータベースは、ハッキングや盗難からの究極のデータセキュリティを保証します。 DBMSは、さまざまなユーザーログインで到着し、新しいユーザーがデータベースにアクセスするためのアクセス許可を必要とするたびに到着します。

エラーを指摘する

DBMSには、削除が必要なエラーを指摘するチェックシステムが付属しているため、アプリデータベースに保存される情報は非常に信頼性が高くなります。

簡単で高速な検索

開発者は、データクエリ言語（DQL）を使用してモバイルアプリデータベースをすばやく検索できます。

手間のかからないアップデート

DBMSには、アプリデータベースのタイムリーでシームレスな更新を保証するデータ操作言語（DML）が含まれています。

モバイルアプリデータベースの種類

モバイルアプリデータベースの種類が異なることを知って驚くかもしれません。 確認してみましょう。

分散データベース

データがデータベース内の異なる物理的な場所に保存されている場合、それは分散データベースです。 正確な物理的な場所に配置された、または相互接続されたコンピューターのネットワーク上に散在しているさまざまなコンピューターに配置できます。

一元化されたデータベース

データが「中央」の場所に保存されるデータベースであり、一元化されたデータベースです。 ここで、「中央」の場所は、データベースが1つの場所に保存されているが、任意の外部リソースからアクセスできることを示しています。

たとえば、仕事用のPCに完全なデータがある場合、そのデータベースが一元化されていれば、個人のPCから簡単にアクセスできます。

クラウドデータベース

クラウドベースのデータベースアプリはクラウドで実行されます。 このようなアプリは、データを格納するための大量のスペースを備えているため、大きな革新です。 クラウドはインターネットを介したテクノロジーであり、いつでも利用できる一元化されたデータベースとして機能し、どこからでもアクセスできます。

NoSQLデータベース

他のすべてのアプリケーションデータベースから一意に機能する唯一のタイプのデータベースはNoSQLです。 一般的なモバイルアプリデータベースはデータを行と列のパターンで保存しますが、NoSQLには、開発者がさまざまな形やサイズのデータ​​を格納できる柔軟なスキーマが付属しています。

商業データベース

組織はエンタープライズベースのデータベースアプリを実行しているため、従業員情報を格納するための大規模なデータベースが必要です。

ここに商用アプリデータベースが到着します。 これらは、データのセキュリティを確保するためのログイン制御と十分なストレージを提供します。

エンドユーザーデータベース

ソーシャルメディアページまたはオンラインショッピングサイトに個人情報を入力すると、その情報はエンドユーザーデータベースに保存されます。 また、ウェブサイトの閲覧中に当社が受け入れるCookieをご覧になった場合は、データベースにCookieが保存されており、オンラインエクスペリエンスをパーソナライズするのに役立ちます。

プロセス全体がバックグラウンドで実行され、ユーザー情報を妨げることはありません。

リレーショナルデータベース

成長を続ける企業は、常に2つ以上のアプリデータベース間の関係を構築しようとします。 これはリレーショナルデータと呼ばれ、リレーショナルデータベースはそのような種類のデータの処理を容易にします。

データはこのアプリデータベースの行と列に保存されるため、データベース間の関係を簡単に構築できます。

モバイルアプリに最適なデータベースは何ですか？

ここで、AndroidアプリとiPhoneアプリの開発で人気のあるいくつかのトップデータベースをチェックしてみましょう。 ニーズに基づいて、アプリに最適なものを選択できます。

ArangoDB

オープンソースで無料のネイティブマルチモデルデータベースシステムであるArangoDBは、統合クエリ言語、AQL、および1つのデータベースコアを備えた3つのデータモデルをサポートします。

記述： C ++、JavaScript

CouchDB

オープンソースのドキュメント指向データベースであるApacheCouchDBは、さまざまな形式とプロトコルを使用して、データを転送、保存、および処理します。

記述： C、JavaScript、C ++、

Firebase

成功するアプリの構築と実行に役立つデータベースはFirebaseです。 これはGoogleによってサポートされており、スタートアップからグローバル企業まで、アプリ開発会社に好まれています。 さらに、セットアップの必要性が最小限のクロスプラットフォームAPIです。 また、モバイルデバイスからリアルタイムデータベースとして簡単にアクセスできます。

RethinkDB

オープンソースで無料の分散ドキュメント指向データベースであるRethinkDBは、動的スキーマを使用してJSONドキュメントを保存し、クエリ結果のリアルタイム更新をアプリにプッシュするのに最適です。

