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SQLとNoSQLデータベース：違いは何ですか？

SQLとNoSQLデータベース：違いは何ですか？

  • オーケストレーション
6分で読めます 更新日 Mar 5, 2018

執筆者: Laura Shiff と Walker Rowe

ポイント: SQLとNoSQLデータベースは構造とアプリケーションが異なり、SQLは一貫性と事前定義されたスキーマを重視し、NoSQLは動的データセットのための柔軟性とスケーラビリティを提供します。それぞれは特定のユースケースに対するユニークな利点を持っています。

  • SQLは事前定義されたスキーマを使用します; NoSQLは動的スキーマを特徴とします。
  • SQLは垂直スケーラブルです; NoSQLは水平スケーラブルです。

ラリー・エリソンは、世界で最も裕福な人々の一人であり、数十年にわたってそうであり続けています。彼は1970年代初頭にOracleを設立し、IBMのエドガー・F・コブのアイデアを取り入れてSQLリレーショナルデータベースを作成しました。

当時、ほとんどのアプリケーションがIBMメインフレーム上で動作していたため、Oracleはこの市場で独占的な地位を得ました。そのため、IBMのデータベースであるDB2でさえ、Oracleを市場リーダーから引きずり下ろすことはできませんでした。1990年代にPCのラックがサーバーとして使用されるようになるまで、人々はメインフレーム以外のものを使用することはありませんでした。

Oracleは、Fortune 500のほとんどのトランザクションビジネスアプリケーションにおいて独占的な地位を維持しています。Oracleは、最も一般的なオープンソースの代替品であるMySQLを購入し、さらにはオープンソースのJavaそのものを購入しました。しかし、それらは依然として無料のままです。

データベースを選ぶ際、組織が行うべき最も重要な決定の一つは、リレーショナル（SQL）または非リレーショナル（NoSQL）データ構造を選ぶかどうかです。どちらも良い選択肢ですが、それぞれには明確な利点と欠点があり、考慮する必要があります。

この記事では、SQLとNoSQLの最も重要な違いを分解し、それぞれの利点を強調します。

SQLとは何ですか？

SQLは、Structured Query Languageの略で、リレーショナルデータベース内のデータを管理するために使用されるプログラミング言語です。リレーショナルデータベースは、データを保存するためにリレーション（通常はテーブルと呼ばれる）を使用し、その後、データセット内の共通の特徴を使用してデータを照合します。

SQLを使用する一般的なリレーショナルデータベース管理システムには、以下が含まれます：

  • Oracle
  • Sybase
  • Microsoft SQL Server
  • Microsoft Access
  • Ingres。

コブの画期的な論文は、彼がSQLと呼んだ構造化クエリ言語を使用して構築され、クエリ可能なデータベースを説明しています。彼は、データ（テーブルと呼ばれるオブジェクト内）とそのデータのスキーマを作成するためにSQLを使用しました。SQLデータベースの単一レコードは行と呼ばれます。

NoSQLとは何ですか？

一方、NoSQLデータベースは自己記述的で、スキーマを必要としません。また、すべてのケースでテーブル間の関係を強制しません。すべてのドキュメントはJSONドキュメントであり、完全なエンティティであり、簡単に読み取り、理解することができます。

NoSQLは、高性能で非リレーショナルなデータベースを指し、さまざまなデータモデルを利用しています。これらのデータベースは、その以下の特長で高く評価されています：

  • 使いやすさ
  • スケーラブルなパフォーマンス
  • 強力な耐障害性
  • 広範な可用性

NoSQLデータベースの例には、以下が含まれます：

SQLとNoSQL：主な違い

SQLとNoSQLの間には多くの違いがあり、これは組織にとって最適なデータ管理システムについての決定を行う際に理解することが重要です。これには以下の違いが含まれます：

  • 言語
  • スケーラビリティ
  • コミュニティ
  • 構造

各違いを詳細に見ていきましょう。

言語

SQLリレーショナルデータベースとNoSQL非リレーショナルデータベースの間の主要な違いの一つは言語です。

SQLデータベースは、データを定義し操作するためにStructured Query Languageを使用します。これにより、SQLは非常に多用途で広く使用されることができ、同時により制約が厳しいものとなります。SQLでは、以下が要求されます：

  • 作業を開始する前に、データの構造を決定するために事前定義されたスキーマを使用する必要があります。
  • データも同じ構造に従う必要があり、これは重要な事前準備と慎重な実行を伴う可能性があります。

NoSQLデータベースは、非構造化データの動的スキーマを特徴としており、データは、グラフベース、ドキュメント指向、列指向、またはKeyValueストアとして整理されるなど、さまざまな方法で保存できます。この極端な柔軟性により、以下が可能になります：

  • 構造を慎重に計画して定義することなくドキュメントを作成できます
  • 進行中にフィールドを追加できます
  • データベースごとに構文を変えることができます
  • 各ドキュメントに独自の構造を与え、全体的により多くの自由を提供します

