NoSQL データベースとは

NoSQL データベースには主に 5 つのタイプがあります。

ドキュメント データベースは、ドキュメント指向データベースまたはドキュメント ストアとも呼ばれ、半構造化データの保存とクエリに使用されます。データは、デベロッパーがアプリケーション コードで使用するデータ オブジェクトに似た JSON のようなドキュメントに保存されるため、プライマリ スキーマを参照せずにアプリケーションを簡単に作成、更新できます。ドキュメント データベースは、ブログ プラットフォーム、e コマースおよびリアルタイム分析アプリケーション、CMS システムで最もよく利用されています。

Key-Value データベースは Key-Value ストアとも呼ばれ、NoSQL データベースの最もシンプルなタイプです。データは「Key-Value」構造で保存され、一意のキーと値（文字列、数値、ブール値、複雑なオブジェクトなど）がペアに設定されます。キーを使用してデータの書き込みやクエリを行うことができます。このキーは、関連する値の保存や取得に使用されます。Key-Value ストアは、ウェブ アプリケーションのユーザー設定、ショッピング カート、ユーザー プロフィールに最もよく使用されます。

列指向のデータベース、またはワイドカラム ストア型は、データを行単位で格納して読み取り、一連の列として編成されます。リレーショナル データベースの表形式に似ていますが、ワイドカラム ストア型の列の名前と形式は、単一テーブルの行ごとに異なる場合があります。データベースの特定の列に対してクエリを実行し、特定の列の値を迅速に集計する必要がある分析のユースケースに最適です。ワイドカラム ストア型は、カタログ、不正行為の検出、レコメンデーション エンジンに最もよく使用されます。

グラフ データベースは、データ要素間の関係に注目して、データをノードとして整理します。エッジと呼ばれるこれらのノード間の接続は、ファースト クラスの要素として保存されます。これにより、データの関係性をより豊かに表現すると同時に、ストレージとナビゲーションを簡略化できます。グラフ データベースは、ソーシャル メディア プラットフォーム、予約システム、ロジスティクス アプリケーションなど、関係をマッピングするシステムで最もよく使用されます。

インメモリ データベースはデータをメモリに保存するため、リアルタイム アプリケーションにレイテンシは発生しません。Redis はインメモリ NoSQL データベースの一例です。インメモリ データベースは、キャッシュ、メッセージング、ストリーミング、リアルタイム分析に最もよく使用されます。

NoSQL 機能は、選択したデータベースに固有のものです。ただし、一般的には次のような特徴が共通しています。

• データの固定スキーマを決定または宣言する必要がない、柔軟なスキーマに従っているため、半構造化データと非構造化データに最適
• 容量を追加するために垂直スケーリングに依存せずに、範囲またはハッシュ分散を使用して水平方向にスケーリングする
• Key-Value、ワイドカラム、インメモリなど、特定のデータモデルやワークロード パターンに合わせて最適化されている
• 多くの NoSQL データベースは、リレーショナル データベースや SQL データベースのより厳密な ACID 特性（原子性、一貫性、独立性、永続性）に従うのではなく、後のある時点での整合性（結果整合性モデルなど）を示す
• 大部分の NoSQL データベースは、シャード間のトランザクションや柔軟な分離モードをサポートしていない

こうした機能により、非リレーショナル データベースは、大規模、信頼性、高可用性、頻繁なデータ変更を必要とするアプリケーションに最適です。

NoSQL データベースは近年大きな人気を博していますが、リレーショナル データベースと比べて NoSQL データベースを使用することにはいくつかの欠点があります。比較的新しく、リレーショナル データ システムの成熟度が十分でない場合があります。全体的に、NoSQL はデベロッパーの専門知識、利用できるツールやプロダクト、文書化されていない問題が発生した場合のサポートが少ないです。

また、NoSQL には SQL のような共通言語がありません。データベースごとに独自の言語を使用してデータのクエリや管理を行うこともあります。

多くの場合、NoSQL データベースには、SQL データベースで標準とされているデータの完全性対策や高レベルのデータ整合性がありません。ただし、ACID トランザクションをサポートしている Firestore や MongoDB などがあります。

それでも、ミリ秒単位のわずかな遅延は問題にならないほとんどの NoSQL ユースケースには、結果整合性モデルで十分です。多くのアプリケーションでは、グローバルな強整合性のニーズよりも、高可用性と高速性がはるかに重要です。

アプリケーションによって非リレーショナル NoSQL データベースを使用したり、リレーショナル SQL データベースを使用したりするのはなぜでしょうか。適切なデータベースの選択は、多くの場合、ユースケースによって決まります。ここでは、SQL と NoSQL の使い分けについて説明します。

SQL データベースは、構造化データ、リレーショナル データ、複雑なクエリの管理に優れています。SQL データベースは ACID に準拠しており、トランザクション情報に関して信頼されています。

SQL のユースケース:

• 金融取引
• 医療データ分析
• 顧客情報と取引情報

NoSQL データベースは、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するためにグローバルに分散した多数のユーザーを必要とするユースケースに優れています。これらのインタラクティブなアプリケーションは、NoSQL データベースのアジリティを活かして最適に動作します。

また、NoSQL データベースは高可用性を優先し、一貫したパフォーマンスを提供し、ダウンタイムなしで迅速にスケールアウトし、さまざまな種類のデータを大量に処理できます。

このような NoSQL データベースの機能により、非リレーショナル データベースは、大規模で、信頼性、高可用性を必要とするアプリケーションに最適です。

NoSQL の一般的な用途は次のとおりです。

• モバイル、ウェブ、IoT のアプリケーション
• リアルタイム ウェブ アプリケーション
• パーソナライズ、レコメンド、リアルタイムのカスタマー エクスペリエンス
• 在庫とカタログの管理
• 不正行為の検出と ID 認証
• 金融サービス、支払い
• アドテック