記述： Java、Python、JavaScript、C ++

SQLite

人気のあるMySQLデータベースの軽量バージョンであるSQLiteは、開発者が携帯電話ユーザーにローカルデータストレージを提供できるようにする組み込みアプリデータベースです。

で書かれた： C

レルム

オープンソースのデータベースであるRealmは、開発者にとって使いやすく、SQLiteやCoreDataの代替手段です。 数分で起動し、アプリを数時間で移植し、数週間の作業を節約します。

記述： Swift、Objective-C、Java、Kotlin、C＃、およびJavaScript。

MariaDB

MySQLリレーショナルDBMSの商用サポートされているフォークであるMariaDBは、オープンソースでフリーソフトウェアを維持することを目的としています。

記述： C、C ++、Perl

MongoDB

ソースで利用可能なクロスプラットフォームのデータベース指向のデータベースプログラムであるMongoDBは、運用スキームを備えたJSONのようなドキュメントを使用します。

記述： JavaScript、Python、Java、PHP、C、C ++、Ruby、Perl

Amazon DynamoDB

フルマネージドの独自のNoSQLデータベースサービスであるAmazonDynamoDBは、ドキュメントとキー値のデータ構造をサポートします。 あらゆる規模で高性能な最新のアプリを構築するのに役立ちます。

PostgreSQL

ユニークなリレーショナルデータベースであるPostgreSQLは、AndroidおよびiOSアプリに最適なデータベースです。 開発者は、このデータベースを必要に応じてカスタマイズできます。 それが最も好ましいモバイルアプリデータベースである理由です。

で書かれた： C

Couchbase

分散型NoSQLクラウドデータベースであるCouchbaseは、オンプレミス、クラウド、エッジコンピューティング、分散型クラウド、およびハイブリッド展開全体で、並外れた汎用性、スケーラビリティ、経済的価値、およびパフォーマンスを提供します。

記述： C ++、アーラン、C、Go、Java

Riak DB

分散型NoSQLKey-ValueデータストアであるRiakDBは、高可用性、操作の簡素化、フォールトトレランス、およびスケーラビリティを提供します。

書かれている： Erlang

InfluxDB

オープンソースの時系列データベースであるInfluxDBは、時系列データをフィールドに格納および取得します。

書かれた：行く

カサンドラ

オープンソースで無料のワイドカラム分散ストアであるApacheCassandraは、さまざまなコモディティサーバー間で大量のデータを処理するNoSQLDBMSです。

書かれたもの： Java

Memcached

汎用の分散メモリキャッシングシステムであるMemcachedは、データとオブジェクトをRAMにキャッシュすることにより、動的なデータベース駆動型Webサイトを高速化するのに最適です。

で書かれた： C

Redis

インメモリデータ構造ストアであるRedisは、インメモリ、分散、キャッシュ、Key-Valueデータベース、およびメッセージブローカーとして使用されます。

で書かれた： C

MySQL

オープンソースのリレーショナルDBMSであるMySQLは、クラウドネイティブアプリのデプロイに使用されるフルマネージドデータベースサービスです。

書かれている： C、C ++

SAP Adaptive Server

Sybase SQLServerとも呼ばれるSAPAdaptive Serverは、ターゲットトランザクションを処理するための可用性と高性能を提供するリレーショナルモデルデータベースです。 リレーショナルデータベースサーバーを使用したアプリ開発の運用コストを削減します。 さらに、IaaS（Infrastructure as a Service）およびオンプレミスに展開します。

書かれている： C、C ++

Solr

非常に高速で人気のあるオープンソースプラットフォームであるSolrは、ApacheLuceneで開発されています。 高度にスケーラブルで信頼性が高く、フォールトトレラントであり、分散インデックス、自動フェイルオーバーとリカバリ、レプリケーションと負荷分散クエリなどを提供します。

書かれたもの： Java

IBM Db2

AIを搭載し、より深い洞察のために開発されました。 これは、IBM Cloud Pak for theDataを通じてどこからでも利用できます。 これは、AIを取り入れた、実績のあるエンタープライズ対応のデータ管理システムと、スケーラブルでセキュリティが豊富なRed HatOpenShift基盤上で開発されたAIおよび統合データプラットフォームを組み合わせたものです。

C、C ++、アセンブリ、Javaの：で書かれました

FileMaker

これは、アプリのカスタマイズとワークフローの自動化を支援する世界トップの職場イノベーションプラットフォームです。 カスタムアプリを開発して、手動プロセスを合理化し、新しい効率を生み出し、ローコードを使用してコストを削減できます。

