NoSQL とは

マルチモデルデータベース

マルチモデルデータベースは複数のタイプの NoSQL データモデルをサポートしており、開発者はアプリケーションの要件に応じて選択できます。これらのデータベースは、データベースインスタンス内で複数のデータモデルを扱うことができる統合データベースエンジンを備えています。CosmosDB や ArangoDB などがその例です。

NoSQL データベースのタイプの簡単な比較

NoSQL データベースはそれぞれ異なる特徴を備えています。例えば、グラフデータベースは、エンティティ間の複雑な関係やパターンを分析するのに適している一方で、ドキュメントデータベースは、大量の同種データをドキュメントとして柔軟、自然に保存・検索する方法を提供します。データベースの選択は、開発したいユースケースによって異なります。

データベースの種類について詳しくは、NoSQL データベースのさまざまなタイプをお読みください。

NoSQL データベースの歴史

NoSQL データベースは、ストレージのコストが劇的に低下した 2000 年代後半に登場しました。それ以前のように、データの重複を避けるために複雑で管理が困難なデータモデルを作成する必要がなくなりました。NoSQL データベースは、開発者の生産性を最大化するよう最適化されています。

2000 年代初頭、Google が発表したワイドカラムデータベース BigTable に関する論文は、分散ストレージシステムの幅広い可能性が探求されました。2009 年には、MongoDB と CouchDB という 2 つの主要なドキュメント指向データベースが登場し、NoSQL データベースが大きく台頭しました。

2010 年代になると、さまざまなタイプの NoSQL データベースが登場し、データ駆動型のビジネスが増えるなかで NoSQL の受け入れが広がりました。

さらに、アジャイル宣言が普及し、ソフトウェアエンジニアはソフトウェア開発の方法を再考するようになりました。エンジニアは、急速に変化する要件に適応し、迅速にイテレーションを行い、データベースを含むソフトウェアスタック全体にわたって変更を加える必要がありました。NoSQL データベースは、この柔軟性を提供しました。

さらに、クラウドコンピューティングの普及により、開発者はアプリケーションやデータのホスティングにパブリッククラウドを使い始めました。開発者は、アプリケーションの耐障害性を高めるために、複数のサーバーや地域にデータを分散し、スケールアップする代わりにスケールアウトし、データをインテリジェントに地理的に配置する機能を求めていました。MongoDB Atlas のような NoSQL データベースは、これらの機能を提供しています。

デジタル化の急速な進展に伴い、企業は可能な限り多くの非構造化データを収集するようになりました。このようなビッグデータからリアルタイムの実用的なインサイト を分析し活用するためには、単なるデータの保存を超えた、モダンソリューションが必要です。企業には、データを容易にスケールし、変換し、可視化できるプラットフォームが必要です。また、ダッシュボードやレポート、チャートの作成に対応し、AI や BI ツールと連携して業務の生産性を向上させることが求められています。その柔軟かつ分散型の特性により、NoSQL データベース（例：MongoDB）は、これらのタスクにおいて優れた能力を発揮します。

NoSQL データベースの機能

NoSQL データベースは柔軟でスケーラブルな分散型データベースです。NoSQL データベースには、それぞれ独自の機能があります。

NoSQL データベースには、一般的に次のような機能があります。

• 分散コンピューティング
• スケーリング
• 柔軟なスキーマと豊富なクエリ言語
• 開発者にとっての使いやすさ
• パーティション耐性
• 高可用性

BASE 準拠

NoSQLデータベースは BASE 準拠、すなわち Basic（基本）、Availability（可用性）、Soft state（ソフトステート） Eventual（仮想一貫性）です。Basic availability（基本的な可用性）は、システムが部分的な障害（例えば、ノードの喪失）を許容できる能力のことです。Soft state（ソフトステート）は、一時的な不整合を許容しつつ、最終的に自動的に整合性を達成するシステムの特性を意味します。BASE 準拠により、高い可用性、迅速なデータ処理、スケーラビリティ、柔軟性が実現されます。しかし、MongoDB は、マルチドキュメント ACID 準拠を提供するように構成することも可能です。

NoSQL データベースの利点について詳しくは、こちらをご覧ください。

リレーショナルデータベースと NoSQL データベースの比較

ユーザーとその趣味に関する情報を保存する例を考えてみましょう。ユーザーの姓、名、携帯電話番号、都市名、趣味を保存する必要があります。 リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）では、Users と Hobbies の 2 つのテーブルを作成します。

ユーザとその趣味に関する全ての情報を取得するには、Users テーブルと Hobbies テーブルの情報を結合する必要があります。

NoSQL データベース用に設計するデータモデルは、選択する NoSQL データベースのタイプによって異なります。MongoDB のようなドキュメントデータベースに、ユーザーとその趣味に関する同じ情報を保存する方法を考えてみます。

