human
リレーショナルデータベースは非規制とどのように異なりますか？彼の間の利点と欠点は何ですか？
gpt
リレーショナルデータベースは構造化されています。つまり、データはテーブルに編成されます。多くの場合、これらのテーブルのデータには、互いに靭帯または依存関係があります。非規制データベースが文書化されています。つまり、すべての情報がリストに保存されます。

リレーショナルデータベースの利点：
 - 構造化されたデータに最適です
 - 複雑なリクエストに最適です
 - データに応じた便利なナビゲーション
 - テーブル間の接続と制限による高レベルのデータ統合
 - 取引は安全です

リレーショナルデータベースの短所：
 - スキームの予備的な定義
 - 変化する要件への適応はありません：動的要素の変更は、1つのテーブル内の他のすべてのアイテムに影響します
 - データ処理が遅くなる可能性があります。高価な機器では高性能が可能です

次に、非規制データベースの利点と短所について書きます。

非規制データベースの利点
 - 柔軟なデータモデル
 - 変化する要件への迅速な適応：動的要素の変更は他のアイテムに影響しません
 - 膨大な量の非構造化データの保存
 - 高効率

短所
 - データの整合性とシーケンスを確認することは困難です
human
非参照データベースにさまざまな非構造化データがある場合、リクエストを作成する方法は？
gpt
逆説的に、しかし構造化されていないデータは、適切に分析する前に特定の基本レベルの構造を必要とします。一部の非構造化データベースでは、抽出によりデータを分析する必要があります。

写真で顔の認識を実行したいと想像してください。まず、キーコントロールポイントをマップに適用して、多くの測定（目、口の幅などの距離）を作成する必要があります。このカードは、測定値が許容できる制限に該当する場所の例を見つけるまで、他の写真のキーポイントと比較するために使用できます。

実際、あなたはあなたが比較して分析できるようにするファイルに構造を適用しました。MongoDBなどの一部のベースは、ストレージ中に「半構造」をデータセットに適用することにより、このプロセスをスピードアップするのに役立ちます。すべての元のメタデータはNOSQL JSONドキュメントに保存されており、追加の半構造により検索と分析が加速されます。
human
JSONをリレーショナルデータベースに保存することは可能ですか？欠点は何ですか？
gpt
JSONは、リレーショナルデータベースに保存できます。たとえば、MySQLには、JSONデータをバイナリテーブルに保存するJSONBサポートがあります。PostgreSQLは、JSONとJSONBの両方をネイティブサポートしています。

欠点の1つは、JSONドキュメントのキーを表示するときよりも、テーブル列を表示するときにデータベースリクエストプランナーがより良い最適化情報を持っていることです。もう1つの欠点は、多くのデータがある場合、ディープフィットJSONアイテムへのアクセスが遅くなる可能性があることです。