HBase

オープンソースの非リレーショナル分散データベースであるApacheHBaseは、ビッグデータへのリアルタイムのランダムな読み取り/書き込みアクセスを提供します。 これは、オープンソースのバージョン管理された分散型の非リレーショナルデータベースモデルです。

書かれたもの： Java

SAP HANA

列指向のメモリ内リレーショナルDBMSであるSAPHANAは、データベースサーバーを実行するソフトウェアのように機能し、アプリの要求に応じてデータを保存および取得します。

書かれている： C、C ++

オラクル

マルチモデルのDBMSであるOracleは、オンライントランザクション処理、混合データベースワークロード、およびデータウェアハウジングに最適です。

記述：アセンブリ言語、C、C ++

Splunk

Splunkは、データを安全に保存することに専念しており、グローバルおよび業界のコンプライアンスイニシアチブに準拠しています。 これは、インデックスを使用して保存されたログファイルを検索およびアドレス指定するために必要な高度なデータベーステクノロジです。

Microsoft Access

リレーショナルMicrosoftJet DatabaseEngineをGUIおよびソフトウェア開発ツールとマージするDBMSであるMicrosoftJet Database Engineは、Microsoftのベンチャー企業です。

Elasticsearch

無料の分散型のオープンな検索および分析エンジンであるElasticsearchは、ApacheLuceneで開発されています。 これは、Elastic Stackの中心的なコンポーネントであり、エンリッチメント、データの取り込み、分析、ストレージ、および視覚化のためのオープンで無料のツールのセットです。

で書かれた：Java

Teradata

データベースサービスプロバイダーであるTeradataは、データベースおよび分析に関連する製品、ソフトウェア、およびサービスを提供します。 エンタープライズ分析に最適であり、すべてを統合する接続されたマルチクラウドデータプラットフォームです。

Microsoft Azure SQL

これは、クラウドコンピューティングプラットフォームで実行されるマネージドクラウドデータベースです。 これは、完全に管理されたPaaS（Platform as a Service）データベースエンジンであり、ユーザーの関与なしに、パッチ適用、アップグレード、監視、バックアップなどの多くのデータベース管理機能を管理します。

ハイブ

データウェアハウスソフトウェアプロジェクトであるApacheHiveは、Hadoopと統合されたデータベースおよびファイルシステムに格納されているデータをクエリするためのSQLのようなインターフェイスを提供します。 バッチ処理を使用してペタバイトのデータを迅速に処理するように作成されています。 さらに、要件に基づいて簡単にスケーリングおよび配布できます。

で書かれた：Java

Microsoft SQL Server

リレーショナルDBMSであるMicrosoftSQL Serverは、ソフトウェアアプリの要求に応じてデータを保存および取得するために主に使用されるソフトウェア製品です。 情報の管理に最適です。

書かれている：C、C ++

OrientDB

オープンソースのNoSQLDBMSであるOrientDBは、ドキュメント、グラフ、値/キー、およびオブジェクトモデルをサポートするマルチモデルデータベースです。 グラフの強度とドキュメントの柔軟性を組み合わせて、高性能でスケーラブルな運用データベースを作成します。

で書かれた：Java

Neo4j

グラフDBMS、Neo4jは、データサイエンティストと開発者に、インテリジェントなアプリとMLワークフローを開発するための最も高度で信頼できるツールを提供します。 セルフホストのフルマネージドクラウドサービスとして利用できます。

で書かれた：Java

ORMLite

Javaアプリ用の軽量ORMライブラリであるORMLiteは、ORMフレームワークの複雑さやオーバーヘッドを追加することなく、一般的なユースケース向けのORMツールの標準機能を提供します。

で書かれた：Java

Firebirdsql

オープンソースのSQLリレーショナルDBMSであるFirebirdsqlは、Microsoft Windows、Linux、macOS、および多くのUnixプラットフォームで動作します。

で書かれた：C ++

バークレーDB

ソフトウェアライブラリであるBerkeleyDBは、値/キーデータ用の高性能組み込みデータベースを提供します。 また、データ管理とアクセスのためのシンプルな関数呼び出しAPIを提供します。

