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2023-03-05

NoSQL

NoSQLとは

NoSQLとは、"Not Only SQL"または"Non-relational SQL"の略語で、従来のリレーショナルデータベースとは異なる方法でデータを格納・管理するために設計されたデータベースのカテゴリーです。NoSQLデータベースは、柔軟性、スケーラビリティ、パフォーマンスを優先し、非構造化、半構造化、または分散データを扱うのに適しています。

NoSQLデータベースは、事前に定義されたスキーマや関係性を持つテーブルにデータを格納する従来のリレーショナルデータベースとは異なり、ドキュメント、キー・バリュー、カラムファミリー、グラフ、タイムシリーズなどの様々なデータモデルを使用してデータを表現します。このようなデータモデルの多様性により、NoSQLデータベースは特定のアプリケーション要件やユースケースに効果的に対応できます。

NoSQLデータベースの特徴

NoSQLデータベースは、次のようないくつかの特徴を持ち、従来のリレーショナルデータベースとは異なります。

  • 柔軟なデータモデル
    NoSQLデータベースは、JSON、XML、カスタムバイナリ形式などのさまざまな形式と構造でデータを格納でき、事前に定義されたスキーマが必要ありません。この柔軟性により、データモデルをアプリケーション要件に合わせて簡単に適応できます。

  • 水平スケーラビリティ
    NoSQLデータベースは、複数のノードまたはクラスターにまたがって水平方向にスケーリングできるように設計されており、大量のデータや高い書き込み・読み取り負荷を処理することができます。このスケーラビリティは、データのパーティショニング、シャーディング、およびレプリケーションなどの技術によって実現されます。

  • 高いパフォーマンス
    NoSQLデータベースは、高いパフォーマンスと低レイテンシのデータアクセスを優先し、インメモリストレージ、キャッシュ、最適化されたインデックスとクエリメカニズムなどを活用することがあります。

  • 耐障害性と可用性
    多くのNoSQLデータベースは、レプリケーション、自動フェイルオーバー、および最終的な整合性などの機能を提供し、分散環境において高可用性と耐障害性を確保します。

NoSQLを選ぶ理由

NoSQLデータベースは、次のような現代のアプリケーション開発における特定の課題や要件に対処する能力により、人気が高まっています。

  • ビッグデータ、IoT、およびソーシャルメディアの時代にますます一般的になっている非構造化または半構造化の大量のデータを扱う
  • 高価な、モノリシックなハードウェアを必要とせず、成長するデータボリュームやユーザーロードに対応するために水平スケーリングする
  • 検索エンジン、推薦システム、および分析プラットフォームのようなアプリケーションに必要な低レイテンシのデータアクセスとリアルタイム処理機能を提供する
  • リレーショナルデータベースよりも柔軟に、データモデルと要件の変更に適応できるため、アジャイルな開発プロセスをサポートする

NoSQLデータベースの種類

NoSQLデータベースには、ドキュメントストア、キー・バリュー、カラムファミリー、グラフ、タイムシリーズなど、さまざまなタイプがあります。この章では、各タイプの特徴ついて説明します。

ドキュメントストア

ドキュメントストアは、半構造化データをドキュメントとして格納、取得、管理するための人気のあるNoSQLデータベースのタイプです。これらのドキュメントは、JSON、BSON、XMLなどの形式で表現されます。ドキュメントストアはスキーマレスであり、既存のデータに影響を与えることなくドキュメントの構造を進化させることができます。

ドキュメントストアの例には、MongoDB、Couchbase、RavenDBなどがあります。

MongoDB

MongoDBは、柔軟なJSONのようなフォーマットでデータを格納するオープンソースのドキュメント指向データベースです。シャーディングによる水平スケーリングを提供し、豊富なクエリ言語をサポートしています。MongoDBは、大量の半構造化データを処理するのに適しており、様々な産業で広く使用されています。

Couchbase

Couchbaseは、高いパフォーマンス、スケーラビリティ、および低レイテンシのデータアクセスを提供する分散型のドキュメント指向NoSQLデータベースです。ロバストなインデックスとクエリ機能を提供し、Couchbase Mobileを介してモバイルおよびエッジコンピューティングをサポートしています。

