データベースで現在主流となっているのは、OracleやMySQLなどに代表されるRDBMS(リレーショナル・データベース管理システム)です。
RDBMSは、データを表形式に格納し、大規模なデータを扱うことができます。
RDBMSに対して、最近注目されており、利用が広がりつつあるのが、NoSQLです。
- NoSQLとはどのようなデータベースで、なぜ注目が広がっているのでしょうか？
- RDBMSとは何が違うのでしょうか？
今回はNoSQLについてのさまざまな疑問にお答えします。
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目次
NoSQLとは
NoSQLは、どのようなデータベースなのでしょうか。
まずは、NoSQLの概要や種類について見ておきましょう。
NoSQLはどのようなもの？
NoSQLについてよく誤解されるのが、「NoSQL」という種類のデータベースがあるわけではないという点です。
一般的にデータベースの世界で主流とされているのはRDBMSですよね。
NoSQLは、「RDBMS以外のデータベース」という意味を持ちます。
つまり、特定のNoSQLというデータベースがあるわけではなく、RDBMS以外のデータベースはすべてNoSQLなのです。
したがって、NoSQLにはさまざまな種類があります。
RDBMSとして代表的なOracleやMySQLについては、こちらの記事で詳しく解説しています。
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NoSQLの種類とは
NoSQLとは、RDBMS以外のデータベースであるため、NoSQLと一言でいってもいくつかの種類があります。
NoSQLには大きく分けて、主に以下の4つがあります。
- キーバリュー型
- カラム指向型（列指向型）
- グラフ型
- ドキュメント型
これらをもう少し詳しく見ていきましょう。
NoSQL：キーバリュー型
キーバリュー型は非常にシンプルなデータベースで、「キー」に対する「バリュー」という2つの要素を組み合わせた構造となっています。
結合処理などの複雑な処理はできませんが、シンプルな構造を持つため、RDBMSに比べて高速な処理を行えるようになっています。
キーバリュー型でよく使われている製品には「Memcached」などがあります。
NoSQL：カラム指向型（列指向型）
カラム指向型は、列指向型とも呼ばれます。
1行ごとにデータを扱う一般的なデータベースとは異なり、列方向でデータを扱うデータベースです。
列でデータを扱うため、データの集計作業や分析などを得意としています。
カラム指向型でよく使われている製品には「Apache Cassandra」などがあります。
NoSQL：グラフ型
グラフ型は、端的に言うと「グラフ構造」を持つデータベースです。
RDBMSのデータ構造がリレーショナル（階層型）であるのに対して、グラフ型データベースのデータ構造はネットワーク上になっています。
データは、「ノード」「エッジ」「プロパティ」の３要素で表され、データの関係性を表すことが得意です。
大規模データでは、例えばSNS上での人と投稿記事の関係性なども表すことができます。
グラフ型でよく使われている製品には「Neo4j」などがあります。
NoSQL：ドキュメント型
ドキュメント型は、RDBMSとは異なり、データをXML形式やJSON形式などのドキュメントとして扱うデータベースです。
ドキュメントととしてデータが管理されるため、「アプリケーションから利用しやすい」、「分散やスケールアウトが行いやすい」といったメリットがあります。
ドキュメント型でよく使われている製品には「MongoDB」などがあります。
このように、NoSQLは「RDBMS以外のもの」という言葉通り、さまざまな種類のデータベースがあります。
NoSQLが注目される理由とは
従来、データベースといえばRDMSを指すことが大半で、RDMSは多くのデータを効率よく管理できる優れたデータベースであると評されてきました。
実際、今でも中小企業から大企業までRDBMSは非常に幅広く活用されています。
では、なぜ現在NoSQLが注目され、利用が広がっているのでしょうか。
それには、以下の3つの理由があります。
- 特定のデータモデル専用に特化して設計される
- 大規模なデータ（ビッグデータ）の処理を高いパフォーマンスで実現できる
- データベースシステムの拡張や分散が容易に行える
近年は、AI（人工知能）、IoT、ビッグデータの利活用などで大規模な情報を取得・蓄積し、高速に処理するニーズが急速に高まっています。
NoSQLが注目される理由には、こうしたIT業界を取り巻く大きな変化が密接に関わっています。
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NoSQLとRDBMSとの違い
NoSQLの解説をすると、必ずRDBMSが比較対象となります。
具体的にどのような点が両者の違いなのでしょうか。
NoSQLとRDBMSはどこが違う？
NoSQLにはいろいろな種類がありますが、大きく分けてRDBMSとは何が違うのでしょうか。