で書かれた：C

モバイルアプリに適切なデータベースを選択するための一般的な基準は何ですか？

さまざまな基準が、モバイルアプリに適したデータベースを選択するのに役立ちます。

読む！

データの構造

この構造は、データを保存および取得する方法を示しています。 モバイルアプリはさまざまな形式のデータを処理します。

オフラインアプリケーションはデータ全体をモバイルデバイスに保存しますが、オンラインアプリケーションはサーバーアクセスに依存してデータの保存を機能させます。

データのサイズ

データサイズは、重要なアプリデータとして保存および取得するデータ量です。 データの量は、選択したデータ構造の組み合わせ、さまざまなファイルシステムやサーバー間でデータを区別するためのデータベースの口径によって異なる場合があります。

そのため、特定の時間にアプリによって生成されるデータの全体量と、データベースから取得するデータサイズを考慮して、モバイルデータベースを選択する必要があります。

データモデリング

モバイルアプリデータベースを選択する前に、専門家の提案に従ってデータモデリングを実行する必要があります。 これは、データベースに格納するデータ構造の表現であり、ビジネスニーズの堅牢な表現です。

データモデリングは、アプリがレポート、検索クエリ、位置情報ベースの機能などの機能を備えている場合に最適です。 このようなモバイルアプリには、さまざまな種類のデータを処理するためのさまざまなデータベースが必要です。

たとえば、UberはMongoDB、MySQLなどのさまざまなデータベースを使用します。このようなデータベースは、大量の受信データを保存するのに役立ちます。

スピードとスケール

スケールと速度により、着信がアプリの読み取りと書き込みの時間、サービスの要求をお知らせします。 一部のデータベースは読み取りが多いアプリケーションの最適化を支援しますが、他のデータベースは書き込みが多いソリューションをサポートするのに最適です。

アプリのI / O要件を処理するために、口径のあるデータベースを選択すると、スケーラブルなアーキテクチャになります。

たとえば、MongoDBはMySQLよりも高速で大量の非構造化データを処理できますが、構造化データの場合は後者の方が高速です。

データセキュリティ

分散型の同期ストレージを使用する場合、データを安全に送信、アクセス、および保存することが不可欠です。 このために、認証、移動中のデータ、保存中のデータ、および読み取り/書き込みアクセスに対処します。

認証は柔軟であり、パブリック、標準、およびカスタムの認証プロバイダーの使用を許可する必要があります。 クライアントとサーバーに保存されているデータの場合、データレベルの暗号化とファイルシステムの暗号化をサポートする必要があります。 通信は、TLSやSSLなどの移動中のデータ用の安全なチャネルを引き継ぐ必要があります。

モバイルアプリプラットフォームの選択

1つまたは複数のプラットフォーム向けのアプリを作成することを計画していて、後で決定することを考えている場合は、今すぐ検討する必要があります。

今日、ネイティブデスクトップアプリまたはWebアプリを追加するために、さまざまなモバイルアプリが登場しています。 ですから、あなたもこの方向に考える必要があります。

AndroidおよびiOSプラットフォーム用のモバイルアプリケーションを開発する場合は、ReactNativeフレームワークを使用できます。 開発者は両方のモバイルアプリ開発プラットフォームでコードを共有する能力を持っているため、両方のプラットフォームで同時にビルドする方が簡単です。 さらに、あらゆる種類のデータベースをサポートします。

ユースケースに基づく選択基準

それでは、ユースケースごとに選択基準を確認してみましょう。

さまざまなデータレイヤーを備えたモバイルアプリ

多層データモデルを保持する多くのアプリは、「フィールドとテーブル」が相互に依存しているため、データを管理するのが困難です。

また、さまざまなアプリは時間の経過とともに変化し、データベース構造の変更や修正を要求します。

PostgreSQLのような構造化データベースを選択すると、頻繁に変更を加えることができなくなります。

したがって、MongoDBなどの非構造化データベースを選択すると、柔軟に変更できます。

バックエンドサーバーとローカルデータベース間のデータ同期

多くのアプリには、オフラインで実行できる機能が付属していますが、ローカルデータをアプリケーションのサーバーに保存するためにインターネット接続が必要です。

たとえば、Dropboxは、オフラインモードでも新しいファイルの編集と作成を容易にします。 また、オンラインになると、変更がクラウドに同期されます。

そのため、Couchbaseのように、クラウドサーバーへのローカルデータベースの自動同期とその逆を可能にするアプリデータベースを選択します。

高度にスケーラブルなモバイルアプリの場合

アプリをスケーリングする際、効率的なデータベースにつながるサーバーとして、より多くのリソースを追加することを考えます。

データベースはマルチスレッド化する必要があり、それに応じて、リソースを使用して並列処理を管理するための口径を保持する必要があります。

マルチスレッドにより、データベースは現在のリソースで並列ジョブをスケジュールし、サーバー側のワークロードを減らすことができます。

さらに、メインデータベースのワークロードを減らすために、さまざまなスレッドでサービスを分割するための分散データベースも必要です。 これにより、データベースの並列処理が改善されます。