スケーラビリティ

SQLとNoSQLの間のもう一つの大きな違いは、そのスケーラビリティです。ほとんどのSQLデータベースは垂直スケーラブルであり、これはRAM、SSD、またはCPUなどのコンポーネントを増やすことで単一のサーバーへの負荷を増やすことができることを意味します。

対照的に、NoSQLデータベースは水平スケーラブルであり、これは、データベースに追加のサーバーを追加することでトラフィックの増加を処理できることを意味します。NoSQLデータベースは、より大きく、はるかに強力になる能力があり、大規模または常に進化しているデータセットの選択肢として好まれます。

コミュニティ

SQLの成熟度により、NoSQLと比較してはるかに強力で発展したコミュニティがあります。専門家が知識を共有し、SQLのベストプラクティスについて議論できるチャットやフォーラムが数千あります。

NoSQLは急速に成長していますが、まだ比較的新しいため、そのコミュニティはSQLほど定義されていません。

構造

最後に、SQLとNoSQLを比較する際に考慮すべき最後の点は、その構造です。SQLデータベースはテーブルベースであり、これは複数行のトランザクションを必要とするアプリケーションにとってより良い選択肢となります。例としては、会計システムや元々リレーショナル構造のために構築されたレガシーシステムが含まれるかもしれません。

NoSQLデータベースは以下のようにすることができます：

では、どのデータベースがあなたのビジネスに適しているのでしょうか？

どのデータベースがビジネスに適しているかを判断する最良の方法は、その機能が何であるべきかを分析することです。

SQLは以下のような状況に良い選択肢です：

  • あらかじめ定義された構造とセットスキーマから利益を得る組織、特に複数行のトランザクションを必要とする場合。
  • 会計システムのように、すべてのデータがエラーの余地なく一貫性を保つ必要がある場合。

NoSQLは、明確なスキーマ定義のない急成長中の企業にとって良い選択肢です。NoSQLはリレーショナルデータベースよりもはるかに柔軟性があり、大量のデータを分析しなければならない企業や、管理するデータ構造が可変である企業にとって確かな選択肢です。

さて、これらの概念の違いを示すいくつかの例を見てみましょう。

SQLとNoSQLの例

以下では、最初のフィールドが学生であり、2番目のフィールドがクラスであることが明確にわかります。

    { student:  "Walker Rowe",
  class:  "biology"
}

SQLに関しては、ユーザーはデータベースにデータを追加する前にこのスキーマを最初に作成する必要があります：

    CREATE TABLE studentClasses (
    student varchar,
    class varchar
);

ここでvarcharは可変文字長です。

そのテーブルにデータを追加するには、次のようにします：

    INSERT INTO studentClasses (student, class)
VALUES ("Walker Rowe", "biology:);

NoSQLデータベース、たとえばMongoDBの場合、次のようにデータを挿入するためにデータベースAPIを使用します：

    db.studentClasses.insert( { name: "Walker Rowe", class: "biology" } )

そして、その後、SQLを使用して以下を作成できます：

  • ユニオン、2つ以上の集合からのすべての要素
  • インタセクション、2つ以上の集合の共通要素

ここでの大きなブレークスルーは、プログラマーが理解しやすいSQL構文を使用してすべてを行うことを許可したことでした。その後、Oracleはデータベースの参照整合性を確保し、フィールドのインデックスを作成し、レコードをキャッシュすることによってパフォーマンスを向上させるさらなる技術的進歩を遂げました。

(データベースの参照整合性とは、トランザクションの完全性を意味し、孤立したレコードが存在しないことを保証します。たとえば、対応する製品項目がない販売記録です。これが、Oracleがテーブル間の関係を強制できると述べた理由です。)

上記のMongoDBの例では、Oracleのプログラマーは、テーブルstudentClassesがインタセクションであると言うでしょう。なぜなら、学生が受講しているクラスと、どの学生がどのクラスにいるかをそこから判断できるからです。この場合、学生とクラスの両方のレコードには、教室番号や学生の電話番号などが含まれることになります。

Oracleデータベースは行指向データベースと呼ばれます。データは行と列にグループ化されています。列指向データベースについては、Cassandraのようなものについては言及する必要はありません。なぜなら、それらはアーキテクチャ的に異なり、概念的にはそれほど大きく異ならないからです。したがって、SQLとNoSQLの間ほど根本的に異なるわけではありません。

特にCassandra NoSQLデータベースは、データの同様の列を近くにグループ化して、可能な限り高速に取得できるように使用されます。また、CassandraとNoSQLデータベースは、Oracleにとって重要なデータベースの正規化の概念を排除しています。以下で説明します。また、空の列値を保存しないため、行の長さを異なることができます。

効率と正規化

Oracleが強調したことの一つはオブジェクト間の関係です。彼らは、すべてのデータは正規化されるべきであると言いました。これは、データが二重に保存されてはならないことを意味します。したがって、たとえば、すべての学生レコードに学校の住所を入れるのではなく、学校テーブルを維持し、そこに住所を保存する方が良いでしょう。

