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、リアルタイム分析、コンテンツ マネジメント システムに最もよく使用されます。

Key-Value データベースは、Key-Value ストアとも呼ばれる、最もシンプルなタイプの NoSQL データベースです。データは「Key-Value」構造で保存されます。この構造では、一意のキーが文字列、数値、ブール値、複合オブジェクトなどの値とペアになります。キーを使用して、関連する値を保存または取得できます。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 プロファイ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。これは、データベース内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焦点を当てて、データをグラフ内のノードとして整理します。ノード（エッジ）間の接続はファースト クラスの要素として保存されるため、データの関係性をより豊富な表現で表すことができ、保存とナビゲーションがよりシンプルになります。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、不正行為検出システム、物流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し、リアルタイム アプリケーションに超低レイテンシを実現します。Redis と Valkey は、インメモリ NoSQL データベースの例です。インメモリ データベースは、キャッシュ保存、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 の機能は、選択したデータベースによって異なります。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
• 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
• 通常、シャード間のトランザクションや柔軟な分離モードはサポートしていない

このような機能により、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、そして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。

近年、NoSQL データベースの人気が高まっていますが、リレーショナル データベースと比べて使用するデメリットがいくつかあります。これらはまだ比較的新しく、リレーショナル データベースほど成熟してい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。これらの言語はよく似ていますが、SQL 標準と完全には互換性がありません。

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 Mongo Atlas などがあります。

NoSQL データベースは通常、複雑なクエリや結合を実行するアプリケーションには適していません。複数のノードにまたがってインデックスとクエリを管理すると処理に時間がかかり、一貫した結果が返されない可能性があります。

それでも、ミリ秒単位のわずかな遅延が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、ユースケースに左右されます。SQL と NoSQL の使い分け

SQL データベースは、構造化されたリレーショナル データや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 に準拠しているため、トランザクション情報に適しています。

SQL のユースケース:

• 金融取引
• 医療データ分析
• お客様とトランザクションの情報

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、グローバルに分散され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。このような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最も効果的に活用できます。

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ます。また、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 アプリケーション、ウェブ アプリケーション、IoT 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
• 在庫管理とカタログ管理
• 不正行為の検出と ID 認証
• アドテック