ユーザーとその趣味に関する全ての情報を取得するために、データベースから単一のドキュメントを取得できます。結合が不要なため、クエリが高速になります。

このデータモデリングの例は、こちらの記事 で詳しく見ることができます。

RDBMS と NoSQL データベースの違い

リレーショナルデータベース管理システムと非リレーショナルデータベースにはさまざまな違いがあります。主な違いの 1 つは、データベースにおけるデータのモデル化方法です。各機能の主な違いを以下に示します。

データモデリング

NoSQL：データモデルは、使用される NoSQL データベースのタイプ（キーバリュー、ドキュメント、グラフ、ワイドカラムなど）によって異なり、半構造化データや非構造化データに適したモデル。

RDBMS：RDBMS は表形式のデータ構造を使用し、データは行と列のセットとして表されるため、構造化データに適したモデル。

スキーマ

NoSQL：NoSQL は柔軟なスキーマを提供し、ドキュメント、行、列、キーバリューのペアの各セットが異なるタイプのデータを含むことができる。柔軟性があるため、必要に応じてスキーマを容易に変更可能。

RDBMS：固定スキーマで、全ての行が同じ定義済みのカラムタイプを含む必要があある。一度データが保存されると、スキーマを変更することは困難。

クエリ言語

NoSQL：使用する NoSQL データベースの種類によって異なる。例えば、MongoDB には MQLがあり、Neo4J には Cypher がある。

RDBMS：構造化クエリ言語（SQL）を使用。

スケーラビリティ

NoSQL：NoSQL は垂直方向にも水平方向にも拡張できるように設計。

RDBMS：RDBMS は垂直スケーリング用に設計。ただし、水平方向のスケーリングには限られた機能のみ。

データリレーションシップ

NoSQL：リレーションシップは入れ子にすることも、明示的にすることも、暗黙的にすることも可能。

RDBMS：リレーションシップは外部キーで定義され、結合を使ってアクセスする。

トランザクションの種類 NoSQL：トランザクションはACIDまたは BASE に準拠。

RDBMS：トランザクションは ACID に準拠。

パフォーマンス

NoSQL：NoSQL はリアルタイム処理、ビッグデータ分析、分散 環境に適している。

RDBMS：RDBMS は、読み取りが多く、トランザクションのワークロードに適している。

データ一貫性

NoSQL：高いデータ一貫性を提供。

RDBMS：ほとんどのケースで最終的な一貫性を提供。

分散コンピューティング

NoSQL：NoSQL が導入された主な理由の 1 つは分散コンピューティングのためで、NoSQL データベースは分散データストレージ、シャーディング、レプリケーション、クラスタリングによる垂直・水平スケーリングをサポートしている。

RDBMS：RDBMS はクラスタリングとレプリケーションによって分散コンピューティングをサポートする。ただし、伝統的に分散型アーキテクチャをサポートするようには設計されていないため、拡張性や柔軟性には欠ける。

フォールトトレランス

NoSQL：NoSQL には、データの複製による耐障害性と高可用性が組み込まれている。

RDBMS：RDBMS はレプリケーション、バックアップ、リカバリーのメカニズムを使用する。ただし、これらのために設計されたものであり、アプリケーション開発時にディザスタリカバリメカニズムのような追加の対策を実装する必要があるかもしれない。

データのパーティショニング

NoSQL：シャーディングとレプリケーションによって行われる。

RDBMS：テーブルベースのパーティショニングとパーティションのプルーニングをサポート。

データパーティショニングについて詳しくは、こちらをご覧ください。

データからオブジェクトへのマッピング

NoSQL：NoSQL は、JSON ドキュメント、ワイドカラムストア、キーと値のペアなど、さまざまな方法でデータを保存する。オブジェクト指向で NoSQL データを扱うために、ODM（オブジェクトデータマッピング）フレームワークによる抽象化を提供。

RDBMS：RDBMS は、データベースのカラムとオブジェクト指向のアプリケーションコードがシームレスに統合されるように、データからオブジェクトへのマッピングに依存している。

リレーショナルデータベースと NoSQL データベースの違いについては、NoSQL vs SQL データベースを参照してください。

NoSQL のユースケース

NoSQL データベースシステムは、リアルタイム分析、コンテンツ管理、IoT アプリケーション、レコメンデーションシステム、不正検出、製品カタログ管理など、あらゆる業界で使用されています。ユースケースは、金融データや医療記録の保存などの非常に重要なものから、猫用のスマートトイレボックスからの IoT データの保存などのより楽しく軽いものまで多岐にわたります。

