NoSQLデータベースを使うべき場面：NoSQLとSQLの比較

NoSQLデータベースは、機能性や開発の容易さ、スケーラビリティで広く知られています。大量のデータを高速かつ柔軟に扱えるため、ビッグデータやリアルタイムのWebアプリケーションでの利用が増えています。

ただし、NoSQLへの切り替えが常に正しい選択とは限りません。小規模な情報と高速な読み取りに適したデータベースもあれば、より大規模なデータの集合や、より短い処理時間に適したものもあります。

この記事では、SQLとNoSQLデータベースの違い、NoSQLが開発された理由、そしてニーズに最適なものを判断する方法について説明します。

SQLデータベースとは？

構造化問い合わせ言語（SQL）は、データをリレーショナルデータベースに格納して処理します。リレーショナルデータベースでは、さまざまな属性とその関係が行と列で定義されます。

1970年代、IBMがSQLを開発し、自社のSystem Rデータベースシステムに接続できるようにしました。デジタル時代を通じて、SQLデータベースは企業のバックエンドを支える主力となってきました。

リレーショナルデータベースは、SQLを使ってデータの作成、保存、更新、取得を行います。MySQL、Oracle、Sybaseはいずれも、SQLを中核的なプログラミング言語として使用するリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）です。

しかし、SQLデータベースはスケーラビリティと柔軟性に欠けるため、リアルタイム処理やビッグデータ分析には適していません。

NoSQLデータベースとは？

NoSQLデータベースは、リレーショナルモデルを使用しない新しいクラスのデータベース管理システムです。現代の多くの企業が直面する、ますます大規模かつ複雑になるデータセットを扱うために開発されました。

NoSQLでは、リレーショナルモデルにおける行と列のテーブルではなく、水平スケーラビリティを念頭に設計された柔軟なスキーマにデータを格納します。こうしたスキーマには、JSONドキュメント、キーバリューストア、ワイドカラムデータベース、グラフデータベースなどがあります。

NoSQLとSQLデータベースの比較

SQLとNoSQLのデータベースには、構造、スキーマ、スケーラビリティなど、いくつかの根本的な違いがあります。

構造

SQLデータベースは、データを扱うために構造化されたテーブルとJOINを使用するリレーショナルデータベースです。結果を返す前に、異なるテーブルに対する各クエリを複数のクエリに変換する必要があるため、NoSQLデータベースより処理が遅くなります。それでも、理解や保守ははるかに容易です。

NoSQLデータベースは、文字どおり「SQLがない」のではなく、「SQLだけではない」という意味です。つまり、NoSQLはSQLに似た言語をサポートしたり、SQLデータベースと併用したりできますが、異なるデータモデルとクエリ言語を使用します。

たとえば、動的スキーマを持つJSONに似たドキュメントを使用するドキュメントベースのNoSQLデータベースでは、任意の数のフィールドを含められるため、データを扱う際にテーブルやJOINは必要ありません。そのためクエリは非常に高速で、水平スケールも容易ですが、SQLテーブルの単純な構造に慣れている場合は、データを整理して探すのが難しくなることもあります。

スキーマ

NoSQLデータベースは、スキーマレスまたは動的スキーマのアプローチを採用できます。これにより、開発者はあらかじめ厳密な構造を定義せずにデータを格納できます。既存のコードを壊すことなく、新しいフィールドを追加するのも容易です。

この柔軟性により、従来のリレーショナルデータベースよりも複雑で変化するデータモデルを効率的に扱えます。ただし、非構造化データのクエリや分析は困難です。

SQLデータベースのテーブルは、厳格なスキーマに従う必要があります。これにより、単純なリレーショナルデータのクエリは容易になりますが、大量の複雑なデータを取得する必要がある場合には対応しきれません。

スケーラビリティ

NoSQLデータベースは、クラスタ内の単一ノードにリソース（RAMとCPU）を追加する垂直スケールではなく、ノードを追加することで水平スケールします。つまり、複数のサーバーにデータをシームレスに分散できます。トラフィックの多いアプリケーションや大量のデータを扱う環境では、この機能によってパフォーマンスと可用性が向上します。

これに対してSQLデータベースは、クラスタ内の各ノードにメモリと処理能力を追加することで垂直スケールします。そのため、あらゆる情報に高速でアクセスする必要がある、大規模で構造化されたデータセットに適しています。

クエリ

その名のとおり、SQLデータベースは構造化問い合わせ言語とJOIN操作を組み合わせ、あらかじめ定められた構造に従っている限り、サイズや複雑さを問わず、受信したクエリを効率的に処理します。

NoSQLではデータがテーブルに整理されていないため、JOINをサポートしません。その代わり、使用するデータモデルに合わせたさまざまなクエリ言語や手法を提供します。複雑なデータ構造を扱う場合、この柔軟性により、従来のSQLクエリよりも効率的にデータへアクセスし、操作、分析できます。