NoSQLデータベースは、ある程度この制約を取り除いています。

1970年代にはディスクスペースもメモリも高価でしたので、正規化は意味がありました。しかし、異なるテーブルに保存されたレコードを一つの論理単位にまとめるためには、いくらかの時間がかかります。また、データが追加または削除されるたびにインデックスファイルを維持し、それらに書き込むオーバーヘッドも必要です。

NoSQLデータベースは、ディスクスペースとメモリが安価であるため、すべてが重要ではないと言います。その支持者は、上記のケースに関して、学校の住所を学生と一緒に入れることは問題ないと言います。これにより、データの取得時間が速くなり、コーディングが簡単になります。

NoSQL対SQL

Oracleのビジネスマーケットにおける最大の競争相手はSAPです。彼らは独自のデータベースHanaを持っています。しかし、彼らとOracleとの唯一の違いは、Hanaがすべてのレコードをメモリに保存することです（必要に応じてディスクにフラッシュします）。これを速度のために行います。それでも、これは依然としてRDBMSです。

数十年にわたって稼働しているビジネスアプリケーションにNoSQLデータベースに切り替えることは難しい場合や、すでにRDBMSの知識を持っている企業に提案することは難しいです。Oracleが解決した管理の問題、たとえばデータの複製などがあり、たとえばElasticSearchを使用している場合、サポートがなくなり、システムがダウンすることがあります。

そのギャップを埋めるために、いくつかの企業が、いわゆるオープンソースデータベースのサポートを引き受けたり、時にはほとんどのプログラミングを引き受けたりしています。たとえばElasticSearchの場合、サポートを受けたい場合は、サポートとサポートされたバージョンを購入できます。

もう一つは、トランザクションシステムのパラダイムシフトです。販売データベースに販売を追加することを考えるのは容易です。そうすれば、Oracleは自動的に在庫を計算し、保存されたSQL操作を使用して手元の在庫を確認します。MongoDBの場合、プログラムは在庫アイテムを整理し、販売を差し引いて新しい手元の在庫を決定する必要があります。

一般的なNoSQLデータベース

NoSQLデータベースの使用例を読むと、それらはニッチであり、企業システムではなくなる傾向があります。

Apache Cassandra

たとえば、UberはCassandraを使用してドライバーを追跡しています。しかし、そのニーズはユニークであり、複数のデータセンターにわたって毎秒数百万のレコードを書く必要があります。彼らは独自の実装を作成しました、それをMesosで実行できるようにしました。Mesosは、コンテナに似たオーケストレーションシステムです。

DynamoDB

Amazonは、そのDynamoDBデータベースを「ミリ秒のレイテンシ」を持つとマーケティングしています。彼らはまた、NoSQLという用語を廃止し、単に非リレーショナルデータベースと呼んでいます。

DynamoDBはMongoDBと同様にJavaScriptインターフェースを持っているため、比較的単純なプログラミング言語を使用して作業できます。たとえば、レコードを追加するには、まずデータベースのインスタンスを初期化し、次に次のようにJSON項目を追加します：

    var docClient = AWS.DynamoDB.DocumentClient()
docClient.put("{JSON … }"}

実装の詳細の一つは、これらの操作をMongoDBとDynamoDBでNode.jsを使用して実行できることです。Node.jsはミドルティアで実行されるJavaScriptであり、Oracle WeblogicのようなJARファイルやミドルウェアサーバーを作成する必要はありません。

では、新しいプロジェクトにどれを使用すべきでしょうか？会計システムはRDBMSシステム上で動作し続ける可能性が非常に高いです。しかし、MySQLのようにOracleにライセンス料を支払う代替手段があります。

しかし、MongoDBを使用するでしょうか？それは短期的には非常に可能性が低いです。世界中にはJavaとOracleを使用しているプログラマーが何百万もおり、プロジェクトマネージャーやユーザーもいます。

ElasticSearchをログに使用し、Sparkを分析に使用します。他のデータベースについては、リソース、スキル、トランザクションの損失に耐える能力、その他の要因を考慮して、ケースバイケースで最適なものを判断してください。

決定を下す

あなたがどの分野にいるにせよ、組織に最適なデータベースを選ぶことは重要な決定です。

NoSQLデータベースは今日、データベースの風景の重要な部分になりつつあり、IT分野での真のゲームチェンジャーであることが証明されています。ビッグデータを統合する企業は、以下のような多くのNoSQLの利点を好む傾向があります：

  • コストの低下
  • オープンソースの利用可能性
  • より簡単なスケーラビリティ

NoSQLの欠点は、それが若い技術であり、少し不安定であることです。

一方、SQLデータベースは40年以上にわたって自らを証明しており、よく定義された長期的な標準を使用しています。それらの背後には大規模な専門家のコミュニティがあり、コラボレーションの機会は無限です。

全体として、ビジネスにおけるSQLとNoSQLの使用は完全に白黒ではなく、特定のニーズに最適なデータベースを判断するためには比較と対比が必要です。しかし、適切なリサーチと準備を行えば、選択したデータベースが組織の効率的で合理化された管理システムを提供することを確実にすることができます。

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これらの投稿は私自身の意見であり、BMCの立場、戦略、または意見を必ずしも表すものではありません。

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