キー・バリューストア

キー・バリューストアは、もっともシンプルなNoSQLデータベースの形式です。データはキー・バリューのペアとして格納され、キーは関連する値の一意な識別子として機能します。キー・バリューストアは高速な読み書き操作に最適化されており、キャッシュやリアルタイム処理に適しています。

キー・バリューストアの例には、Redis、Amazon DynamoDB、Riakなどがあります。

Redis

Redisは、データ構造をキャッシュ、データベース、またはメッセージブローカーとして使用できるオープンソースのインメモリデータストアです。文字列、ハッシュ、リスト、セット、ソート済みセットなど、さまざまなデータ構造をサポートし、高性能で低レイテンシのデータアクセスを提供します。

Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDBは、Amazon Web Services (AWS)が提供するマネージドなキー・バリューおよびドキュメントデータベースサービスです。シームレスなスケーラビリティ、低レイテンシのアクセス、高可用性を提供し、高スループットのデータ処理を必要とするアプリケーションに適しています。

カラムファミリーストア

カラムファミリーストア、またはワイドカラムストアは、データを行ではなく列で管理するために設計されたデータベースです。この列指向の構造は、高い書き込みおよび読み込みボリュームのデータに対して効率的な読み書き操作を可能にします。カラムファミリーストアは、大量のスパースな分散データを処理するのに特に適しています。

カラムファミリーストアの例には、Apache Cassandra、HBase、ScyllaDBなどがあります。

Cassandra

Apache Cassandraは、多数のコモディティサーバー上で大量のデータを処理するために設計された高度にスケーラブルな分散型のワイドカラムストアです。ロバストなレプリケーションとパーティショニング機能を提供し、高可用性および耐障害性のあるアプリケーションに適しています。

グラフデータベース

グラフデータベースは、ノードとエッジをグラフの形式でデータを格納、管理、およびクエリするために設計されたNoSQLデータベースのタイプです。ノードはエンティティを表し、エッジはそれらのエンティティ間の関係を表します。グラフデータベースは、複雑な相互関係のあるデータを処理するのに優れており、関係をトラバースするための高パフォーマンスのクエリングを提供します。

グラフデータベースの例には、Neo4j、ArangoDB、Amazon Neptuneなどがあります。

Neo4j

Neo4jは、高性能なクエリおよびグラフデータのトラバースを提供するACID準拠のオープンソースグラフデータベース管理システムです。Cypherという宣言的クエリ言語を使用し、グラフデータの表現およびクエリングにおいて表現力豊かで効率的な検索を実現します。

タイムシリーズデータベース

タイムシリーズデータベースは、センサー読み取り、株価、アプリケーションパフォーマンスメトリックなど、タイムスタンプのついたデータを扱うために特別に設計されたデータベースです。これらのデータベースは高速な書き込みおよびクエリ負荷に最適化され、タイムシリーズデータの効率的なストレージ、取得、分析を提供します。

タイムシリーズデータベースの例には、InfluxDB、OpenTSDB、TimescaleDBなどがあります。

InfluxDB

InfluxDBは、高速な書き込みおよびクエリ負荷に最適化されたオープンソースのタイムシリーズデータベースです。InfluxDBクエリ言語(InfluxQL)およびFluxスクリプト言語を介したデータ処理および分析のサポートを提供し、タイムシリーズデータの効率的なストレージと取得を実現します。

参考

https://www.mongodb.com/nosql-explained
https://www.ibm.com/topics/nosql-databases
https://www.integrate.io/blog/the-sql-vs-nosql-difference/
https://www.talend.com/resources/sql-vs-nosql/
https://www.datastax.com/what-is/nosql
https://docs.mongodb.com/
https://cassandra.apache.org/doc/latest/
https://docs.couchbase.com/
https://neo4j.com/docs/
https://redis.io/documentation
https://aws.amazon.com/dynamodb/
https://docs.influxdata.com/influxdb/

Ryusei Kakujo

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Focusing on data science for mobility

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