NoSQL の使用が適しているシナリオ

意思決定者がデータベースを選ぶ際に、以下の理由から NoSQL データベースを選択することがよくあります。

• 速いペースのアジャイル開発
• 構造化データおよび半構造化データの保存
• 膨大なデータ量
• スケールアウトアーキテクチャの要件
• マイクロサービスやリアルタイムストリーミングのような最新のアプリケーションパラダイム

上記の理由について詳しくは、NoSQL データベースを使用するタイミングと NoSQL データベースの例を参照してください。

NoSQL データベースに関する誤解

長年にわたり、NoSQL データベースに関する多くの誤解が開発者コミュニティに広まってきました。このセクションでは、最も一般的な 2 つの誤解について説明します。

よくある誤解：リレーションシップデータはリレーショナルデータベースに最適である

よくある誤解は、NoSQL データベースや 非リレーショナルデータベースはリレーションシップデータをうまく保存できないというものです。NoSQL データベースはリレーションシップデータを格納できます。しかし、リレーショナルデータベースとは格納方法が異なるだけです。

実際に、リレーショナルデータベースと比較した場合では、関連する データをテーブル間での分割は必要ないため、NoSQL データベースの関係データのモデリングはリレーショナルデータベースよりも簡単であると多くのユーザーが感じています。NoSQL データモデルでは、関連データを単一のデータ構造内に入れ子にできます。

よくある誤解：NoSQL データベースは ACID トランザクションをサポートしていない

もう1つのよくある誤解は、NoSQL データベースは ACID トランザクションをサポートしていないというものです。しかし、MongoDB のような一部の NoSQL データベースは、実際に ACID トランザクションをサポートしています。

NoSQL データベースにおけるデータのモデル化方法によって、多くのユースケースで複数レコードのトランザクションが不要になることに注意してください。先ほどの例で、ユーザとその趣味に関する情報をリレーショナルモデルとドキュメントストアの両方に格納した場合を考えてみましょう。リレーショナルデータベースでユーザーとその趣味に関する情報が一緒に更新されるようにするには、トランザクションを使用して 2 つのテーブルのレコードを更新する必要があります。同じことをドキュメントストアで行うには、1つのドキュメントを更新すればよく、複数レコードのトランザクションは必要ありません。

よくある誤解について詳しくは、こちらの記事をお読みください。

NoSQL クエリチュートリアル

DB-Engines によると、世界で最も人気のある NoSQL データベースである MongoDB から始めることができます。MongoDB を始める最も簡単な方法は MongoDB Atlas です。Atlas は MongoDB のサービスとして完全に管理されたデータベースです。Atlas には永久無料のティアがあります。まずは MongoDB Atlas のチュートリアル をご覧ください。

Atlas Data Explorer を使用して、新しいドキュメントの挿入、既存のドキュメントの編集、ドキュメントの削除など、データ操作を引き続き行うことができます。

データを集約したより高度なクエリーを試す準備ができたら、集約パイプラインを作成します。集約フレームワークは、データを分析するための非常に強力なツールです。さらに詳しく学びたい場合は、無料の MongoDB University コース「 M121 The MongoDB Aggregation Framework」の受講をお勧めします。

データを可視化したい場合は、MongoDB Charts を利用して、ダッシュボードを作成できます。

まとめ

NoSQL データベースは、柔軟なデータモデル、水平スケーリング、高速クエリ、開発者の使いやすさなど、さまざまなメリットを提供します。NoSQL データベースには、ドキュメントストア、キーバリューデータベース、ワイドカラムストア、グラフデータベース、マルチモデルデータベースなど、さまざまなタイプがあります。

MongoDB は世界で最も普及している NoSQL データベースです。MongoDB Atlas について詳しくはは、無料版をお試しください。

Atlasアカウントを取得して、さらに学習を進めたい場合は、MongoDB University で、MongoDBエンジニアによる無料のオンライントレーニングを受講し、MongoDB 認定資格を取得できます。また、Quickstartsでは、MongoDB の導入を迅速にサポートするリソースを提供しており、任意のプログラミング言語で開発をすぐに開始できます。

この記事は、MongoDB Developer Advocate の Lauren Schaefer によって執筆されたものです。

NoSQL と SQL の主な違いについて詳しくは、こちら をご覧ください。

NoSQL の関連リソース

• NoSQL と SQL の主な違いとは
• NoSQL データベースの利用が最適なケースとは
• NoSQL データベースの 4 つのタイプ
• NoSQL データベースを利用するメリット
• NoSQL データモデリングとスキーマ設計
• NoSQL データベースの例

その他のリソース

• MongoDB の互換性
• MongoDB の基礎
• データベースについて
• MongoDBと互換性のある言語