まずは両者の特徴をあらためて整理してみましょう。
NoSQLの特徴
NoSQLの特徴は以下の通りです。
- データは表形式ではなく、さまざまな方法で格納、管理される
- 多数のデータを高速に処理できる
- シンプルな処理は得意だが複雑な処理は苦手である
- システムの拡張や分散が行いやすい
RDBMSの特徴
RDBMSの特徴は以下の通りです。
- データは表形式で格納され、管理がしやすい
- 複数のテーブルを関連させて、さまざまな情報を取り出せる
- データ数が多くなると処理が遅くなる
- データの更新など複雑な処理が得意
- SQLと呼ばれる共通の操作言語が使える
これを踏まえると、NoSQLとRDBMSの大きな違いは以下の点にあると言えます。
- データが表形式で格納されているかどうか
- 多数のデータを高速に処理できるかどうか
- 拡張や分散が容易に行えるかどうか
- SQLで操作できるかどうか
NoSQLとRDBMSの比較
これまで見てきたように、NoSQLとRDBMSにはいくつかの違いがあります。
これらを表にして整理すると、次のようになります。
| NoSQL | RDBMS | |
|---|---|---|
| データ格納形式 | 種類による | 表形式 |
| 操作言語 | 種類による | SQL |
| システム拡張 | ○ 容易 | × 難しい |
| 分散処理 | ○ 容易 | × 難しい |
| 大規模データ処理 | ○ 高速に行える | × 処理速度が低下する |
| 実績 | △ 急速に拡大 | ○ 豊富な実績 |
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NoSQLが適している分野とは
NoSQLとRDBMSは、データ構造やデータ管理など多くの点で違いがあります。
それぞれの得意不得意を確認し、両者を効果的に使い分けられるようになりましょう。
NoSQLよりRDBMSが適している分野
データを表形式で格納するRDBMSは、以下のような分野での利用が向いています。
- 社内データの管理用データベース
- 顧客情報の管理データベース
- 生産管理システムのような複雑な情報を扱うもの
NoSQLが向いている分野
NoSQLは、大量のデータを扱うのが得意という特徴があるため、以下のような分野が向いています。
- 大量のデータを処理するIoTのシステム
- SNSの分析
- ゲームのWebサービス
など
NoSQLが使える製品やサービス
RDBMSには、OracleやMySQL、PostgreSQLなどさまざまな製品があります。
また大手のクラウドサービスであるAWS(Amazon Web Service)やGCP(Google Cloud Platform)、Azure(Microsoft Azure)などもこれらのデータベースが使えるようになっています。
では、NoSQLの製品やサービスにはどのようなものがあるのでしょうか。
NoSQL製品
NoSQL製品としてよく知られているものには、以下のようなものがあります。
- MongoDB：ドキュメント型
- DynamoDB：キーバリュー型
- Apache Cassandra：カラム指向型
- Couchbase：ドキュメント型
- Neo4j：グラフ型
このようにさまざまな製品が存在します。
NoSQLが使えるクラウドサービス
RDBMSは、大手の各クラウドは対応していますが、NoSQLの場合はどうなのでしょうか。
ここでは大手クラウドであるAWS、GCP、AzureについてのNoSQL対応状況を見ていきましょう。
＜AWS＞
AWSでは、NoSQLデータベースとして以下をサポートしています。
サービスとして提供されているのは以下の通りです。
| データーベースタイプ | 名称 |
|---|---|
| キーバリュー型 | Amazon DynamoDB |
| ドキュメント型 | Amazon DocumentDB |
| グラフ型 | Amazon Neptune |
| カラム指向型 | Amazon Redshift |
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このようにNoSQLは大手クラウドサービスでも利用できるようになっています。
まとめ
NoSQLは、最近急速に注目と利用が広がっているデータベースです。
従来、データベースとして幅広く利用されてきたのは、OracleやMySQLのようなRDBMSです。
それに対して「RDBMS以外」を意味するNoSQLには、以下のような特徴があります。
- 大量のデータの高速処理が得意
- システムの拡張や分散が行いやすく、構造の変動などにも対応可能
- シンプルな処理は得意だが複雑な処理は苦手
今回解説したようにNoSQLとRDBMSには、それぞれに向き不向きがあります。
それぞれの得意不得意を確認し、両者を効果的に使い分けられるようになりましょう。
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