デバイス間のデータの競合を解決する

さまざまなデバイスで同じデータを同時に変更するモバイルアプリは、競合が発生する可能性があります。 データベースは、常に競合解決メカニズムをサポートする必要があります。 これは不可欠であり、クラウド、デバイス、人間、または外部システムで自動的に解決できるようにする必要があります。

ネットワークの問題が少ないユーザー

必要なデータの転送中に、SQLデータベースのネットワーク接続がクライアント側のストレージから切断されると、エラーメッセージが表示されます。 また、頻繁に発生する場合は、データベースの再構成が必要になる場合があります。

したがって、この場合、信頼性が高く、接続が頻繁に失われないデータベースを選択することをお勧めします。

データベースの変更と新しいアプリの更新のプッシュ

モバイルアプリを更新する場合は、ローカルデータベースにいくつかの変更を加える必要があります。 したがって、開発者は古いデータベースバージョンで最新の状態を維持する必要があります。

選択するデータベースは、新しいテーブルとフィールドの追加を容易にし、最新のアプリバージョンを使用しているユーザーの古いAPIとデータベース構造を処理する必要があります。

モバイルアプリデータベースを使用するためのベストプラクティスは何ですか？

次に、モバイルアプリデータベースを操作するために検討するベストプラクティスを確認しましょう。

マルチバージョン同時実行制御（MVCC）方式に従うデータベースを検討してください。

このような方法では、プロセスやスレッドに干渉することなく、同時にアクセスできます。

MVCCは、読み取り操作と書き込み操作を並行して許可することにより、ライターが変更を加える前に、リーダーがデータのスナップショットをチェックするのを容易にします。

予測キャッシング

ユーザーがアプリをいつ、どのように、どこで使用するかを確認して、モバイルアプリのパフォーマンスを向上させるのが最善です。 ユーザーの行動特性に基づいて、ユーザーのセグメントを識別し、ユーザーが常に必要とする特定の情報を提供できます。

ユーザーが独自のアプリのアイデアにログインする前に、データをキャッシュしてローカルで利用できるようにすることができます。 また、MongoDBを選択することもできます。これは、開発者がユーザーに要求する前に予測キャッシュデータを提供できる予測キャッシュを提供するためです。

データベースキャッシング負荷を軽減する

サーバーの負荷を減らすために、キャッシュレイヤーを追加する必要があります。 さらに、同じデータに対する繰り返しのリクエストを回避するために、このキャッシングレイヤーにデータをキャッシュする必要があります。 これにより、サーバーに近づくリクエストの数が減り、サーバーのパフォーマンスがより効率的になります。

たとえば、Amazonのようなモバイルアプリはさまざまな定期的なリクエストを受け取ります。 キャッシングレイヤーを追加することで、サーバーの負荷を減らすことができます。 何百万ものリクエストを最小のレイテンシで管理する能力を備えています。 このようなニーズには、MemcachedとRedicを使用することもできます。

低遅延の課題

オンラインゲームやリアルタイムアプリでは、低レイテンシが不可欠です。 レイテンシーが高いと、アプリユーザーに間違った印象を与えます。 500msから下がるのは、待ち時間が長いことです。

したがって、任意の方法に従って、データベースのレプリケーションと遅延を減らすことができます。 さらに、平均して待ち時間が短いデータベースを選択できます。

• PostgreSQL –リアルタイムのトランザクション操作用。
• Pipeline DB –ストリーミングアプリに最適なSQLデータベース。
• RethinkDB –リアルタイムアプリに最適です。
• MongoDB

結論

データベースの選択は、アプリの作成または破損につながる可能性があるため、重要な決定です。 選択したモバイルアプリデータベースが上記の基準を満たしているかどうかを確認する必要があります。

この投稿が、モバイルアプリデータベースに関連し、柔軟なモバイルアプリデータベースを見つけることに期待するものを提供することを願っています。

モバイルアプリを作成したい場合は、アプリのアイデアを実現できる熟練したiOSおよびAndroidアプリ開発者を擁する最高のアプリ開発会社を雇ってください。