データベーストランザクション：ACIDとBASE

SQLとNoSQLデータベースのもう1つの大きな違いは、データベーストランザクションへのアプローチです。SQLデータベースはACID（原子性、一貫性、分離性、永続性）モデルを使用し、強固なトランザクションの一貫性と整合性を保証します。

これに対してNoSQLデータベースはBASE（基本的可用性、軟状態、結果整合性）モデルを使用し、強い一貫性よりも可用性とパーティション耐性を優先します。

NoSQLはなぜ開発されたのか？

NoSQLデータベースは、現代のアプリケーションが生成する膨大な量の非構造化データに対応するために開発されました。

企業がより大規模なデータセットをより速いペースで蓄積するにつれ、構造化データとリレーショナルスキーマでは対応できないケースが増えました。こうした情報をより適切に捉えるには、非構造化データと大規模なオブジェクトを使用する必要が生じたのです。

大量のデータを扱う場合、RDBMSの応答時間は遅くなることがあります。これを解決するため、こうした情報システムは「スケールアップ」して既存のハードウェアをアップグレードできますが、非常に高コストです。NoSQLはスケールアウトに適しており、より費用対効果に優れています。

NoSQLは、チャットログデータ、動画、画像などの非構造化データや非常に大規模なデータオブジェクトに極めて有用です。そのため、Microsoft、Google、Amazon、Metaといったインターネット大手の間で特に普及しました。

NoSQLとSQLを使い分ける場面

特定のプロジェクトでNoSQLとSQLのどちらを選ぶかは、アプリケーションの要件、データ構造、スケーラビリティのニーズによって決まります。以下に、それぞれを使うべき場面をまとめます。

NoSQLを使う場面

NoSQLは、次のような用途に使用できます。

• ビッグデータ分析：NoSQLデータベースは、ビッグデータ分析で生成される膨大かつ多様なデータを効率的に処理し、洞察の獲得や意思決定に必要な高速なクエリと処理能力を提供します。
• コンテンツ管理システム（CMS）：NoSQLデータベースは、コンテンツ管理システムで多様なコンテンツタイプやメタデータを管理するために必要な柔軟性と適応性を備え、マルチメディア資産の効率的な保存と取得を実現します。
• ソーシャルメディアプラットフォーム：NoSQLデータベースは、非構造化データと複雑な関係を管理できます。ユーザー生成コンテンツやつながり、インタラクションが絶えず変化するソーシャルメディアプラットフォームに最適です。
• モノのインターネット（IoT）アプリケーション：NoSQLデータベースはIoTデータを効率的に保存・処理し、リアルタイムの洞察と高い応答性を実現します。
• リアルタイムアプリケーション：NoSQLデータベースは、書き込みと読み取りの性能が高いため、インスタントメッセージング、ゲーム、ライブストリーミングサービスなど、即時のデータ処理と分析を必要とするリアルタイムアプリケーションを支えます。

SQLを使う場面

SQLは、次のような用途では依然として優れた選択肢となる場合があります。

• Eコマースプラットフォーム：SQLデータベースは、Eコマースプラットフォームが大量のトランザクションデータ、商品カタログ、顧客情報を扱うために必要な構造、一貫性、信頼性を提供し、データの正確性と安全性を確保します。
• 人事管理システム：SQLデータベースは、給与や福利厚生など、機密性の高い従業員データを管理するために必要なデータの整合性と一貫性を備えています。
• 顧客関係管理（CRM）システム：SQLデータベースは、連絡先、見込み客、売上などの顧客データの管理に適しています。データを効率的にクエリ・分析できるため、価値ある洞察の獲得や顧客とのやり取りの改善につながります。
• サプライチェーン管理システム：SQLデータベースは、在庫水準、出荷、サプライヤー情報など、サプライチェーンデータの効率的な追跡と管理を可能にし、製品やサービスのタイムリーかつ正確な提供を実現します。
• 在庫管理システム：SQLデータベースは、堅牢なクエリ機能により、在庫水準、商品詳細、注文追跡などの在庫データを管理するために必要な構造と一貫性を提供し、効率的な業務と費用対効果の高い在庫管理を実現します。

まとめ：NoSQLデータベースは現代の問題をすべてではなく一部解決する

現代のデータ管理に関する多くの問題は、標準的なSQLデータベースでは処理できません。NoSQLデータベースは柔軟でスケーラブルであり、膨大な量の非構造化データを管理できるため、ソーシャルネットワーキング、Eコマース、IoTなどのアプリケーションに適しています。

要するに、NoSQLはデータストアにおいて、費用対効果の高いストレージ、柔軟性、スケーラビリティを提供します。

ただし、在庫、従業員、CRMシステムなど、構造化データが必要な場面では、SQLが依然として優位に立ちます。

最終的に、適切なデータベースソリューションの選択は、ビジネスのニーズによって決まります。

Al Mahmud Al Mamunがこのガイドに寄稿しました。

データセンターでのスケールアップとスケールアウトの違いについて、詳しくご覧ください。